阿里 Qwen3-Max-Thinking 是参数破万亿、在数学竞赛与真实交易双线封王的大模型推理引擎。
1 主要功能
1.1 数学推理
1.1 数学推理
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支持 AIME、HMMT 等国际奥赛级题库，可完成证明、计算、几何、组合等多题型。
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内置“链式思考”模式，逐步输出推导过程，方便教学与验证。
1.2 金融决策
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接入实时行情，利用强化学习自动构建多空策略，已验证 22.3% 年化收益。
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提供风险敞口分析与止损建议，可输出可执行的交易脚本。
1.3 代码生成与调试
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根据自然语言描述生成 Python/C++ 代码，自动补全、纠错、复杂度分析。
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支持一键单元测试与性能剖析，适合算法竞赛与工程落地。
1.4 多模态理解
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读图识题：直接输入手写或打印数学题，可识别公式并给出解答。
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图表→交易信号：将 K 线图、订单簿截图转为结构化数据并生成策略。
2 技术原理
2.1 超大规模预训练
2.1 超大规模预训练
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1.2T 参数 MoE（混合专家）结构，每次推理仅激活 12% 子网络，降低算力。
2.2 数学增强语料
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额外注入 500B tokens 的数学论文、竞赛题解、形式化证明库（Lean、Isabelle）。
2.3 强化学习后训练
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采用 GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法，以“得分”而非“模仿”为目标，显著提升解题准确率。
2.4 金融环境交互微调
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在模拟交易所内与自身对弈 1000 万回合，结合夏普比率奖励函数，形成稳健策略。
3 应用场景
3.1 教育：奥赛培训、高校高数答疑、自动批改。
3.2 量化交易：加密货币、股票、期货的短中线策略研发。
3.3 科研：辅助证明、公式推导、论文复现。
3.4 企业决策：复杂约束下的排产、物流、资源分配优化。
3.1 教育：奥赛培训、高校高数答疑、自动批改。
3.2 量化交易：加密货币、股票、期货的短中线策略研发。
3.3 科研：辅助证明、公式推导、论文复现。
3.4 企业决策：复杂约束下的排产、物流、资源分配优化。
4 使用方法
4.1 网页版
4.1 网页版
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登录阿里云“百炼”平台→选择 Qwen3-Max-Thinking→输入题目或上传图片→查看分步解答。
4.2 API 调用
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申请 API Key → 通过 OpenAI-compatible 接口调用，设置 temperature=0.1 可获稳定数学输出。
4.3 本地私有化
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下载 72B 蒸馏版 → 单台 A100-80G 即可部署，适合金融机构内网隔离需求。
5 适用人群
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中学/大学竞赛生、教练
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量化研究员、加密基金操盘手
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算法工程师、数据科学家
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对高阶推理有需求的高校与科研机构
6 优缺点介绍
6.1 优点
6.1 优点
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竞赛级准确率：AIME/HMMT 首次实现 100% 满分。
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真实收益验证：回测+实盘双通道，非纸上谈兵。
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中文原生：对中文数学题、政策研报理解更深。
6.2 缺点
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推理成本高：全精度 1.2T 模型单次调用约 8 美元。
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金融合规风险：自动生成策略仍需人工复核，避免高频操纵嫌疑。
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幻觉仍存：在冷门证明题上可能输出“看似正确”的伪证，需要形式化验证辅助。
大模型、数学推理、量化交易、教育科技、人工智能
Aurora是微软发布的一个大规模大气基础模型，旨在利用人工智能技术预测全球范围内的极端天气事件。该模型通过深度学习技术，对大量气象数据进行训练，以捕捉大气中错综复杂的模式和结构。