Qwen3.7-Max 完全评测：阿里巴巴最强 AI 模型，全球排名第 5
什么是 Qwen3.7-Max？
Qwen3.7-Max 是阿里巴巴集团于 2026 年 6 月最新发布的旗舰级大语言模型，也是通义千问（Qwen）系列迄今为止性能最强的闭源模型。在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.0 的权威评测中，Qwen3.7-Max 以推理模式 56.6 分的成绩位列全球第 5-7 名，成为排名最高的中文大语言模型，也被国际 AI 分析媒体 The Batch 称为"挑战 Google 第三名的有力竞争者"。
与 FreeAITool 此前介绍过的 Qwen3 Coder（#035） 不同——那是一款面向代码生成的开源模型——Qwen3.7-Max 定位为通用旗舰模型，参数规模和训练方法均未公开。这一变化标志着阿里巴巴正在延续行业趋势，从开源策略逐步转向闭源商业化运营。
阿里巴巴最新旗舰模型
Qwen3.7-Max 的关键规格如下：
| 规格 | 参数 |
|---|---|
| 输入上限 | 100 万 tokens |
| 输出上限 | 64,000 tokens |
| 生成速度 | 208.3 tokens/sec（全球第 3） |
| 幻觉率 | 23%（前沿模型中最低） |
| 推理模式 | 支持（增强数学、逻辑推理能力） |
| 工具调用 | 支持 |
| Prompt 缓存 | 支持 |
| API 兼容 | OpenAI API、Anthropic API |
为什么从开源转向闭源？
阿里巴巴的 Qwen 系列一直是开源社区的重要贡献者。从 Qwen、Qwen1.5、Qwen2、Qwen2.5 到 Qwen3 Coder，开源路线帮助阿里建立了强大的开发者生态和品牌认知。然而，Qwen3.7-Max 以及同期的 Qwen3.6-Max-Preview、Qwen3.6-Plus 均为闭源模型。
这一转变背后的原因不难理解：
- 模型能力已接近或超越开源模型的「甜点区」：当模型参数量达到数百亿甚至上千亿级别时，开源的成本（算力、带宽、合规风险）显著上升，而闭源可以通过 API 计费实现更好的商业化回报
- API 定价极具竞争力：Qwen3.7-Max 的输入价格为 $2.50 / 百万 tokens，远低于 GPT-4o 的 $2.50-5.00 和 Claude Sonnet 的 $3.00，这让闭源模式同样具有市场吸引力
- 保护核心技术机密：训练方法中采用的「解耦式强化学习」等创新技术是阿里巴巴的核心竞争力，不公开参数有助于保持竞争优势
如果你更关注开源模型，我们此前的 AI Leaderboard 排名文章（#033） 提供了更全面的开源模型横向对比。
性能评测：全球排名第 5
Artificial Analysis Intelligence Index 排名
Artificial Analysis 是全球最权威的 AI 模型评测平台之一，其 Intelligence Index v4.0 综合考量模型在推理、编码、指令跟随、多语言等多个维度的表现。Qwen3.7-Max 在该评测中取得以下成绩：
- 推理模式综合得分：56.6 分
- 全球排名：第 5-7 名（取决于其他模型是否启用推理模式）
- 中文模型排名：第 1 名
这一排名意味着 Qwen3.7-Max 已经超越了 Google 的部分旗舰模型（如 Gemini 3.5 Flash），正在逼近 Claude Sonnet 4.6 和 GPT-4.1 等顶级模型的水平。对于一款中国公司开发的模型来说，这一成绩具有里程碑意义。
📌 来源：The Batch #357 详细报道 和 Artificial Analysis Qwen3.7 Max 分析页
速度：全球第 3（208 tokens/sec）
在生成速度方面，Qwen3.7-Max 以 208.3 tokens/sec 的成绩位列全球第 3，仅次于 GPT-OSS 120B（313 tokens/sec）和 GPT-OSS 20B（238 tokens/sec）。
速度对于实际应用至关重要：
- 实时对话体验更流畅：208 tokens/sec 意味着每秒可以生成约 150-160 个中文字符，用户几乎感觉不到延迟
- 批量处理更高效：对于需要大量生成内容的场景（如批量翻译、文档摘要），速度优势直接转化为时间成本节省
- API 调用成本更低：更快的生成速度意味着在相同的 API 超时时间内可以完成更多任务
幻觉率：前沿模型最低（23%）
幻觉（Hallucination）是大语言模型生成不实信息的现象，也是当前 AI 应用面临的最大挑战之一。Qwen3.7-Max 的幻觉率仅为 23%，在所有前沿模型中最低。
这意味着什么？假设你让模型回答一个专业问题：
- 如果其他前沿模型的幻觉率约为 30-40%，那么每 10 个回答中可能有 3-4 个包含不准确信息
