Qwen3.7-Max (2026-05-20 snapshot) — תצלום מתוארך של הדגם הדגל הקנייני של עליבאבא לעידן הסוכנים, מקובע לעומסי עבודה יציבים בייצור. חלון הקשר מקורי של 1M טוקנים, עם מצב חשיבה מורחב (ושמירת_חשיבה בין תורות) מכוון למשימות סוכניות. תוצאות ברמת קצה בקידוד (SWE-Verified, SWE-Pro, Terminal-Bench), היגיון (GPQA Diamond, HMMT, IMO), שימוש בכלים (BFCL, MCP-Mark, MCP-Atlas), ומבחני ריבוי שפות (WMT24++ על פני 55 שפות). מהונדס לביצוע אוטונומי לטווח ארוך ולהתנהגות עקבית על פני פיגומי סוכנים כולל Claude Code, OpenClaw ו-Qwen Code. השתמש בגרסה המקובעת הזו כשאתה זקוק להתנהגות יציבה בין מהדורות; השתמש ב- qwen/qwen3.7-max עבור הכינוי המתגלגל.
Qwen3.7 Max היא מודל שפה גדול מסדרת Qwen של Alibaba, במיוחד נקודת הביקורת ששוחררה ב-20 במאי 2026. זהו טרנספורמר מסוג decoder-only המותאם לקלט טקסט ופלט טקסט. המודל מאוחסן ב-OrcaRouter וניגשים אליו…
Qwen3.7 Max מצטיין ביצירת טקסט, חשיבה, סיכום, מענה על שאלות ויצירת קוד. חלון ההקשר הגדול שלו מאפשר משימות כמו קריאת ספר שלם ולאחר מכן מענה על שאלות מפורטות לגביו, או ניתוח מאגר קוד שלם לאיתור באגים. המודל יכול לעקוב אחר הוראות מורכבות מרובות שלבים המוטמעות בהנחיית מערכת המשתרעת על פני אלפי טוקנים. הוא תומך בפרמטרים סטנדרטיים של יצירה כמו temperature, top_p, max_tokens ורצפי עצירה באמצעות API תואם OpenAI. מכיוון שהוא מבוסס טקסט בלבד, הוא אינו יכול לבצע זיהוי תמונות, תמלול אודיו או משימות רב-מודאליות אחרות. עבור משימות טקסט הדורשות הקשר ארוך מאוד או פלט ארוך, Qwen3.7 Max הוא בחירה חזקה.
השימושים הטובים ביותר של המודל מתמקדים בעומסי עבודה של הקשר ארוך ותפוקה גבוהה. דוגמאות כוללות: סיכום חוזה משפטי בן 500 עמודים במעבר אחד; יצירת מדריך טכני בן 50,000 מילים מתוך מתאר קצר; ביצוע בדיקת עובדות מעמיקה על פני מאגר גדול של מאמרי מחקר; ויצירת נתונים סינתטיים לאימון מודלים אחרים שבהם נדרשים רצפים ארוכים. מפתחים העובדים על בסיסי קוד יכולים לבקש מהמודל לבצע רפקטורינג לקבצים שלמים או לכתוב מבחני יחידה המכסים פונקציות רבות. המודל מתאים גם לסוכני שיחה שצריכים לשמור על הקשר לאורך דיאלוגים ארוכים מאוד, אם כי יש לשים לב שהתפוקה מוגבלת ל-64,000 טוקנים. עבור משימות עם הקשר קצר, מודלים קטנים יותר ב-OrcaRouter עשויים להציע חביון טוב יותר ויעילות עלות גבוהה יותר.
בעוד ש-Qwen3.7 Max מציע אורך קונטקסט ותפוקה קיצוניים, המחיר שלו לטוקן גבוה יותר מזה של דגמים קטנים רבים. אם המטלות שלך דורשות חלונות קונטקסט מתחת ל-32,000 טוקנים ותפוקות מתחת ל-4,000 טוקנים, שקול להשתמש בדגם זול יותר כמו Qwen3.5-7B או LLMs קומפקטיים אחרים הזמינים ב-OrcaRouter. בנוסף, אם אינך זקוק ליכולות החשיבה של דגם גדול, דגם קטן יותר עשוי להספיק. עבור יישומים שבהם זמן ההשהיה קריטי, דגמים קטנים גם מספקים זמני תגובה מהירים יותר. תמיד הערך את הגודל והמורכבות האופייניים של הבקשה שלך; שימוש בדגם גדול למטלות טריוויאליות מביא לעלות מיותרת. דף התמחור של OrcaRouter מפרט את כל הדגמים הזמינים כדי לעזור בהשוואה.
