Qwen3.7-Max - Test complet : le modèle IA le plus puissant d'Alibaba, classé 5ᵉ mondial

Qu’est-ce que Qwen3.7-Max ?

Qwen3.7-Max est le grand modèle de langage phare de dernière génération publié par Alibaba Group en juin 2026. Il s’agit du modèle propriétaire le plus performant de la famille Tongyi Qianwen (Qwen) à ce jour. Selon l’indice d’intelligence Intelligence Index v4.0 d’Artificial Analysis, Qwen3.7-Max a obtenu 56,6 points en mode raisonnement, se classant entre la 5ᵉ et la 7ᵉ place mondiale. C’est le grand modèle de langage chinois le mieux classé, et il a été qualifié par le média international d’IA The Batch de « sérieux concurrent pour la troisième place derrière Google ».

Contrairement au Qwen3 Coder (#035) précédemment présenté par FreeAITool — un modèle open source orienté génération de code — Qwen3.7-Max se positionne comme un modèle phare à usage général. Sa taille de paramètres et ses méthodes d’entraînement n’ont pas été rendues publiques. Ce changement indique qu’Alibaba suit une tendance du secteur, passant progressivement d’une stratégie open source à une commercialisation en modèle propriétaire.

Le dernier modèle phare d’Alibaba

Voici les spécifications clés de Qwen3.7-Max :

Spécification	Paramètre
Limite d’entrée	1 million de tokens
Limite de sortie	64 000 tokens
Vitesse de génération	208,3 tokens/sec (3ᵉ mondial)
Taux d’hallucination	23 % (le plus bas parmi les modèles de pointe)
Mode raisonnement	Pris en charge (améliore les capacités en mathématiques et en raisonnement logique)
Appel d’outils	Pris en charge
Cache de prompt	Pris en charge
Compatibilité API	OpenAI API, Anthropic API

Pourquoi passer de l’open source au propriétaire ?

La famille Qwen d’Alibaba a toujours été un contributeur majeur de la communauté open source. De Qwen à Qwen1.5, Qwen2, Qwen2.5 jusqu’à Qwen3 Coder, cette stratégie open source a permis à Alibaba de bâtir un écosystème de développeurs solide et une forte reconnaissance de marque. Cependant, Qwen3.7-Max, ainsi que Qwen3.6-Max-Preview et Qwen3.6-Plus, sont tous des modèles propriétaires.

Les raisons de ce changement se comprennent aisément :

Les capacités du modèle dépassent déjà la « zone idéale » de l’open source : Lorsque les paramètres atteignent des centaines de milliards, voire des milliers de milliards, les coûts de l’open source (calcul, bande passante, conformité) augmentent considérablement. Le modèle propriétaire via facturation API offre un meilleur retour sur investissement commercial.
Un tarif API extrêmement compétitif : Le prix d’entrée de Qwen3.7-Max est de 2,50 $ / million de tokens, nettement inférieur aux 2,50-5,00 $ de GPT-4o et aux 3,00 $ de Claude Sonnet, ce qui rend le modèle propriétaire tout aussi attractif sur le marché.
Protéger les secrets technologiques : Les techniques innovantes comme l’« apprentissage par renforcement découplé » utilisées dans l’entraînement constituent un avantage concurrentiel clé d’Alibaba. Ne pas publier les paramètres aide à maintenir cette avance.

Si les modèles open source vous intéressent davantage, notre article de classement AI Leaderboard (#033) propose une comparaison horizontale plus complète des modèles open source disponibles.

Évaluations de performance : classé 5ᵉ mondial

Classement Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis est l’une des plateformes d’évaluation de modèles IA les plus autorisées au monde. Son Intelligence Index v4.0 évalue les performances des modèles dans plusieurs dimensions : raisonnement, programmation, suivi d’instructions, multilinguisme, etc. Qwen3.7-Max y obtient les résultats suivants :

Score global en mode raisonnement : 56,6 points
Classement mondial : 5ᵉ-7ᵉ place (selon si les autres modèles ont activé le mode raisonnement)
Classement parmi les modèles chinois : 1ᵉʳ

Ce classement signifie que Qwen3.7-Max a dépassé certains modèles phares de Google (comme Gemini 3.5 Flash) et se rapproche du niveau de modèles de premier plan tels que Claude Sonnet 4.6 et GPT-4.1. Pour un modèle développé par une entreprise chinoise, ce résultat est une étape majeure.

