Qwen3.7 Max

qwen3.7-max

Qwen3.7 Max は、参照元で強調されている特徴として flagship Qwen3.7, agent frontier positioning, prompt caching を持ちます。主な価値は長期自律 agents, コーディング, オフィス生産性 and 複雑な作業にあります。そのため、汎用チャットモデルとしてではなく、このモデル固有の強みを中心に説明するのが自然です。

Context Window

1M tokens

Maximum Output

65.5K tokens

Release Date

2026年5月21日

Modalities

Qwen3.7 Max の料金

入力価格	出力価格	キャッシュ読み取り	キャッシュ作成 5m	キャッシュ読み取り 5m
$1.7143/M	$5.1429/M	$0.3429/M	$2.1429/M	$0.1714/M

Qwen3.7 Max の API 機能

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Not supported

Knowledge Base

—

Endpoint Protocols

Completions APIMessages APIgemini

Qwen3.7 Maxのモデル特長

Qwen3.7 Maxは、Agent指向の推論、優れたコーディングおよび業務処理能力、100万トークンのコンテキストを備え、複雑なテキスト作業に対応します。

Agentレベルの推論

多段階の作業を計画して継続できるため、連続的な判断と長期実行を必要とするタスクに適しています。

開発と業務処理

プログラミング、オフィス業務、生産性タスクに強く、構造的な分析と一貫したテキスト生成を行えます。

100万トークン文脈

100万トークンのコンテキストにより、大規模コードベース、長文書、長時間のテキスト対話を扱えます。

Qwen3.7 Maxのユースケース

Qwen3.7 Maxは、リポジトリ規模の開発、長時間動作するテキストAgent、大量の業務・技術文書の分析に適しています。

リポジトリ規模の開発

大規模コードベースの依存関係を調査し、複数ファイルにまたがる変更を実装して関連コンポーネントへの影響を確認します。

長時間Agent

多段階の調査、開発、運用ワークフローで目標と中間結果を維持しながら作業を進めます。

大規模文書分析

大量のテキスト資料を精査し、各部分の根拠を関連付けて、構造化された要約、比較、行動計画を作成します。

TokenHub API で Qwen3.7 Max を使用する方法

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)

Qwen3.7 Max のベンチマーク

Qwen3.7 Max

指数スコア
Artificial Analysis Intelligence IndexArtificial Analysis Intelligence Indexは、複数の評価分野にわたるモデルの総合能力を集約した指標です。	総合能力の集約評価	46
Artificial Analysis Coding IndexArtificial Analysis Coding Indexは、コーディングとソフトウェア開発タスクにおけるモデルの性能を集約した指標です。	コーディング能力の集約評価	50.1
知識と推論
GPQAGPQAは、大学院レベルの科学問題を通じて専門的な推論能力を評価するベンチマークです。	高度な科学問題の解決	92.3%
HLEHLEは、多様な分野における専門家レベルの知識と推論力を測る高難度の総合ベンチマークです。	幅広い分野の専門家レベル試験	38.1%
コーディングとソフトウェア開発
SciCodeSciCodeは、科学的な背景に基づくアルゴリズム実装を含め、科学計算におけるPythonプログラミング能力を評価します。	科学計算のコーディング課題	48.8%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hardは、AIエージェントがターミナル環境で難しいタスクを完遂できるかを評価します。	高難度のターミナル操作	50.8%
指示追従とエージェントタスク
IFBenchIFBenchは、モデルが詳細な指示や制約にどれだけ確実に従えるかを測定します。	プロンプト制約への準拠	80.5%
AA-LCRAA-LCRは、長いコンテキストウィンドウ全体での推論品質を測定します。	長いコンテキストでの推論	69%
τ²-Benchτ²-Benchは、ツールや状態に制約のある現実的なワークフローで、対話型エージェントの能力を評価します。	エージェントのワークフロータスク	94.7%

指標の出典 Artificial Analysis

Qwen 3.7 Max よくある質問

Qwen 3.7 Max の能力、用途、制約、TokenHub利用ガイド。

チームはQwen 3.7 Maxをどう捉えるべきですか？+

Qwen 3.7 Max は Alibaba Qwen の最上位のコーディング・推論・エージェント処理向けモデルです。

Qwen 3.7 Max の得意用途は？+

複雑なコーディング、エージェント処理、ツールを多用する自動化に向き、特に最高の回答品質重視の場面に適します。

Qwen 3.7 Max の主な強みは？+

主な強みはコードとツール駆動タスクにまたがる広いエージェント能力、および熟考と直接応答を切り替えられるハイブリッド思考です。

Qwen 3.7 Max は常に最適ですか？+

計算量が多く、遅延とコストが上がる場合があります。マルチモーダル入力重視なら Qwen 3.7 Plus を検討してください。

最も安全な設定方法は？+

TokenHub表示の正確なIDを使い、アカウント文書で現行機能を確認してください。

Qwen3.7 Max を使い始めますか？

1つの API キーで Qwen3.7 Max とその他の AI モデルにアクセスできます。

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Qwen3.7 Max の料金

Qwen3.7 Max の API 機能

Qwen3.7 Maxのモデル特長

Agentレベルの推論

開発と業務処理

100万トークン文脈

Qwen3.7 Maxのユースケース

リポジトリ規模の開発

長時間Agent

大規模文書分析

TokenHub API で Qwen3.7 Max を使用する方法

Qwen3.7 Max のベンチマーク

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