Qwen3.6-Max-Previewのcontext windowサイズはどのくらいですか？

このモデルは最大100万tokenのcontext windowをサポートしています。Gated Delta Networksの採用により、非常に長いドキュメントやコードベースを効率的に処理可能です。

APIの料金はいくらですか？

API料金は入力100万tokenあたり1.25ドル、出力100万tokenあたり10.00ドルです。この段階的料金設定は、Alibaba Cloud Model Studioを通じて提供されます。

このモデルはfunction callingをサポートしていますか？

はい、Qwen3.6-Max-Previewはfunction callingとtool useをネイティブでサポートしています。tool-use benchmarkにおける複雑なフォーマット要件への追従において、高度に最適化されています。

Qwen3.6-Max-Previewはオープンソースですか？

いいえ、Max-PreviewバージョンはAlibaba Cloud経由で提供されるプロプライエタリなホスト型モデルです。他のQwen 3.6モデルはオープンウェイトですが、このフラッグシップモデルはクローズドアクセスとなっています。

Thinking Modeとは何ですか？

Thinking Modeは、モデルが回答を出力する前に内部で推論のchain-of-thoughtを処理するネイティブ機能です。この思考プロセスは、特定のタグ内でユーザーに表示されます。

コーディング性能はClaude 4.5 Opusと比べてどうですか？

Qwen3.6-Max-Previewは現在、SWE-bench Proにおいてスコア57.3%を記録し、Claude 4.5 Opusの57.1%を上回っています。これにより、agenticなコーディングタスクにおいて世界トップレベルの性能を誇ります。

モデルは動画入力を処理できますか？

はい、このモデルはmultimodalであり、知覚や推論タスクのために動画コンテンツを分析できます。以前のバージョンと比較して、動画ベースのbenchmarkにおいて大幅な性能向上が見られます。

Qwen3.6-Max-Preview

Qwen3.6-Max-Previewは、1M context window、ネイティブなThinking Mode、コーディングおよび推論において最高レベルのスコアを誇るAlibabaのフラッグシップMoEモデルです。

MoEAgentic Coding1M ContextFrontier ModelAlibaba Qwen

alibabaQwen 3.62026年4月20日

コンテキスト

1.0Mトークン

最大出力

8Kトークン

入力価格

$1.25/ 1M

出力価格

$10.00/ 1M

モダリティ:TextImageVideo

機能:ビジョンツールストリーミング推論

ベンチマーク

GPQA

86%

HLE

51%

MMLU

83%

MMLU Pro

79%

SimpleQA

52%

IFEval

75%

AIME 2025

93%

MATH

95%

GSM8k

98%

MGSM

92%

MathVista

86%

SWE-Bench

73%

HumanEval

91%

LiveCodeBench

79%

MMMU

82%

MMMU Pro

75%

ChartQA

85%

DocVQA

89%

Terminal-Bench

65%

ARC-AGI

14%

APIドキュメントを見る

Qwen3.6-Max-Previewについて

Qwen3.6-Max-Previewの機能、特徴、そしてより良い結果を得るための方法について学びましょう。

Qwen3.6-Max-Previewは、Alibabaが提供するフラッグシップのプロプライエタリなLLMであり、高性能AIシリーズにおける次なるステップを象徴するものです。疎なMixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャを採用することで、1兆パラメータ規模の推論の深さを実現しつつ、高い運用効率を維持しています。特にagenticなコーディング、世界知識、複雑な指示への追従のために最適化されています。

このモデルの最大の特徴は、ネイティブなThinking Modeです。これにより、システムは最終回答を出す前に可視化された内部のchain-of-thoughtを生成できます。この透明性は、自律型agentを構築する開発者にとって、論理的な計画やエラー修正のステップを明確に把握できるため、極めて重要です。さらに、100万tokenのcontext windowを組み合わせることで、プロジェクトのリポジトリ全体や膨大なドキュメントライブラリを一度のパスで読み込むことが可能です。

