Maaari ko bang patakbuhin ang Qwen3.7-Max nang lokal?

Hindi. Saradong weights at API-only ang Qwen3.7-Max; hindi inilabas ng Alibaba ang weights para i-download o gamitin nang lokal.

Magkano ang gastos ng Qwen3.7-Max at gaano kalaki ang context?

Ang presyo ay $1.48 kada milyon na input tokens at $4.42 kada milyon na output tokens, na may isang milyong token na context window at may prompt caching para mabawasan ang gastos sa paulit-ulit na inputs.

Paano naiiba ang Qwen3.7-Max sa ibang modelo sa seryeng Qwen3.7?

Ito ang flagship ng serye, nakaposisyon para sa pinakamahihirap na agentic at coding workloads; inilarawan ng Alibaba na may makabuluhang pagbuti ito kumpara sa mga naunang Qwen generation sa mga larangang iyon, bagaman hindi nag-publish ng detalyadong paghahambing sa mas maliliit na kapatid.

Qwen3.7 Max

2598°

#llm #qwen #pangangatwiran #pag-coding #mga ahente #mahabang konteksto

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Qwen | 1,000,000 token context | $1.48/M input, $4.42/M output. Ang Qwen3.7-Max ay ang flagship na modelo sa serye ng Alibaba na Qwen3.7. Sinusuportahan nito ang text input at output at dinisenyo para sa mga agent-centric na gawain, na may partikular na lakas sa coding, opisina at productivity tasks, at long-horizon autonomous execution. Nag-aalok ang modelo ng kapansin-pansing pag-unlad sa coding at agentic performance kumpara sa mga naunang henerasyon ng Qwen at sinusuportahan ang explicit prompt caching para sa mas epektibong paulit-ulit na paggamit ng konteksto.

Mga gabay para sa model na ito

Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Qwen3.7-Max ay flagship text model ng Alibaba sa seryeng Qwen3.7, na nakatuon sa agentic workloads: mga autonomous na gawain na may mahabang tagal, coding, at produktibidad sa opisina. Nag-aalok ito ng isang milyong token na context window at explicit prompt caching, na mahalaga kapag paulit-ulit mong pinapakain ang parehong malaking dokumento. Saradong weights, API-only, kaya inuupahan mo ito batay sa token.

Kilalang-kilala sa

Malakas na performance sa coding, pinabuti mula sa mga naunang Qwen generation
Dinisenyo para sa autonomous, multi-step agent execution
Isang milyong token na context window para sa napakalalaking input
Suporta sa prompt caching para mabawasan ang gastos sa paulit-ulit na context
Nakatuon sa office at productivity tasks kasabay ng coding

Mag-ingat sa

Saradong weights, API-only — walang opsyon para sa lokal na deployment
Ang output tokens ay halos tatlong beses ang presyo ng input; mabilis tumaas ang gastos sa mahahabang agentic runs
Walang inilathalang model card; walang detalye sa internal architecture

Pinakamainam para sa

Pag-coding

Mga ahente at paggamit ng tool

Mahabang konteksto

Pangangatwiran

Mga prompt na subukan

Multi-step na audit ng repo

Nagtatrabaho ka nang autonomously. Sa ibinigay na Python codebase, tukuyin ang lahat ng functions na gumagawa ng external HTTP calls, suriin kung bawat isa ay humahandle ng timeouts at errors, at gumawa ng prayoritisadong listahan ng mga ayusin kasama ang halimbawa ng naitama na code para sa tatlong pinakamahalagang isyu. I-paste ang iyong code sa ibaba.

Pagkuha mula sa mahahabang dokumento

Ipi-paste ko ang isang mahaba na kontrata sa ibaba. Basahin ang buong dokumento, pagkatapos kunin: lahat ng payment terms, lahat ng termination clauses, at anumang clauses na naglilimita sa liability. Ipresenta ang bawat kategorya bilang numbered list na may eksaktong section reference mula sa dokumento.

Pagpaplano ng agent task

Planuhin at isagawa ito nang autonomously: magsaliksik ng top five open-source vector databases ayon sa GitHub stars, ikumpara ang kanilang licensing terms, query latency claims, at maturity ng Python SDK, pagkatapos gumawa ng recommendation table at isang talatang verdict kung alin ang angkop para sa maliit na startup na may limitadong ops capacity.

Ihambing sa

Qwen3.8 Flash
Modelong bukas ang timbang
1,000,000 token na konteksto · $0.15/M input, $0.47/M output
Qwen3.8 27B
Modelong bukas ang timbang
1,000,000 token na konteksto · $0.24/M input, $2.20/M output
Qwen3.6 35B A3B
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.15/M input, $1.00/M output
Qwen3 Coder Next
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.12/M input, $0.80/M output

Higit pang mga text model mula sa qwen

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang Qwen3.7-Max nang lokal?: Hindi. Saradong weights at API-only ang Qwen3.7-Max; hindi inilabas ng Alibaba ang weights para i-download o gamitin nang lokal.
Magkano ang gastos ng Qwen3.7-Max at gaano kalaki ang context?: Ang presyo ay $1.48 kada milyon na input tokens at $4.42 kada milyon na output tokens, na may isang milyong token na context window at may prompt caching para mabawasan ang gastos sa paulit-ulit na inputs.
Paano naiiba ang Qwen3.7-Max sa ibang modelo sa seryeng Qwen3.7?: Ito ang flagship ng serye, nakaposisyon para sa pinakamahihirap na agentic at coding workloads; inilarawan ng Alibaba na may makabuluhang pagbuti ito kumpara sa mga naunang Qwen generation sa mga larangang iyon, bagaman hindi nag-publish ng detalyadong paghahambing sa mas maliliit na kapatid.

Hatol ng Kapitan
Isang seryosong agentic coding model na may tunay na kapaki-pakinabang na million-token window, makatwirang presyo sa input pero bantayan ang output bill sa mahahabang takbo.

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Llama 3.3 Euryale 70B

TEXT / LLM

Gemma 4 26B A4B

TEXT / LLM

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Qwen3.7 Max ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm qwen pangangatwiran pag-coding mga ahente mahabang konteksto

Mag-browse ayon sa pamilya ng model