Qwen3-Max-Thinking: Trải nghiệm thực tế với LLM lớn nhất thế giới

Qwen3-Max-Thinking được mở công khai vào tháng 11/2025. Khi bật chế độ thinking, mô hình sẽ hiển thị lập luận trước khi trả lời. Bạn có thể thấy cách nó xử lý các bài toán, câu đố logic và mã phức tạp. Mô hình có hơn 1 nghìn tỷ tham số và xử lý tối đa 262k token.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ thiết lập quyền truy cập API, thử chế độ thinking trên các bài toán khác nhau, và xây dựng một ứng dụng Streamlit chạy cùng một prompt qua Qwen3-Max-Thinking, GPT-5 và Claude Sonnet 4.5. Bạn sẽ thấy mỗi mô hình tiếp cận vấn đề ra sao và khi nào chế độ thinking hữu ích. Dưới đây là bản xem trước của ứng dụng:

Qwen3-Max-Thinking là gì?

Qwen3 Max Thinking là bản triển khai Qwen3-Max của Alibaba Cloud, ra mắt ngày 5 tháng 9, 2025. "Thinking" trong tên chỉ một chế độ đặc biệt nơi mô hình phơi bày quy trình lập luận từng bước trước khi đưa ra câu trả lời.

Hiệu năng của mô hình trên các bộ chuẩn toán và lập luận cho thấy tính năng này mang lại gì. Khi kết hợp với việc dùng công cụ (như trình thông dịch mã để chạy tính toán) và tăng cường compute lúc suy luận, mô hình đạt 100% trên AIME25, kỳ thi Toán mời của Mỹ dành cho học sinh phổ thông nâng cao đòi hỏi lập luận nhiều bước. Mô hình cũng đạt 100% trên HMMT, giải Toán Harvard-MIT đo năng lực giải quyết vấn đề phức tạp. Những bộ chuẩn này kiểm tra năng lực lập luận thực sự thay vì chỉ so khớp mẫu hay ghi nhớ.

Cách hoạt động của test-time compute

Test-time compute là cách mô hình đạt hiệu năng vượt trội trên các bộ chuẩn. Thay vì chỉ dùng tài nguyên tính toán trong huấn luyện (khi mô hình học), nó còn dùng khi suy luận (khi bạn gọi API và mô hình tạo phản hồi). Khi kết hợp dùng công cụ, mô hình có thể kiểm chứng lập luận và so chiếu kết quả với nguồn lực bên ngoài.

So sánh Qwen3-Max-Thinking với GPT-5 và Claude Sonnet 4.5

Trong khi Qwen3 sánh ngang GPT-5 và Claude Sonnet 4.5 ở một số bộ chuẩn như AIME25, các mô hình khác nhau ở những mặt khác. Với tác vụ kỹ thuật phần mềm đo bằng SWE-bench Verified, Claude dẫn đầu 77,2%, sau đó GPT-5 72,8% và Qwen3 69,6%. GPT-5 có cửa sổ ngữ cảnh lớn nhất 400k token so với 262k của Qwen3 và 200k của Claude.

Về giá, Qwen3 có lợi thế ở mức $1,20/$6,00 cho mỗi triệu token vào/ra, xấp xỉ bằng một nửa chi phí GPT-5 ($1,25/$10,00) và rẻ hơn Claude 2,5 lần ($3,00/$15,00). Chế độ thinking giúp Qwen3 khác biệt nhờ hiển thị các bước lập luận rõ ràng.

Vì mô hình vẫn đang ở giai đoạn xem trước và huấn luyện, kết quả benchmark toàn diện trên mọi tác vụ sẽ có khi Alibaba phát hành bản cuối.

Tuy vậy, benchmark không nói lên tất cả. Để cảm nhận cách mô hình vận hành, ở phần sau chúng ta sẽ tạo một ứng dụng so sánh với GPT-5 và Claude Sonnet 4.5.

Thiết lập quyền truy cập API Qwen3-Max-Thinking

Trước khi dùng Qwen3 Max Thinking, bạn cần Python 3.8 trở lên, pip, và thẻ tín dụng để đăng ký Alibaba Cloud. Khi tạo tài khoản lần đầu, bạn sẽ có hạn mức dùng miễn phí, nhưng vẫn cần cung cấp thông tin thanh toán.

