阿里巴巴近期发布了qwen3-max-preview-think新版本，这是在qwen3-max-preview基础上引入thinking思维链模式的升级版本。我们对这两个版本进行了全面的对比评测，测试其在准确率、响应时间、token消耗和成本等关键指标上的表现差异。
qwen3-max-preview-think版本表现：
测试题数：约1.5万
总分（准确率）：68.2%
平均耗时（每次调用）：182s
平均token（每次调用消耗的token）：3811
平均花费（每千次调用的人民币花费）：86.8
1、版本对比
首先对比非思考版本（qwen3-max-preview），数据如下：
*数据来源：ReLE评测https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark
*输出价格是"1元/M token "
整体性能温和提升：新版本准确率从66.5%提升至68.2%，增长了1.7个百分点，排名从第29位上升至第16位，显示出thinking模式对整体准确率的正向作用。
Agent能力实现突破：从细分领域来看，“agent与工具调用”能力从45.8%大幅跃升至68.5%，增幅高达22.7个百分点，这是所有能力维度中最显著的提升，表明深度推理过程显著增强了复杂工具调用的决策质量。
语言理解能力大幅下降：“语言与指令遵从”从71.9%降至58.1%，下降了13.8个百分点，成为最大的负面变化。这一现象可能源于thinking模式的冗长推理过程干扰了对简洁指令的直接执行。
专业领域表现高度分化：“推理与数学计算”从71.0%提升至75.0%，增长4.0个百分点，验证了thinking模式在逻辑推理上的优势。然而，“教育”领域从54.2%降至46.3%，下降7.9个百分点；“金融”从85.1%降至80.4%，下降4.7个百分点；“法律与行政公务”从77.0%降至73.2%，下降3.8个百分点；“医疗与心理健康”从82.8%降至82.0%，下降0.8个百分点。这种分化表明thinking模式更适合需要深度推理的场景，而在知识密集型领域可能引入不必要的推理开销。
Token消耗呈爆炸式增长：每次调用平均消耗的token从903激增至3811，增幅达322%，这是thinking模式生成大量中间推理步骤的直接结果。
调用成本急剧攀升：每千次调用的费用从17.5元激增至86.8元，增幅高达396%，成本增长幅度远超准确率提升幅度，使得该模型在成本敏感场景中的适用性受到限制。
响应时间显著延长：新版本的平均耗时为182s，相比非思考版本的59s慢了约208%，这是thinking模式进行逐步推理所需的时间代价，对实时性要求高的应用构成制约。
2、对比其他模型
在当前主流大模型竞争格局中，qwen3-max-preview-think表现如何？我们从三个维度进行横向对比分析（本评测侧重中文场景，模型在其他语言和专业领域的表现可能有所不同）：
*数据来源：ReLE评测https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark
同成本档位对比：
成本处于较高水平：86.8元/千次的成本在对比模型中位于高位区间，仅低于Kimi-K2-Thinking（89.2元）、gpt-5.1-medium（87.9元）和gpt-5.2-high（94.1元）等。
同成本区间表现平平：在80-90元成本档位中，准确率68.2%与Kimi-K2-Thinking（68.3%）基本持平，但略低于gpt-5.1-medium（69.3%），在该价位段并未展现明显优势。
成本效率存在差距：对比成本更低的thinking模型，ERNIE-5.0-Thinking-Preview（67.5%，72.5元）准确率仅低0.7个百分点，成本却低16.5%；hunyuan-2.0-thinking-20251109（71.9%，9.5元）准确率反而高3.7个百分点，成本却仅为新版本的11%，凸显出成本控制上的明显劣势。
新旧模型对比：
Thinking模式的权衡本质：相比非思考版本qwen3-max-preview（66.5%，排名29），thinking版本以准确率提升1.7个百分点为代价，换取了成本增加396%和响应时间延长208%的结果，这一权衡是否值得高度依赖具体应用场景需求。
能力分化的启示：agent能力的飞跃（+22.7个百分点）与语言理解的滑坡（-13.8个百分点）形成鲜明对比，揭示了thinking模式并非万能方案，而是在特定能力维度上做出了明确取舍。
产品定位清晰化：两个版本在性能特征上的巨大差异为不同应用场景提供了明确选择：需要复杂推理和工具调用的场景选thinking版本，追求效率和简洁响应的场景选基非思考版本。
开源VS闭源对比：
闭源阵营中游表现：作为商用闭源模型，qwen3-max-preview-think（68.2%）在闭源阵营中处于中等位置，明显落后于榜首的gemini-3-pro-preview（72.5%）和hunyuan-2.0-thinking-20251109（71.9%）。
开源thinking模型竞争力强劲：开源阵营在thinking模式上展现出色表现。DeepSeek-V3.2-Think（70.9%，7.5元）准确率高2.7个百分点，成本却仅为9%；GLM-4.6（68.1%，37.6元）准确率接近，成本仅为43%；DeepSeek-V3.1-Think（67.7%，24.8元）和qwen3-235b-a22b-thinking-2507（65.5%，61.2元）等模型在准确率相近时成本优势明显。
开源模型的迭代速度优势：开源thinking模型的快速优化表明，仅依靠thinking模式提升准确率已不足以建立持久竞争优势，闭源商用模型需要在响应速度、成本控制和特定场景能力上寻找突破点。
差异化能力的重要性：在开源模型全面崛起的背景下，新版本在agent能力上的显著提升（68.5%）提供了一个可能的差异化方向，但需要进一步降低成本才能形成真正的竞争力。
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