Qwen3.7 Plus

qwen3.7-plus

Qwen3.7 Plus reprend les éléments mis en avant par les sources : text+image input, vision-language upgrade, hybrid agent capability. Sa valeur principale se situe dans tâches GUI, navigation mobile, référence visuelle flux de travail and économique Qwen3.7 use. 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

64K tokens

Release Date

2 juin 2026

Modalities

Prix de Qwen3.7 Plus

Palier token	Prix entrée	Prix sortie	Lecture cache	Création cache 5m	Lecture cache 5m
<=256K	$0.2857/M	$1.1429/M	$0.0571/M	$0.3571/M	$0.0286/M
>256K	$0.8571/M	$3.4286/M	$0.1714/M	$1.0714/M	$0.0857/M

Fonctionnalités API de Qwen3.7 Plus

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Not supported

Knowledge Base

2025-04-01

Endpoint Protocols

Completions APIMessages APIgemini

Points forts de Qwen3.7 Plus

Qwen3.7 Plus associe compréhension multimodale, compétences agentiques en programmation et productivité, et contexte d’un million de jetons pour des applications polyvalentes.

Compréhension multimodale

Le modèle traite conjointement textes, images et vidéos pour raisonner sur des documents, des interfaces et des scènes réelles.

Intelligence agentique interactive

Il interprète les écrans et références visuelles tout en planifiant les interactions, reliant ainsi perception et actions suivantes.

Productivité à long contexte

Le contexte d’un million de jetons permet de traiter de vastes bases de code, de longs documents et de longues vidéos sans multiplier les découpages.

Cas d’usage de Qwen3.7 Plus

Qwen3.7 Plus convient au développement assisté par la vision, aux agents orientés interface graphique et à l’analyse de longs documents visuels ou vidéos.

Développement assisté par la vision

Transformer des captures d’écran, maquettes ou enregistrements d’interface en recommandations d’implémentation et en code pour les composants concernés.

Workflows d’agents GUI

Lire l’état d’une interface, déterminer l’interaction suivante et guider une navigation en plusieurs étapes dans un site ou une application mobile.

Analyse de longues vidéos et documents

Examiner de longues vidéos et des documents riches en images, repérer les événements ou détails importants et produire une synthèse textuelle structurée.

Comment utiliser Qwen3.7 Plus 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 Plus

Qwen3.7 Plus

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	39
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	46.5
Connaissances et raisonnement
GPQAGPQA est un benchmark scientifique de niveau universitaire supérieur conçu pour évaluer le raisonnement expert.	Résolution avancée de problèmes scientifiques	90%
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	33.4%
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	45.5%
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	47.0%
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	78.0%
AA-LCRAA-LCR mesure la qualité du raisonnement sur de longues fenêtres de contexte.	Raisonnement en contexte long	65%
τ²-Benchτ²-Bench évalue les agents conversationnels dans des workflows réalistes soumis à des contraintes d’outils et d’état.	Tâches de workflow agentique	93.0%

Mesures provenant de Artificial Analysis

FAQ sur Qwen 3.7 Plus

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

Quel problème Qwen 3.7 Plus résout-il ?+

Qwen 3.7 Plus est un modèle proposé par Alibaba Qwen pour la compréhension multimodale et les agents généralistes.

Quand choisir Qwen 3.7 Plus ?+

Idéal pour la compréhension d’images et de vidéos, les workflows d’agents et l’analyse de documents, surtout si l’objectif est les entrées multimodales.

Que fait bien Qwen 3.7 Plus ?+

Atout clé : une compréhension multimodale unifiée avec des outils de niveau agent ainsi que une pensée hybride alternant entre réflexion et réponse directe.

Que sacrifie Qwen 3.7 Plus ?+

Il échange une partie de la qualité maximale contre plus de vitesse ou un coût réduit. Pour la qualité maximale des réponses, envisagez Qwen 3.7 Max.

Comment utiliser Qwen 3.7 Plus dans TokenHub ?+

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

Prêt à utiliser Qwen3.7 Plus ?

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

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