Đăng ký Alibaba Cloud và kích hoạt Model Studio

Truy cập Alibaba Cloud và tạo tài khoản. Trong quá trình đăng ký, bạn sẽ chọn giữa hai khu vực: Quốc tế (Singapore) hoặc Trung Quốc (Bắc Kinh). Hầu hết độc giả ngoài Trung Quốc đại lục nên chọn khu vực Quốc tế.

Lựa chọn này quan trọng vì mỗi khu vực có endpoint và khóa API riêng không thể thay thế cho nhau.

Sau khi đăng ký, điều hướng đến Model Studio trong bảng điều khiển. Bạn cần kích hoạt dịch vụ trước khi tạo khóa API. Bài hướng dẫn Qwen (Alibaba Cloud) trình bày toàn bộ quy trình thiết lập tài khoản kèm ảnh và giải thích chi tiết nếu bạn cần.

Tạo và bảo mật khóa API

Khi Model Studio đã kích hoạt, vào phần API Keys trong console. Tạo khóa mới và sao chép ngay lập tức. Alibaba Cloud chỉ hiển thị khóa một lần.

Lưu khóa của bạn trong tệp .env để tách biệt với mã nguồn, và thêm tệp này vào .gitignore để tránh vô tình commit khóa API lên hệ thống quản lý phiên bản.

Cài đặt gói Python và cấu hình môi trường

Qwen3 Max Thinking dùng API tương thích OpenAI, nên bạn có thể dùng SDK Python tiêu chuẩn của OpenAI. Cài đặt nó cùng python-dotenv để quản lý biến môi trường:

pip install openai python-dotenvĐược hỗ trợ bởi

Tạo tệp .env trong thư mục dự án của bạn:

DASHSCOPE_API_KEY=your_key_hereĐược hỗ trợ bởi

Thay your_key_here bằng khóa API của bạn. Giờ hãy viết đoạn script kiểm tra nhanh để xác minh mọi thứ hoạt động:

import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

client = OpenAI(
   api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
   base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

completion = client.chat.completions.create(
   model="qwen3-max-preview",
   messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in one sentence."}]
)

print(completion.choices[0].message.content)Được hỗ trợ bởi

Chạy script này. Nếu bạn thấy lỗi về khóa API không hợp lệ, hãy kiểm tra lại bạn đã sao chép khóa đúng chưa và dùng đúng base URL cho khu vực của mình.

Nếu script chạy không lỗi, bạn sẽ nhận được đầu ra như bên dưới:

Hello! How can I assist you today?Được hỗ trợ bởi

Tìm hiểu chế độ Thinking của Qwen3-Max

Bạn vừa thực hiện một cuộc gọi API cơ bản. Giờ hãy bật chế độ thinking để xem mô hình giải quyết vấn đề từng bước.

Bật chế độ thinking với extra_body

Để bật chế độ thinking, thêm enable_thinking: True vào tham số extra_body. Đây là ví dụ với một prompt phù hợp lập luận từng bước:

import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

client = OpenAI(
   api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
   base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

completion = client.chat.completions.create(
   model="qwen3-max-preview",
   messages=[
       {"role": "user", "content": "If I have 3 apples and buy 2 more packs of 4 apples each, then give away half, how many do I have left?"}
   ],
   extra_body={"enable_thinking": True}
)

print("Reasoning:", completion.choices[0].message.reasoning_content)
print("\nFinal answer:", completion.choices[0].message.content)Được hỗ trợ bởi

Phản hồi gồm hai phần. Trường reasoning_content hiển thị quá trình suy nghĩ nội bộ của mô hình, nơi nó giải bài toán từng bước. Trường content đưa ra câu trả lời cuối cùng. Khi tắt chế độ thinking, reasoning_content trả về None.

Đây là ví dụ đầu ra (đã rút gọn phần reasoning):

Reasoning: The problem: "If I have 3 apples and buy 2 more packs of 4 apples each, then give away half, how many do I have left?" Starting with 3 apples. Then buy 2 packs of 4 apples each: that's 2 * 4 = 8 apples. So total after buying is 3 + 8 = 11 apples. Then give away half: half of 11 is 5.5 apples...

Final answer:
1. Start with: 3 apples.
2. Buy 2 packs of 4 apples each → 2 × 4 = 8 apples.
3. Total after buying: 3 + 8 = 11 apples.
4. Give away half: 11/2 = 5.5 apples.

