Qwen3.7 Max

qwen3.7-max

Qwen3.7 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。

上下文窗口

1M Token

最大输出

65.5K Token

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

Qwen3.7 Max API 能力

推理

支持

工具调用

支持

Temperature 参数

支持

附件

不支持

知识库

—

Endpoint 协议

Completions APIMessages APIgemini

Qwen3.7 Max 模型亮点

Qwen3.7 Max 结合面向 Agent 的推理、编程与生产力能力以及百万 Token 上下文，适合复杂文本任务。

Agent 级推理

模型能够规划并持续推进多步骤工作，适合需要连续决策和长程执行的任务。

编程与生产力

模型擅长编程、办公和生产力任务，可完成结构化分析与协调一致的文本生成。

百万 Token 上下文

百万 Token 上下文窗口可容纳大型代码库、长篇文档和持续时间较长的文本交互。

Qwen3.7 Max 使用场景

Qwen3.7 Max 适合仓库级软件开发、长程文本 Agent 以及大规模商业或技术文档分析。

仓库级开发

分析大型代码库中的依赖关系，实施跨文件改动，并检查修改对相关组件的影响。

长程 Agent

在多步骤研究、编程或运营工作流中持续保留目标和中间结果，并推进后续任务。

大规模文档分析

审阅大规模文本集合，关联不同章节的依据，并生成结构化摘要、对比结果或行动方案。

如何通过 TokenHub API 使用 Qwen3.7 Max

创建 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 基准测试

Qwen3.7 Max

指数分数
Artificial Analysis 综合能力指数Artificial Analysis 综合能力指数汇总多个评测维度，用于观察模型的整体能力表现。	Artificial Analysis 综合能力评分	46
Artificial Analysis 代码能力指数Artificial Analysis 代码能力指数汇总模型在代码生成、调试和软件工程任务中的表现。	Artificial Analysis 软件任务评分	50.1
知识与推理
GPQAGPQA 是面向研究生级科学问题的评测集，用来测试模型的专家级推理能力。	高阶科学问题求解	92.3%
HLEHLE 覆盖多个领域的高难度专家级知识与推理问题。	广泛专家级考试集合	38.1%
代码与工程
SciCodeSciCode 评估模型在科学计算场景下编写 Python 代码和实现算法的能力。	科学计算代码挑战	48.8%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard 评估 AI Agent 在终端环境中完成复杂任务的能力。	高难度终端任务执行	50.8%
指令遵循与 Agent 任务
IFBenchIFBench 衡量模型遵循复杂指令和约束条件的稳定性。	指令约束遵循	80.5%
AA-LCRAA-LCR 衡量模型在长上下文窗口中的推理质量。	长上下文推理	69%
τ²-Benchτ²-Bench 使用带工具和状态约束的真实工作流，评估对话式 Agent 的任务完成能力。	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。

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仓库级开发

长程 Agent

大规模文档分析

如何通过 TokenHub API 使用 Qwen3.7 Max

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