Bolehkah saya menjalankan Qwen3.7-Max secara tempatan?

Tidak. Qwen3.7-Max adalah model berat tertutup, hanya API; Alibaba tidak mengeluarkan berat untuk muat turun atau penggunaan tempatan.

Berapa kos Qwen3.7-Max dan berapa besar konteksnya?

Harga adalah $1.48 setiap sejuta token input dan $4.42 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks sejuta token dan caching prompt tersedia untuk mengurangkan kos pada input berulang.

Bagaimana Qwen3.7-Max berbeza daripada model lain dalam siri Qwen3.7?

Ia adalah model utama siri ini, diposisikan untuk beban kerja agenik dan pengkodan paling mencabar; Alibaba menggambarkannya sebagai menawarkan peningkatan ketara berbanding generasi Qwen sebelum ini dalam bidang tersebut, walaupun pembuat tidak menerbitkan perbandingan terperinci dengan adik-beradik yang lebih kecil.

Qwen3.7 Max

2598°

#llm #qwen #penalaran #pengaturcaraan #ejen #konteks panjang

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

Qwen | konteks 1,000,000 token | $1.48/M input, $4.42/M output. Qwen3.7-Max adalah model utama dalam siri Qwen3.7 Alibaba. Ia menyokong input dan output teks dan direka untuk beban kerja berpusatkan agen, dengan kekuatan khusus dalam pengkodan, tugasan pejabat dan produktiviti, serta pelaksanaan autonomi jangka panjang. Model ini menawarkan peningkatan ketara dalam prestasi pengkodan dan agen berbanding generasi Qwen terdahulu dan menyokong pengekalan arahan eksplisit untuk penggunaan konteks berulang yang cekap.

Panduan untuk model ini

Cara memilih model AI pada Oktober 2026: berita sumber tertutup, kemudian berat terbuka yang patut dimuat turun

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

10 Alternatif ChatGPT Termurah pada 2026: model tempatan percuma, tahap percuma dan pelan kadar rata

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Qwen3.7-Max adalah model teks utama Alibaba dalam siri Qwen3.7, dibina dengan beban kerja agenik sebagai fokus utama: tugas autonomi jangka panjang, pengkodan, dan produktiviti pejabat. Ia menawarkan tetingkap konteks sejuta token dan caching prompt eksplisit, yang penting apabila anda memberi dokumen besar yang sama berulang kali. Berat tertutup, hanya API, jadi anda menyewanya mengikut token.

Dikenali untuk

Prestasi pengkodan kuat, diperbaiki berbanding generasi Qwen sebelum ini
Direka untuk pelaksanaan agenik berbilang langkah autonomi
Tetingkap konteks sejuta token untuk input sangat besar
Sokongan caching prompt mengurangkan kos pada konteks berulang
Fokus tugas pejabat dan produktiviti selain kod

Berhati-hati dengan

Berat tertutup, hanya API — tiada pilihan pelaksanaan tempatan
Token output kos kira-kira tiga kali ganda kadar input; larian agenik panjang cepat menambah kos
Tiada kad model diterbitkan; butiran seni bina dalaman tidak tersedia

Terbaik untuk

Pengaturcaraan

Ejen dan penggunaan alat

Konteks panjang

Penalaran

Arahan untuk cuba

Audit repo berbilang langkah

Anda bekerja secara autonomi. Berdasarkan kod Python berikut, kenal pasti semua fungsi yang membuat panggilan HTTP luaran, periksa sama ada setiap satu mengendalikan timeout dan ralat, dan hasilkan senarai pembaikan mengikut keutamaan dengan contoh kod betul untuk tiga isu teratas. Tampal kod anda di bawah.

Ekstrak dokumen panjang

Saya tampal kontrak panjang di bawah. Baca keseluruhan dokumen, kemudian ekstrak: semua terma pembayaran, semua klausa penamatan, dan sebarang klausa yang mengehadkan liabiliti. Bentangkan setiap kategori sebagai senarai bernombor dengan rujukan seksyen tepat dari dokumen.

Perancangan tugas agen

Rancang dan laksanakan secara autonomi: kaji lima pangkalan data vektor sumber terbuka teratas mengikut bintang GitHub, bandingkan terma lesen mereka, tuntutan latensi pertanyaan, dan kematangan SDK Python, kemudian hasilkan jadual cadangan dan satu perenggan keputusan mengenai yang sesuai untuk startup kecil dengan kapasiti operasi terhad.

Bandingkan dengan

Qwen3.8 Flash
Model berat terbuka
konteks 1,000,000 token · Input $0.15/M, output $0.47/M
Qwen3.8 27B
Model berat terbuka
konteks 1,000,000 token · Input $0.24/M, output $2.20/M
Qwen3.6 35B A3B
Model berat terbuka
konteks 262,144 token · Input $0.15/M, output $1.00/M
Qwen3 Coder Next
Model berat terbuka
konteks 262,144 token · Input $0.12/M, output $0.80/M

Lebih banyak model teks dari qwen

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya menjalankan Qwen3.7-Max secara tempatan?: Tidak. Qwen3.7-Max adalah model berat tertutup, hanya API; Alibaba tidak mengeluarkan berat untuk muat turun atau penggunaan tempatan.
Berapa kos Qwen3.7-Max dan berapa besar konteksnya?: Harga adalah $1.48 setiap sejuta token input dan $4.42 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks sejuta token dan caching prompt tersedia untuk mengurangkan kos pada input berulang.
Bagaimana Qwen3.7-Max berbeza daripada model lain dalam siri Qwen3.7?: Ia adalah model utama siri ini, diposisikan untuk beban kerja agenik dan pengkodan paling mencabar; Alibaba menggambarkannya sebagai menawarkan peningkatan ketara berbanding generasi Qwen sebelum ini dalam bidang tersebut, walaupun pembuat tidak menerbitkan perbandingan terperinci dengan adik-beradik yang lebih kecil.

Keputusan Kapten
Model agenik pengkodan serius dengan tetingkap sejuta token yang benar-benar berguna, harga masuk akal pada input tetapi perhatikan bil output pada larian panjang.

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

Qwen3 Coder 480B A35B

TEXT / LLM

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Qwen3.7 Max ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm qwen penalaran pengaturcaraan ejen konteks panjang

Layari mengikut keluarga model