כן, Qwen3.7 Max תומך בתגובות סטרימינג דרך ה-API התואם OpenAI. ניתן להגדיר את הפרמטר `stream` ל-`true` כדי לקבל טוקנים באופן מצטבר, מה שמשפר את חווית המשתמש עבור הפקות ארוכות. המודל עובד היטב גם עם נקודת הקצה Chat Completions, ומקבל הודעות בפורמט הסטנדרטי (תפקידים: system, user, assistant). שיחות מרובות סיבובים נתמכות במסגרת מגבלת חלון ההקשר. מכיוון שהמודל הוא טקסט בלבד, כל ההודעות חייבות להכיל תוכן טקסטואלי. חלון ההקשר הגדול מאפשר היסטוריות צ'אט ארוכות מאוד, מה שהופך אותו למתאים למפגשים אינטראקטיביים ממושכים. סטרימינג מומלץ עבור פלטים ארוכים מכמה אלפי טוקנים כדי למנוע זמני תגובה ממושכים.
הציונים הספציפיים למדדי ביצועים עבור נקודת הביקורת המדויקת הזו (2026-05-20) אינם מסופקים ברשומה זו של הקטלוג. סדרת Qwen הוכיחה היסטורית ביצועים תחרותיים במדדי הגיון, תכנות והבנת שפה. אנו ממליצים להעריך את המודל על המשימות המייצגות שלכם כדי לבחון את ביצועיו. OrcaRouter מספקת סביבת משחק (playground) שבה תוכלו לבדוק את המודל עם ההנחיות שלכם מבלי לחייב אתכם בעלויות מעבר לשימוש באסימונים (tokens). חלון ההקשר הגדול של המודל עשוי לשפר את הביצועים במשימות הדורשות תלות למרחקים ארוכים, אך ללא נתונים שפורסמו, על המשתמשים לבצע אימות משלהם. מדדי ביצוע כמו MMLU, HumanEval או GSM8K משמשים בדרך כלל להשוואה אך אינם מצוטטים כאן.
השהיה תלויה במספר הטוקנים הכולל בקלט ובפלט, וכן בעומס השרת בזמן הבקשה. מכיוון ש-Qwen3.7 Max מטפל בעד 1,000,000 טוקנים בהקשר, בקשות עם קלטים גדולים מאוד עלולות לקחת יותר זמן לעיבוד בשל חישוב הקשב. זמן אופייני לטוקן ראשון עבור קלטים באורך בינוני (למשל, 10,000 טוקנים) הוא עשרות שניות, אך מספרים מדויקים אינם זמינים לציבור. סטרימינג יכול להפחית את ההשהיה הנתפסת על ידי החזרת טוקנים תוך כדי יצירתם. לביצועים מיטביים, שמור על הנחיות קלט תמציתיות ככל האפשר. התשתית של OrcaRouter מותאמת למזעור תקורה; צור קשר עם התמיכה אם אתה זקוק להבטחות השהיה עבור מקרי שימוש בייצור.
החוזק העיקרי שלו הוא חלון ההקשר של 1,000,000 טוקנים, המאפשר עיבוד של מסמכים ארוכים מאוד בבקשה אחת. מגבלת הפלט של 64,000 טוקנים היא גם מהגבוהות הזמינות. המודל בנוי על ארכיטקטורת Qwen של Alibaba, שהפגינה ביצועים חזקים במשימות היגיון, קידוד וידע כללי. התמחור ללא תוספת רווח דרך OrcaRouter אומר שאתה משלם רק את התעריף של הספק ללא עמלות נוספות. עבור זרימות עבודה הדורשות שמירה על קוהרנטיות לאורך רצפים ארוכים במיוחד—כגון ניתוח ברמת ספר או יצירת קוד מסיבית—מודל זה הוא אפשרות מובילה. ההתמקדות שלו בטקסט בלבד עוזרת לשמור על עלויות נמוכות יותר מאשר מודלים מולטי-מודליים בעלי גודלי הקשר דומים.
