继 Qwen3.6-Plus 发布之后，我们分享下一代旗舰模型的早期预览版：Qwen3.6-Max-Preview。相比 Qwen3.6-Plus，本次预览版带来了更强的世界知识和指令遵循能力，以及在多项基准上显著提升的智能体编程表现。作为预览版，模型仍在积极迭代中，后续版本将持续优化。
Qwen3.6-Max-Preview 是通过 阿里云百炼 提供的旗舰模型，主要特性包括：
- 相比 Qwen3.6-Plus 显著提升的智能体编程能力
- 更强的世界知识和指令遵循
- 更优的真实场景智能体与知识可靠性表现
您可以在 Qwen Studio 进行交互对话，或通过 阿里云百炼 API 以 qwen3.6-max-preview 的名称调用（即将上线）。
模型表现
以下展示了 Qwen3.6-Max-Preview 与主流前沿模型的评测对比。相比 Qwen3.6-Plus，预览版在智能体编程方面取得显著提升（如 SkillsBench +9.9、SciCode +6.3、NL2Repo +5.0、Terminal-Bench 2.0 +3.8），世界知识更强（SuperGPQA +2.3、QwenChineseBench +5.3），指令遵循也更优（ToolcallFormatIFBench +2.8）。
开始使用 Qwen3.6-Max-Preview
Qwen3.6-Max-Preview 即将登陆阿里云百炼。我们正在全力筹备中，请耐心等待。
Qwen3.6-Max-Preview 通过 阿里云百炼 API 提供，模型名称为 qwen3.6-max-preview。您也可以在 Qwen Studio 上即时体验。
API 使用方式
本次发布支持 preserve_thinking 功能：在消息中保留所有前序轮次的思维内容，推荐用于智能体任务。
#### 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（chat completions）和响应（responses）API，以及兼容 Anthropic 的 API 接口。
python
"""
Environment variables (per official docs):
DASHSCOPE_API_KEY: Your API Key from https://bailian.console.aliyun.com/
DASHSCOPE_BASE_URL: (optional) Base URL for compatible-mode API.
- Beijing: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
- Singapore: https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
- US (Virginia): https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
DASHSCOPE_MODEL: (optional) Model name; override for different models.
"""
from openai import OpenAI
import os
api_key = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY")
if not api_key:
raise ValueError(
"DASHSCOPE_API_KEY is required. "
"Set it via: export DASHSCOPE_API_KEY='your-api-key'"
)
client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url=os.environ.get(
"DASHSCOPE_BASE_URL",
"https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
),
)
messages = [{"role": "user", "content": "Introduce vibe coding."}]
model = os.environ.get(
"DASHSCOPE_MODEL",
"qwen3.6-max-preview",
)
completion = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
extra_body={
"enable_thinking": True,
# "preserve_thinking": True,
},
stream=True
)
reasoning_content = "" # Full reasoning trace
answer_content = "" # Full response
is_answering = False # Whether we have entered the answer phase
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
# Collect reasoning content only
if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content is not None:
if not is_answering:
print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
reasoning_content += delta.reasoning_content
# Received content, start answer phase
if hasattr(delta, "content") and delta.content:
if not is_answering:
print("\n" + "=" 20 + "Answer" + "=" 20 + "\n")
is_answering = True
print(delta.content, end="", flush=True)
answer_content += delta.content
更多信息请访问 API 文档。
总结
Qwen3.6-Max-Preview 是我们下一代旗舰模型的早期预览版，在智能体编程、世界知识和指令遵循方面相比 Qwen3.6-Plus 均有显著提升。它在六项主要编程基准上取得最高分——SWE-bench Pro、Terminal-Bench 2.0、SkillsBench、QwenClawBench、QwenWebBench 和 SciCode——相比前代有大幅进步。同时在知识（SuperGPQA、QwenChineseBench）和指令遵循（ToolcallFormatIFBench）方面也表现更优。
作为预览版，Qwen3.6-Max-Preview 仍在积极开发中。我们将持续迭代模型，后续版本将带来进一步提升。欢迎社区反馈，期待看到大家的创造，敬请关注！
引用
bibtex
@misc{qwen36_max_preview,
title = {{Qwen3.6-Max-Preview}: Smarter, Sharper, Still Evolving},
url = {https://qwen.ai/blog?id=qwen3.6-max-preview},
author = {{Qwen Team}},
month = {April},
year = {2026}
}