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/v1/chat/completionsQwen3.7 Plus
qwen3.7-plusQwen3.7 Plus 延续 Qwen3.7 面向 Agent 的设计方向，但更偏性价比。三方模型卡描述它支持文本和图片输入，并强化视觉语言能力，以及 GUI、移动端导航、视觉参考等混合 Agent 任务。它适合需要 Qwen3.7 新一代能力，但不一定需要 Max 档位成本的场景。
最大上下文
1MToken
最大输出
64KToken
发布日期
2026年6月2日
模态
Qwen3.7 Plus 价格
| Token 阶梯 | 输入价格 | 输出价格 | 缓存读取 | 缓存创建 5m | 缓存读取 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 |
如何通过 API 使用 Qwen3.7 Plus？
POSTanthropic
/v1/messagesPOSTgemini
/v1beta/models/{model}:generateContentQwen3.7 Plus 基准测试
Qwen3.7 Plus
39
/100
Artificial Analysis 综合能力指数
Artificial Analysis 综合能力评分
指数分数
46.5
/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
90%
HLE
广泛专家级考试集合
33.4%
代码与工程
SciCode
科学计算代码挑战
45.5%
Terminal-Bench Hard
高难度终端任务执行
47.0%
指令遵循与 Agent 任务
IFBench
指令约束遵循
78.0%
AA-LCR
长上下文推理
65%
τ²-Bench
Agent 工作流任务
93.0%
指标来源 Artificial Analysis
Qwen 3.7 Plus 常见问题
Qwen 3.7 Plus 的能力、适用场景、限制和 TokenHub 使用指南。
Qwen 3.7 Plus 主要解决什么问题？+
Qwen 3.7 Plus 是 Alibaba Qwen 面向多模态理解和通用智能体流程的模型。
什么时候适合选 Qwen 3.7 Plus？+
适合图像和视频理解、智能体流程、文档分析，尤其适合重视多模态输入的场景。
Qwen 3.7 Plus 擅长什么？+
核心优势是统一的多模态理解和智能体级工具调用，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 Plus 牺牲了什么？+
它用部分峰值质量换取更好的速度或成本。 更看重最高回答质量时，可考虑 Qwen 3.7 Max。
如何在 TokenHub 中调用 Qwen 3.7 Plus？+
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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