Qwen3.6 Max Preview

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Qwen3.6 Max Preview 建立在混合架构之上，将高效的线性注意力与稀疏的专家混合路由相结合，从而实现强大的可扩展性和高性能推理。与3.5系列相比，它在代理编码、前端开发和整体推理方面都有很大的进步，“vibe编码”体验得到显着改善。该模型擅长执行 3D 场景、游戏和存储库级问题解决等复杂任务，在 SWE-bench Verified 上获得 78.8 分。它代表了纯文本和多模式功能的重大飞跃，达到了领先的最先进模型的水平。

上下文窗口1.0M

提供商通义千问

创建时间2026/04/22

在线体验

定价

同一模型能力，多条服务通道；按延迟、稳定性与成本灵活选择。

价格单位：$ / 1M tokens

指定服务通道：在请求体加入 provider 字段，例如 "provider": { "channel": "direct" }。可选 direct / stable / economical；不传则使用默认通道。

直连通道

官方直连链路，适合需要原生体验与完整上下文的请求。

输入上下文	输入	输出
≤ 128K	1.32/M	7.94/M
> 128K	2.21/M	13.24/M

介绍

输入

文本 图像

输出

文本

Qwen3.6 Max Preview API：擅长前端与仓库级问题的混合架构旗舰

Qwen3.6 Max Preview 建立在混合架构之上，将高效的线性注意力与稀疏的专家混合路由相结合，实现强大的可扩展性和高性能推理。相比 3.5 系列，它在智能体编码、前端开发和整体推理上都有很大进步，"vibe 编码"体验显著改善。

这个模型擅长执行 3D 场景、游戏和仓库级问题求解这类复杂任务，在 SWE-bench 等真实工程基准上表现突出。如果你的工作重心在前端和交互式开发上，Qwen3.6 Max 是很值得一试的选择。

海鲸AI 通过 OpenAI 兼容接口提供 Qwen3.6 Max Preview，支持多模态输入、工具调用与流式输出。

获取 API 密钥 · 模型 ID：qwen3.6-max-preview

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为什么选择 Qwen3.6 Max Preview

• 混合架构 —— 线性注意力 + 稀疏 MoE 路由，兼顾可扩展性与推理效率
• 前端开发强项 —— 相比 3.5 系列在前端和"vibe 编码"体验上大幅改善
• 3D 场景与游戏 —— 复杂交互式内容的生成能力突出
• 仓库级问题求解 —— SWE-bench 类真实工程任务表现优秀
• 100 万 token 上下文 —— 大型项目一次装下
• 多模态输入 —— 文本与图像统一处理

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核心能力

01 前端与交互式开发

Qwen3.6 Max 在前端开发上的进步是这一代最明显的改进之一。从设计意图到可运行界面，它能产出结构清晰、样式合理的代码，"边写边看效果"的开发体验显著改善。

• 组件与页面完整实现
• 样式与交互细节处理
• 从描述到可运行界面

02 3D 场景与游戏

在 3D 场景构建和游戏逻辑实现这类复杂任务上表现突出——这类任务同时考验空间推理、状态管理和代码组织能力。

• 3D 场景搭建与渲染逻辑
• 游戏状态机与交互逻辑
• 物理与动画实现

03 仓库级问题求解

在 SWE-bench 这类需要理解整个仓库、定位问题、编写修复并验证的基准上表现优秀，适合作为编码智能体的核心模型。

• 跨文件问题定位
• 修复方案生成与验证
• 大型项目的结构理解

04 混合架构的效率优势

线性注意力与稀疏 MoE 路由的组合，让模型在保持大参数量能力的同时控制推理成本，长上下文场景下的效率优势尤其明显。

• 长上下文下的推理效率
• 稀疏激活控制成本
• 高性能与可扩展性兼顾

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最佳使用场景

场景	说明
前端开发	组件、页面、交互的完整实现
3D 与游戏开发	场景构建、游戏逻辑、动画实现
仓库级修复	SWE-bench 类型的真实工程任务
快速原型	"vibe 编码"式的探索性开发
长上下文分析	100 万 token 窗口内的大型项目理解
多模态开发	结合设计稿图像的界面实现

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Qwen3.6 Max 与 Qwen3.6 Plus、Qwen3.7 Max 的差异

能力	Qwen3.6 Max Preview	Qwen3.6 Plus	Qwen3.7 Max
模型 ID	qwen3.6-max-preview	qwen3.6-plus	qwen3.7-max
定位	3.6 系列旗舰	3.6 系列均衡档	新一代旗舰
架构	混合（线性注意力 + MoE）	混合	万亿参数 MoE
上下文窗口	100 万 token	100 万 token	100 万 token
最大输出	65.5K token	65.5K token	128K token
输入模态	文本、图像	文本、图像	文本
侧重	前端、3D、仓库级问题	均衡的编码与推理	智能体编码与自主执行