Alibaba Cloud Model StudioでホストされるQwen3.6-Max-Previewは、業界標準プロトコルをサポートし、OpenAIスタイルのAPI仕様と互換性があります。マルチモーダルなデータ分析や堅牢なagenticワークフローのために、frontierレベルのAI機能を必要とする企業にとって最適な選択肢となるよう設計されており、欧米のクローズドソースモデルに代わる高性能な代替案を提供します。

Qwen3.6-Max-Previewのユースケース

Qwen3.6-Max-Previewを使って素晴らしい結果を得るさまざまな方法を発見してください。

自律的なソフトウェアエンジニアリング

コードベース全体を探索し、アーキテクチャの変更を計画し、複数のファイルにわたるバグを修正できるコーディングagentとしてモデルを展開します。

大規模な技術分析

1M tokenのcontext windowを活用し、RAGの制限を受けずに、ドキュメントセットや法規制フレームワーク全体を読み込ませて詳細な分析を行います。

高度な推論と計画策定

ネイティブなThinking Modeを活用し、精度向上のために複数ステップの内部計画が必要となるハイレベルな数学的問題を解決します。

マルチモーダルコンテンツの理解

静止画像と複雑な動画シーケンスの両方を分析し、データの抽出や動的な視覚イベントの要約を行います。

インタラクティブなターミナル操作

AIがシェルやCLI環境と直接対話できるようにツールを構築し、Terminal-Benchで最適化されたパフォーマンスを最大限に活用します。

エンタープライズ向けのAgenticワークフロー

指示に対する高い信頼性と、自動化に不可欠な高度なtool-callingが必要な複雑なビジネスパイプラインにモデルを統合します。

強み

制限

世界トップクラスのコーディング能力: SWE-bench Proで57.3%のスコアを達成し、自律的なソフトウェアタスクにおいてClaude 4.5 Opusなどの主要なfrontier modelを凌駕しています。

クローズドソースの制限: Qwen 3.6のMediumバージョンとは異なり、Max-Previewはプロプライエタリであり、ローカルハードウェア上でホストすることはできません。

巨大な1M tokenのcontext window: 従来のアーキテクチャで見られたようなcontextの劣化なしに、大規模なデータセットや技術ライブラリ全体を単一のpromptで処理できます。

高額な出力token単価: 出力100万tokenあたり10.00ドルの価格設定は入力価格の8倍であり、長い推論チェーンは読み込みよりもコストがかさむ場合があります。

透明性の高いネイティブ推論: 内蔵されたThinking Modeが内部ロジックを可視化するため、複雑な問題解決における信頼性が高まり、デバッグが容易になります。

知識のカットオフ時期: 静的なプレビューモデルであるため、2026年初頭のトレーニング終了後の出来事やライブラリの更新をリアルタイムで把握することはできません。

攻撃的な価格設定: 入力100万tokenあたり1.25ドルというコストは、欧米のプロプライエタリな同等モデルと比べてわずかなコストでfrontierレベルのパフォーマンスを提供します。

リージョンによるAPI latency: デプロイするリージョンによっては、高度に最適化されたローカル環境と比べて、国際的なユーザーがより高いlatencyを経験する可能性があります。

APIクイックスタート

alibaba/qwen3.6-max-preview

ドキュメントを見る

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: 'Design a system architecture for a real-time AI agent.' }],
    extra_body: { enable_thinking: true },
    stream: true
  });

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

main();

SDKをインストールして、数分でAPIコールを開始しましょう。

Qwen3.6-Max-Previewについてのユーザーの声

Qwen3.6-Max-Previewについてコミュニティがどう思っているか見てください

“大規模なサーバーファームで動作するモデルから期待されるようなパフォーマンスが、今やデスクトップで利用可能だ。”

— softtechhubus

“Qwen3.6-Max-PreviewがSWE-Bench ProでClaude Opus 4.5を破った。中国の追い上げは速い。”

