Qwen3.7-Max (2026-05-20 snapshot) — Określony punkt kontrolny flagowego własnościowego modelu epoki agentów Alibaby, przypięty w celu zapewnienia powtarzalnych obciążeń produkcyjnych. Natywne okno kontekstu 1M tokenów, z rozszerzonym trybem myślenia (i preserve_thinking między rundami) dostrojonym do zadań agentowych. Wyniki na poziomie granicznym w kodowaniu (SWE-Verified, SWE-Pro, Terminal-Bench), rozumowaniu (GPQA Diamond, HMMT, IMO), użyciu narzędzi (BFCL, MCP-Mark, MCP-Atlas) i wielojęzycznych benchmarkach (WMT24++ w 55 językach). Zaprojektowany do długoterminowego autonomicznego wykonywania i spójnego zachowania w różnych szkieletach agentów, w tym Claude Code, OpenClaw i Qwen Code. Użyj tej przypiętej wersji, gdy potrzebujesz stabilnego zachowania między wydaniami; użyj qwen/qwen3.7-max dla ruchomego aliasu.
Qwen3.7 Max to duży model językowy z serii Qwen firmy Alibaba, a konkretnie punkt kontrolny wydany 20 maja 2026 roku. Jest to transformator tylko z dekoderem, zoptymalizowany do wejścia tekstowego i…
Qwen3.7 Max doskonale radzi sobie z generowaniem tekstu, rozumowaniem, streszczaniem, odpowiadaniem na pytania i generowaniem kodu. Jego duże okno kontekstowe umożliwia wykonywanie zadań takich jak czytanie całej książki, a następnie odpowiadanie na szczegółowe pytania na jej temat lub analizowanie całego repozytorium kodu w celu identyfikacji błędów. Model może podążać za złożonymi, wieloetapowymi instrukcjami osadzonymi w systemowym prompcie, który obejmuje tysiące tokenów. Obsługuje standardowe parametry generowania, takie jak temperatura, top_p, max_tokens i sekwencje zatrzymania, przez zgodny z OpenAI interfejs API. Ponieważ jest wyłącznie tekstowy, nie może wykonywać rozpoznawania obrazów, transkrypcji audio ani innych zadań multimodalnych. Do zadań tekstowych wymagających bardzo długiego kontekstu lub wyniku, Qwen3.7 Max jest mocnym wyborem.
Najlepsze przypadki użycia modelu koncentrują się na zadaniach wymagających długiego kontekstu i dużej ilości danych wyjściowych. Przykłady obejmują: podsumowanie 500-stronicowej umowy prawnej w jednym przebiegu; wygenerowanie 50 000-słownego podręcznika technicznego z krótkiego konspektu; przeprowadzenie dogłębnej weryfikacji faktów na dużym zbiorze prac badawczych; oraz generowanie danych syntetycznych do trenowania innych modeli, gdzie wymagane są długie sekwencje. Deweloperzy pracujący z bazami kodu mogą poprosić model o refaktoryzację całych plików lub napisanie testów jednostkowych obejmujących wiele funkcji. Model nadaje się również do agentów konwersacyjnych, którzy muszą utrzymywać kontekst w bardzo długich dialogach, należy jednak pamiętać, że moc wyjściowa jest ograniczona do 64 000 tokenów. W przypadku zadań z krótkim kontekstem mniejsze modele na OrcaRouter mogą oferować lepsze opóźnienia i efektywność kosztową.
Choć Qwen3.7 Max oferuje ekstremalnie długie okna kontekstu i długości wyjściowe, jego cena za token jest wyższa niż w przypadku wielu mniejszych modeli. Jeśli Twoje zadania wymagają okien kontekstu poniżej 32 000 tokenów i wyjść poniżej 4 000 tokenów, rozważ użycie tańszego modelu, takiego jak Qwen3.5-7B lub innych kompaktowych LLM dostępnych na OrcaRouter. Dodatkowo, jeśli nie potrzebujesz możliwości rozumowania dużego modelu, mniejszy model może być wystarczający. W zastosowaniach, gdzie kluczowe jest niskie opóźnienie, mniejsze modele zapewniają również szybsze czasy odpowiedzi. Zawsze oceniaj typowy rozmiar i złożoność swoich zapytań; używanie dużego modelu do prostych zadań generuje niepotrzebne koszty. Strona z cennikiem OrcaRouter zawiera listę wszystkich dostępnych modeli, co ułatwia porównanie.
