Qwen3.7-Max：通义千问新一代旗舰大模型，万亿参数MoE架构

一、Qwen3.7-Max是什么

Qwen3.7-Max（通义千问3.7-Max）是阿里巴巴于2026年5月20日在阿里云峰会上正式发布的新一代旗舰级大语言模型，隶属通义千问（Qwen）系列，定位为面向智能体（Agent）时代的全能基座。作为阿里千问迄今最全面、最强大的智能体模型，它在三方机构Arena全球大模型盲测总榜中位列国产模型第一，性能直追GPT、Claude、Gemini等全球顶级模型。

Qwen3.7-Max是千问系列的迭代巅峰之作，近3个月内阿里已稳定迭代3.5、3.6、3.7三个版本，持续抬高国产模型性能上限。其核心突破在于长程智能体自主执行能力，可全自主完成35小时超长程复杂任务，成为当前最具代表性的长程智能体基础模型之一。

二、功能特色

Qwen3.7-Max的核心优势聚焦于智能体能力的广度与深度，在编程、推理、长周期任务、办公自动化等领域实现全面突破，具体特色如下：

1. 顶级编程智能体能力

• 覆盖全栈开发：从前端原型、后端服务到复杂多文件软件工程，均能独立完成编码、调试与优化。

• 权威评测领先：SWE-Pro得分60.6、Terminal Bench 2.0-Terminus得分69.7，超越DeepSeek-v4-pro-Max、Claude-Opus4.6等竞品。

• 自主内核优化：在平头哥真武M890芯片平台上，自主完成35小时、1158次工具调用，将推理内核性能提升10倍。

2. 超强长程自主执行能力

• 超长任务连贯：支持35小时无人工干预的持续推理，可完成超1000次工具调用，全程保持逻辑连贯与目标聚焦。

• 复杂问题闭环：无需人工介入，自主完成“需求分析→编码实现→性能测试→迭代优化”全流程，适配长链路、高复杂度任务。

3. 顶尖推理与数学能力

• 奥数级解题水平：4分钟内正确解答2025年IMO国际数学奥林匹克难题，多步骤逻辑推理与自我核验能力突出。

• 通用推理强悍：在逻辑分析、因果推导、多步骤问题解决上表现优异，适配科研、金融、法律等专业领域复杂推理场景。

4. 企业级办公自动化

• 高效工作流集成：通过MCP协议集成主流办公工具，支持多智能体协作，自动化处理文档、表格、数据报表等任务。

• 基准测试顶尖：在办公自动化基准SpreadSheetBench-v1上斩获87分，超越多数竞品，可替代专业团队完成常规办公流程。

5. 跨框架泛化与高效部署

• 兼容主流智能体框架：在Claude Code、OpenClaw、Qwen Code等框架下均能稳定发挥能力，适配不同开发环境。

• 推理性能跃升：依托阿里自研真武M890芯片，推理速度较前代提升10倍，支持高并发、低延迟的企业级部署。

三、技术细节

Qwen3.7-Max的强大能力源于底层架构创新、训练技术优化与推理引擎升级，核心技术细节如下：

1. 模型架构：MoE混合专家架构

• 采用万亿级参数MoE（Mixture of Experts）架构，延续Qwen3系列global-batch load balancing loss设计，确保预训练loss稳定平滑，训练过程无尖刺、无需回退调整。

• 专家动态路由：通过高效专家分配机制，实现“按需激活专家”，在保持高性能的同时降低计算成本，MFU（模型浮点利用率）较Qwen2.5-Max提升30%。

2. 训练数据与上下文

• 预训练数据规模：基于36T tokens高质量多语言数据训练，涵盖中文、英文及小语种，兼顾通用知识、专业领域与代码数据。

• 超长上下文窗口：支持100万token上下文长度，可处理超长文档、代码库、对话历史，满足长文本理解与生成需求。

3. 核心训练技术

• ChunkFlow长序列训练：替代传统序列并行方案，长序列训练吞吐提升3倍，支撑1M上下文的高效训练。

• 故障容错优化：通过SanityCheck、EasyCheckpoint等技术，超大规模集群硬件故障时间损失降至Qwen2.5-Max的1/5，保障训练稳定性。