המודל הוא מבוסס טקסט בלבד; הוא אינו יכול לעבד תמונות, אודיו או וידאו. התמחור שלו, אף שהוא תחרותי עבור סוגו, גבוה יותר ממודלים קטנים יותר: $1.25/1M קלט ו-$3.75/1M פלט. עבור משימות עם הקשר קצר, מודלים זולים יותר יהיו חסכוניים יותר. אין יכולות מולטי-מודלליות, כך שיישומים הדורשים ראייה או דיבור חייבים להשתמש במודלים אחרים. ציוני ביצועים לא מסופקים כאן, כך שאינך יכול להסתמך על דירוגי צד שלישי; עליך לבדוק את המודל בעצמך. המודל הוא צ'קפוינט ממאי 2026; הידע עשוי להיות מיושן עבור אירועים עדכניים מאוד. לבסוף, חלון ההקשר הגדול עלול להגדיל את זמן ההשהיה והעלות החישובית, במיוחד אם הקלט קרוב למגבלת 1M.
התמחור פשוט וברור: 1.25$ למיליון token קלט ו-3.75$ למיליון token פלט. תעריפים אלה הם המחירים של הספק עצמו; OrcaRouter לא מוסיף שום תוספת. אין דמי מנוי חודשיים או התחייבויות מינימליות. החיוב מתבצע על בסיס צריכת token בפועל כפי שנמדדת על ידי tokenizer המודל. tokenי קלט כוללים את הודעת המערכת, הודעות המשתמש וכל היסטוריית השיחה. tokenי פלט כוללים רק טקסט שנוצר. חלון ההקשר הגדול גורם לכך שאפילו בקשה בודדת יכולה לצרוך token רבים. לדוגמה, בקשה עם 500,000 token קלט ו-10,000 token פלט עולה (500k * 1.25$ + 10k * 3.75$)/1M = 0.625$ + 0.0375$ = 0.6625$.
ההתפשרות העיקרית היא בין עלות ליכולת. בעוד ש-Qwen3.7 Max מציע אורך קונטקסט ופלט מהטובים מסוגו, הוא יקר יותר מדגמים קטנים יותר עם חלונות קצרים יותר. אם הבקשות הטיפוסיות שלך משתמשות בפחות מ-100,000 טוקני קונטקסט ובפחות מ-10,000 טוקני פלט, ייתכן שתשלם פחות באמצעות דגם כמו Qwen3.5-14B או Qwen3-72B אם זמין. עם זאת, אם אתה צריך להימנע מחלוקת מסמכים ארוכים לחלקים, העלות של עיבוד המסמך כולו בקריאה אחת עשויה להיות מוצדקת על ידי דיוק ופשטות מוגברים. התמחור ללא תוספת סימון פירושו שאינך משלם תוספת עבור שכבת ה-API; אתה משלם רק את התעריף של הספק. לא סופקו פרטי שמירת מטמון—פנה לתמיכה של OrcaRouter לקבלת אפשרויות שמירת מטמון עדכניות שעשויות להפחית עלות עבור הנחיות חוזרות.
כדי להעריך עלויות, חשב את כמות ה-tokens הממוצעת בקלט ובפלט לכל בקשה. השתמש בנוסחה: cost = (input_tokens * 1.25 + output_tokens * 3.75) / 1,000,000. לדוגמה, בקשה עם 200,000 tokens בקלט ו-5,000 tokens בפלט עולה (200k * 1.25 + 5k * 3.75)/1M = $0.25 + $0.01875 = $0.26875. לעיבוד אצווה, הכפל במספר הבקשות. לוח המחוונים של OrcaRouter מספק ספירת tokens בזמן אמת ופירוט עלויות. כיוון שאין תווי סימון, העלות שאתה רואה היא העלות של הספק. תוכל להגדיר תקרת תקציב בהגדרות מפתח ה-API שלך כדי להימנע מחיובים בלתי צפויים. לשימוש יצרני בנפח גבוה, שקול לנהל משא ומתן על הנחת נפח ישירות מול הספק (לא דרך OrcaRouter).
לא. OrcaRouter לא גובה דמי פלטפורמה, אין תוספת מחיר, אין דמי מנוי חודשיים, ואין התחייבות למינימום. אתה משלם רק על האסימונים שבהם אתה משתמש לפי התעריפים המפורסמים של הספק. אין חיובים על בקשות שנכשלו או על פסקי זמן (אם כי אסימונים שנצרכו לפני פסק זמן עשויים עדיין לחויב). האימות מתבצע באמצעות API key, שניתן ליצור בחינם. אתה יכול להתחיל להשתמש ב-Qwen3.7 Max מיד על ידי הוספת כספים לחשבון OrcaRouter שלך. כתובת ה-URL הבסיסית ומזהה המודל יציבים; אין עלויות נסתרות. עבור לקוחות ארגוניים, חוזים מותאמים אישית זמינים אך אינם חובה. תמיד עיין בדף התמחור העדכני ביותר באתר OrcaRouter, כיוון שהתעריפים עשויים להשתנות, אף על פי שנעשים עדכונים מהירים לקטלוג.
