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Qwen3.6-Max-Preview

Qwen3.6-Max-Preview è il modello MoE flagship di Alibaba, caratterizzato da 1M di contesto, Thinking Mode nativa e punteggi SOTA in coding agentic e reasoning.

MoEAgentic Coding1M ContextFrontier ModelAlibaba Qwen
alibaba logoalibabaQwen 3.620 aprile 2026
Contesto
1.0Mtoken
Output max
8Ktoken
Prezzo input
$1.25/ 1M
Prezzo output
$10.00/ 1M
Modalita:TextImageVideo
Capacita:VisioneStrumentiStreamingRagionamento
Benchmark
GPQA
86%
GPQA: Domande scientifiche livello laurea. Un benchmark rigoroso con 448 domande su biologia, fisica e chimica. Gli esperti PhD raggiungono solo il 65-74% di accuratezza. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 86% in questo benchmark.
HLE
51%
HLE: Ragionamento esperto di alto livello. Testa la capacita di un modello di dimostrare ragionamento a livello esperto in domini specializzati. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 51% in questo benchmark.
MMLU
83%
MMLU: Comprensione linguistica multitask massiva. Un benchmark completo con 16.000 domande su 57 materie accademiche. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 83% in questo benchmark.
MMLU Pro
79%
MMLU Pro: MMLU Edizione Professionale. Una versione migliorata di MMLU con 12.032 domande e un formato piu difficile a 10 opzioni. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 79% in questo benchmark.
SimpleQA
52%
SimpleQA: Benchmark di accuratezza fattuale. Testa la capacita di un modello di fornire risposte accurate e fattuali. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 52% in questo benchmark.
IFEval
75%
IFEval: Valutazione del seguire istruzioni. Misura quanto bene un modello segue istruzioni e vincoli specifici. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 75% in questo benchmark.
AIME 2025
93%
AIME 2025: Esame di matematica invitazionale americano. Problemi matematici a livello competitivo dal prestigioso esame AIME. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 93% in questo benchmark.
MATH
95%
MATH: Risoluzione di problemi matematici. Un benchmark matematico completo che testa la risoluzione di problemi in algebra, geometria, calcolo. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 95% in questo benchmark.
GSM8k
98%
GSM8k: Matematica scuola elementare 8K. 8.500 problemi matematici a parole di livello scuola elementare. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 98% in questo benchmark.
MGSM
92%
MGSM: Matematica multilingue scuola elementare. Il benchmark GSM8k tradotto in 10 lingue. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 92% in questo benchmark.
MathVista
86%
MathVista: Ragionamento visivo matematico. Testa la capacita di risolvere problemi matematici con elementi visivi. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 86% in questo benchmark.
SWE-Bench
73%
SWE-Bench: Benchmark ingegneria software. I modelli AI tentano di risolvere veri problemi GitHub in progetti Python. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 73% in questo benchmark.
HumanEval
91%
HumanEval: Problemi di programmazione Python. 164 problemi di programmazione dove i modelli devono generare implementazioni corrette di funzioni Python. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 91% in questo benchmark.
LiveCodeBench
79%
LiveCodeBench: Benchmark di codifica live. Testa le capacita di codifica su sfide di programmazione reali continuamente aggiornate. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 79% in questo benchmark.
MMMU
82%
MMMU: Comprensione multimodale. Benchmark di comprensione multimodale su 30 materie universitarie. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 82% in questo benchmark.
MMMU Pro
75%
MMMU Pro: MMMU Edizione Professionale. Versione migliorata di MMMU con domande piu impegnative. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 75% in questo benchmark.
ChartQA
85%
ChartQA: Domande e risposte su grafici. Testa la capacita di comprendere e analizzare informazioni da grafici e diagrammi. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 85% in questo benchmark.
DocVQA
89%
DocVQA: Domande visive su documenti. Testa la capacita di estrarre informazioni da immagini di documenti. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 89% in questo benchmark.
Terminal-Bench
65%
Terminal-Bench: Attivita terminale/CLI. Testa la capacita di eseguire operazioni da linea di comando. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 65% in questo benchmark.
ARC-AGI
14%
ARC-AGI: Astrazione e ragionamento. Testa l'intelligenza fluida attraverso nuovi puzzle di riconoscimento di pattern. Qwen3.6-Max-Preview ha ottenuto 14% in questo benchmark.

Informazioni su Qwen3.6-Max-Preview

Scopri le capacita di Qwen3.6-Max-Preview, le funzionalita e come puo aiutarti a ottenere risultati migliori.