- 而 Qwen3.7-Max 每 10 个回答中只有约 2-3 个可能不准确
对于需要高可靠性的场景（如医疗咨询、法律辅助、金融分析），低幻觉率是选择模型的重要考量因素。
与 Gemini 3.5 Flash、Claude Sonnet 4.6 对比
| 维度 | Qwen3.7-Max | Gemini 3.5 Flash | Claude Sonnet 4.6 |
|---|---|---|---|
| Intelligence Index | 56.6 | ~55 | ~58 |
| 速度（tokens/sec） | 208 | ~180 | ~150 |
| 幻觉率 | 23% | ~30% | ~28% |
| 输入上限 | 100 万 tokens | 100 万 tokens | 20 万 tokens |
| API 输入价格 | $2.50/M tokens | $1.25/M tokens | $3.00/M tokens |
| 上下文保留 | 跨轮次保留推理文本 | 部分支持 | 支持 |
综合来看，Qwen3.7-Max 在速度和幻觉率方面具有明显优势，在综合智力排名上接近 Claude Sonnet 4.6 但略低。如果你的应用场景对生成速度和准确性要求较高，Qwen3.7-Max 是一个非常值得考虑的选项。
核心功能
100 万 token 上下文窗口
Qwen3.7-Max 支持高达 100 万 tokens 的上下文输入，这意味着你可以：
- 上传整本书籍进行分析：一本 20 万字的中文小说约需 40-50 万 tokens，Qwen3.7-Max 可以一次性处理
- 分析大型代码库：包含数百个文件的代码项目可以被完整输入，模型能够理解全局架构
- 处理超长会议记录：数小时的会议逐字稿可以直接交给模型生成摘要和待办事项
在实际使用中，建议将上下文控制在 50 万 tokens 以内，以获得最佳的响应速度和准确率。超过此阈值后，模型对上下文早期部分信息的关注度可能会降低。
推理模式与工具调用
Qwen3.7-Max 的推理模式（Reasoning Mode）显著增强了模型在数学计算、逻辑推理和复杂问题分析方面的能力。开启推理模式后，模型会在回答前进行多步骤的思考过程，类似于人类的"先思考再回答"。
此外，模型支持工具调用（Tool Calling）功能，可以在对话中自动调用外部 API、搜索引擎、数据库等工具，获取实时信息后再给出答案。这在以下场景中尤为实用：
- 实时信息查询：当用户询问当前天气、股票价格等需要最新数据的问时，模型可以自动调用搜索工具
- 代码执行：结合代码执行环境，模型可以编写并运行代码来验证答案
- 多步任务分解：将复杂任务拆分为多个子任务，依次调用不同工具完成
Prompt 缓存加速
Qwen3.7-Max 支持 Prompt 缓存功能，对于重复使用的系统提示词或长上下文，可以通过缓存机制显著降低成本和延迟：
- 缓存命中价格：仅 $0.25 / 百万 tokens（正常价格的 1/10）
- 适用场景：固定的系统提示词、反复使用的知识库文档、批量处理相同模板的数据
- 加速效果：缓存命中的请求响应速度通常比非缓存请求快 2-3 倍
如果你的应用场景涉及大量重复性请求（如客服机器人、批量文档处理），善用 Prompt 缓存可以大幅降低 API 成本。
跨轮次保留推理文本
在启用推理模式的多轮对话中，Qwen3.7-Max 会保留每一轮的推理过程文本，而非仅保留最终回答。这使得模型在后续对话中能够：
- 延续之前的思考路径：如果用户在后续对话中追问"为什么"，模型可以参考之前的推理过程给出更深入的解释
- 修正之前的错误：当用户指出回答中的问题时，模型可以在已有推理基础上进行修正，而非从头开始
- 保持上下文一致性：跨轮次的推理文本帮助模型维持对话的逻辑连贯性
原生兼容 OpenAI/Anthropic API
Qwen3.7-Max 的 API 接口原生兼容 OpenAI API 和 Anthropic API 规范，这意味着：
- 无需修改代码即可切换模型：如果你现有的应用使用 OpenAI 或 Anthropic SDK，只需更改
base_url和api_key即可使用 Qwen3.7-Max - 支持主流开发框架：LangChain、LlamaIndex、AutoGen 等框架可以直接接入
- 降低迁移成本：对于已经使用其他模型 API 的团队，迁移到 Qwen3.7-Max 的工作量最小化
# OpenAI SDK 兼容调用示例
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
api_key="你的阿里云API Key",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.7-max",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个专业的AI助手。"},
