Qwen3.7 Max

比較

2026-05-21 リリース

chatコード推論ツール呼び出しプロンプトキャッシュ

Qwen3.7 Max は Qwen チームの「Agent Frontier」世代のフラッグシップで、Alibaba によればこれまでで最も先進的かつ包括的なエージェントモデルです。

入力: テキスト $2.5/M
出力: テキスト $7.5/M
キャッシュ読み取り: $0.5/M
コンテキスト: 1M
GPT-4o 比: 約 50% 割安

ベンチマーク

平均超え上回るモデルなし42 ~~/ 92~~11 ~~/ 92~~

Qwen3.7 Max 測定された他モデル他モデルの平均 ★ これを上回るモデルなし

SWE-Bench Pro

60.6%

AndroidBench

56.5%

HealthBench

54.5%

JobBench

31.3%

PLawBench

58.9%

GPQA Diamond

92.4%

MCP-Atlas

76.4%

ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

価格の位置づけ

同種の 68 モデルの中での価格の位置

入力$2.5/M

$0.1 · Dola Seed 2.0 Mini GPT-5.4 Pro · $30

出力$7.5/M

$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180

キャッシュ読み取り$0.5/M

$0.01 · Claude Haiku 5.5 GPT-5.4 Pro · $15

このバーは、Synthorai の同種モデルの中で、このモデルの価格がどのあたりにあるかを示しています。両端には、最も安いモデルと最も高いモデルの名前を表示しています。表示しているのは基本料金で、バッチ、リージョン、キャッシュ書き込みに関する割引は料金ページに記載しています。

仕様と制限

トークン

コンテキストウィンドウ（ベンダー仕様）	1,000,000
最大出力（ベンダー仕様）	65,536

プロンプトキャッシュ

キャッシュ方式	自動 + 明示
最小プレフィックス	1,024
保持時間	明示的モード: 5 分、ヒット時にリセット
書き込みコスト	1.25x

思考

ベンダー側パラメータ	enable_thinking + thinking_budget + preserve_thinking
指定可能な値	enable_thinking true · false; thinking_budget in tokens; preserve_thinking true · false
デフォルト	オン。Qwen3.7 Max シリーズはハイブリッド思考で、思考はデフォルトで有効、preserve_thinking はオフですリクエストで未指定の場合に適用
無効化の可否	対応
思考の挙動	トレースは reasoning_content で返り、preserve_thinking が true でない限り以降のターンから削除されます。qwen3.7-max-preview のスナップショットは思考専用で、思考を無効化できません。
パラメータ	reasoning_effort
値	minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ。上のベンダー別の対応が適用されます

モデル

モダリティ	テキスト → テキスト

「Agent Frontier」フラッグシップ:テキスト専用、思考はデフォルトでオン、1M トークンのコンテキスト。
長期の自律エージェント実行のために構築されています(公式には 1,158 回のツール呼び出しを伴う 35 時間のセッションを実演)。
JSON モードの対象としては挙げられていません。

出典：Alibaba 公式ドキュメント ↗

1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）

CFO 向けの推論バグのある関数の修正スキーマに沿った抽出制約付きの文章作成

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェックちょうど 3 文

Qwen3.7 Max 合格 · 3 sentences

Enabling reasoning requires the model to generate extensive, step-by-step internal logic before delivering a final answer, drastically increasing our consumption of premium-priced output tokens. Because AI providers charge significantly higher rates for generated text than for input prompts, this surge in behind-the-scenes computation directly multiplied our baseline API costs. However, this increased spend delivers a strong ROI by successfully automating complex workflows that previously required expensive human intervention.

出力 1700 tok (+1613 思考) レイテンシ 28.9 s

指示への忠実さ（ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件）、読み手に合わせた書き分け（CFO 向けの語り口）、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。

プロンプト This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. チェック修正がテストを通る

Qwen3.7 Max 合格 · 8/8 cases

## Fixed Function ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ## Explanation The bug is that `cur` and `best` are initialized to `0`, which makes the function count adjacent equal **pairs** (transitions) rather than the number of **elements** in a run. A run of *n* consecutive equal items contains only *n − 1* adjacent pairs, so the reported length is always one less than the true length. This causes single-element inputs (and any list with no adjacent duplicates) to return `0` instead of `1`, and causes every longer run—including those that extend to the final index—to be undercounted by one. […]

出力 3433 tok (+3149 思考) レイテンシ 50.6 s

修正が本当に正しいか（実行して確かめられる）、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. チェック有効な JSON、スキーマに完全一致

Qwen3.7 Max 合格 · 5/5 fields, guidance "withheld"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" }

出力 1595 tok (+1534 思考) レイテンシ 26.9 s

スキーマの遵守（存在しないフィールドを作らない）、ハルシネーションを誘う条件への耐性（guidance は明示的に伏せてある）、構造化出力の実現方法の違い。

プロンプト Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. チェック 120 語、禁止語 0

Qwen3.7 Max 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Global Prompt Caching for our API gateway. Why pay multiple artificial intelligence vendors for the exact same query? Our new feature intercepts identical requests before they reach external models, serving cached responses instantly. This reduces your monthly bills significantly while dropping latency to near absolute zero. Developers routing traffic between various large language models now share a unified memory layer. When a user asks a repeated question, the gateway retrieves the stored answer, bypassing redundant compute entirely. You maintain complete control over cache expiration and invalidation rules directly through your main configuration dashboard. Stop wasting your expensive tokens on duplicate prompts today. Upgrade your infrastructure right now and watch your operational costs drop while your overall application speed increases.