📌 Sources : Rapport détaillé de The Batch #357 et Page d’analyse Qwen3.7-Max d’Artificial Analysis

Vitesse : 3ᵉ mondial (208 tokens/sec)

En termes de vitesse de génération, Qwen3.7-Max atteint 208,3 tokens/sec, se classant 3ᵉ mondial, juste derrière GPT-OSS 120B (313 tokens/sec) et GPT-OSS 20B (238 tokens/sec).

La vitesse est cruciale pour les applications pratiques :

Une expérience conversationnelle en temps réel plus fluide : 208 tokens/sec correspondent à environ 150-160 caractères chinois par seconde. L’utilisateur ne ressent pratiquement aucune latence.
Un traitement par lots plus efficace : Pour les scénarios nécessitant une génération massive de contenu (traduction en lot, résumé de documents), l’avantage de vitesse se traduit directement par des économies de temps.
Un coût d’appel API réduit : Une vitesse de génération plus élevée signifie que davantage de tâches peuvent être accomplies dans le même délai de timeout API.

Taux d’hallucination : le plus bas parmi les modèles de pointe (23 %)

L’hallucination — le phénomène par lequel un grand modèle de langage génère des informations fausses — est l’un des plus grands défis actuels de l’IA. Qwen3.7-Max affiche un taux d’hallucination de seulement 23 %, le plus bas de tous les modèles de pointe.

Concrètement, si vous posez une question spécialisée au modèle :

Avec un taux d’hallucination de 30 à 40 % pour d’autres modèles de pointe, 3 à 4 réponses sur 10 pourraient contenir des informations inexactes.
Avec Qwen3.7-Max, seules 2 à 3 réponses sur 10 risquent d’être inexactes.

Pour les scénarios exigeant une grande fiabilité (consultation médicale, assistance juridique, analyse financière), un faible taux d’hallucination est un critère essentiel dans le choix d’un modèle.

Comparaison avec Gemini 3.5 Flash et Claude Sonnet 4.6

Dimension	Qwen3.7-Max	Gemini 3.5 Flash	Claude Sonnet 4.6
Intelligence Index	56,6	~55	~58
Vitesse (tokens/sec)	208	~180	~150
Taux d’hallucination	23 %	~30 %	~28 %
Limite d’entrée	1 million de tokens	1 million de tokens	200 000 tokens
Prix d’entrée API	2,50 $/M tokens	1,25 $/M tokens	3,00 $/M tokens
Conservation du contexte	Conserve le texte de raisonnement entre les tours	Partiellement pris en charge	Pris en charge

Dans l’ensemble, Qwen3.7-Max se distingue clairement par sa vitesse et son taux d’hallucination. En termes de classement intellectuel global, il est proche de Claude Sonnet 4.6 mais légèrement en dessous. Si votre application exige une vitesse de génération et une précision élevées, Qwen3.7-Max est une option fortement recommandée.

Fonctionnalités clés

Fenêtre de contexte d’un million de tokens

Qwen3.7-Max prend en charge une entrée de contexte allant jusqu’à un million de tokens, ce qui vous permet de :

Télécharger un livre entier pour analyse : Un roman chinois de 200 000 caractères nécessite environ 400 000 à 500 000 tokens. Qwen3.7-Max peut le traiter en une seule fois.
Analyser une base de code volumineuse : Un projet contenant des centaines de fichiers peut être intégralement saisi, permettant au modèle de comprendre l’architecture globale.
Traiter des comptes rendus de réunion très longs : Des heures de transcription peuvent être soumises directement au modèle pour générer des résumés et des listes de tâches.

En pratique, nous recommandons de limiter le contexte à 500 000 tokens pour obtenir la meilleure vitesse de réponse et la meilleure précision. Au-delà de ce seuil, l’attention du modèle sur les informations du début du contexte peut diminuer.

Mode raisonnement et appel d’outils

Le mode raisonnement (Reasoning Mode) de Qwen3.7-Max renforce significativement les capacités du modèle en calcul mathématique, en raisonnement logique et en analyse de problèmes complexes. Une fois activé, le modèle effectue un processus de réflexion en plusieurs étapes avant de répondre, semblable à la démarche humaine « réfléchir avant de répondre ».

De plus, le modèle prend en charge l’appel d’outils (Tool Calling), lui permettant d’invoquer automatiquement des API externes, des moteurs de recherche, des bases de données, etc., au fil de la conversation, afin d’obtenir des informations en temps réel avant de formuler sa réponse. Cette fonction est particulièrement utile dans les cas suivants :

Recherche d’informations en temps réel : Lorsque l’utilisateur demande la météo actuelle, le cours d’une action ou toute donnée nécessitant des informations à jour, le modèle peut automatiquement invoquer un outil de recherche.
Exécution de code : Couplé à un environnement d’exécution, le modèle peut écrire et exécuter du code pour vérifier ses réponses.
Décomposition de tâches en plusieurs étapes : Les tâches complexes sont décomposées en sous-tâches, chacune appelant un outil différent pour être accomplie.