{"role": "user", "content": "请解释量子计算的基本原理。"},
],
max_tokens=4096,
)
print(response.choices[0].message.content)
使用方式
方式一：Qwen Chat 免费使用（推荐新手）
对于想要体验 Qwen3.7-Max 但不想编写代码的用户，最直接的方式是通过 Qwen Chat 在线使用。
使用步骤：
- 访问 qwen.ai
- 使用手机号或邮箱注册账号
- 登录后即可在聊天界面中选择 Qwen3.7-Max 模型
- 直接在对话框中输入问题或上传文件
免费使用限制：
- 每日有一定的免费额度（具体额度可能根据账号等级调整）
- 不支持自定义系统提示词的高级设置
- 不适合需要大量 API 调用的自动化场景
对于个人用户偶尔查询信息、翻译文档、生成创意内容等场景，Qwen Chat 的免费额度通常足够使用。
方式二：阿里云百炼 API 调用
对于开发者和企业用户，通过阿里云百炼平台调用 API 是更灵活和强大的选择。
开通步骤：
Python SDK 调用示例：
# 安装 SDK
# pip install dashscope
import dashscope
from dashscope import Generation
dashscope.api_key = "你的API Key"
response = Generation.call(
model="qwen3.7-max",
prompt="请帮我写一段关于人工智能未来发展的简短文章，约200字。",
max_tokens=2048,
)
if response.status_code == 200:
print(response.output.text)
else:
print(f"错误: {response.code} - {response.message}")
方式三：兼容 OpenAI API 的第三方工具接入
如果你使用 LangChain、LlamaIndex、AutoGen 等开发框架，可以直接使用 OpenAI 兼容模式接入 Qwen3.7-Max：
# LangChain 集成示例
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
model="qwen3.7-max",
openai_api_key="你的API Key",
openai_api_base="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
temperature=0.7,
)
response = llm.invoke("请列出 2026 年最值得关注的 5 个 AI 趋势。")
print(response.content)
这种方式特别适合已有 OpenAI 生态经验、希望快速接入新模型的开发者。
定价详解
API 价格对比
Qwen3.7-Max 在阿里云百炼平台的定价如下：
| 项目 | 价格（$ / 百万 tokens） |
|---|---|
| 输入 | $2.50 |
| 缓存命中输入 | $0.25 |
| 输出 | $7.50 |
| 混合成本（7:2:1 比例） | ~$2.125 |
与其他主流模型的对比：
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 混合成本（约） |
|---|---|---|---|
| Qwen3.7-Max | $2.50 | $7.50 | ~$2.125 |
| GPT-4o | $2.50-5.00 | $10.00-15.00 | ~$4.50 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | ~$4.80 |
| Gemini 3.5 Flash | $1.25 | $5.00 | ~$1.75 |
从定价来看，Qwen3.7-Max 的输入价格与 GPT-4o 持平，但输出价格仅为 GPT-4o 的一半。在综合性价比方面，Qwen3.7-Max 明显优于 GPT-4o 和 Claude Sonnet 4.6，但略高于 Gemini 3.5 Flash。
缓存命中的成本优势
Qwen3.7-Max 的缓存命中输入价格仅为 $0.25 / 百万 tokens，是正常输入价格的 1/10。如果你的应用场景涉及以下情况，善用缓存可以大幅降低成本：
- 固定系统提示词：每次请求都携带相同的 system prompt，第一次正常计费，后续命中缓存
- 知识库文档：将参考文档作为上下文输入，重复使用时享受缓存优惠
- 批量数据处理：对大量相似数据使用相同处理模板，缓存命中率会非常高