• 工具调用专项微调：基于多样化工具调用数据训练，强化“自主决策→工具调用→结果分析→迭代优化”闭环能力，适配复杂智能体场景。

4. 推理引擎与硬件适配

• 自研推理优化：针对智能体场景优化推理引擎，支持高并发工具调用与长链路任务调度，推理延迟降低40%。

• 全栈硬件适配：深度适配阿里自研真武M890 AI芯片（性能为上代3倍），同时兼容主流GPU，支持云端、本地部署等多场景。

5. 能力对齐与安全机制

• 人类偏好对齐：通过多轮人类反馈强化学习（RLHF），优化输出准确性、安全性与实用性，降低幻觉概率。

• 安全防护体系：内置内容过滤、敏感信息识别、恶意请求拦截机制，适配企业级安全合规需求。

四、应用场景

Qwen3.7-Max凭借全能智能体能力，覆盖个人、企业、科研、开发四大核心场景，具体应用如下：

1. 智能编程与开发

• 全栈开发助手：生成前端页面、后端接口、数据库脚本，自动调试Bug、优化代码性能，支持项目级代码生成与维护。

• 内核与算法优化：自主完成AI推理内核、硬件驱动、科学计算算法的优化，适配芯片设计、高性能计算场景。

• 低代码/无代码开发：自然语言生成可执行程序（如桌面应用、小程序），非开发者也能快速搭建工具。

2. 企业办公与效率自动化

• 文档智能处理：自动生成报告、合同、方案，解析PDF/Word文档，提取关键信息并结构化输出。

• 数据报表自动化：分析Excel/CSV数据，生成可视化图表、数据结论，自动更新日报/周报/月报。

• 工作流智能编排：对接OA、CRM、ERP系统，自动化处理审批、邮件通知、数据同步等重复性工作。

3. 科研与专业领域

• 科研辅助：文献综述生成、实验设计、数据分析、论文润色，支持跨学科研究与复杂数据建模。

• 金融分析：市场趋势预测、风险评估、财报分析、投资策略生成，适配金融机构专业分析场景。

• 法律文书：合同起草、法条检索、案例分析、法律意见书生成，提升法律工作效率。

4. 长程智能体与复杂任务

• 全自主项目执行：从需求到交付全流程自主完成，如搭建网站、开发工具、优化系统，无需人工干预。

• 7×24小时智能运维：监控服务器、网络设备、应用系统，自动故障诊断、修复与预警，保障系统稳定运行。

• 多智能体协作：驱动多个子智能体分工协作，完成复杂任务（如市场调研→方案设计→落地执行→效果复盘）。

5. 个人助手与创意创作

• 全能个人助理：日程管理、邮件回复、知识问答、学习辅导，适配日常工作与生活场景。

• 创意内容生成：文案、小说、诗歌、短视频脚本创作，支持多风格、多体裁内容生成。

五、使用方法

Qwen3.7-Max主要通过阿里云百炼API与Qwen Chat平台提供服务，支持在线体验、API调用、智能体框架集成三种使用方式，具体步骤如下：

1. 在线体验（快速上手）

1. 访问Qwen Chat官网：chat.qwen.ai。

2. 注册/登录阿里云账号，进入Qwen3.7-Max预览版界面。

3. 直接输入自然语言指令（如“帮我生成一个番茄钟桌面应用”），模型实时响应并输出结果。

2. API调用（企业级集成）

（1）准备工作

1. 登录阿里云百炼平台，创建应用并获取DASHSCOPE_API_KEY。

2. 安装依赖库（Python示例）：

pip install dashscope

（2）基础调用代码（Python）

import os
from dashscope import Generation

# 配置API Key
os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = "你的API_KEY"

# 调用Qwen3.7-Max
response = Generation.call(
  model="qwen3.7-max", # 指定模型
  messages=[{"role": "user", "content": "帮我写一个Python函数，实现快速排序"}],
  result_format="message",
  stream=False,
  temperature=0.7 # 控制生成多样性，0-1之间
)

# 输出结果
print(response.output.choices[0].message.content)

（3）智能体工具调用示例（代码解释器）

from qwen_agent.agents import Assistant
from qwen_agent.tools import CodeInterpreter

# 配置智能体，启用代码解释器
assistant = Assistant(
  llm={"model": "qwen3.7-max"},
  function_list=["code_interpreter"], # 注册工具
  system_message="你是一个编程专家，擅长解决复杂计算问题"
)

