Alibaba • LLM
Qwen: Qwen3 Max Thinking by Alibaba
Context Window
262K tokens
Preço Input/1M
$0.78
Preço Output/1M
$3.90
Parâmetros
—
Max Output
66K tokens
Resultados do Qwen: Qwen3 Max Thinking nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench Hard | 24.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench | 65.1 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| SciCode | 43.0 | 100.0 | — |
| AA Coding Index | 30.5 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA-LCR | 66.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA Math Index | 75.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| AIME 2025 | 75.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 32.5 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 86.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| MMLU Pro | 83.8 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| IFBench | 71.0 | 100.0 | — |
| HLE | 26.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Tau²-Bench | 84.0 | 100.0 | — |
O Qwen: Qwen3 Max Thinking é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Alibaba, classificado como modelo de linguagem (LLM). Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo de código aberto, está disponível para download, personalização e deploy on-premises. Com uma janela de contexto de 262K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.
O Qwen: Qwen3 Max Thinking é cobrado por uso, com preço de US$ 0.78/1M tokens de input e US$ 3.9/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Qwen: Qwen3 Max Thinking em reais fica em torno de R$ 4.81/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
O Qwen: Qwen3 Max Thinking foi avaliado em 13 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Long Context, Math, overall, Reasoning, Tool Use. Os resultados mostram performance sólida nas avaliações disponíveis.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O Qwen: Qwen3 Max Thinking é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), chatbots de alto volume e atendimento automatizado, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Qwen: Qwen3 Max Thinking compete diretamente com modelos de nível similar. A Alibaba compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Qwen: Qwen3 Max Thinking suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
O Qwen: Qwen3 Max Thinking é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Alibaba. É um modelo do tipo texto, de código aberto.
O Qwen: Qwen3 Max Thinking custa US$ 0.78/1M tokens de input e US$ 3.9/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Qwen: Qwen3 Max Thinking, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Nos benchmarks disponíveis, o Qwen: Qwen3 Max Thinking obteve scores como: Terminal-Bench Hard: 24/100, LiveCodeBench: 65.1/100, SciCode: 43/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Sim, o Qwen: Qwen3 Max Thinking é um modelo de código aberto. Isso significa que você pode fazer deploy on-premises, personalizar via fine-tuning e ter controle total sobre os dados. Verifique a licença específica no repositório oficial.
Última atualização: 10 de agosto de 2026 • Ver metodologia →