השתמש ב-API התואם ל-OpenAI עם כתובת בסיס https://api.orcarouter.ai/v1, מזהה מודל "qwen/qwen3.7-max-2026-05-20". האימות משתמש במפתח API שסופק בלוח הבקרה של OrcaRouter. דוגמה באמצעות Python: ```python import openai client = openai.OpenAI(api_key="your_key", base_url="https://api.orcarouter.ai/v1") response = client.chat.completions.create( model="qwen/qwen3.7-max-2026-05-20", messages=[{"role":"user","content":"Explain quantum computing in 50 words."}], max_tokens=100 ) print(response.choices[0].message.content) ``` ודא שהגדרת את הפרמטר `max_tokens` לאורך הפלט הרצוי, עד 64,000.
API של OrcaRouter תומך בפרמטרים סטנדרטיים של השלמת צ'אט של OpenAI: `model`, `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `n`, `stop`, `stream`, `presence_penalty`, `frequency_penalty`, `logit_bias`, ו-`user`. `temperature` שולט באקראיות (0–2, ברירת מחדל 1). `top_p` הוא דגימת גרעין (nucleus sampling). `stop` מגדיר רצפים שעוצרים את היצירה. `stream` מאפשר פלט טוקן אחר טוקן. `max_tokens` ניתן להגדרה עד 64,000. סך טוקני ההנחיה + הטוקנים שנוצרו לא יעלה על חלון ההקשר של 1,000,000. אם הסך הכולל יעלה על כך, ה-API יחזיר שגיאה. ניתן להתאים את השימוש בטוקנים על ידי קיצוץ היסטוריית ההודעות או שימוש בהנחיות קצרות יותר.
ההעברה פשוטה מכיוון ש-OrcaRouter משתמש ב-API תואם OpenAI. שנה את כתובת הבסיס בקוד הקיים שלך מהנקודת קצה הקודמת ל-https://api.orcarouter.ai/v1. עדכן את מזהה המודל ל-"qwen/qwen3.7-max-2026-05-20". החלף את מפתח ה-API שלך במפתח מ-OrcaRouter. אין צורך בשינויים בפורמט הבקשה; אותו מבנה הודעה, פרמטרים ולוגיקת סטרימינג עובדים. אם בעבר השתמשת במזהה מודל שונה עבור אותה נקודת ביקורת Qwen3.7 Max, התאם בהתאם. OrcaRouter מספקת גם מצב פרוקסי כדי להפנות בקשות ללא שינויי קוד; צור קשר עם התמיכה לפרטים. בצע כמה בדיקות באמצעות קריאות בודדות כדי לאמת התנהגות לפני מעבר תעבורת ייצור.
אימות מתבצע באמצעות מפתח API המועבר בכותרת HTTP Authorization: `Authorization: Bearer YOUR_API_KEY`. ניתן להשיג מפתח API מלוח המחוונים של OrcaRouter לאחר יצירת חשבון. יש לשמור את המפתח בסוד ואין לחשוף אותו בקוד צד-לקוח. OrcaRouter תומך במגבלות קצב ומעקב שימוש לכל מפתח. אם יש צורך בריבוי פעולות בו-זמנית גבוה יותר, בקש מפתח עם מגבלות מוגדלות. אין שלב אימות נוסף; המפתח לבדו מעניק גישה. לאבטחה, יש לסובב מפתחות באופן קבוע ולהשתמש במשתני סביבה לאחסונם. מפתחות אינם מקושרים למודל ספציפי; באמצעות אותו מפתח ניתן לגשת לכל מודל הזמין ב-OrcaRouter.
Qwen3.7 Max הוא הגדול ביותר במשפחת Qwen3.7, ומציע חלון הקשר הארוך ביותר (1M טוקנים) ומגבלת פלט הגבוהה ביותר (64k). דגמי Qwen3.7 הסטנדרטיים הם בדרך כלל בעלי חלונות הקשר קטנים יותר (לדוגמה, 128k או 32k) ומגבלות פלט נמוכות יותר (לעיתים קרובות 8k או 16k). גרסת ה-Max מותאמת למשימות בקנה מידה קיצוני. התמחור גבוה יותר מזה של דגמי Qwen קטנים יותר; לדוגמה, Qwen3.7-72B עשוי לעלות פחות לטוקן. הביצועים בנימוק ובקוד צפויים להיות דומים או מעט טובים יותר בשל הקנה מידה הגדול יותר, אם כי לא מסופקות השוואות ספציפיות. עבור רוב עומסי העבודה, הדגמים הקטנים יותר מציעים עלות-תועלת טובה יותר; Qwen3.7 Max שמור בצורה הטובה ביותר למשימות שבאמת דורשות את ההקשר והפלט העצומים שלו.