Answer: You have 5½ apples left.Được hỗ trợ bởi

Kiểm soát chi phí với thinking_budget

Vì lập luận dùng thêm token, bạn có thể kiểm soát chi phí với tham số thinking_budget. Thêm nó vào extra_body cùng với enable_thinking:

completion = client.chat.completions.create(
   model="qwen3-max-preview",
   messages=[
       {"role": "user", "content": "Explain why 0.1 + 0.2 doesn't equal 0.3 in Python."}
   ],
   extra_body={
       "enable_thinking": True,
       "thinking_budget": 1000
   }
)Được hỗ trợ bởi

Tham số thinking_budget đặt số token tối đa mô hình có thể dùng cho lập luận. Với bài đơn giản, 500–1000 token là đủ. Lập luận đa bước phức tạp có thể cần 2000–5000 token. Nếu mô hình chạm giới hạn, nó sẽ dừng lập luận và đưa ra câu trả lời dựa trên phần đã lập luận đến thời điểm đó.

Bạn đã làm việc với chế độ thinking của Qwen3. GPT-5 và Claude cũng có tính năng lập luận với cú pháp và cách tiếp cận khác nhau. Để xem các mô hình này so sánh ra sao, hãy xây dựng một ứng dụng kiểm thử cả ba song song.

Xây dựng ứng dụng chat so sánh đa mô hình

Bạn sẽ xây dựng một ứng dụng Streamlit gửi cùng một prompt tới Qwen3 Max Thinking, GPT-5 và Claude Sonnet 4.5 cùng lúc. Ứng dụng hiển thị ba phản hồi cạnh nhau để bạn so sánh cách mỗi mô hình lập luận qua vấn đề.

Bạn có thể xem toàn bộ mã dự án trong GitHub Gist này. 

Lưu ý các phần sau cung cấp phân tích chi tiết script đó, nên nếu bạn chỉ muốn xem kết quả ứng dụng, hãy chuyển hẳn sang phần kế tiếp. Phần phân tích script nhằm mục đích giáo dục và cho bạn thấy cách cấu trúc các ứng dụng dựa trên LLM tương tự với giao diện Streamlit. 

Bước 1: Thiết lập dự án và phụ thuộc

Cài đặt Streamlit cho giao diện web và SDK của Anthropic cho Claude. Bạn đã có SDK OpenAI từ phần thiết lập API.

pip install streamlit anthropicĐược hỗ trợ bởi

Tạo tệp mới tên model_comparison_chat.py với phần import và thiết lập môi trường:

import os
import time
from typing import Dict, List
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from dotenv import load_dotenv
import streamlit as st
from openai import OpenAI
from anthropic import Anthropic

load_dotenv()Được hỗ trợ bởi

Bước 2: Cấu hình kết nối API

Bạn đã thiết lập Qwen3 ở Phần 3. Giờ hãy thêm khóa API GPT-5 và Claude vào tệp .env:

DASHSCOPE_API_KEY=your_alibaba_cloud_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_keyĐược hỗ trợ bởi

Để biết chi tiết truy cập và giá GPT-5, xem hướng dẫn GPT-5. Với Claude Sonnet 4.5, xem tổng quan Claude Sonnet 4.5.

Khởi tạo cả ba client API:

QWEN_CLIENT = OpenAI(
   api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
   base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
GPT_CLIENT = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
CLAUDE_CLIENT = Anthropic(api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"))Được hỗ trợ bởi

Bước 3: Tạo hàm trợ giúp cho từng mô hình

Thay vì viết hàm riêng cho từng API, hãy dùng một hàm thống nhất xử lý cả ba mô hình. Dưới đây là phần bắt đầu của hàm cho Qwen3:

def call_model(model_name: str, messages: List[Dict], **kwargs) -> Dict:
   """Call any model with unified interface."""
   try:
       start_time = time.time()

       if model_name == "Qwen3 Max Thinking":
           enable_thinking = kwargs.get("enable_thinking", True)
           extra_body = {"enable_thinking": enable_thinking}

           completion = QWEN_CLIENT.chat.completions.create(
               model="qwen3-max-preview",
               messages=messages,
               extra_body=extra_body
           )
           reasoning_content = getattr(
               completion.choices[0].message,
               'reasoning_content',
               None
           )
           # Extract content and token info, then continue belowĐược hỗ trợ bởi

GPT-5 hoạt động khác, dùng responses API với các mức độ nỗ lực lập luận có thể cấu hình (tiếp tục trong cùng hàm):

       elif model_name == "GPT-5":
           reasoning_effort = kwargs.get("reasoning_effort", "medium")

           response = GPT_CLIENT.responses.create(
               model="gpt-5",
               input=messages,
               reasoning={
                   "effort": reasoning_effort,
                   "summary": "auto"
               }
           )
           # Extract response data, then continue belowĐược hỗ trợ bởi

GPT-5 có bốn mức nỗ lực lập luận: minimal, low, medium và high. Mức cao hơn cho chất lượng tốt hơn nhưng phản hồi chậm hơn và tốn chi phí hơn.