Accélération par cache de prompt

Qwen3.7-Max prend en charge la fonctionnalité de cache de prompt. Pour les invites système ou les longs contextes réutilisés, le mécanisme de cache réduit considérablement les coûts et la latence :

Prix en cas de cache hit : Seulement 0,25 $ / million de tokens (1/10 du prix normal)
Scénarios applicables : Invites système fixes, documents de base de connaissances réutilisés, traitement par lots de données avec le même modèle
Gain de vitesse : Les requêtes avec cache hit sont généralement 2 à 3 fois plus rapides que les requêtes sans cache

Si votre application implique un grand nombre de requêtes répétitives (robot de service client, traitement par lots de documents), une utilisation judicieuse du cache de prompt peut réduire drastiquement vos coûts API.

Conservation du texte de raisonnement entre les tours

Dans les conversations multi-tours avec le mode raisonnement activé, Qwen3.7-Max conserve le texte de raisonnement de chaque tour, et pas seulement la réponse finale. Cela permet au modèle, dans les tours suivants, de :

Poursuivre le cheminement de pensée précédent : Si l’utilisateur demande « pourquoi » lors d’un tour suivant, le modèle peut s’appuyer sur le raisonnement antérieur pour fournir une explication plus approfondie.
Corriger les erreurs précédentes : Lorsque l’utilisateur signale un problème dans la réponse, le modèle peut apporter des corrections sur la base du raisonnement existant, au lieu de repartir de zéro.
Maintenir la cohérence contextuelle : Le texte de raisonnement conservé entre les tours aide le modèle à préserver la cohérence logique de la conversation.

Compatibilité native avec les API OpenAI et Anthropic

L’interface API de Qwen3.7-Max est nativement compatible avec les normes OpenAI API et Anthropic API, ce qui signifie :

Aucune modification de code nécessaire pour changer de modèle : Si votre application utilise déjà les SDK OpenAI ou Anthropic, il suffit de modifier base_url et api_key pour utiliser Qwen3.7-Max.
Prise en charge des frameworks de développement populaires : LangChain, LlamaIndex, AutoGen et d’autres peuvent s’intégrer directement.
Coût de migration minimisé : Pour les équipes utilisant déjà l’API d’un autre modèle, la migration vers Qwen3.7-Max exige un effort minimal.

# Exemple d'appel compatible avec le SDK OpenAI
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    api_key="votre_clé_API_Aliyun",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-max",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant IA professionnel."},
        {"role": "user", "content": "Expliquez les principes fondamentaux de l'informatique quantique."},
    ],
    max_tokens=4096,
)

print(response.choices[0].message.content)

Méthodes d’utilisation

Méthode 1 : Utiliser gratuitement via Qwen Chat (recommandé pour les débutants)

Pour les utilisateurs souhaitant tester Qwen3.7-Max sans écrire de code, la solution la plus directe est d’utiliser Qwen Chat en ligne.

Étapes d’utilisation :

Rendez-vous sur qwen.ai
Créez un compte avec votre numéro de téléphone ou votre adresse e-mail
Après connexion, sélectionnez le modèle Qwen3.7-Max dans l’interface de chat
Tapez vos questions ou téléchargez des fichiers directement dans la zone de dialogue

Limitations de l’utilisation gratuite :

Un quota gratuit quotidien est accordé (le montant exact peut varier selon le niveau du compte)
Les paramètres avancés comme les invites système personnalisées ne sont pas disponibles
Ne convient pas aux scénarios automatisés nécessitant un grand volume d’appels API

Pour un usage personnel occasionnel — recherche d’informations, traduction de documents, génération de contenu créatif — le quota gratuit de Qwen Chat est généralement suffisant.

Méthode 2 : Appeler l’API via Alibaba Cloud Bailian

Pour les développeurs et les entreprises, l’appel API via la plateforme Bailian d’Alibaba Cloud offre une approche plus flexible et puissante.

