Alibaba Frontier Tilgjengelig i FlowHunt

Qwen 3.7-Max

Qwen 3.7-Max er en topprangert frontier-AI-modell, utviklet av Alibaba og lansert i mai 2026. Det er en proprietær modell med lukkede vekter, tilgjengelig via Alibabas API. Kontekstvinduet på 1M tokens er stort nok til å romme hele kodebaser, lange tekniske dokumenter eller utvidede agentiske økter uten avkorting.

Les mer
Qwen 3.7-Max ble lansert 20. mai 2026 som toppmodellen i Alibabas Qwen 3-generasjon, og introduserte det Alibaba kalte en «tenkemodus» — en utvidet kjede-av-tankegang-resonneringsevne som kan slås av og på per spørring. I tenkemodus kjører modellen et internt overveielsessteg før den produserer sitt endelige svar, noe som forbedrer ytelsen betydelig på flertrinns resonneringsoppgaver. Kombinert med et 1M kontekstvindu og konkurransedyktig API-prising, etablerte den seg som det fremste Frontier-nivå-alternativet for kostnadsbevisste bedriftsteam.
Prøv i FlowHunt Tilbake til AI Leaderboard

Referanseprøver

Hvert resultat vises én gang, med rangering blant sporede modeller og hvem som målte det.

Sammenlignet med Frontier-modeller på samme skala
  • Qwen 3.7-Maxdenne modellen
  • GPT-6.1 Soldenne modellen leder på 0 av 3
  • Claude Opus 5.5denne modellen leder på 0 av 4
Verifisert uavhengig evaluator, teller med i rangeringen Selvrapportert publisert av Alibaba, vises men rangeres ikke
Samlet

AA Intelligence Index

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

Kilde ↗

Qwen 3.7-Max 29,5 GPT-6.1 Sol 51,8 Claude Opus 5.5 57,6
#30av 45 Verifisert
Koding

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

Qwen 3.7-Max 60,6% GPT-6.1 Sol Ingen score Claude Opus 5.5 89,9%
Ikke rangert Selvrapportert

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Kilde ↗Også: Selvrapportert 80,4%

Qwen 3.7-Max 68,8% GPT-6.1 Sol Ingen score Claude Opus 5.5 Ingen score
#20av 22 Verifisert
Agenter

Terminal-Bench 4.0

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

Kilde ↗

Qwen 3.7-Max 1,5% GPT-6.1 Sol 56,1% Claude Opus 5.5 59,6%
#29av 36 Verifisert
Resonnering

Humanity's Last Exam

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

Kilde ↗

Qwen 3.7-Max 40,5% GPT-6.1 Sol 52,9% Claude Opus 5.5 61,4%
#23av 44 Verifisert

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Kilde ↗Også: Selvrapportert 92,4%

Qwen 3.7-Max 92,3% GPT-6.1 Sol Ingen score Claude Opus 5.5 Ingen score
#14av 37 Verifisert

Hva du bør bruke Qwen 3.7-Max til

Programvareutvikling

Den løser ekte GitHub-problemer, skriver produksjonsklar kode på tvers av flere språk, og håndterer flertrinns agentiske kodearbeidsflyter — et sterkt valg for AI-assisterte programvareutviklingsteam.

Vitenskapelig & Teknisk Resonnering

Bruk den til syntese av vitenskapelig litteratur, hypoteseevaluering, medisinsk og juridisk spørsmål og svar, og flerfaglige forskningsoppgaver hvor dyp domenekunnskap er viktig.

Langdokument- & Kodebaseanalyse

Med et kontekstvindu på 1M tokens kan Qwen 3.7-Max innta hele programvarerepositorier, lange juridiske kontrakter, boklange forskningsrapporter eller omfattende samtalelogger i én enkelt forespørsel — noe som muliggjør dyp dokument-Q&A, kodebase-resonnering på tvers av filer og omfattende oppsummering uten oppdelingsheuristikker eller RAG-pipelines.

Konkurranseprogrammering

På dette nivået håndterer den avanserte datastrukturer, grafalgoritmer og intervjunivå-utfordringer med høy pålitelighet.

Styrker og begrensninger

Styrker

  • Sterk programvareutvikling
  • Avansert vitenskapelig resonnering
  • Konkurranseprogrammering
  • Sammensatt intelligens
  • Svært lange dokumenter og store kodebaser (1M kontekst)

Begrensninger

  • Lukkede vekter — kan ikke selvhostes eller finjusteres på private data

Bruk den i FlowHunt

Bruk Qwen 3.7-Max i alle flyter, ved siden av dine egne verktøy og kunnskapskilder.

  1. 1Åpne en flyt, eller lag en fra en mal
  2. 2Legg til en AI Agent- eller Generator-komponent
  3. 3Velg Qwen 3.7-Max i modellvelgeren

Relaterte AI-modeller

Om Alibaba Hangzhou, China · Grunnlagt 1999 · qwenlm.github.io

Alibaba Group er et av Kinas største og mest mangfoldige teknologikonglomerater, grunnlagt i 1999 av Jack Ma med hovedkontor i Hangzhou. Gjennom DAMO Academy og Tongyi Lab har Alibaba blitt en betydelig kraft innen utvikling av store språkmodeller med Qwen-familien (Tongyi Qianwen). Qwen 3.7-generasjonen, lansert midt i 2026, markerte Alibabas overgang fra innenlandske utrullinger til internasjonal benchmark-konkurranseevne, og i 2026 fulgte Qwen 3.8-generasjonen. Alibabas KI-strategi er definert av utgivelse av åpne vektmodeller som en motvekt til amerikanske API-only-modeller, integrering av generativ KI på tvers av deres sky- og e-handelsvirksomheter, og tung investering i KI-infrastruktur i Alibaba Cloud-divisjonen.

qwenlm.github.io ↗

Se hele AI-modellrangeringen

Sammenlign alle modellene vi følger på referansetester for koding, agenter og resonnering, med hver poengsum merket som verifisert eller egenrapportert.

← Tilbake til AI Leaderboard Prøv i FlowHunt

Vanlige spørsmål

Lær mer

Qwen 3.7-Plus — Referansetester, Egenskaper og Bruksområder
Qwen 3.7-Plus — Referansetester, Egenskaper og Bruksområder

Qwen 3.7-Plus — Referansetester, Egenskaper og Bruksområder

Qwen 3.7-Plus er en proprietær AI-modell fra Alibaba, klassifisert som Avansert-nivå med et kontekstvindu på 1M tokens. Den er tilgjengelig direkte i FlowHunt. ...

4 min lesing
MiniMax M3 — Referansetester, Egenskaper og Bruksområder
MiniMax M3 — Referansetester, Egenskaper og Bruksområder

MiniMax M3 — Referansetester, Egenskaper og Bruksområder

MiniMax M3 er en åpen-vekt AI-modell fra MiniMax (MoE (ikke offentliggjort)), klassifisert som Frontier-nivå med et kontekstvindu på 1M tokens. Den er tilgjenge...

4 min lesing
Qwen Max
Qwen Max

Qwen Max

Integrer FlowHunt med Qwen Max for å automatisere serveroperasjoner, overvåke systemhelse og øke produktiviteten med intelligente AI-drevne arbeidsflyter for sk...

3 min lesing
AI Qwen Max +3