Qwen3.7 Max 是 Qwen 团队「智能体前沿」一代的旗舰，被阿里描述为其迄今最先进、最全面的智能体模型。
- 输入
- 文本 $2.5/M
- 输出
- 文本 $7.5/M
- 缓存读取
- $0.5/M
- 上下文
- 1M
- 对比 GPT-4o
- 便宜约 50%
Benchmark 成绩
厂商公布: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
价格在同类中的位置
价格在 60 个同类模型中的位置
这条线显示该模型的价格，在 Synthorai 上同类模型里处于什么位置。两端标出了最便宜和最贵的那个。这里是基础价，批量、区域和缓存写入的折扣见价格页。
规格与限制
Token
| 上下文窗口(厂商规格) | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大输出(厂商规格) | 65,536 |
提示词缓存
| 缓存方式 | 自动 + 显式 |
|---|---|
| 最低前缀 | 1,024 |
| 存活时间 | 显式模式：5 分钟，命中即重置 |
| 写入成本 | 1.25x |
思考
| 厂商参数 | enable_thinking + thinking_budget + preserve_thinking |
|---|---|
| 可选值 | enable_thinking true · false; thinking_budget in tokens; preserve_thinking true · false |
| 默认值 | 开启；Qwen3.7 Max 系列为混合思考，思考默认启用，preserve_thinking 则为关闭 请求未指定时生效 |
| 可关闭 | 支持 |
| 思考行为 | 思维链通过 reasoning_content 返回，除非 preserve_thinking 为 true，否则会在之后的轮次中被丢弃；qwen3.7-max-preview 快照仅支持思考模式，无法关闭 |
| 参数 | reasoning_effort |
| 取值 | minimal · low · medium · high 网关侧参数面——以上方厂商映射为准 |
模型
| 模态 | 文本 → 文本 |
|---|
- 「Agent Frontier」旗舰：纯文本，思考默认开启，1M token 上下文
- 为长程自主智能体运行打造（官方演示过 35 小时、1,158 次工具调用的会话）
- 未列出 JSON 模式
单个 Prompt —— 通过网关实测
Qwen3.7 Max 通过 · 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.
输出 1700 tok (+1613 思考) 延迟 28.9 s
指令遵循（恰好三句，可数）、受众适配（面向 CFO 的语气），以及下方 token 计量所暴露的隐藏思考计费缺口。
Qwen3.7 Max 通过 · 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. […]
输出 3433 tok (+3149 思考) 延迟 50.6 s
修复是否真的正确（可运行）、解释的信息密度，以及在一个边界明确的任务上的 token 效率。
Qwen3.7 Max 通过 · 5/5 fields, guidance "withheld"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" }
输出 1595 tok (+1534 思考) 延迟 26.9 s
schema 服从度（不臆造字段）、幻觉压力（guidance 明确被暂缓给出），以及结构化输出路径的差异。
Qwen3.7 Max 通过 · 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.
输出 8147 tok (+8005 思考) 延迟 114.3 s
约束服从度（字数预算、禁用词表、唯一的那句问句）、文风指纹，以及长度控制。
30 秒用上 Qwen3.7 Max
OpenAI 兼容:换掉 base_url,SDK 不用改。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(""));关于 Qwen3.7 Max
- 它带来 1M token 上下文窗口，是上一代预览版上限的两倍，面向跨越数百甚至数千步的长程自主执行，包括编码调试和办公流程自动化。
- 阿里为这一说法给出的自家演示是一次约 35 小时、跨越一千多次工具调用的会话。
- 它聚焦文本输入，具备深度推理与工具调用（视觉能力在 Plus 档），输出最高 65,536 token，之上还有 Qwen 产品线中文档记载最大的推理额度，相比 Qwen3.6 又翻了一倍。
- 阿里的选型建议对何时值得为它花钱说得很直白：需要最强推理时选 Max，其余情况选 Plus。
- 思考是混合式的且默认开启，用 enable_thinking 关闭、用 thinking_budget 限定，轨迹返回在 reasoning_content 中并按输出计费；注意该模型的预览快照是仅思考的，无法关闭思考。
- 这一代的标志性控制项是 preserve_thinking，它把推理跨轮保留，让智能体先前的思考仍然可用而不必重新推导，阿里把该模型列入支持它的少数模型之中，鉴于它所面向的会话长度，这一点在这里比在别处更重要。
- 支持函数调用、批量推理，以及显式和隐式两种缓存；JSON 模式未被列出。
- Synthorai 把 Qwen3.7 Max 放在其 OpenAI 兼容 API 之后，接入无缝。
常见问题
Qwen3.7 Max API 可以免费试用吗?
可以。新账号可获得 10 次试用调用和最高 $1 的免费额度,无需绑卡。按输入 $2.5/M 计算,仅这笔额度就足够对 Qwen3.7 Max 发起约 49 次 ~8K token 的请求。
Qwen3.7 Max 最擅长什么?
1M 上下文，前代预览上限的两倍、长程执行跨越数千步、迄今最先进最全面的智能体模型。完整能力请见「关于」部分,内容取自厂商官方发布说明。
Qwen3.7 Max 的价格是多少?
在 Synthorai 上,Qwen3.7 Max 输入 $2.5/百万 token、输出 $7.5/百万 token,即厂商牌价,无平台加价。缓存命中的输入 token 按 $0.5/M 计费。
Qwen3.7 Max 支持提示词缓存(prompt caching)吗?
支持:自动缓存默认开启,另有显式模式可获得确定性折扣。缓存命中的输入 token 按 $0.5/M 计费(未命中 $2.5/M);提示词需有 1,024 token 以上的稳定前缀才能命中缓存(TTL 显式模式：5 分钟，命中即重置)。 提示词缓存指南 →
如何开通 Qwen3.7 Max?
把现有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 设为 "qwen3.7-max" 即可。一把 API key 通用网关上的全部模型。
相关模型
对比
本页每个值都转录自厂商自己的文档(链接见上),并带有核对日期。价格在全目录范围内比较;各厂商定义不同的规格值,只说明差异而不作图表对比。此处没有任何由我们测量的数据,也不做评分。