Qwen3.6-Max-Preview：更智能、更锐利，持续进化 | Qwen

Qwen3.6-Max-Preview：更智能、更锐利，持续进化

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继 Qwen3.6-Plus 发布之后，我们现分享下一个自研模型的早期预览版：Qwen3.6-Max-Preview。与 Qwen3.6-Plus 相比，此预览版本带来了更强的世界知识和指令遵循能力，并在广泛的基准测试中实现了显著的智能体编程改进。作为预览版，该模型仍在积极开发中——我们正在持续迭代，并预计后续版本将取得进一步提升。

Qwen3.6-Max-Preview 是通过阿里云百炼平台提供的托管自研模型，其特点包括：相较于 Qwen3.6-Plus 更强的智能体编程能力、更丰富的世界知识和指令遵循能力，以及改进的真实世界智能体与知识可靠性表现。

您可以在 Qwen Studio 上进行交互式对话，或通过阿里云百炼 API 以 `qwen3.6-max-preview` 名称调用（即将推出）。

性能表现#

以下我们展示了 Qwen3.6-Max-Preview 与领先前沿模型的评估对比。与 Qwen3.6-Plus 相比，此预览版本在智能体编程方面取得了显著提升（例如 SkillsBench +9.9，SciCode +6.3，NL2Repo +5.0，Terminal-Bench 2.0 +3.8），更强的世界知识（SuperGPQA +2.3，QwenChineseBench +5.3），以及更好的指令遵循能力（ToolcallFormatIFBench +2.8）。

使用 Qwen3.6-Max-Preview 进行构建#

Qwen3.6-Max-Preview 即将登陆阿里云百炼平台。请耐心等待，直至我们完全准备就绪。

Qwen3.6-Max-Preview 可通过阿里云百炼 API 以 `qwen3.6-max-preview` 名称使用。您也可以在 Qwen Studio 上立即试用。

API 使用#

此版本支持 preserve_thinking 功能：保留消息中所有先前轮次的思考内容，建议在智能体任务中使用。

阿里云百炼#

阿里云百炼支持行业标准协议，包括兼容 OpenAI 规范的聊天补全和响应 API，以及兼容 Anthropic 的 API 接口。

以下是聊天补全 API 的示例代码：

python

环境变量（根据官方文档）：DASHSCOPEAPIKEY：您的 API 密钥，来自 https://modelstudio.console.alibabacloud.com；DASHSCOPEBASEURL：（可选）兼容模式 API 的基础 URL。

• 北京：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
• 新加坡：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
• 美国（弗吉尼亚）：https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1；DASHSCOPEMODEL：（可选）模型名称；可覆盖为不同模型。"""from openai import OpenAIimport osapikey = os.environ.get("DASHSCOPEAPIKEY")if not apikey: raise ValueError( "DASHSCOPEAPIKEY is required. " "Set it via: export DASHSCOPEAPIKEY='your-api-key'" )client = OpenAI( apikey=apikey, baseurl=os.environ.get( "DASHSCOPEBASEURL", "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ),)messages = [{"role": "user", "content": "Introduce vibe coding."}]model = os.environ.get( "DASHSCOPEMODEL", "qwen3.6-max-preview",)completion = client.chat.completions.create( model=model, messages=messages, extrabody={ "enablethinking": True, # "preservethinking": True, }, stream=True)reasoningcontent = "" # 完整推理过程answercontent = "" # 完整回复isanswering = False # 是否已进入回答阶段print("\n" + "=" 20 + "Reasoning" + "=" 20 + "\n")for chunk in completion: if not chunk.choices: print("\nUsage:") print(chunk.usage) continue delta = chunk.choices[0].delta # 仅当存在推理内容时收集 if hasattr(delta, "reasoningcontent") and delta.reasoningcontent is not None: if not isanswering: print(delta.reasoningcontent, end="", flush=True) reasoningcontent += delta.reasoningcontent # 收到内容，开始回答阶段 if hasattr(delta, "content") and delta.content: if not isanswering: print("\n" + "=" 20 + "Answer" + "=" 20 + "\n") isanswering = True print(delta.content, end="", flush=True) answercontent += delta.content

更多信息，请访问 API 文档。

摘要

Qwen3.6-Max-Preview 是我们下一代专有模型的早期预览版，在智能体编程、世界知识和指令遵循方面相比 Qwen3.6-Plus 带来了显著改进。它在六大主要编程基准测试——SWE-bench Pro、Terminal-Bench 2.0、SkillsBench、QwenClawBench、QwenWebBench 和 SciCode——上均取得了最高分，相比前代模型有大幅提升。同时，它还展现了更强的知识能力（SuperGPQA、QwenChineseBench）和更优的指令遵循能力（ToolcallFormatIFBench）。

作为预览版本，Qwen3.6-Max-Preview 仍在积极开发中。我们将继续迭代该模型，并期待在后续版本中实现进一步改进。我们欢迎社区反馈，并期待看到大家的创作。敬请关注！

引用#

如果您认为 Qwen3.6-Max-Preview 有帮助，欢迎引用以下文章：

bibtex

@misc{qwen36maxpreview, title = {{Qwen3.6-Max-Preview}：更智能、更锐利，仍在进化}, url = {https://qwen.ai/blog?id=qwen3.6-max-preview}, author = {{Qwen 团队}}, month = {四月}, year = {2026}}

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