Claude Sonnet 4.5 lại có cách tiếp cận khác (tiếp tục trong cùng hàm):

       else:  # Claude Sonnet 4.5
           enable_thinking = kwargs.get("enable_thinking", True)
           params = {
               "model": "claude-sonnet-4-5",
               "max_tokens": 10000,
               "messages": messages
           }
           if enable_thinking:
               params["thinking"] = {
                   "type": "enabled",
                   "budget_tokens": 5000
               }

           message = CLAUDE_CLIENT.messages.create(**params)
           # Parse thinking blocks from response, then continue belowĐược hỗ trợ bởi

Lưu ý: Chế độ thinking của Claude hoạt động khác Qwen3. Thay vì trường reasoning_content riêng, Claude đưa các khối thinking vào nội dung phản hồi mà bạn cần tách ra. Đây là khác biệt chính khi so sánh các mô hình.

Cả ba nhánh mô hình hợp nhất để trả về cùng một cấu trúc (phần cuối của hàm):

    return {
               "content": content_text,
               "reasoning_content": thinking_text,
               "response_time": time.time() - start_time,
               "tokens_used": {
                   "input": input_tokens,
                   "output": output_tokens,
                   "total": total_tokens
               },
               "error": None
           }

   except Exception as e:
       return {
           "content": None,
           "reasoning_content": None,
           "response_time": 0,
           "tokens_used": {"input": 0, "output": 0, "total": 0},
           "error": f"{model_name} Error: {str(e)}"
       }Được hỗ trợ bởi

Định dạng trả về chuẩn hóa này giúp dễ dàng hiển thị phản hồi từ bất kỳ mô hình nào bằng cùng một đoạn mã.

Bước 4: Xây dựng giao diện Streamlit

Giờ bạn đã hiểu API của từng mô hình, hãy tạo giao diện web. Bắt đầu với cấu hình trang Streamlit cơ bản:

def main():
   st.set_page_config(
       page_title="Multi-Model Comparison Chat",
       page_icon="🤖",
       layout="wide",
       initial_sidebar_state="expanded"
   )

   st.session_state.setdefault("messages", [])
   st.session_state.setdefault("model_responses", [])Được hỗ trợ bởi

Session state theo dõi lịch sử hội thoại và phản hồi mô hình qua các lần chạy lại (khi Streamlit làm mới trang sau tương tác của người dùng).

Thêm tiêu đề và điều khiển ở sidebar để cấu hình chế độ thinking:

st.title("🤖 Multi-Model Comparison Chat")
   st.markdown("""
   Compare **Qwen3 Max Thinking**, **GPT-5**, and **Claude Sonnet 4.5** side-by-side.
   All three models support reasoning modes - see how they approach problems differently.
   """)

   with st.sidebar:
       st.header("⚙️ Settings")

       st.subheader("Thinking Mode")
       qwen_thinking = st.checkbox("Enable Qwen3 Thinking", value=True)
       gpt5_reasoning = st.selectbox(
           "GPT-5 Reasoning Effort",
           options=["minimal", "low", "medium", "high"],
           index=2
       )
       claude_thinking = st.checkbox("Enable Claude Thinking", value=True)Được hỗ trợ bởi

Thêm chỉ báo trạng thái API:

st.subheader("API Status")
       st.markdown(f"""
       - Qwen3: {"✅" if os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY") else "❌"}
       - GPT-5: {"✅" if os.getenv("OPENAI_API_KEY") else "❌"}
       - Claude: {"✅" if os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY") else "❌"}
       """)Được hỗ trợ bởi

Điều này cho thấy khóa API nào đã được cấu hình. Nếu bạn thấy dấu X đỏ, hãy kiểm tra tệp .env.

