Alibaba
Qwen3.7 Max
Qwen3.7 Max, новейшая флагманская модель Qwen от Alibaba для агентного программирования, автоматизации офисных задач и длительных рабочих процессов с инструментами в режиме без размышления.
- Вход
- 213,95 ₽
- Выход
- 641,86 ₽
- Кэш
- 21,40 ₽
- Интеллект
- 29,5
- Код
- 66
- Доступность
- 100%
alibaba/qwen3.7-maxДанные каталога получены .
Цена
- Текстовый диалог · вход
- 213,95 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · выход
- 641,86 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · вход из кэша
- 21,40 ₽ / 1 млн токенов
Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.
Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.
О модели
Qwen3.7 Max — новейшая флагманская модель Qwen от Alibaba. Предназначена для агентного программирования, автоматизации офисных задач и длительных рабочих процессов с использованием инструментов. Работает в режиме без размышления (non-thinking mode).
- Релиз
Характеристики
- 7 октября: 100%100%7 октября
- 8 октября: 100%100%8 октября
- 9 октября: 100%100%9 октября
- Тип модели
- Текст
- Вход модели
- Текст
Данные, которые модель принимает вместе с запросом.
- Выход модели
- Текст
Форматы результата, которые создаёт модель.
- Контекстное окно
- 1 000 000 токенов
Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
- Максимальный ответ
- 65 536 токенов
Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.
- Операции
- Текстовый диалог
- Возможности модели
- Потоковый ответ, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Структурированный ответ, Ответ в JSON
Контрольные показатели
Artificial Analysis
21 показателей · проверено
- Индекс интеллекта
- 29,5 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам
- Индекс программирования
- 66 индексСводная оценка Artificial Analysis по программированию
- Индекс агентных задач
- 22,5 индексСводная оценка Artificial Analysis по агентным задачам
Агентная работа
- AA-Briefcase915 Elo
Агентная работа со знаниями (Elo)
- AutomationBench-AA23 %
Автоматизация рабочего процесса со штрафами за нарушение ограничений
- GDPval-AA v21 131 Elo
Экономически значимые задачи (Elo)
- Harvey LAB-AA83,4 %
Доля пройденных критериев юридической агентной работы
Рассуждение по документу
- AA-LCR v1.179 %
Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой
- GDP.pdf8,6 %
Профессиональное рассуждение по PDF: доля прохождения всех проверок
Устаревшие тесты
- AA-LCR (версия не указана, архивный)79 %
Оценка рассуждений на длинном контексте
- GDPval-AA (версия не указана, архивный)31,6 %
Задачи с экономической ценностью
- GPQA Diamond (архивный)92,3 %
Научные рассуждения уровня выпускника
- T²-Bench Telecom (архивный)94,7 %
Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением
- Terminal-Bench Hard (архивный)50,8 %
Агентное программирование и работа в терминале
Знания
- AA-Omniscience · точность31,1 %
Доля вопросов с правильным ответом
Знание
- AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)25,6 %
Доля неверных ответов среди некорректных ответов
Рассуждение
- CritPt13,4 %
Рассуждения по физике исследовательского уровня
- IFBench80,5 %
Тест на следование инструкциям
Рассуждения
- HLE40,5 %
Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня
Программирование
- SciCode49,5 %
Программирование на Python для научных вычислений
- Terminal-Bench v4.01,5 %
Практические задачи по программированию и работе в терминале
Design Arena
24 показателей · проверено
Рейтинг Elo и доля побед в попарных сравнениях, оценённых людьми
Агентные системы
- Разработка игр агентами · Elo1 161 Elo
- Разработка игр агентами · доля побед46,6 %
- Полный цикл разработки · Elo1 189 Elo
- Полный цикл разработки · доля побед47,7 %
- Мобильные приложения · Elo1 176 Elo
- Мобильные приложения · доля побед45,2 %
- Нативные приложения · Elo1 172 Elo
- Нативные приложения · доля побед48,6 %
- Веб-приложения · Elo1 209 Elo
- Веб-приложения · доля побед49,6 %
Модели
- 3D · Elo1 285 Elo
- 3D · доля побед54,9 %
- ASCII-графика · Elo1 228 Elo
- ASCII-графика · доля побед53,9 %
- Визуализация данных · Elo1 289 Elo
- Визуализация данных · доля побед54,7 %
- Разработка игр · Elo1 281 Elo
- Разработка игр · доля побед53,7 %
- SVG · Elo1 230 Elo
- SVG · доля побед56,9 %
- UI-компоненты · Elo1 280 Elo
- UI-компоненты · доля побед54,2 %
- Сайты · Elo1 282 Elo
- Сайты · доля побед54,9 %
Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.
API-запрос
Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.
import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener
class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
return None
opener = build_opener(NoRedirect)
def post(url, payload):
request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
"Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json",
"Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
}, method="POST")
with opener.open(request, timeout=120) as response:
return json.load(response)
payload = {
"model": "alibaba/qwen3.7-max",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Объясни задачу кратко."
}
]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))





