POSTgemini
/v1beta/models/{model}:generateContentQwen3.7 Max
qwen3.7-maxQwen3.7 Max 被定位为 Qwen3.7 一代的旗舰模型，官方叙事重点是面向 Agent 时代。相关模型卡强调 Agent 工作流、代码、办公/生产力任务，以及长周期自主执行能力。它不应该只被写成“更大的聊天模型”，而应该描述为面向复杂工作的高能力通用模型。
最大上下文
1MToken
最大输出
65.5KToken
发布日期
2026年5月21日
模态
Qwen3.7 Max 价格
| 输入价格 | 输出价格 | 缓存读取 | 缓存创建 5m | 缓存读取 5m |
|---|---|---|---|---|
| $1.7143/M | $5.1429/M | $0.3429/M | $2.1429/M | $0.1714/M |
如何通过 API 使用 Qwen3.7 Max？
POSTopenai
/v1/chat/completionsPOSTanthropic
/v1/messagesQwen3.7 Max 基准测试
Qwen3.7 Max
46
/100
Artificial Analysis 综合能力指数
Artificial Analysis 综合能力评分
指数分数
50.1
/100
Artificial Analysis 代码能力指数
Artificial Analysis 软件任务评分
指数分数
知识与推理
GPQA
高阶科学问题求解
92.3%
HLE
广泛专家级考试集合
38.1%
代码与工程
SciCode
科学计算代码挑战
48.8%
Terminal-Bench Hard
高难度终端任务执行
50.8%
指令遵循与 Agent 任务
IFBench
指令约束遵循
80.5%
AA-LCR
长上下文推理
69%
τ²-Bench
Agent 工作流任务
94.7%
指标来源 Artificial Analysis
Qwen 3.7 Max 常见问题
Qwen 3.7 Max 的能力、适用场景、限制和 TokenHub 使用指南。
团队该如何理解 Qwen 3.7 Max？+
Qwen 3.7 Max 是 Alibaba Qwen 面向旗舰级编程、推理和智能体流程的模型。
Qwen 3.7 Max 最适合做什么？+
适合复杂编程、智能体流程、大量工具调用的自动化，尤其适合重视最高回答质量的场景。
Qwen 3.7 Max 的主要优势是什么？+
核心优势是覆盖编程和工具任务的广泛智能体能力，并具备可在深度思考和直接回答之间切换的混合思考。
Qwen 3.7 Max 总是最佳选择吗？+
它会使用更多计算，因此延迟和成本可能更高。 更看重多模态输入时，可考虑 Qwen 3.7 Plus。
最稳妥的配置方式是什么？+
使用 TokenHub 显示的精确标识符，并按账户文档确认当前功能。
媒体与讨论
精选与此模型相关的公开视频和帖子。
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