Bước 5: Triển khai logic so sánh

def call_models_parallel(messages: List[Dict], selected_models: List[str], qwen_thinking: bool, gpt5_reasoning: str, claude_thinking: bool) -> Dict[str, Dict]:
   """Call multiple models in parallel."""
   model_kwargs = {
       "Qwen3 Max Thinking": {"enable_thinking": qwen_thinking},
       "GPT-5": {"reasoning_effort": gpt5_reasoning},
       "Claude Sonnet 4.5": {"enable_thinking": claude_thinking}
   }

   with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
       futures = {
           executor.submit(call_model, m, messages, **model_kwargs[m]): m
           for m in selected_models if m in model_kwargs
       }
       return {futures[f]: f.result() for f in as_completed(futures)}Được hỗ trợ bởi

Thay vì chờ từng mô hình phản hồi tuần tự, thực thi song song gọi cả ba cùng lúc, giảm tổng thời gian chờ.

Tích hợp vào giao diện chat của bạn và hiển thị phản hồi cạnh nhau:

if prompt := st.chat_input("Ask a question to all models..."):
       st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})

       with st.spinner("🤔 Models are thinking..."):
           responses = call_models_parallel(
               st.session_state.messages,
               ["Qwen3 Max Thinking", "GPT-5", "Claude Sonnet 4.5"],
               qwen_thinking,
               gpt5_reasoning,
               claude_thinking
           )

       cols = st.columns(3)
       for idx, (model_name, response_data) in enumerate(responses.items()):
           with cols[idx]:
               st.markdown(f"### {model_name}")
               if response_data["reasoning_content"]:
                   with st.expander("🧠 Thinking Process", expanded=False):
                       st.markdown(response_data["reasoning_content"])
               st.markdown(response_data["content"])Được hỗ trợ bởi

Điều này tạo ba cột, mỗi cột cho một mô hình. Quá trình thinking mặc định thu gọn, giúp người dùng tập trung vào câu trả lời cuối.

Bước 6: Kiểm thử và tinh chỉnh

Chạy ứng dụng với:

streamlit run model_comparison_chat.pyĐược hỗ trợ bởi

Bắt đầu với câu hỏi kiểm tra đơn giản như “2+2 bằng bao nhiêu?” để xác nhận kết nối API hoạt động và thực thi song song vận hành đúng.

Khi đã xác nhận chức năng cơ bản, bạn sẵn sàng thử các prompt phức tạp để lộ rõ khác biệt trong cách lập luận của từng mô hình.

Kiểm thử ứng dụng với prompt phức tạp

Khi ứng dụng so sánh đã chạy, hãy thử với bài khó hơn. Chạy các prompt sau trong ứng dụng để xem các mô hình tiếp cận ra sao.

Các prompt kiểm thử

Dưới đây là ba prompt thể hiện rõ mẫu hình tư duy của từng mô hình.

Kiểm thử 1: Lập luận toán nâng cao

Một chiếc pizza hình tròn được cắt thành 8 miếng bằng nhau. Alice ăn 3 miếng, sau đó Bob ăn một nửa số còn lại. Rồi Charlie lấy 1 miếng, và cuối cùng Dana ăn 40% số miếng còn lại. Còn lại bao nhiêu miếng? Ngoài ra, nếu chiếc pizza ban đầu có đường kính 16 inch, tổng diện tích (inch vuông) phần pizza đã ăn là bao nhiêu?

Kiểm thử 2: Lập luận logic nhiều bước

Năm người bạn - Amy, Ben, Clara, David và Emma - ngồi thành một hàng tại

rạp chiếu phim. Các điều kiện sau phải được thỏa mãn:

1. Amy phải ngồi cạnh Ben

2. Clara không được ngồi cạnh David

3. Emma phải ngồi ở một trong hai đầu

4. Ben không được ngồi ở hai đầu. Với các ràng buộc này, hãy liệt kê tất cả sắp xếp chỗ ngồi có thể từ trái sang phải.

Kiểm thử 3: Sinh mã với ràng buộc

Viết một hàm Python tìm chuỗi con đối xứng dài nhất trong một chuỗi cho trước, với các yêu cầu cụ thể sau:

1. Độ phức tạp thời gian phải là O(n²) hoặc tốt hơn

2. Phải xử lý đúng các ký tự Unicode

3. Phải trả về lần xuất hiện đầu tiên nếu có nhiều chuỗi đối xứng cùng độ dài

4. Bao gồm docstring chi tiết kèm ví dụ

5. Thêm gợi ý kiểu (type hints)

6. Xử lý các trường hợp biên (chuỗi rỗng, một ký tự, không có chuỗi đối xứng).

Đồng thời giải thích lựa chọn thuật toán

và vì sao nó đáp ứng yêu cầu độ phức tạp.