出力 8147 tok (+8005 思考) レイテンシ 114.3 s

制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ）、文体の癖、長さの制御。

30 秒で Qwen3.7 Max を使い始める

OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。POST /v1/chat/completions

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-max",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://synthorai.io/v1",
  apiKey: "sk-syn-...",
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen3.7-max",
  messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
  reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.7-max",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "reasoning_effort": "medium"
  }'

package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)

func main() {
	client := openai.NewClient(
		option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
		option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
	)
	resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
		Model: "qwen3.7-max",
		Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
			openai.UserMessage("Summarize this diff"),
		},
		ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
	})
	fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;

OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
    .baseUrl("https://synthorai.io/v1")
    .apiKey("sk-syn-...")
    .build();

ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
    ChatCompletionCreateParams.builder()
        .model("qwen3.7-max")
        .addUserMessage("Summarize this diff")
        .reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
        .build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));

Qwen3.7 Max について

1M トークンのコンテキストウィンドウ(前世代のプレビュー上限の 2 倍)をもたらし、コーディングとデバッグやオフィスワークフローの自動化を含む、数百から数千ステップにわたる長期の自律実行のために構築されています。
Alibaba 自身がその主張を示すデモは、1,000 回を超えるツール呼び出しにわたり約 35 時間続く単一のセッションです。
深い推論とツール呼び出しを伴うテキスト入力に注力し(視覚は Plus ティアが担います)、Qwen ラインで最大の文書化された推論許容量に加えて、最大 65,536 出力トークンを返します。
その推論許容量は Qwen3.6 からさらに 2 倍になっています。
Alibaba の選択ガイダンスは、いつコストをかけるべきかについて率直です。
最も強力な推論が必要なときは Max を、それ以外は Plus を選びます。
思考はハイブリッドで既定で有効、enable_thinking でオフにし、thinking_budget で制限し、トレースは reasoning_content で返り出力として課金されます。
なお、このモデルのプレビュースナップショットは思考専用でオフにできません。
この世代の特徴的な制御は preserve_thinking で、推論をターンをまたいで持ち越すため、エージェントの以前の熟考が再導出されることなく利用可能なまま残ります。
Alibaba はこれに対応する少数のモデルの 1 つとしてこのモデルを挙げており、対象とするセッションの長さを考えると、ここではその重要性が他のどこよりも大きくなります。
関数呼び出し、バッチ推論、明示的および暗黙的なキャッシュに対応し、JSON モードは掲載されていません。
Synthorai はシームレスな導入のために Qwen3.7 Max を OpenAI 互換 API の背後に配置します。

よくある質問

Qwen3.7 Max API は無料で試せますか？

はい。新規アカウントには 10 回のお試し呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付き、カード登録は不要です。入力 $2.5/M で計算すると、このクレジットだけで、約 8K トークンのリクエストを Qwen3.7 Max に約 49 回送れます。

Qwen3.7 Max は何が得意ですか？

前世代プレビュー上限の 2 倍の 1M コンテキスト、数千ステップにわたる長期実行、これまでで最も先進的かつ包括的なエージェントモデル。詳しくは、ベンダー公式のリリースノートをもとにまとめた、このページのモデル紹介セクションをご覧ください。

Qwen3.7 Max の料金はいくらですか？

Synthorai での Qwen3.7 Max の料金は、入力 100 万トークンあたり $2.5、出力 100 万トークンあたり $7.5 です。プロバイダーの定価のままで、プラットフォーム手数料はかかりません。キャッシュ済み入力トークンは $0.5/M で課金されます。

Qwen3.7 Max のコンテキスト長はどれくらいですか？

Qwen3.7 Max のコンテキストウィンドウは 1M トークンです。1 回の応答で出力できるのは最大 65,536 トークンです。

Qwen3.7 Max はプロンプトキャッシュに対応していますか？

はい。自動キャッシュがデフォルトで有効なうえ、確実な割引を得られる明示モードもあります。キャッシュ済み入力トークンは $0.5/M（未キャッシュは $2.5/M）で課金されます。なお、キャッシュには 1,024 トークン以上の、内容が変わらないプレフィックスが必要です（TTL 明示的モード: 5 分、ヒット時にリセット）。プロンプトキャッシュガイド →

Qwen3.7 Max を利用するには？

お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="qwen3.7-max" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。

比較

ほかのモデルと比較 →

このページの値は、すべてベンダー自身のドキュメント（上部にリンクがあります）から転記したもので、確認した日付を添えています。価格はカタログ全体で比較しています。一方、ベンダーによって定義が異なる仕様値は、違いを明記するにとどめ、グラフでの比較はしていません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。

API キーを取得コストを比較する →

仕様と制限

1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）

30 秒で Qwen3.7 Max を使い始める

Qwen3.7 Max について

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関連モデル

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