Qwen3.7-Max 的技術規格
| 項目 | Qwen3.7-Max |
|---|---|
| 模型家族 | Qwen 3.7 系列 |
| 供應商 | Alibaba / Qwen |
| 發布日期 | May 2026 |
| 模型類型 | 專有的代理式推理模型 |
| 輸入類型 | 文字 |
| 輸出類型 | 文字 |
| 上下文視窗 | 1,000,000 tokens |
| 最大輸出 tokens | ~65K output tokens |
| 模態 | 僅文字 |
| 工具支援 | 函式呼叫、網頁搜尋、結構化輸出、MCP 工作流程 |
| 主要強項 | 代理式程式設計、長期推理、工作流程自動化 |
| API 可用性 | Alibaba Model Studio、相容的供應商閘道 |
| 架構 | 僅解碼器 Transformer |
| 最佳使用情境 | 自主代理、倉庫級程式設計、企業自動化 |
什麼是 Qwen3.7-Max?
Alibaba Qwen3.7-Max 是 Alibaba 的旗艦級推理與面向代理的大型語言模型,專為自主的多步驟工作流程而建,而非僅用於簡單的聊天機器人互動。該模型針對程式設計、工具使用、長上下文推理以及跨複雜任務的持續執行進行了最佳化。
不同於傳統以聊天為重的 LLM,Qwen3.7-Max 被設計為可長時間運作的 AI 代理,能夠編排工具、編輯程式碼庫、偵錯系統,並在極長的工作階段中保持連貫性。
Qwen3.7-Max 的主要功能
- 1M-token 上下文視窗: 在無需過度分段的情況下,處理龐大的程式碼倉庫、冗長的企業文件與長時間運行的代理記憶。
- 以代理為先的架構: 為涉及數百至數千次工具呼叫的自主工作流程而設計。Alibaba 展示了一項 35 小時的核心最佳化任務,使用了超過 1,000 次連續的工具呼叫。
- 先進的程式設計效能: 在 SWE-Bench、Terminal-Bench 以及多檔案工程任務上表現出色,適用於專業的軟體工程工作流程。
- 工具編排支援: 支援函式呼叫、結構化輸出、提示快取、網頁搜尋整合,以及相容 MCP 的企業代理工作流程。
- 長期推理: 針對需要在長時間工作階段中進行持續規劃與反覆執行的任務進行最佳化,而非孤立的單輪完成。
- 企業生產力工作流程: 在涉及辦公任務、自動化研究綜整、程式設計代理與多代理編排的自動化管線中表現優異。
Qwen3.7-Max 的效能
已報告的基準測試與評估結果顯示,Qwen3.7-Max 位居 2026 年發布的前沿推理模型之列:
| 基準測試 | 報告分數 |
|---|---|
| GPQA Diamond | 92.4 |
| Apex Reasoning Benchmark | 44.5 |
| Terminal-Bench 2.0 | 69.7 |
| SWE-Bench Verified | ~80.4 |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 56.6 |
| Humanity’s Last Exam (reported ecosystem testing) | ~38.1 |
這些分數表明其在以下領域尤為強勁:
- 程式設計代理
- 科學推理
- 長上下文問題解決
- 自主工作流程執行
Qwen3.7-Max 與其他前沿模型比較
| 模型 | 最佳強項 | 上下文 | 模態 | 理想用途 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7-Max | 代理式工作流程與程式設計 | 1M | 文字 | 自主代理 |
| Claude Opus 4.6 | 通用推理與程式設計 | 大型 | 多模態 | 企業助理 |
| DeepSeek V4 Pro | 高性價比推理 | 大型 | 文字 | 研究與程式設計 |
| Gemini 3 Pro | 多模態生態整合 | 大型 | 多模態 | 工作空間與多模態 AI |
Qwen3.7-Max 主要在以下方面脫穎而出:
- 持續的自主執行
- 大上下文程式設計
- 長時間代理編排
- 高頻工具使用的可靠性
然而,與部分競品前沿系統相比,目前缺乏原生的公開多模態支援。
透過 CometAPI 存取 Qwen3.7-Max
CometAPI 是面向開發者的 AI 門戶,透過單一與 OpenAI 相容的 API 端點,統一存取超過 500 個模型——包括完整的 Qwen 系列。要使用 Qwen3.7-Max:
- 前往 cometapi.com 註冊。
- 從主控台取得 API 金鑰。
- 使用標準的 OpenAI 用戶端(或任何相容的 SDK),並使用 Qwen3.6-Plus 的模型識別符(通常為
qwen3.7-max,或其目錄中的同等名稱)。
CometAPI 支援文字、影像與影片輸入、工具呼叫,以及最大全上下文可達 1M tokens。