Alibaba
Qwen3.8 Omni Flash
Contexte total
1M
Sortie max.
131.1K
Date de sortie
N/A
qwen3.6-max-previewQwen3.6 max reprend les éléments mis en avant par les sources : large sparse-MoE profile, agentic programmation and utilisation d’outils orientation. Sa valeur principale se situe dans génie logiqueiel difficile, autonome flux de travail and plus profond raisonnement. La description doit donc insister sur ces caractéristiques propres au modèle, plutôt que le présenter comme un chatbot générique.
Context Window
262.1K tokens
Maximum Output
65.5K tokens
Release Date
20 avr. 2026
Modalities
| Palier token | Prix entrée | Prix sortie | Création cache 5m | Lecture cache 5m |
|---|---|---|---|---|
| <=128K | $1.2857/M | $7.7143/M | $1.6071/M | $0.1286/M |
| >128K | $2.1429/M | $12.8571/M | $2.6786/M | $0.2143/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
Qwen3.6-Max-Preview est un modèle de préversion textuel axé sur l’exécution d’agents de programmation, le développement frontend et la conservation des connaissances de longue traîne.
L’efficacité accrue des agents de programmation facilite les processus d’implémentation et de révision en plusieurs étapes.
Ses progrès en programmation frontend et en codage guidé par le langage naturel permettent de transformer des exigences produit en interfaces fonctionnelles.
Une meilleure conservation des connaissances moins courantes améliore les réponses aux demandes textuelles spécialisées et riches en connaissances.
Qwen3.6-Max-Preview convient, pendant son évaluation en préversion, aux agents de programmation textuels, à l’implémentation frontend et à l’analyse de connaissances spécialisées.
Planifier et exécuter une série de modifications, examiner les résultats intermédiaires et réviser l’implémentation à mesure que les exigences évoluent.
Convertir des spécifications produit écrites en composants frontend, en logique d’interaction et en structures de pages fonctionnelles.
Synthétiser des textes portant sur des sujets spécialisés ou peu courants afin de produire des explications, des comparaisons et des conclusions exploitables.
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)Qwen3.6 Max Preview
| Score d’indice | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | Synthèse générale des capacités par Artificial Analysis | 40 |
| Artificial Analysis Coding Index | Synthèse des tâches logicielles par Artificial Analysis | 44.9 |
| Connaissances et raisonnement | ||
| GPQA | Résolution avancée de problèmes scientifiques | 88.8% |
| HLE | Large ensemble d’examens de niveau expert | 28.9% |
| Programmation et ingénierie | ||
| SciCode | Défis de programmation scientifique | 46.9% |
| Terminal-Bench Hard | Exécution de tâches complexes dans un terminal | 43.9% |
| Respect des instructions et tâches d’agent | ||
| IFBench | Respect des contraintes du prompt | 76.6% |
| AA-LCR | Raisonnement en contexte long | 69.7% |
| τ²-Bench | Tâches de workflow agentique | 95.9% |
Mesures provenant de Artificial Analysis
Capacités, usages, limites et guide TokenHub pour Qwen 3.6 Max Preview.
Qwen 3.6 Max Preview est un modèle proposé par Alibaba Qwen pour l’évaluation en préversion d’un modèle phare de raisonnement et d’agents.
Idéal pour le code complexe, les workflows d’agents et la recherche et la synthèse, surtout si l’objectif est l’évaluation anticipée.
Atout clé : un accès anticipé au raisonnement de niveau Max avec pensée hybride ainsi que une pensée hybride alternant entre réflexion et réponse directe.
En préversion, son comportement et sa disponibilité peuvent évoluer. Pour la stabilité en production est prioritaire, envisagez Qwen 3.7 Max.
Avant la production, vérifiez dans TokenHub la disponibilité, les limites et les fonctions de la préversion.
Accédez à Qwen3.6 Max Preview et à d’autres modèles d’IA avec une seule clé API TokenHub.
Medias Et Discussions
Selection de videos et publications publiques liees a ce modele.
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