Qwen3.7 Max

qwen3.7-max

Qwen3.7 Max reprend les éléments mis en avant par les sources : flagship Qwen3.7, agent frontier positioning, prompt caching. Sa valeur principale se situe dans longue durée autonome agents, programmation, productivité bureautique and travail complexe. La description doit donc insister sur ces caractéristiques propres au modèle, plutôt que le présenter comme un chatbot générique.

Context Window

1M tokens

Maximum Output

65.5K tokens

Release Date

21 mai 2026

Modalities

Prix de Qwen3.7 Max

Prix entrée	Prix sortie	Lecture cache	Création cache 5m	Lecture cache 5m
$1.7143/M	$5.1429/M	$0.3429/M	$2.1429/M	$0.1714/M

Fonctionnalités API de Qwen3.7 Max

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Not supported

Knowledge Base

—

Endpoint Protocols

Completions APIMessages APIgemini

Points forts de Qwen3.7 Max

Qwen3.7 Max associe raisonnement orienté agents, solides capacités de programmation et de productivité, et contexte d’un million de jetons pour les charges textuelles complexes.

Raisonnement agentique

Le modèle peut planifier et poursuivre un travail en plusieurs étapes, notamment lorsque des décisions successives et une exécution prolongée sont nécessaires.

Programmation et productivité

Ses points forts couvrent la programmation, la bureautique et les tâches de productivité nécessitant une analyse structurée et une génération cohérente.

Contexte d’un million

Une fenêtre de contexte d’un million de jetons permet de traiter de vastes bases de code, de longs documents et des interactions textuelles prolongées.

Cas d’usage de Qwen3.7 Max

Qwen3.7 Max convient au développement à l’échelle d’un dépôt, aux agents textuels de longue durée et à l’analyse de vastes documents professionnels ou techniques.

Développement à l’échelle d’un dépôt

Examiner les dépendances d’une vaste base de code, appliquer des modifications coordonnées et vérifier leur incidence sur les composants associés.

Agents de longue durée

Conserver les objectifs et résultats intermédiaires tout au long de workflows de recherche, de programmation ou d’exploitation en plusieurs étapes.

Analyse documentaire intensive

Examiner de vastes corpus textuels, relier les éléments entre différentes sections et produire des synthèses, comparaisons ou plans d’action structurés.

Comment utiliser Qwen3.7 Max via l’API TokenHub

Create API key

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

Benchmark de Qwen3.7 Max

Qwen3.7 Max

Score d’indice
Artificial Analysis Intelligence IndexL’indice d’intelligence d’Artificial Analysis synthétise les capacités générales du modèle dans plusieurs familles d’évaluation.	Synthèse générale des capacités par Artificial Analysis	46
Artificial Analysis Coding IndexL’indice de programmation d’Artificial Analysis synthétise les performances du modèle en programmation et en ingénierie logicielle.	Synthèse des tâches logicielles par Artificial Analysis	50.1
Connaissances et raisonnement
GPQAGPQA est un benchmark scientifique de niveau universitaire supérieur conçu pour évaluer le raisonnement expert.	Résolution avancée de problèmes scientifiques	92.3%
HLEHLE est un benchmark vaste et exigeant qui évalue les connaissances et le raisonnement de niveau expert dans de nombreux domaines.	Large ensemble d’examens de niveau expert	38.1%
Programmation et ingénierie
SciCodeSciCode évalue la programmation Python appliquée au calcul scientifique, notamment l’implémentation d’algorithmes à partir d’un contexte scientifique.	Défis de programmation scientifique	48.8%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard évalue la capacité d’un agent IA à accomplir des tâches difficiles dans un environnement de terminal.	Exécution de tâches complexes dans un terminal	50.8%
Respect des instructions et tâches d’agent
IFBenchIFBench mesure la fiabilité avec laquelle un modèle respecte des instructions et des contraintes détaillées.	Respect des contraintes du prompt	80.5%
AA-LCRAA-LCR mesure la qualité du raisonnement sur de longues fenêtres de contexte.	Raisonnement en contexte long	69%
τ²-Benchτ²-Bench évalue les agents conversationnels dans des workflows réalistes soumis à des contraintes d’outils et d’état.	Tâches de workflow agentique	94.7%

Mesures provenant de Artificial Analysis

FAQ sur Qwen 3.7 Max

Capacités, usages, limites et guide TokenHub pour Qwen 3.7 Max.

Comment comprendre Qwen 3.7 Max en équipe ?+

Qwen 3.7 Max est un modèle proposé par Alibaba Qwen pour les workflows avancés de code, raisonnement et agents.

À quoi Qwen 3.7 Max convient-il le mieux ?+

Idéal pour le code complexe, les workflows d’agents et l’automatisation riche en outils, surtout si l’objectif est la qualité maximale des réponses.

Quel est l’atout principal de Qwen 3.7 Max ?+

Atout clé : de larges capacités d’agents pour le code et les tâches pilotées par outils ainsi que une pensée hybride alternant entre réflexion et réponse directe.

Qwen 3.7 Max est-il toujours le meilleur choix ?+

Il utilise davantage de calcul, avec une latence et un coût potentiellement plus élevés. Pour les entrées multimodales, envisagez Qwen 3.7 Plus.

Quelle est la configuration la plus sûre ?+

Utilisez l’ID exact affiché par TokenHub et vérifiez les fonctions dans la documentation du compte.

Prêt à utiliser Qwen3.7 Max ?

Accédez à Qwen3.7 Max et à d’autres modèles d’IA avec une seule clé API TokenHub.

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