Étapes d’activation :

Créez un compte Alibaba Cloud (site officiel Alibaba Cloud)
Accédez à la console de la plateforme Bailian
Activez le service Tongyi Qianwen et complétez la vérification d’identité réelle
Créez une clé API
Appelez via le SDK ou l’API REST

Exemple d’appel avec le SDK Python :

# Installer le SDK
# pip install dashscope

import dashscope
from dashscope import Generation

dashscope.api_key = "votre_clé_API"

response = Generation.call(
    model="qwen3.7-max",
    prompt="Rédigez un court article sur le futur de l'intelligence artificielle, environ 200 mots.",
    max_tokens=2048,
)

if response.status_code == 200:
    print(response.output.text)
else:
    print(f"Erreur : {response.code} - {response.message}")

Méthode 3 : Intégration avec des outils tiers compatibles OpenAI API

Si vous utilisez des frameworks de développement comme LangChain, LlamaIndex ou AutoGen, vous pouvez intégrer Qwen3.7-Max directement via le mode compatible OpenAI :

# Exemple d'intégration LangChain
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="qwen3.7-max",
    openai_api_key="votre_clé_API",
    openai_api_base="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    temperature=0.7,
)

response = llm.invoke("Listez les 5 tendances IA les plus importantes à suivre en 2026.")
print(response.content)

Cette approche est idéale pour les développeurs déjà familiarisés avec l’écosystème OpenAI qui souhaitent intégrer rapidement un nouveau modèle.

Analyse détaillée des tarifs

Comparaison des prix de l’API

Voici les tarifs de Qwen3.7-Max sur la plateforme Bailian d’Alibaba Cloud :

Élément	Prix ($ / million de tokens)
Entrée	2,50 $
Entrée avec cache hit	0,25 $
Sortie	7,50 $
Coût mixte (ratio 7:2:1)	~2,125 $

Comparaison avec d’autres modèles populaires :

Modèle	Prix d’entrée	Prix de sortie	Coût mixte (approx.)
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 $

En termes de tarification, le prix d’entrée de Qwen3.7-Max est équivalent à celui de GPT-4o, mais son prix de sortie n’est que la moitié. En rapport qualité-prix global, Qwen3.7-Max surpasse nettement GPT-4o et Claude Sonnet 4.6, tout en restant légèrement au-dessus de Gemini 3.5 Flash.

L’avantage coût du cache hit

Le prix d’entrée avec cache hit de Qwen3.7-Max est de seulement 0,25 $ / million de tokens, soit 1/10 du prix normal. Si vos scénarios d’utilisation impliquent l’un des cas suivants, une exploitation judicieuse du cache peut réduire considérablement vos coûts :

Invite système fixe : La même invite système est envoyée à chaque requête. La première est facturée normalement, les suivantes bénéficient du cache.
Documents de base de connaissances : Les documents de référence soumis comme contexte bénéficient de la réduction de cache lors des réutilisations.
Traitement par lots de données : L’utilisation du même modèle de traitement pour des données similaires augmente fortement le taux de cache hit.

Supposons un ratio de coût mixte de 70 % d’entrée, 20 % de cache hit et 10 % de sortie :

Coût réel = 70 % × 2,50 $ + 20 % × 0,25 $ + 10 % × 7,50 $
        = 1,75 $ + 0,05 $ + 0,75 $
        = 2,55 $ / million de tokens

En optimisant le taux de cache hit, les coûts peuvent encore diminuer.

Limitations de l’utilisation gratuite

Qwen Chat offre une utilisation gratuite de Qwen3.7-Max, avec les restrictions suivantes :

Quota gratuit quotidien : Le montant exact est ajusté dynamiquement par Alibaba Cloud selon le type de compte. Il suffit généralement pour un usage personnel quotidien.
Limitation de concurrence : Le nombre de requêtes simultanées est limité pour les utilisateurs gratuits, ce qui ne convient pas aux scénarios à haute concurrence.
Limitations fonctionnelles : Certaines fonctionnalités avancées (invite système personnalisée, configuration de l’appel d’outils) ne sont disponibles que via l’API.

Pour les entreprises nécessitant des appels stables et volumineux, l’utilisation directe de l’API Bailian est recommandée.

Les secrets de la méthode d’entraînement

Apprentissage par renforcement découplé

L’innovation majeure de Qwen3.7-Max réside dans son architecture d’« apprentissage par renforcement découplé ». Les méthodes d’apprentissage par renforcement traditionnelles couplent généralement la définition de la tâche, le framework d’appel d’outils et le vérificateur de résultats dans un même entraînement. Cela conduit le modèle à apprendre des « raccourcis » spécifiques à un environnement donné, ce qui nuit à sa capacité de généralisation face à de nouveaux scénarios.