# 执行任务
response = assistant.run([{"role": "user", "content": "计算1到100的平方和，并画出折线图"}])
print(response[-1]["content"])

3. 智能体框架集成（深度开发）

支持与LangChain、LlamaIndex、Qwen-Agent等主流框架集成，快速构建自定义智能体应用：

1. 安装框架依赖（以LangChain为例）：

pip install langchain langchain-community

2. 对接Qwen3.7-Max：

from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
from langchain_core.messages import HumanMessage

# 初始化模型
model = ChatTongyi(model="qwen3.7-max")

# 对话调用
response = model.invoke([HumanMessage(content="解释MoE架构的原理")])
print(response.content)

4. 使用注意事项

• 上下文限制：单轮对话最大支持100万token，避免超长输入导致截断。

• 温度参数：创意生成设为0.8-1.0，专业任务设为0.2-0.5，平衡多样性与准确性。

• 工具调用：复杂任务优先启用代码解释器、搜索工具，提升结果准确性。

六、竞品对比

选取国产头部模型GLM-5.1、DeepSeek-v4-Pro-Max与Qwen3.7-Max从核心能力、性能评测、部署适配三个维度对比，如下表：

表1：Qwen3.7-Max与主流竞品对比

核心差异总结：

• Qwen3.7-Max：长程智能体能力断层领先，全能均衡，适配复杂、超长周期任务。

• GLM-5.1：推理能力突出，代码能力强，适合中短周期高难度推理任务。

• DeepSeek-v4-Pro-Max：代码能力优异，推理高效，适合编程为主的轻量化任务。

七、常见问题解答

Q：Qwen3.7-Max什么时候正式开放API服务？

A：Qwen3.7-Max已于2026年5月20日在阿里云峰会发布，预览版已开放体验，正式版API将在近期通过阿里云百炼平台上线，企业用户可提前申请内测资格。

Q：Qwen3.7-Max支持本地部署吗？对硬件有什么要求？

A：支持本地部署，分为轻量化部署与全量部署：轻量化部署可通过模型压缩技术在单张A100显卡运行；全量部署需多卡集群（如8×A100 80GB），或适配阿里真武M890芯片，推荐内存≥512GB、显存≥640GB。

Q：Qwen3.7-Max的幻觉概率高吗？如何降低幻觉？

A：Qwen3.7-Max通过RLHF对齐与事实核查优化，幻觉概率显著低于前代模型。降低幻觉可通过3种方式：1）启用搜索工具，实时获取最新信息；2）设置较低temperature（0.2-0.5），减少随机生成；3）输入参考资料，让模型基于事实作答。

Q：Qwen3.7-Max与Qwen3.7-Plus有什么区别？

A：两者定位不同：Qwen3.7-Max主打全能长程智能体，推理、代码、长任务能力最强，适合复杂企业级场景；Qwen3.7-Plus主打多模态，视觉理解、图文生成能力突出，适合图文内容创作、视觉问答场景。

Q：Qwen3.7-Max支持多语言吗？中文表现如何？

A：支持中文、英文、日语、法语等20+语言，中文为核心训练语言，中文理解、生成、文化适配能力全球顶尖，在中文基准评测（如CMMLU、C-Eval）中超越多数竞品。

Q：如何申请Qwen3.7-Max的企业定制服务？

A：可通过阿里云官网联系商务团队，或在阿里云百炼平台提交企业需求工单，定制服务包括模型微调、私有部署、专属客服、场景化优化（如金融、医疗、工业场景适配）。

八、相关链接

• Qwen Chat在线体验平台：chat.qwen.ai

• 阿里云百炼API文档：dashscope.aliyun.com

• 通义千问官方网站：tongyi.aliyun.com

• Qwen-Agent智能体框架GitHub：github.com/QwenLM/qwen-agent

九、总结

Qwen3.7-Max是阿里巴巴面向智能体时代推出的国产旗舰级大语言模型，凭借万亿级MoE架构、100万超长上下文、35小时长程自主执行等核心技术，在编程、推理、办公自动化等领域实现全面领先，登顶国产模型第一。它不仅是性能接近全球顶级模型的AI产品，更是适配企业级复杂任务、长周期智能体场景的全能基座，为国产大模型的技术突破与产业落地提供了核心支撑，也推动AI从“对话工具”向“自主智能体”的时代跨越。