Qwen3.6-Max-Preview è il modello di linguaggio proprietario flagship di Alibaba, che rappresenta il passo successivo nella loro serie di AI ad alte prestazioni. Utilizzando un'architettura Mixture-of-Experts (MoE) sparsa, il modello raggiunge la profondità di reasoning di un sistema da trilioni di parametri pur mantenendo un'efficienza operativa significativa. È specificamente ottimizzato per l'agentic coding, la conoscenza del mondo e il seguire istruzioni complesse.

La caratteristica distintiva del modello è la sua Thinking Mode nativa, che consente al sistema di generare una chain-of-thought interna visibile prima di fornire una risposta finale. Questa trasparenza è particolarmente preziosa per gli sviluppatori che costruiscono agent autonomi, in quanto fornisce una finestra chiara sulla pianificazione logica e sui passaggi di correzione degli errori. In combinazione con una massiccia context window da 1 milione di tokens, il modello può acquisire interi repository di progetti o vaste librerie di documentazione in un singolo passaggio.

Ospitato su Alibaba Cloud Model Studio, Qwen3.6-Max-Preview supporta protocolli standard del settore ed è compatibile con le specifiche API in stile OpenAI. È progettato per essere la scelta primaria per le aziende che richiedono capacità AI di livello frontier per l'analisi di dati multimodal e workflow agentic robusti, offrendo un'alternativa ad alte prestazioni ai modelli closed-source occidentali.

Qwen3.6-Max-Preview

Casi d'uso per Qwen3.6-Max-Preview

Scopri i diversi modi in cui puoi usare Qwen3.6-Max-Preview per ottenere ottimi risultati.

Ingegneria del software autonoma

Distribuisci il modello come agent di programmazione in grado di navigare in intere basi di codice, pianificare modifiche architetturali e correggere bug su più file.

Analisi tecnica su larga scala

Utilizza la context window da 1M di tokens per acquisire set di documentazione completi o framework legali per un'analisi approfondita senza le limitazioni del RAG.

Reasoning complesso e pianificazione

Sfrutta la Thinking Mode nativa per risolvere problemi matematici di alto livello in cui è richiesto un piano interno multi-step per la precisione.

Comprensione di contenuti multimodal

Analizza sia immagini statiche che complesse sequenze video per estrarre dati e riassumere eventi visivi dinamici.

Operazioni interattive da terminale

Costruisci tool che permettano all'AI di interagire direttamente con shell e ambienti CLI, beneficiando delle sue prestazioni ottimizzate su Terminal-Bench.

Workflow aziendali agentic

Integra il modello in complesse pipeline aziendali dove sono richieste un'elevata affidabilità nelle istruzioni e un sofisticato tool-calling per l'automazione.

Punti di forza

Limitazioni

Capacità di programmazione leader mondiale: Ottiene un punteggio del 57,3% su SWE-bench Pro, superando importanti frontier model come Claude 4.5 Opus per task di software autonomo.
Restrizione closed-source: A differenza delle versioni Medium di Qwen 3.6, la Max-Preview è proprietaria e non può essere self-hosted su hardware locale.
Enorme context window da 1M di tokens: Gestisce dataset massicci e librerie tecniche complete all'interno di un singolo prompt senza il tipico degrado del contesto delle vecchie architetture.
Premium elevato per gli output tokens: Il prezzo di $10,00/1M di output è un ricarico di 8 volte rispetto al prezzo di input, rendendo le lunghe catene di ragionamento più costose rispetto all'ingestione.
Reasoning nativo trasparente: La Thinking Mode integrata espone la logica interna, consentendo una maggiore affidabilità nella risoluzione di problemi complessi e un debug più semplice.
Vincoli del knowledge cutoff: Essendo un modello di anteprima statico, manca di consapevolezza in tempo reale di eventi o aggiornamenti di librerie oltre il suo cutoff di addestramento di inizio 2026.
Posizionamento di prezzo aggressivo: A $1,25 per milione di input tokens, offre prestazioni a livello di frontier model a una frazione del costo delle equivalenti soluzioni proprietarie occidentali.
Latency dell'API regionale: A seconda della regione di distribuzione, gli utenti internazionali potrebbero riscontrare una latency più elevata rispetto alle varianti locali altamente ottimizzate.