La méthode découplée d’Alibaba entraîne séparément trois composants clés :

Composant de tâche : Définit les objectifs et les contraintes de la tâche à accomplir
Framework d’appel d’outils : Définit les types d’outils utilisables et leurs modes d’appel
Vérificateur : Évalue si la sortie du modèle correspond aux attentes

En entraînant le modèle sur diverses combinaisons de tâches, de frameworks et de vérificateurs, il apprend une capacité de raisonnement plus générale plutôt qu’une mémorisation d’un environnement d’entraînement spécifique. Cette approche améliore considérablement les performances du modèle dans des scénarios inconnus.

Test interne d’agent : optimisation autonome du noyau d’attention

Lors de tests internes, Qwen3.7-Max a démontré des capacités d’agent autonome impressionnantes. Dans une tâche d’optimisation de noyau d’attention (attention kernel), le modèle a :

Effectué 1 158 appels d’outils de manière autonome en 35 heures
Réalisé 432 évaluations et itérations de code
Multiplié par 10 la vitesse d’exécution du code

Tout au long du processus, le modèle a planifié de façon autonome un flux complet : « analyser le code existant → proposer des optimisations → écrire le nouveau code → tester et valider → itérer et optimiser », le tout avec une intervention humaine quasi nulle. Cela démontre pleinement la capacité de Qwen3.7-Max à prendre des décisions autonomes et à exécuter des tâches d’ingénierie complexes.

Comparaison avec d’autres articles Qwen de FreeAITool

vs #035 Qwen3 Coder (open source vs propriétaire)

FreeAITool a précédemment détaillé le Qwen3 Coder (#035), un modèle open source orienté génération de code. Voici les principales différences entre les deux :

Dimension	Qwen3 Coder (#035)	Qwen3.7-Max (#102)
Type de modèle	Open source	Propriétaire
Positionnement principal	Génération et complétion de code	Modèle phare à usage général
Publication des paramètres	Partiellement publiés	Non publiés
Méthode d’utilisation	Déploiement local possible	Uniquement via API / Qwen Chat
Meilleur scénario	Complétion de code dans l’IDE, génération de code	Conversation, analyse, tâches multimodales
Coût	Gratuit (coût du matériel de déploiement)	Facturation API / quota gratuit Qwen Chat

En bref, Qwen3 Coder convient aux développeurs ayant besoin d’un déploiement local et d’une spécialisation en programmation, tandis que Qwen3.7-Max est idéal pour les utilisateurs recherchant des capacités générales puissantes sans gérer d’infrastructure.

vs #033 Mise à jour du classement AI Leaderboard

Notre article AI Leaderboard (#033) a établi un système de classement complet pour les grands modèles de langage. L’arrivée de Qwen3.7-Max va battre le record du meilleur score des modèles chinois dans ce classement. Nous recommandons aux lecteurs de croiser cet article avec celui du Leaderboard pour comprendre le paysage concurrentiel actuel des modèles IA.

Résumé et recommandations

Qwen3.7-Max est une réalisation majeure d’Alibaba en 2026. Il représente non seulement le plus haut niveau des grands modèles de langage chinois, mais occupe aussi une place de premier plan dans la compétition IA mondiale.

Nous recommandons Qwen3.7-Max aux profils suivants :

🟢 Créateurs de contenu en chinois : Qwen3.7-Max possède un avantage linguistique naturel en compréhension et génération chinoises, avec un faible taux d’hallucination et une qualité de contenu élevée.
🟢 Développeurs sensibles aux coûts API : Par rapport à GPT-4o et Claude Sonnet, Qwen3.7-Max offre un excellent rapport qualité-prix et une compatibilité API totale.
🟢 Rechercheurs ayant besoin d’analyser de longs contextes : Une fenêtre de contexte d’un million de tokens, soit 2 à 5 fois celle de la plupart des modèles.
🟢 Applications d’entreprise : Un faible taux d’hallucination et des capacités d’appel d’outils le rendent adapté à la construction d’applications commerciales fiables.

Dans les cas suivants, envisagez d’autres solutions :

🔴 Scénarios nécessitant un déploiement 100 % local avec des données ne quittant jamais le réseau : privilégiez des modèles open source comme Qwen3 Coder ou des modèles déployés via Ollama.
🔴 Projets personnels avec un budget très limité : Gemini 3.5 Flash propose des tarifs API plus bas et un quota gratuit plus généreux.
🔴 Recherche de capacités de raisonnement extrêmes : Claude Sonnet 4.6 reste en tête du classement intellectuel global.

Liens pour démarrer rapidement :

Essai gratuit : Qwen Chat
Intégration API : Plateforme Alibaba Cloud Bailian
Pour en savoir plus : Rapport de The Batch | Données Artificial Analysis

#Qwen3.7-Max #Tongyi Qianwen #Alibaba #Test de modèles IA #Comparaison de modèles IA #Grands modèles de langage