Alibaba Frontier FlowHuntで利用可能

Qwen 3.7-Max

Qwen 3.7-Maxは、Alibabaが開発し2026年5月にリリースされたトップティアのフロンティアAIモデルです。これはプロプライエタリなクローズドウェイトモデルであり、Alibaba APIを通じて利用可能です。100万トークンのコンテキストウィンドウは、コードベース全体、長大な技術文書、または拡張されたエージェントセッションを切り詰めることなく保持できる十分な大きさです。

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Qwen 3.7-Maxは2026年5月20日に、AlibabaのQwen 3世代のトップモデルとしてリリースされ、Alibabaが「思考モード」と呼ぶ機能 — クエリごとに切り替え可能な拡張連鎖思考(chain-of-thought)推論能力 — を導入しました。思考モードでは、モデルは最終回答を生成する前に内部検討ステップを実行し、多段階推論タスクのパフォーマンスを大幅に向上させます。100万のコンテキストウィンドウと競争力のあるAPI価格設定を組み合わせ、コスト意識の高いエンタープライズチームにとって主要なフロンティア層の代替手段として確立されました。

ベンチマーク

各スコアは1回だけ表示され、追跡対象モデルの中での順位と測定者が併記されます。

同じ尺度でFrontierの同クラスモデルと比較
  • Qwen 3.7-Maxこのモデル
  • GPT-6.1 Solこのモデルは3件中0件で首位
  • Claude Opus 5.5このモデルは4件中0件で首位
検証済み 独立した評価機関、ランキングに反映 自己報告 Alibabaが公表、表示のみでランキング対象外
総合

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

出典 ↗

Qwen 3.7-Max 29.5 GPT-6.1 Sol 51.8 Claude Opus 5.5 57.6
#3045中 検証済み
コーディング

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

Qwen 3.7-Max 60.6% GPT-6.1 Sol スコアなし Claude Opus 5.5 89.9%
ランキング対象外 自己報告

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

出典 ↗その他: 自己報告 80.4%

Qwen 3.7-Max 68.8% GPT-6.1 Sol スコアなし Claude Opus 5.5 スコアなし
#2022中 検証済み
エージェント

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

出典 ↗

Qwen 3.7-Max 1.5% GPT-6.1 Sol 56.1% Claude Opus 5.5 59.6%
#2936中 検証済み
推論

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

出典 ↗

Qwen 3.7-Max 40.5% GPT-6.1 Sol 52.9% Claude Opus 5.5 61.4%
#2344中 検証済み

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

出典 ↗その他: 自己報告 92.4%

Qwen 3.7-Max 92.3% GPT-6.1 Sol スコアなし Claude Opus 5.5 スコアなし
#1437中 検証済み

Qwen 3.7-Maxの活用シーン

ソフトウェアエンジニアリング

実際のGitHub issueを解決し、複数言語にわたるプロダクション品質のコードを記述し、多段階のエージェント的コーディングワークフローを処理します — AI支援によるソフトウェア開発チームにとって強力な選択肢です。

科学・技術的推論

科学的文献の統合、仮説評価、医療・法律Q&A、深いドメイン知識が求められる多分野の研究タスクに活用できます。

長文書・コードベース分析

100万トークンのコンテキストウィンドウにより、Qwen 3.7-Maxはソフトウェアリポジトリ全体、長期契約書、書籍規模の調査レポート、広範な会話履歴を単一のプロンプトで取り込むことができます — チャンク分割ヒューリスティックやRAGパイプラインなしで、深い文書Q&A、ファイル横断的なコードベース推論、包括的な要約を実現します。

競技プログラミング

これは新しい競技プログラミング問題で継続的に更新される、汚染耐性のあるベンチマークです。このレベルでは、高度なデータ構造、グラフアルゴリズム、面接レベルの課題を高い信頼性で処理します。

強みと制約

強み

  • 強力なソフトウェアエンジニアリング
  • 大学院レベルの科学推論
  • 競技プログラミング
  • 複合知能
  • 非常に長い文書と大規模コードベース(100万コンテキスト)

制約

  • クローズドウェイト — セルフホスティングやプライベートデータでのファインチューニングは不可

FlowHuntで使う

Qwen 3.7-Maxを、独自のツールやナレッジソースと並べて、あらゆるフローで利用できます。

  1. 1フローを開くか、テンプレートから作成します
  2. 2AI AgentまたはGeneratorコンポーネントを追加します
  3. 3モデルセレクターでQwen 3.7-Maxを選びます

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qwenlm.github.io ↗

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よくある質問

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