← กลับไปที่รายการ

Qwen3.6 ของ Alibaba คว้าอันดับ 1: Artificial Analysis รับรองว่าเป็นโมเดลในประเทศที่ดีที่สุด

itadol5j

Qwen3.6-Max-Preview ของ Alibaba

🏆 Qwen3.6-Max-Preview ของ Alibaba คว้าอันดับ 1: Artificial Analysis รับรองว่าเป็นโมเดลในประเทศที่ดีที่สุด

Alibaba เปิดตัว Qwen3.6-Max-Preview โดยกระดานจัดอันดับจากหน่วยประเมินอิสระที่น่าเชื่อถือ Artificial Analysis ระบุว่า:

Qwen3.6-Max-Preview มีประสิทธิภาพเหนือกว่า GLM-5.1, MiniMax-M2.7 และโมเดลอื่น ๆ คว้าตำแหน่งโมเดลในประเทศที่ดีที่สุด!

📊 ผลการจัดอันดับจาก Artificial Analysis

Artificial Analysis คือหน่วยประเมินโมเดล AI อิสระที่น่าเชื่อถือ โดย Intelligence Index v4.0 ของหน่วยงานประกอบด้วย 10 มิติการประเมิน:

มิติการประเมิน คำอธิบาย
GDPval-AA การแก้ปัญหาทั่วไป
τ²-Bench Telecom งานในภาคโทรคมนาคม
Terminal-Bench Hard การทดสอบคำสั่งเทอร์มินัล
SciCode ความสามารถด้านโค้ดงานวิทยาศาสตร์
AA-LCR การให้เหตุผลกับบริบทยาว
AA-Omniscience ความน่าเชื่อถือของความรู้
IFBench การปฏิบัติตามคำสั่ง
Humanity's Last Exam การสอบขั้นสุดท้ายของมนุษยชาติ
GPQA Diamond คำถามระดับบัณฑิตศึกษา
CritPt การคิดเชิงวิพากษ์

🎯 เอาชนะคู่แข่งในประเทศ

โมเดล ผู้พัฒนา อันดับ
Qwen3.6-Max-Preview Alibaba 🥇 อันดับ 1
GLM-5.1 Zhipu AI 🥈 อันดับ 2
MiniMax-M2.7 MiniMax 🥉 อันดับ 3
DeepSeek V3 DeepSeek อันดับ 4

Qwen3.6-Max-Preview ในการประเมินภาพรวม เอาชนะคู่แข่งในประเทศได้ทุกราย คว้าตำแหน่งโมเดลในประเทศที่ดีที่สุด

✨ คุณสมบัติของ Qwen3.6-Max-Preview

1. บริบทหลายล้าน token

Qwen3.6-Max-Preview รองรับ บริบท 1 ล้าน token:

  • การจัดการเอกสารยาว: รองรับเอกสารและโค้ดเบสความยาวมาก
  • บทสนทนาหลายรอบ: รักษาบริบทของบทสนทนายาว ๆ ไว้ได้
  • ความเข้าใจโค้ด: เข้าใจโปรเจกต์โค้ดขนาดใหญ่

2. ความสามารถด้านการเขียนโค้ดแข็งแกร่ง

ซีรีส์ Qwen ถูกจดจำมาตลอดในเรื่อง ความสามารถด้านการเขียนโค้ด:

  • การสร้างโค้ด: สร้างโค้ดคุณภาพสูง
  • การอธิบายโค้ด: เข้าใจตรรกะของโค้ดที่ซับซ้อน
  • การแก้บั๊ก: ระบุตำแหน่งและแก้ไขปัญหาได้อย่างแม่นยำ
  • รองรับหลายภาษา: Python, Java, C++, Go และอื่น ๆ

3. คุ้มค่าคุ้มราคา

ราคาของซีรีส์ Qwen3.6 มีความสามารถในการแข่งขันสูงมาก:

โมเดล ราคาฝั่ง input ราคาฝั่ง output
Qwen3.6-Plus $2/1M tokens $8/1M tokens
Claude Sonnet 4.6 $3/1M tokens $15/1M tokens
GPT-5.4 $2.5/1M tokens $10/1M tokens

Qwen มีราคาต่ำกว่า แต่ประสิทธิภาพกลับไม่แพ้โมเดลระดับแนวหน้าของโลก

📈 การเปรียบเทียบ Intelligence vs. Price

กราฟ Intelligence vs. Price ของ Artificial Analysis แสดงให้เห็นโซนที่คุ้มค่าที่สุด:

  • Qwen3.6-Max-Preview อยู่ใน 「quadrant ที่น่าสนใจที่สุด」
  • ดัชนีความฉลาดสูง + ราคาต่ำ = คุ้มค่าที่สุด
  • เอาชนะ MiniMax, Zhipu GLM และคู่แข่งในประเทศรายอื่น ๆ

💡 ความน่าเชื่อถือของความรู้ตาม AA-Omniscience

AA-Omniscience Index วัด ความน่าเชื่อถือของความรู้และอัตราการเกิดภาพหลอน ของโมเดล:

  • ให้คะแนนรางวัลกับคำตอบที่ถูกต้อง
  • ลงโทษการเกิดภาพหลอน
  • ไม่ลงโทษการปฏิเสธที่จะตอบ
  • ช่วงคะแนน: -100 ถึง 100

Qwen3.6-Max-Preview ทำผลงานได้โดดเด่นในการทดสอบ Omniscience อัตราการเกิดภาพหลอนต่ำ ความรู้น่าเชื่อถือ.

🚀 วิธีการใช้งาน

การเรียกใช้ผ่าน API

# 通义千问 API
curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.6-max-preview",
    "input": {"prompt": "Hello, Qwen!"},
    "parameters": {}
  }'

เวอร์ชันโอเพนซอร์ส

ซีรีส์ Qwen3.6 มี เวอร์ชันโอเพนซอร์ส:

  • Qwen3.6-7B: เวอร์ชันโอเพนซอร์สแบบเบา
  • Qwen3.6-72B: เวอร์ชันโอเพนซอร์สประสิทธิภาพสูง
  • สัญญาอนุญาต Apache 2.0: ใช้งานเชิงพาณิชย์ได้ฟรี

การรองรับของ OpenClaw

โมเดล Qwen ถูกผสานเข้ากับ OpenClaw เรียบร้อยแล้ว:

# OpenClaw 配置
openclaw config set model qwen-portal/qwen3.6-max-preview

📝 สรุป

Qwen3.6-Max-Preview ของ Alibaba คว้าตำแหน่ง โมเดลในประเทศที่ดีที่สุดบนกระดาน Artificial Analysis:

  • 🥇 อันดับ 1 ในประเทศบน Intelligence Index
  • 🏆 เอาชนะ GLM-5.1 และ MiniMax-M2.7
  • 📚 บริบทหลายล้าน token ความสามารถด้านการเขียนโค้ดแข็งแกร่ง
  • 💰 คุ้มค่าคุ้มราคา ราคาต่ำแต่ประสิทธิภาพดี
  • ✅ ความน่าเชื่อถือของความรู้สูงตาม AA-Omniscience
  • 🚀 เลือกได้ทั้ง API และเวอร์ชันโอเพนซอร์ส

ในสงครามโมเดล AI ในประเทศ Qwen3.6 ของ Alibaba กำลังนำอยู่ในขณะนี้

Artificial Analysis:https://artificialanalysis.ai/models

เว็บไซต์ทางการของ Tongyi Qianwen:https://tongyi.aliyun.com

Qwen GitHub:https://github.com/QwenLM