假设你的混合成本比例为 70% 输入、20% 缓存命中、10% 输出：
实际成本 = 70% × $2.50 + 20% × $0.25 + 10% × $7.50
= $1.75 + $0.05 + $0.75
= $2.55 / 百万 tokens
通过优化缓存命中率，成本可以进一步降低。
免费使用限制
Qwen Chat 提供免费使用 Qwen3.7-Max 的机会，但有以下限制：
- 每日免费额度：具体额度由阿里云根据账号类型动态调整，通常可满足个人日常使用需求
- 并发限制：免费用户的并发请求数有限制，不适合高并发场景
- 功能限制：部分高级功能（如自定义 system prompt、工具调用配置）仅在 API 中可用
对于需要稳定、大量调用的企业用户，建议直接使用百炼平台 API。
训练方法揭秘
解耦式强化学习
Qwen3.7-Max 在训练方法上的最大创新是采用了「解耦式强化学习」架构。传统的强化学习方法通常将任务定义、工具调用框架和结果验证器耦合在一起训练，这导致模型容易学习到特定设置的「捷径」，而在面对新场景时泛化能力不足。
阿里巴巴的解耦方法将三个核心组件分开训练：
- 任务组件：定义模型需要完成的任务目标和约束条件
- 工具调用框架：定义模型可以使用的工具类型和调用方式
- 验证器：评估模型输出是否符合预期
通过在多种任务、框架、验证器的组合上进行训练，模型学会了更通用的推理能力，而非对特定训练环境的记忆。这种方法显著提升了模型在未知场景中的表现。
内部 Agent 测试：自主优化 attention kernel
在内部测试中，Qwen3.7-Max 展现了令人印象深刻的自主 Agent 能力。在一个 attention kernel（注意力核心）优化任务中，模型：
- 在 35 小时内自主完成了 1158 次工具调用
- 进行了 432 次代码评估和迭代
- 最终将代码执行速度提升了 10 倍
整个过程中，模型自主规划了「分析现有代码 → 提出优化方案 → 编写新代码 → 测试验证 → 迭代优化」的完整流程，几乎不需要人工干预。这充分展示了 Qwen3.7-Max 在复杂工程任务中的自主决策和执行能力。
与 FreeAITool 其他 Qwen 文章对比
vs #035 Qwen3 Coder（开源 vs 闭源）
FreeAITool 此前详细介绍过 Qwen3 Coder（#035），那是一款面向代码生成的开源模型。以下是两者的关键区别：
| 维度 | Qwen3 Coder (#035) | Qwen3.7-Max (#102) |
|---|---|---|
| 模型类型 | 开源 | 闭源 |
| 主要定位 | 代码生成和补全 | 通用旗舰模型 |
| 参数公开 | 部分公开 | 未公开 |
| 使用方式 | 可本地部署 | 仅可通过 API/Qwen Chat 使用 |
| 最佳场景 | IDE 代码补全、代码生成 | 对话、分析、多模态任务 |
| 成本 | 免费（自部署算力成本） | API 计费 / Qwen Chat 免费额度 |
简单来说，Qwen3 Coder 适合需要在本地部署、对代码场景有专精需求的开发者；而 Qwen3.7-Max 适合需要强大通用能力、不想管理基础设施的用户。
vs #033 AI Leaderboard 排名更新
我们此前的 AI Leaderboard 文章（#033） 建立了大语言模型的综合排名体系。Qwen3.7-Max 的加入将刷新该排名的中文模型最高分，建议读者将本文与此前的 Leaderboard 文章对照阅读，了解当前 AI 模型的竞争格局。
总结与建议
Qwen3.7-Max 是阿里巴巴在 2026 年的重要作品，它不仅代表了中文大语言模型的最高水平，也在全球 AI 竞赛中占据了前列位置。
我们推荐以下用户群体使用 Qwen3.7-Max：
- 🟢 中文内容创作者：在中文理解和生成方面，Qwen3.7-Max 具有天然的语言优势，幻觉率低，内容质量高
- 🟢 API 成本敏感型开发者：相比 GPT-4o 和 Claude Sonnet，Qwen3.7-Max 的性价比突出，且 API 完全兼容
- 🟢 需要长上下文分析的研究者：100 万 tokens 的上下文窗口是大多数模型的 2-5 倍
- 🟢 企业级应用：低幻觉率和工具调用能力使其适合构建可靠的商业应用
以下情况可以考虑其他方案：
- 🔴 需要完全本地部署、数据不出网的场景：考虑开源模型如 Qwen3 Coder 或通过 Ollama 部署的开源模型
- 🔴 预算极其有限的个人项目：Gemini 3.5 Flash 的 API 价格更低，且有更慷慨的免费额度
- 🔴 追求极致推理能力：Claude Sonnet 4.6 在综合智力排名上仍然领先
快速开始链接：
- 免费体验：Qwen Chat
- API 接入：阿里云百炼平台
- 了解更多：The Batch 报道 | Artificial Analysis 数据