探秘qwen3 max正式版：9月24日凌晨发布的惊喜与亮点分析

他们的官方博客标题为： 大即是优

一种让人感觉财力雄厚且技术过硬的印象 …

我将博客中的信息进行了简要总结：

基本信息概述

 参数规模：超过 1T 参数
训练数据：36T tokens
架构：延续 Qwen3 系列的 MoE 结构，增加 global-batch load balancing loss
稳定性：预训练 loss 平滑，避免尖刺，无需回退或调整数据分布
效率：PAI-FlashMoE 多级流水并行 → MFU 提升 30%
长上下文处理：ChunkFlow 策略，相较于序列并行吞吐量提升 3 倍，支持 1M tokens 上下文
可靠性：超大集群硬件故障损失时间仅为 Qwen2.5-Max 的五分之一 

Qwen3-Max-Instruct

LMArena 排行：预览版全球排名第三，超越 GPT-5-Chat
正式版提升点：代码生成和智能体表现
SWE-Bench 认证（真实编程挑战）：69.6 分
Tau2-Bench（智能体工具调用）：74.8 分，超越 Claude Opus 4 和 DeepSeek-V3.1

Qwen3-Max-Thinking

 集成 代码解释器 + 并行测试计算
数学推理基准：AIME 25、HMMT → 100% 正确率
仍在训练中，暂未开放 

技术创新亮点

PAI-FlashMoE：高效 MoE 并行训练技术
ChunkFlow：长序列高吞吐训练方案
SanityCheck / EasyCheckpoint：提升大规模训练的稳定性
调度链路优化：降低集群运行损耗 

lmarena 排名（20250924）

此外，他们还推出了一个重型版本，专注于深度思考：

总结一下： 规模庞大且功能强大，直指 OpenAI。