Qwen3.7 Max

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silvamux/qwen3.7-max

Qwen3.7 Max的主要优势是文本理解与数学与科学推理。在文档分析、信息抽取与复杂语义理解中,它能够承担信息理解、分析和结果生成等关键环节。

支持模态
text
输入价格¥12 / 1M tokensper 1M tokens
输出价格¥36 / 1M tokensper 1M tokens
上下文1M
最大输出66K
发布日期2026-05-15

价格

Tune 与 Pro 采用相同的价格。

输入上下文输入输出缓存读取缓存写入
-¥12 / 1M tokens¥36 / 1M tokens¥2.4 / 1M tokens¥12 / 1M tokens

模型能力

Qwen3.7 Max在本轮能力评测中综合得分79,整体表现良好。其文本理解(96%)和数学与科学推理(93%)表现突出,能够分析文档语义、提取关键信息并处理复杂问答,并处理数学求解、科学分析和结构化推理任务。对企业知识库团队、AI 应用开发者和研究人员而言,它适合用于资料检索、文档问答、信息抽取和检索增强生成场景,解决从大量资料中找到相关信息,并形成可用于后续决策的回答;信息检索 / RAG(92%)也为相关任务提供补充。不过,智能体协同(40%)相对较弱,在需要多步骤自主规划、连续工具调用或跨智能体协作的任务中,建议增加人工复核或专项验证。

综合能力
79/ 100良好
突出能力文本理解 96%数学与科学推理 93% · 信息检索 / RAG 92%
最适合场景代码研发 / 内容创作场景适配度 79%
相对短板智能体协同40%

专项进阶能力

8 项
智能体协同40%

7 题 · 主/客观混合

代码生成80%

10 题 · 客观

代码理解与调试82%

12 题 · 主/客观混合

创意写作84%

17 题 · 主观

信息检索 / RAG92%

13 题 · 主/客观混合

长文本处理53%

3 题 · 主/客观混合

数学与科学推理93%

14 题 · 客观

多语言能力86%

10 题 · 主/客观混合

通用基础能力

3 项
通识知识82%

15 题 · 主/客观混合

文本理解96%

5 题 · 主观

逻辑推理72%

20 题 · 主/客观混合

安全与合规能力

2 项
幻觉控制81%

9 题 · 主观

指令遵循91%

14 题 · 主观

服务表现

Qwen3.7 Max Tune

qwen3.7-max@tune
延迟
34.68s
吞吐量
1.09Ktokens/min
可用率
98.66%
可用率
98.66%
完成率
95%
缓存命中率
动态变化
累计评测耗时
17323.1s
Token 消耗
313,504tokens
平均请求次数
1.0
TPM
1,086tokens/min
QPM
0.5req/min

Qwen3.7 Max 的示例代码和 API

Tuneqwen3.7-max@tune
/api/v0/chat/completions/api/v1/chat/completions
统一入口OpenAI
curl https://www.silvamux.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer 你的API密钥" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.7-max@tune",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下自己"}]
  }'