Alibaba Advanced Dostępny w FlowHunt

Qwen 3.7-Plus

Qwen 3.7-Plus to zaawansowany model AI przeznaczony do wymagających obciążeń produkcyjnych, opracowany przez Alibabę i wydany w czerwcu 2026 roku. Jest to autorski model o zamkniętych wagach, dostępny przez API Alibaby. Okno kontekstowe o wielkości 1 miliona tokenów jest wystarczająco duże, aby pomieścić całe bazy kodu, obszerne dokumenty techniczne lub rozbudowane sesje agentowe bez przycinania.

Czytaj więcej
Qwen 3.7-Plus został wydany 1 czerwca 2026 roku jako model średniego poziomu w linii Qwen 3.7, zaprojektowany, aby udostępnić tryb myślenia Qwen szerszemu zakresowi zastosowań przy niższym koszcie niż 3.7-Max. Plus celuje w przecięcie okazjonalnego głębokiego rozumowania i rutynowych zadań API — obciążeń, w których rozszerzone łańcuchy myśli są wartościowe przy okazjonalnych trudnych pytaniach, ale nie są potrzebne przy każdym zapytaniu. Model jest dostępny przez API Model Studio Alibaba Cloud i zapewnia dostęp do przełącznika trybu myślenia Qwen bez konieczności pełnego zapotrzebowania na zasoby jak w przypadku 3.7-Max.
Wypróbuj w FlowHunt Wróć do AI Leaderboard

Benchmarki

Każdy wynik pojawia się raz, wraz z pozycją wśród śledzonych modeli i informacją, kto go zmierzył.

Porównanie z modelami z poziomu Advanced w tej samej skali
  • Qwen 3.7-Plusten model
  • Mistral Large 4ten model prowadzi w 1 z 3
  • Claude Sonnet 5.5ten model prowadzi w 0 z 3
Zweryfikowane niezależny oceniający, liczony w rankingu
Ogółem

AA Intelligence Index

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

Źródło ↗

Qwen 3.7-Plus 25,2 Mistral Large 4 38,4 Claude Sonnet 5.5 56,0
#32z 45 Zweryfikowane
Agenci

Terminal-Bench 4.0

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

Źródło ↗

Qwen 3.7-Plus 1,0% Mistral Large 4 26,8% Claude Sonnet 5.5 63,6%
#30z 36 Zweryfikowane
Rozumowanie

Humanity's Last Exam

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

Źródło ↗

Qwen 3.7-Plus 35,6% Mistral Large 4 35,0% Claude Sonnet 5.5 55,0%
#29z 44 Zweryfikowane

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Źródło ↗

Qwen 3.7-Plus 90,0% Mistral Large 4 Brak wyniku Claude Sonnet 5.5 Brak wyniku
#22z 37 Zweryfikowane

Do Czego Używać Qwen 3.7-Plus

Analiza Długich Dokumentów i Baz Kodu

Dzięki oknu kontekstowemu o wielkości 1 miliona tokenów, Qwen 3.7-Plus może przetworzyć całe repozytoria oprogramowania, długie umowy prawne, raporty badawcze wielkości książek lub obszerne historie konwersacji w jednym promptie — umożliwiając dogłębne odpowiadanie na pytania dotyczące dokumentów, wnioskowanie w poprzek plików kodu oraz kompleksowe streszczanie bez heurystyk dzielenia na fragmenty czy potoków RAG.

Mocne strony i ograniczenia

Mocne strony

  • Inteligencja złożona
  • Bardzo długie dokumenty i duże bazy kodu (kontekst 1 mln)

Ograniczenia

  • Zamknięte wagi — brak możliwości samodzielnego hostowania lub dostrajania na prywatnych danych

Użyj w FlowHunt

Używaj Qwen 3.7-Plus w dowolnym flow, obok własnych narzędzi i źródeł wiedzy.

  1. 1Otwórz flow lub utwórz go z szablonu
  2. 2Dodaj komponent AI Agent lub Generator
  3. 3Wybierz Qwen 3.7-Plus w selektorze modelu

Related AI Models

O Alibaba Hangzhou, China · Założony 1999 · qwenlm.github.io

Alibaba Group to jeden z największych i najbardziej zróżnicowanych konglomeratów technologicznych w Chinach, założony w 1999 roku przez Jacka Ma z siedzibą w Hangzhou. Dzięki Akademii DAMO i Laboratorium Tongyi Alibaba stał się znaczącą siłą w rozwoju dużych modeli językowych za sprawą rodziny Qwen (Tongyi Qianwen). Generacja Qwen 3.7, wydana w połowie 2026 roku, oznaczała przejście Alibaba od wdrożeń krajowych do międzynarodowej konkurencyjności w benchmarkach, a w 2026 roku pojawiła się generacja Qwen 3.8. Strategia AI Alibaba opiera się na udostępnianiu otwartych wag jako przeciwwagi dla amerykańskich modeli dostępnych wyłącznie przez API, integracji generatywnej AI w całej swojej chmurze i biznesie e-commerce oraz dużych inwestycjach w infrastrukturę AI w ramach Alibaba Cloud.

qwenlm.github.io ↗

Przeglądaj pełną tablicę liderów modeli AI

Porównaj wszystkie śledzone modele w benchmarkach programowania, agentów i rozumowania, z każdym wynikiem oznaczonym jako zweryfikowany lub podany przez producenta.

← Powrót do tablicy liderów AI Wypróbuj w FlowHunt

Najczęściej zadawane pytania

Dowiedz się więcej

Qwen 3.7-Max — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania
Qwen 3.7-Max — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania

Qwen 3.7-Max — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania

Qwen 3.7-Max to autorski model AI od Alibaby, sklasyfikowany jako poziom Frontier z oknem kontekstowym 1 miliona tokenów. Dostępny bezpośrednio w FlowHunt. Pozn...

4 min czytania
Nemotron 3 Super — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania
Nemotron 3 Super — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania

Nemotron 3 Super — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania

Nemotron 3 Super to otwarty model AI od NVIDIA (12B/120B MoE), sklasyfikowany jako zaawansowany, z oknem kontekstowym 1 miliona tokenów. Poznaj wyniki benchmark...

5 min czytania
MiniMax M3 — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania
MiniMax M3 — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania

MiniMax M3 — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania

MiniMax M3 to model AI o otwartych wagach od firmy MiniMax (MoE (nieujawnione)), sklasyfikowany jako poziom Frontier z oknem kontekstowym 1 miliona tokenów. Jes...

4 min czytania