Qwen 3.7-Maxとは何ですか？

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。実世界のソフトウェアエンジニアリング性能で最も知られており、SWE-bench Verifiedで80.4%を記録しています。

Qwen 3.7-Maxはオープンウェイトモデルとして利用可能ですか？

Qwen 3.7-Maxはプロプライエタリなクローズドウェイトモデルです。その重みは公開されておらず、Alibaba APIを通じてのみアクセス可能です。

Qwen 3.7-Maxのコンテキストウィンドウはどのくらいですか？

Qwen 3.7-Maxは100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、コードベース全体、長大な技術文書、長時間の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。

Qwen 3.7-Maxはどのようなベンチマークで評価されていますか？

Qwen 3.7-Maxは以下のベンチマークで評価されています：SWE-bench Verified（80.4%）、GPQA Diamond（92.4%）、MMLU-Pro（89.6%）、LiveCodeBench（91.6%）、Terminal-Bench（69.7%）、HLE（41.4%）、AA Intelligence Index（56.6 pts）。SRとタグ付けされたスコアはプロバイダーによる自己報告です。3PまたはAAとタグ付けされたスコアは第三者によって独立して検証されています。

Qwen 3.7-MaxはFlowHuntで利用可能ですか？

はい — Qwen 3.7-MaxはFlowHuntで直接利用可能です。追加設定なしで、AIエージェント、自動化ワークフロー、チャットボット、文書処理パイプラインの構築に使用できます。

Qwen 3.7-Maxは他のAIモデルと比較してどうですか？

Qwen 3.7-MaxをFlowHunt AIリーダーボードで追跡されている全24モデルと、ソート可能なベンチマークテーブルを使って比較できます。このページのベンチマークランキングセクションでは、Qwen 3.7-Maxが評価された各ベンチマークでの順位を示しています。

Alibaba

Qwen 3.7-Max

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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。

FlowHunt AIリーダーボードでは、8つのベンチマークで評価された24の追跡モデルの1つです。注目スコア：MMLU-Proで89.6%（8モデル中1位）、LiveCodeBenchで91.6%（5モデル中2位）、HLEで41.4%（6モデル中2位）。

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。ローンチ時点で、Qwen 3.7-MaxはGPQA Diamondで92.4%（世界第3位）、LiveCodeBenchで91.6%、SWE-bench Proで60.6%を記録し、同ベンチマークで最高のオープンAPIスコアを達成しました。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。

注記：GPQA Diamondリーダー（92.4%）。SWE-Proリーダー（60.6%）。AA Index 56.6。

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リリース日: 2026年5月
コンテキスト: 100万トークン
重み: クローズド
ティア: フロンティア
プロバイダー: Alibaba

Qwen 3.7-Max Benchmark Rankings

Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.

Benchmark	Score	Rank	Source	What it measures
SWE-bench Verified	80.4%	7 of 13	SR	Real GitHub issue resolution (500 verified issues)
SWE-bench Pro	60.6%	4 of 9	SR	Multi-language, standardised scaffold
GPQA Diamond	92.4%	4 of 14	SR	Graduate-level Google-proof science Q&A
MMLU-Pro	89.6%	1 of 8	SR	Hard knowledge reasoning, 12K questions
LiveCodeBench	91.6%	2 of 5	SR	Competitive programming, continuously updated
Terminal-Bench	69.7%	3 of 8	SR	Agentic Linux terminal task completion
HLE	41.4%	2 of 6	SR	Humanity's Last Exam (50+ STEM disciplines)
AA Intelligence Index	56.6 pts	4 of 9	AA	Artificial Analysis composite score (independent)

Detailed Benchmark Scores

SWE-V SR

80.4%

Real GitHub issue resolution (500 verified issues)

SWE-Pro SR

60.6%

Multi-language, standardised scaffold

GPQA ◇ SR

92.4%

Graduate-level Google-proof science Q&A

MMLU-P SR

89.6%

Hard knowledge reasoning, 12K questions

LiveCode SR

91.6%

Competitive programming, continuously updated

Terminal SR

69.7%

Agentic Linux terminal task completion

HLE SR

41.4%

Humanity's Last Exam (50+ STEM disciplines)

AA Idx AA

56.6 pts

Artificial Analysis composite score (independent)

Qwen 3.7-Max vs. Frontier Peers

Head-to-head benchmark comparison with other Frontier-tier models. Higher is better for all metrics.