具体计费以页面上方的实时价格卡片为准。

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如何使用 Qwen3.6 Max Preview API

1. 创建海鲸AI API 密钥 在控制台生成密钥并充值。

2. 前端任务可以直接给设计稿 Qwen3.6 Max 支持图像输入，把设计稿或参考截图一并传入，比纯文字描述的还原度高得多。

3. 调用接口

curl -X POST https://api.atalk-ai.com/v1/chat/completions \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "qwen3.6-max-preview",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用 Three.js 实现一个可交互的 3D 产品展示页，支持旋转和缩放。"}
    ],
    "stream": true
  }'

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常见问题

混合架构是什么意思？ 指线性注意力机制与稀疏专家混合（MoE）路由的组合。线性注意力降低长上下文的计算复杂度，稀疏 MoE 在保持大参数量的同时控制激活成本。

相比 3.5 系列提升了什么？ 智能体编码、前端开发和整体推理都有很大进步，"vibe 编码"（边写边看、快速迭代）的体验改善最明显。

擅长哪类具体任务？ 3D 场景、游戏开发和仓库级问题求解是官方点名的强项，在 SWE-bench 类基准上表现突出。

和 Qwen3.7 Max 怎么选？ Qwen3.7 Max 是新一代旗舰，输出上限更高（128K vs 65.5K），智能体编码更强；Qwen3.6 Max 支持图像输入，前端和 3D 场景是它的强项。

Preview 意味着什么？ 表示这是预览版本，能力和接口可能随上游更新调整。

上下文和输出上限？ 100 万 token 上下文，最大输出 65,500 token。

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为什么选择海鲸AI 使用 Qwen3.6 Max Preview API

• 免开通阿里云账号 —— 一个密钥直接调用
• OpenAI 兼容接口 —— 现有代码改两行接入
• 多版本共存 —— Qwen3.6 与 3.7 系列同账户对比切换
• 人民币结算 —— 国产模型按人民币计价

API

API 接入信息

Model ID在推理接口中指定模型

qwen3.6-max-preview

API Key推理接口的 Bearer Token（鉴权令牌）

前往 API Key 管理

Base URL兼容 OpenAI 协议 · /chat/completions

https://api.atalk-ai.com/v2/

provider 可选指定服务通道，不传则由系统选择默认通道

"provider": { "channel": "direct" }

qwen3.6-max-preview 接入示例

海鲸AI 兼容 OpenAI 接口协议，可直接使用 OpenAI SDK 或 HTTP 请求接入，默认开启流式输出。

关于 provider 参数（可选，海鲸AI 扩展字段）：同一模型通常有多条服务通道，价格与稳定性略有差异。在请求体中加入 provider 字段即可指定通道；不传该字段时由系统自动选择默认通道，不影响正常调用。

provider 并非 OpenAI 官方协议中的字段，而是海鲸AI 的扩展参数，仅在本平台生效。OpenAI SDK 允许透传此类自定义字段，用法见下方示例。

取值	通道	适用场景
direct	直连通道	官方直连链路，追求原生体验与完整上下文
stable	优选通道	兼顾可用性、速度，适合日常生产调用
economical	特惠通道	成本优先，适合批量处理与价格敏感业务

具体通道与对应价格以上方「定价」为准（各模型开通的通道可能不同）。补充说明：

• 写法："provider": { "channel": "direct" }。
• 若指定的通道该模型未开通，会自动回退到默认通道并正常返回，不会报错。
• 使用官方 SDK 时：Python 需通过 extra_body 传入；Node.js 直接写在请求对象中即可透传，TypeScript 项目加一行 // @ts-expect-error 跳过类型检查。

cURL

curl https://api.atalk-ai.com/v2/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -d '{
    "model": "qwen3.6-max-preview",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
      {"role": "user", "content": "你好！"}
    ],
    "provider": { "channel": "direct" },
    "stream": true
  }'
# provider 为可选字段，删除该行即使用默认通道

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.atalk-ai.com/v2",
    api_key="<API_KEY>",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.6-max-preview",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "你好！"},
    ],
    stream=True,
    # 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
    extra_body={"provider": {"channel": "direct"}},
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Node.js

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.atalk-ai.com/v2',
  apiKey: '<API_KEY>',
})

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'qwen3.6-max-preview',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个有帮助的助手。' },
    { role: 'user', content: '你好！' },
  ],
  stream: true,
  // 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
  // @ts-expect-error provider 为海鲸AI 扩展字段，不在 OpenAI SDK 类型定义内
  provider: { channel: 'direct' },
})

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