Tak, Qwen3.7 Max obsługuje odpowiedzi strumieniowe przez API zgodne z OpenAI. Możesz ustawić parametr `stream` na `true`, aby otrzymywać tokeny przyrostowo, co poprawia wrażenia użytkownika przy długich generacjach. Model dobrze współpracuje również z endpointem Chat Completions, akceptując wiadomości w standardowym formacie (role: system, user, assistant). Obsługiwane są rozmowy wieloobrotowe w ramach limitu okna kontekstowego. Ponieważ model jest wyłącznie tekstowy, wszystkie wiadomości muszą zawierać treść tekstową. Duże okno kontekstowe umożliwia bardzo długie historie czatów, co czyni go odpowiednim do rozszerzonych sesji interaktywnych. Strumieniowanie jest zalecane dla wyników dłuższych niż kilka tysięcy tokenów, aby uniknąć przekroczenia limitu czasu.
Konkretne wyniki benchmarków dla tego konkretnego punktu kontrolnego (2026-05-20) nie są podane w tym wpisie katalogowym. Seria Qwen historycznie osiągała konkurencyjne wyniki w benchmarkach dotyczących rozumowania, kodowania i rozumienia języka. Zalecamy ocenę modelu na własnych reprezentatywnych zadaniach, aby ocenić jego wydajność. OrcaRouter udostępnia środowisko testowe, w którym możesz przetestować model za pomocą swoich promptów bez ponoszenia opłat poza użyciem tokenów. Duże okno kontekstu modelu może poprawić wydajność w zadaniach wymagających zależności długodystansowych, ale bez opublikowanych liczb użytkownicy powinni przeprowadzić własną walidację. Benchmarki takie jak MMLU, HumanEval czy GSM8K są powszechnie używane do porównań, ale nie są tutaj cytowane.
Opóźnienie zależy od całkowitej liczby tokenów wejściowych i wyjściowych oraz obciążenia serwera w momencie żądania. Ponieważ Qwen3.7 Max obsługuje do 1 000 000 tokenów w kontekście, żądania z bardzo dużymi danymi wejściowymi mogą wymagać dłuższego przetwarzania ze względu na obliczenia uwagi. Typowy czas do pierwszego tokena dla danych wejściowych o umiarkowanej długości (np. 10 000 tokenów) wynosi kilkadziesiąt sekund, ale dokładne liczby nie są publicznie dostępne. Strumieniowanie może zmniejszyć postrzegane opóźnienie, zwracając tokeny w miarę ich generowania. Aby uzyskać optymalną wydajność, w miarę możliwości utrzymuj zwięzłe podpowiedzi wejściowe. Infrastruktura OrcaRouter jest zoptymalizowana pod kątem minimalizacji narzutu; skontaktuj się z pomocą techniczną, jeśli potrzebujesz gwarancji opóźnienia dla przypadków użycia produkcyjnego.
Główną zaletą jest okno kontekstowe o wielkości 1 000 000 tokenów, które umożliwia przetwarzanie bardzo długich dokumentów w jednym żądaniu. Limit 64 000 tokenów na odpowiedź również należy do najwyższych dostępnych. Model oparty jest na architekturze Qwen firmy Alibaba, która wykazała się wysoką wydajnością w zadaniach związanych z rozumowaniem, kodowaniem i ogólną wiedzą. Cenowanie z zerową marżą przez OrcaRouter oznacza, że płacisz tylko stawkę dostawcy, bez dodatkowych opłat. W przypadku przepływów pracy wymagających zachowania spójności w bardzo długich sekwencjach – takich jak analiza na poziomie książek czy masowe generowanie kodu – model ten jest wiodącą opcją. Jego skupienie wyłącznie na tekście pomaga utrzymać koszty niższe niż w przypadku modeli multimodalnych o podobnych rozmiarach kontekstu.