Benchmark	Qwen 3.7-Max	Claude Opus 4.8	Claude Opus 4.7
SWE-V	80.4%	88.6%	87.6%
SWE-Pro	60.6%	69.2%	64.3%
GPQA ◇	92.4%	93.6%	94.2%
MMLU-P	89.6%	—	—
LiveCode	91.6%	—	—
Terminal	69.7%	74.6%	66.1%
HLE	41.4%	—	—
AA Idx	56.6 pts	61.4 pts	57.3 pts

About Alibaba

Alibaba Founded 1999 · Hangzhou, China

Website →

Alibaba Groupは、1999年にJack Ma氏によって設立され、本社を杭州に置く中国最大かつ最も多様なテクノロジーコングロマリットの一つです。AlibabaはDAMOアカデミーおよびTongyi Labを通じて、Qwen（通義千問）ファミリーを擁する大規模言語モデル開発の主要勢力となっています。2026年半ばにリリースされたQwen 3.7世代は、Alibabaの国内導入から国際ベンチマークでの競争力への移行を示し、Qwen 3.7-MaxはGPQA Diamondで92.4%、LiveCodeBenchで91.6%を記録しました。AlibabaのAI戦略は、米国のAPI専用モデルへの対抗手段としてのオープンウェイト公開、クラウドおよびEコマース事業全体への生成AIの統合、そしてAlibaba Cloud部門全体へのAIインフラへの巨額投資によって定義されています。

ユースケース

Qwen 3.7-Maxの活用シーン

ソフトウェアエンジニアリング: Qwen 3.7-MaxはSWE-bench Verifiedで80%を記録 — ここで追跡されている13モデル中7位。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: GPQA Diamondで92%（14モデル中4位）を記録したQwen 3.7-Maxは、大学院レベルの生物学、化学、物理学の質問において、人間の博士号専門家ベースライン（約65%）を上回ります。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。
エージェント的CLI自動化: Qwen 3.7-MaxはTerminal-Benchで69%（8モデル中3位）を達成し、一般的なシェルスクリプト、コマンドラインワークフロー、エージェントパイプライン内の軽量システム管理タスクに適しています。
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: Qwen 3.7-MaxはLiveCodeBenchで91%（5モデル中2位）を記録。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。

Strengths & Limitations

Strengths

強力なソフトウェアエンジニアリング — SWE-bench Verified 80%
大学院レベルの科学推論 — GPQA Diamond 92%
競技プログラミング — LiveCodeBench 91%
複合知能 — AA Intelligence Index 56 pts（独立評価）
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）

Limitations

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

さらに比較

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全24モデルを11のベンチマークで比較 — ソート可能、出典付き、2026年6月更新。

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よくある質問

: 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。実世界のソフトウェアエンジニアリング性能で最も知られており、SWE-bench Verifiedで80.4%を記録しています。
: Qwen 3.7-Maxはプロプライエタリなクローズドウェイトモデルです。その重みは公開されておらず、Alibaba APIを通じてのみアクセス可能です。
: Qwen 3.7-Maxは100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、コードベース全体、長大な技術文書、長時間の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。
: Qwen 3.7-Maxは以下のベンチマークで評価されています：SWE-bench Verified（80.4%）、GPQA Diamond（92.4%）、MMLU-Pro（89.6%）、LiveCodeBench（91.6%）、Terminal-Bench（69.7%）、HLE（41.4%）、AA Intelligence Index（56.6 pts）。SRとタグ付けされたスコアはプロバイダーによる自己報告です。3PまたはAAとタグ付けされたスコアは第三者によって独立して検証されています。
: はい — Qwen 3.7-MaxはFlowHuntで直接利用可能です。追加設定なしで、AIエージェント、自動化ワークフロー、チャットボット、文書処理パイプラインの構築に使用できます。
: Qwen 3.7-MaxをFlowHunt AIリーダーボードで追跡されている全24モデルと、ソート可能なベンチマークテーブルを使って比較できます。このページのベンチマークランキングセクションでは、Qwen 3.7-Maxが評価された各ベンチマークでの順位を示しています。