Avvio rapido API

alibaba/qwen3.6-max-preview

Visualizza documentazione
alibaba SDK
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  base_url: 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1',
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: 'qwen3.6-max-preview',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Progetta un'architettura di sistema per un AI agent in tempo reale.' }],
    extra_body: { enable_thinking: true },
    stream: true
  });

  for await (const chunk of completion) {
    process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
  }
}

main();

Installa l'SDK e inizia a fare chiamate API in pochi minuti.

Cosa dice la gente su Qwen3.6-Max-Preview

Guarda cosa pensa la community di Qwen3.6-Max-Preview

Il tipo di prestazioni che ti aspetteresti da un modello in esecuzione su una massiccia server farm ora è disponibile sul tuo desktop.
softtechhubus
reddit
Qwen3.6-Max-Preview ha appena battuto Claude Opus 4.5 su SWE-Bench Pro. La Cina sta recuperando terreno velocemente.
BridgeMind
twitter
A $1,25 per milione di tokens, Qwen è significativamente più economico di Claude per l'ingestione di dati su larga scala.
TechReviewer2026
reddit
Il fatto che la Thinking Mode sia integrata come stato predefinito è una scelta di design significativa per l'affidabilità agentic.
DevGuru
twitter
Qwen ha lanciato Qwen 3.6 Max Preview come nuovo modello flagship proprietario di fascia alta.
AICodeKing
youtube
Mostra un coding agentic migliorato e una migliore affidabilità dell'agent nel mondo reale rispetto al modello Plus.
Codedigipt
youtube

Video su Qwen3.6-Max-Preview

Guarda tutorial, recensioni e discussioni su Qwen3.6-Max-Preview

Qwen ha lanciato Qwen 3.6 Max Preview come nuovo modello flagship proprietario di fascia alta.

Il modello mostra un forte salto nei benchmark di coding-agent come SkillsBench e Terminal-Bench 2.0.

Qwen sta chiaramente cercando di competere seriamente nella fascia alta contro modelli come Claude 4.5 Opus.

Questo modello rappresenta un miglioramento significativo nella conoscenza del mondo e nel seguire le istruzioni.

Il salto di prestazioni su SWE-bench è ciò che lo distingue veramente dalla variante Plus.

La storia dei benchmark riguarda principalmente il posizionamento della Max Preview ospitata come distinta dalla famiglia open-weight.

Utilizziamo le pagine Qwen Code e le superfici dei repository per giudicare la profondità dell'ecosistema oltre ai pesi del modello.

La Thinking Mode è sorprendentemente veloce rispetto ai modelli in stile o1 dell'anno scorso.

Questo è chiaramente progettato per gli sviluppatori enterprise che necessitano di un'API affidabile per i task agentic.

Le prestazioni di visione multimodal stanno raggiungendo Gemini 2 in alcuni test di analisi dei documenti.

Questo video introduce Qwen3.6-Max-Preview, uno sguardo anticipato al prossimo modello flagship di Qwen.

Mostra un coding agentic migliorato e una migliore affidabilità dell'agent nel mondo reale rispetto al modello Plus.

La context window da 1M è molto più stabile di quella vista nelle prime versioni di Qwen 2.

Se programmi molto, Qwen 3.6 Max è attualmente il leader nei benchmark.

I prezzi rimangono molto competitivi anche per il loro modello flagship closed-source.

Piu di semplici prompt

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Agenti AI
Automazione web
Workflow intelligenti

Consigli Pro per Qwen3.6-Max-Preview

Consigli esperti per aiutarti a ottenere il massimo da Qwen3.6-Max-Preview e raggiungere risultati migliori.

Abilitare il Internal Reasoning

Imposta il parametro 'enable_thinking' su true nella tua richiesta API per visualizzare la logica interna del modello per il debug di ragionamenti complessi.

Preservare la logica Long-Horizon

Utilizza la funzionalità 'preserve_thinking' per conversazioni multi-turno per garantire che il modello mantenga la coerenza logica durante una sessione.

Fornire intere librerie

Sfrutta la context window da 1M fornendo i materiali sorgente completi invece di dati suddivisi in segmenti per una migliore comprensione tra i file.

Utilizzare endpoint compatibili

Per applicazioni globali, utilizza gli endpoint di Singapore o US Virginia su Alibaba Cloud per ridurre al minimo la latency regionale per gli utenti internazionali.

Testimonianze

Cosa dicono i nostri utenti

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Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

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CEO, qannas.pro

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Ben Bressington

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CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

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Sarah Chen

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Domande frequenti su Qwen3.6-Max-Preview

Trova risposte alle domande comuni su Qwen3.6-Max-Preview