— BridgeMind

twitter

“100万tokenあたり1.25ドルというのは、大規模データを取り込む際にClaudeよりも大幅に安い。”

— TechReviewer2026

“Thinking Modeがデフォルト状態で組み込まれているという事実は、agenticな信頼性にとって有意義な設計上の選択だ。”

— DevGuru

twitter

“Qwenは、新しいトップエンドのプロプライエタリなフラッグシップモデルとしてQwen 3.6 Max Previewをリリースした。”

— AICodeKing

youtube

“Plusモデルと比較して、改善されたコーディング機能と、より優れた実環境でのagentの信頼性を示している。”

— Codedigipt

youtube

Qwen3.6-Max-Previewについての動画

Qwen3.6-Max-Previewについてのチュートリアル、レビュー、ディスカッションを見る

“Qwenは、新しいトップエンドのプロプライエタリなフラッグシップモデルとしてQwen 3.6 Max Previewをリリースしました。”

“このモデルは、SkillsBenchやTerminal-Bench 2.0のようなコーディングagentのbenchmarkで強力な飛躍を見せています。”

“Qwenは、Claude 4.5 Opusのようなモデルに対してハイエンドで真剣に競おうとしていることは明らかです。”

“このモデルは、世界的な知識と指示への追従において有意義な向上を示しています。”

“SWE-benchでのパフォーマンス向上が、Plusバリアントとの真の違いです。”

“benchmarkの背景にある物語は、ホスト型のMax Previewをオープンウェイトのファミリーと明確に区別することにあります。”

“私たちはQwenのコードページやリポジトリのサーフェスを使用して、モデルウェイトだけでなくエコシステムの深みを評価しています。”

“Thinking Modeは、昨年のo1スタイルのモデルと比較して驚くほど高速です。”

“これは、agenticなタスクのために信頼性の高いAPIを必要とするエンタープライズ開発者向けに設計されているのは明らかです。”

“マルチモーダルな視覚パフォーマンスは、一部のドキュメント分析テストにおいてGemini 2に追いつきつつあります。”

“このビデオでは、Qwenの次期フラッグシップモデルの早期プレビュー版であるQwen3.6-Max-Previewを紹介します。”

“Plusモデルと比較して、改善されたコーディング機能と、より優れた実環境でのagentの信頼性を示しています。”

“1Mのcontext windowは、初期のQwen 2バージョンで見られたものよりもはるかに安定しています。”

“多くのコーディングを行う場合、Qwen 3.6 Maxは現在ベンチマークのリーダーです。”

“フラッグシップのクローズドソースモデルであっても、価格設定は依然として非常に競争力があります。”

プロンプト以上のもの

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AutomatioはAIエージェント、ウェブ自動化、スマート統合のパワーを組み合わせ、より短時間でより多くのことを達成するお手伝いをします。

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Qwen3.6-Max-Previewのプロのヒント

Qwen3.6-Max-Previewを最大限に活用し、より良い結果を得るための専門家のヒント。

内部推論（Thinking Mode）の有効化

APIリクエストで 'enable_thinking' パラメータを true に設定すると、モデルの内部ロジックを確認でき、複雑な推論のデバッグに役立ちます。

長期的な論理整合性の保持

マルチターン会話では 'preserve_thinking' 機能を使用し、セッション全体を通じてモデルの論理的な一貫性を維持してください。

ライブラリ全体を読み込ませる

1Mのcontext windowを最大限に活用し、データを分割するのではなくソースコード全体を入力することで、ファイル間を跨いだ理解精度を向上させましょう。

互換性のあるエンドポイントの使用

グローバルなアプリケーション開発では、Alibaba Cloudのシンガポールまたは米国バージニアのエンドポイントを使用し、国際的なユーザーへのlatencyを最小限に抑えてください。

お客様の声

ユーザーの声

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Jonathan Kogan

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