ל-Qwen3.7 Max יש חלון הקשר גדול יותר (1M טוקנים) מאשר ל-GPT-4 Turbo (128k) ול-Claude 3.5 (200k). מגבלת הפלט שלו של 64k טוקנים גם עולה על המודלים הללו (בדרך כלל 4k-8k). עם זאת, GPT-4 ו-Claude תומכים בקלט מולטימודלי (תמונות, מסמכים), בעוד ש-Qwen3.7 Max תומך בטקסט בלבד. תמחור: Qwen3.7 Max במחיר של $1.25/$3.75 למיליון טוקנים הוא בדרך כלל זול יותר מ-GPT-4 Turbo ($10/$30) ותחרותי עם Claude 3.5 Haiku ($0.25/$1.25), אם כי בעלות גבוהה יותר לטוקן עבור פלט. הבחירה תלויה בשאלה אם אתה זקוק ליכולות מולטימודליות או לאורך הקשר קיצוני. עבור משימות טקסט ארוך של מסמכים, Qwen3.7 Max עשוי להיות מתאים וחסכוני יותר מ-GPT-4 או Claude כאשר מתחשבים בצורך בפיצול המודלים הללו.
בחר ב-Qwen3.7 Max כאשר המשימה שלך דורשת עיבוד של יותר מ-200,000 טוקנים של קשר בהעברה אחת, או כאשר עליך ליצור פלטים ארוכים מ-10,000 טוקנים. זוהי גם בחירה טובה אם ברצונך להימנע מהמורכבות של פיצול מסמכים. עבור משימות בעלות צרכי קשר קטנים יותר, מודלים אחרים ב-OrcaRouter—כגון Qwen3.5-7B, Qwen3-72B או Llama 3.1-405B—מציעים זמן אחזור ועלות נמוכים יותר. התמחור ללא תוספת על OrcaRouter פירושו שתוכל להתנסות במספר מודלים מבלי לדאוג לתוספות תשלום מהפלטפורמה. אם אתה זקוק ליכולות מולטי-מודליות, שקול מודלים של Qwen-VL או GPT-4V. בצע תמיד אמות מידה על מקרה השימוש הספציפי שלך כדי למצוא את האיזון הטוב ביותר בין עלות לביצועים.
Qwen3.7 Max הוא מודל קנייני הנגיש דרך API. מודלים בקוד פתוח כמו Qwen2.5-72B או Llama 3.1 ניתנים לאירוח עצמי, מה שעשוי להפחית עלויות לכל טוקן בנפח גבוה. עם זאת, אירוח עצמי דורש חומרת GPU, תחזוקה ומומחיות בסקיילביליות. חלון ההקשר של 1M של Qwen3.7 Max גדול יותר מזה של רוב המודלים בקוד פתוח (בדרך כלל 128k או פחות) והפלט של 64k גם הוא גבוה ממה שמודלים פתוחים רבים תומכים. מודל ה-API גם נהנה מתשתית מנוהלת, עדכונים אוטומטיים וללא השקעה ראשונית. עבור צוותים ללא יכולות ML Ops נרחבות, המסלול דרך API עם Qwen3.7 Max מספק גישה מיידית ליכולות מתקדמות. עבור עומסי עבודה צפויים בנפח גבוה, אירוח עצמי של מודל קטן יותר עשוי להיות זול יותר, אבל אתה מאבד את יתרונות ההקשר הגדול.
תואם OpenAI — המשיכו להשתמש ב-SDK שכבר יש לכם
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.7-max-2026-05-20",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)| קלט / 1M טוקנים | $1.25 |
| פלט / 1M tokens | $3.75 |
| קריאת מטמון / 1M | $0.250 |
| כתיבה למטמון / 1M | $1.563 |
| מטבע | USD |
הערכה מבוססת מחיר מחירון
הערכה בלבד — ספירת הטוקנים בפועל תלויה בטוקנייזר של הספק.
GET /api/public/models/qwen/qwen3.7-max-2026-05-20פתיחה @misc{orcarouter_qwen3_7_max_2026_05_20,
title = {Qwen3.7 Max (2026-05-20) API},
author = {qwen},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.7-max-2026-05-20}
}qwen. (2026). Qwen3.7 Max (2026-05-20) API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.7-max-2026-05-20