Kết quả

Cả ba mô hình đều giải đúng mọi bài. Hiệu năng như sau:

Qwen3 mất thời gian lâu gấp 10 lần Claude và dùng nhiều token gấp 3–4 lần.

Cách tiếp cận của Qwen3

Mô hình cân nhắc mọi thứ. Ở bài pizza, nó tự hỏi liệu phần lẻ của miếng có hợp lý không, xem có nên làm tròn về số nguyên, xác minh phép tính nhiều lần và cân nhắc diễn giải thay thế trước khi chốt đáp án. 

Bạn có thể thấy nó luôn nghĩ “nếu thế này” và “nhưng có thể là thế kia”. Với bài sắp chỗ, nó xét “nếu Ben ngồi đây, Amy có thể ngồi đâu” cho mọi khả năng. 

Lời giải palindrome đi kèm phân tích sâu về lý do chọn thuật toán đó so với các phương án khác, cách xử lý biên Unicode và phân tích độ phức tạp kỹ lưỡng. Giống như xem ai đó suy nghĩ thành tiếng và kiểm tra bài làm nhiều lần.

Cách tiếp cận của GPT-5

Mạch lạc và có phương pháp. Mô hình trình bày từng vấn đề, xử lý theo thứ tự và kiểm chứng kết quả. Ít thăm dò, nhiều thực thi. 

Với câu đố chỗ ngồi, nó đặt Emma ở một đầu trước, rồi điền vị trí còn lại đồng thời kiểm tra quy tắc. 

Mã palindrome đi kèm lập luận rõ ràng về lựa chọn thuật toán và tài liệu tốt. Nó theo kế hoạch, ít quay lại. Bạn có đủ chi tiết để hiểu tư duy, nhưng không tự nghi ngờ liên tục.

Cách tiếp cận của Claude 

Nhanh nhẹn. Nó nhanh chóng nhận ra hướng giải và thực thi gọn gàng. Với bài sắp chỗ, nó tổ chức theo trường hợp (Emma ở vị trí 1 so với vị trí 5) và xử lý từng trường hợp. Mã palindrome sạch và tài liệu tốt, nhưng đi thẳng vào trọng tâm hơn. Nó cho thấy lập luận nhưng súc tích.

Kết luận thực tiễn: Dùng Qwen3 khi bạn cần thấy mọi cân nhắc dẫn tới lời giải. Lập luận chi tiết hữu ích khi bạn học từ mô hình hoặc cần thẩm định quyết định phức tạp. Dùng Claude khi tốc độ quan trọng và bạn tin tưởng câu trả lời dù không xem từng bước. Dùng GPT-5 khi bạn muốn thứ gì đó ở giữa hai thái cực.

Lưu ý: Các bài test này không thể bao quát toàn bộ năng lực của cả ba mô hình. Kết quả của bạn có thể khác với prompt khác.

Kết luận

Trong hướng dẫn này, tôi đã trình bày cách thiết lập Qwen3 Max Thinking, thử chế độ thinking với nhiều kiểu bài toán, và xây dựng ứng dụng so sánh chạy prompt qua Qwen3, GPT-5 và Claude Sonnet 4.5 cạnh nhau. 

Điểm mấu chốt là mỗi mô hình có thế mạnh trong các tình huống khác nhau. Qwen3 vượt trội khi bạn cần lập luận chi tiết và muốn hiểu từng bước. Claude thắng về tốc độ và thực thi gọn. GPT-5 cân bằng cả hai.

Hãy dùng ứng dụng so sánh của bạn để kiểm thử các mô hình này với bài toán của riêng bạn. Khi thử nghiệm với các tác vụ khác nhau, bạn sẽ phát triển cảm nhận mô hình nào phù hợp nhất với nhu cầu của mình.

Để tìm hiểu sâu hơn về Qwen3 và phát triển đa mô hình, hãy xem hướng dẫn OpenRouter để quản lý nhiều API mô hình, hoặc tìm hiểu cách chạy các mô hình Qwen3 nhỏ hơn cục bộ với Ollama để phát triển ngoại tuyến.