Model jest wyłącznie tekstowy; nie może przetwarzać obrazów, dźwięku ani wideo. Cennik, choć konkurencyjny w swojej klasie, jest wyższy niż w przypadku mniejszych modeli: $1,25/1M wejścia i $3,75/1M wyjścia. W przypadku zadań z krótkim kontekstem tańsze modele będą bardziej opłacalne. Model nie posiada żadnych możliwości multimodalnych, więc aplikacje wymagające widzenia lub mowy muszą korzystać z innych modeli. Wyniki benchmarków nie są tutaj podane, dlatego nie można polegać na rankingach stron trzecich; należy przetestować model samodzielnie. Model jest punktem kontrolnym z maja 2026 roku; wiedza może być nieaktualna w przypadku bardzo niedawnych wydarzeń. Wreszcie, duże okno kontekstowe może zwiększyć opóźnienie i koszt obliczeniowy, zwłaszcza jeśli dane wejściowe są blisko limitu 1M.
Cennik jest prosty: 1,25 USD za 1 000 000 tokenów wejściowych i 3,75 USD za 1 000 000 tokenów wyjściowych. Są to ceny samego dostawcy; OrcaRouter nie dodaje żadnej marży. Nie ma miesięcznych opłat abonamentowych ani minimalnych zobowiązań. Opłaty naliczane są na podstawie rzeczywistego zużycia tokenów, mierzonego przez tokenizer modelu. Tokeny wejściowe obejmują wiadomość systemową, wiadomości użytkownika oraz całą historię rozmowy. Tokeny wyjściowe obejmują tylko wygenerowany tekst. Duże okno kontekstu oznacza, że nawet pojedyncze żądanie może zużyć znaczną liczbę tokenów. Na przykład żądanie z 500 000 tokenów wejściowych i 10 000 tokenów wyjściowych kosztuje (500k * 1,25 USD + 10k * 3,75 USD) / 1 mln = 0,625 USD + 0,0375 USD = 0,6625 USD.
Głównym kompromisem jest koszt w porównaniu z możliwościami. Podczas gdy Qwen3.7 Max oferuje najlepszą w swojej klasie długość kontekstu i wyjścia, jest droższy od mniejszych modeli z krótszymi oknami. Jeśli Twoje typowe zapytania wykorzystują mniej niż 100 000 tokenów kontekstu i mniej niż 10 000 tokenów wyjścia, możesz zapłacić mniej, używając modelu takiego jak Qwen3.5-14B lub Qwen3-72B, jeśli są dostępne. Jednak jeśli musisz uniknąć dzielenia długich dokumentów na fragmenty, koszt przetworzenia całego dokumentu w jednym wywołaniu może być uzasadniony większą dokładnością i prostotą. Cennik z zerową marżą oznacza, że nie płacisz dodatkowo za warstwę API; płacisz tylko stawkę dostawcy. Nie podano szczegółów dotyczących buforowania—skontaktuj się z pomocą techniczną OrcaRouter, aby uzyskać aktualne opcje buforowania, które mogą obniżyć koszt powtarzających się zapytań.
Aby oszacować koszty, oblicz średnią liczbę tokenów wejściowych i wyjściowych na żądanie. Użyj wzoru: koszt = (tokeny_wejściowe * 1,25 + tokeny_wyjściowe * 3,75) / 1 000 000. Na przykład żądanie z 200 000 tokenów wejściowych i 5 000 tokenów wyjściowych kosztuje (200k * 1,25 + 5k * 3,75)/1M = 0,25 $ + 0,01875 $ = 0,26875 $. W przypadku przetwarzania wsadowego pomnóż przez liczbę żądań. Pulpit nawigacyjny użycia OrcaRouter zapewnia bieżące liczby tokenów i podział kosztów. Ponieważ nie ma marży, koszt, który widzisz, jest kosztem dostawcy. Możesz ustawić limit budżetu w ustawieniach klucza API, aby uniknąć nieoczekiwanych opłat. W przypadku produkcji o dużej skali rozważ negocjowanie rabatu wolumenowego bezpośrednio z dostawcą (nie przez OrcaRouter).
Nie. OrcaRouter nie pobiera opłat platformowych, nie stosuje marży, nie wymaga opłat miesięcznych ani minimalnych zobowiązań. Płacisz tylko za tokeny, których używasz, według stawek publikowanych przez dostawcę. Nie ma opłat za nieudane żądania ani przekroczenia czasu (choć tokeny zużyte przed przekroczeniem czasu mogą być nadal naliczane). Uwierzytelnianie odbywa się za pomocą klucza API, który można utworzyć bezpłatnie. Możesz natychmiast zacząć korzystać z Qwen3.7 Max, dodając środki do swojego konta OrcaRouter. Podstawowy URL i identyfikator modelu są stabilne; nie istnieją żadne ukryte koszty. Dla klientów korporacyjnych dostępne są niestandardowe umowy, ale nie są one wymagane. Zawsze sprawdzaj najnowszą stronę z cennikiem na stronie OrcaRouter, ponieważ stawki mogą się zmieniać, choć katalog jest na bieżąco aktualizowany.
Użyj API kompatybilnego z OpenAI z bazowym URL https://api.orcarouter.ai/v1, identyfikatorem modelu "qwen/qwen3.7-max-2026-05-20". Uwierzytelnianie używa klucza API dostarczonego w panelu OrcaRouter. Przykład w Pythonie: ```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) ``` Upewnij się, że ustawisz parametr `max_tokens` na pożądaną długość wyjścia, maksymalnie 64,000.
API OrcaRouter obsługuje standardowe parametry wywołania czatu OpenAI: `model`, `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `n`, `stop`, `stream`, `presence_penalty`, `frequency_penalty`, `logit_bias` i `user`. Parametr `temperature` kontroluje losowość (0–2, domyślnie 1). `top_p` to próbkowanie rdzeniowe. `stop` definiuje sekwencje zatrzymujące generowanie. `stream` umożliwia strumieniowe wyprowadzanie token po tokenie. `max_tokens` można ustawić do 64 000. Łączna liczba tokenów (monitu i wygenerowanych) nie może przekroczyć okna kontekstu wynoszącego 1 000 000. Jeśli suma je przekroczy, API zwróci błąd. Możesz dostosować użycie tokenów, skracając historię wiadomości lub stosując krótsze monity.
Migracja jest prosta, ponieważ OrcaRouter korzysta z API kompatybilnego z OpenAI. Zmień bazowy URL w swoim istniejącym kodzie z poprzedniego endpointu na https://api.orcarouter.ai/v1. Zaktualizuj identyfikator modelu na "qwen/qwen3.7-max-2026-05-20". Zastąp swój klucz API kluczem z OrcaRouter. Nie są wymagane zmiany w formacie żądania; ta sama struktura wiadomości, parametry i logika strumieniowania działają. Jeśli wcześniej używałeś innego identyfikatora modelu dla tego samego checkpointu Qwen3.7 Max, dostosuj go odpowiednio. OrcaRouter oferuje również tryb proxy, który pozwala przekierowywać żądania bez zmian w kodzie; skontaktuj się z pomocą techniczną, aby uzyskać szczegóły. Przetestuj kilkoma wywołaniami, aby zweryfikować działanie przed przełączeniem ruchu produkcyjnego.
Uwierzytelnianie odbywa się za pomocą klucza API przekazanego w nagłówku autoryzacji HTTP: `Authorization: Bearer YOUR_API_KEY`. Klucz API można uzyskać z panelu OrcaRouter po utworzeniu konta. Klucz musi pozostać tajny i nie powinien być ujawniany w kodzie po stronie klienta. OrcaRouter obsługuje limity szybkości i śledzenie użycia dla poszczególnych kluczy. Jeśli potrzebujesz większej współbieżności, poproś o klucz z podwyższonymi limitami. Nie ma dodatkowego etapu uwierzytelniania; sam klucz udziela dostępu. Dla bezpieczeństwa regularnie zmieniaj klucze i używaj zmiennych środowiskowych do ich przechowywania. Klucze nie są przypisane do konkretnego modelu; używając tego samego klucza możesz uzyskać dostęp do dowolnego modelu dostępnego w OrcaRouter.
Qwen3.7 Max to największy model w rodzinie Qwen3.7, oferujący najdłuższe okno kontekstowe (1 mln tokenów) i najwyższy limit danych wyjściowych (64k). Standardowe modele Qwen3.7 mają zazwyczaj mniejsze okna kontekstowe (np. 128k lub 32k) i niższe limity danych wyjściowych (często 8k lub 16k). Wariant Max jest zoptymalizowany do zadań na ekstremalną skalę. Ceny są wyższe niż w przypadku mniejszych modeli Qwen; na przykład Qwen3.7-72B może kosztować mniej za token. Oczekuje się, że wydajność w zakresie rozumowania i kodowania będzie podobna lub nieco lepsza ze względu na większą skalę, choć nie podano konkretnych porównań. W przypadku większości obciążeń roboczych mniejsze modele oferują lepszą efektywność kosztową; Qwen3.7 Max najlepiej zarezerwować do zadań, które naprawdę wymagają jego ogromnego kontekstu i możliwości wyjściowych.
Qwen3.7 Max ma większe okno kontekstowe (1 mln tokenów) niż GPT-4 Turbo (128 tys.) i Claude 3.5 (200 tys.). Jego limit wyjściowy wynoszący 64 tys. tokenów również przewyższa te modele (zwykle 4–8 tys.). Jednak GPT-4 i Claude obsługują wejścia multimodalne (obrazy, dokumenty), podczas gdy Qwen3.7 Max jest modelem wyłącznie tekstowym. Cennik: Qwen3.7 Max kosztuje 1,25 USD / 3,75 USD za 1 mln tokenów, co jest generalnie tańsze niż GPT-4 Turbo (10 USD / 30 USD) i konkurencyjne wobec Claude 3.5 Haiku (0,25 USD / 1,25 USD), choć z wyższym kosztem na token wyjściowy. Wybór zależy od tego, czy potrzebujesz możliwości multimodalnych, czy ekstremalnej długości kontekstu. W przypadku zadań czysto tekstowych na długich dokumentach Qwen3.7 Max może być bardziej odpowiedni i opłacalny niż GPT-4 lub Claude, biorąc pod uwagę konieczność dzielenia tych modeli na fragmenty.
Wybierz Qwen3.7 Max, gdy Twoje zadanie wymaga przetworzenia więcej niż 200 000 tokenów kontekstu w jednym przejściu lub gdy potrzebujesz wygenerować wyniki dłuższe niż 10 000 tokenów. Jest to również dobry wybór, jeśli chcesz uniknąć złożoności dzielenia dokumentów na fragmenty. W przypadku zadań o mniejszych wymaganiach dotyczących kontekstu inne modele na OrcaRouter, takie jak Qwen3.5-7B, Qwen3-72B lub Llama 3.1-405B, oferują niższe opóźnienia i koszty. Zerowa marża na OrcaRouter oznacza, że możesz eksperymentować z wieloma modelami bez martwienia się o dodatkowe opłaty platformy. Jeśli potrzebujesz możliwości multimodalnych, rozważ modele Qwen-VL lub GPT-4V. Zawsze testuj swoje konkretne zastosowanie, aby znaleźć najlepszy balans między kosztem a wydajnością.
Qwen3.7 Max to model o zamkniętym kodzie, dostępny przez API. Modele open-source, takie jak Qwen2.5-72B czy Llama 3.1, mogą być hostowane samodzielnie, co przy dużej skali może obniżyć koszty za token. Samodzielne hostowanie wymaga jednak sprzętu GPU, konserwacji i wiedzy z zakresu skalowania. Okno kontekstu Qwen3.7 Max wynoszące 1M jest większe niż w większości modeli open-source (zazwyczaj 128k lub mniej), a jego 64k wyjścia również przewyższa to, co obsługuje wiele otwartych modeli. Model API korzysta ponadto z zarządzanej infrastruktury, automatycznych aktualizacji i braku inwestycji początkowej. Dla zespołów bez zaawansowanych umiejętności MLOps, ścieżka przez API z Qwen3.7 Max zapewnia natychmiastowy dostęp do najnowocześniejszych możliwości. W przypadku przewidywalnych obciążeń o dużej skali, samodzielne hostowanie mniejszego modelu może być tańsze, ale traci się wtedy zalety dużego kontekstu.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim SDK
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)| Wejście / 1M tokenów | $1.25 |
| Wyjście / 1M tokenów | $3.75 |
| Odczyt cache / 1M | $0.250 |
| Zapis cache / 1M | $1.563 |
| Waluta | USD |
Szacunek na podstawie cennika
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
GET /api/public/models/qwen/qwen3.7-max-2026-05-20Otwórz @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