BaiLian

Qwen3.7 Max Preview

AlibabaDựa trên token
Bí danh:qwen3.7-max-preview
Tạo Khóa API

So sánh giá API qwen3.7-max-preview, điểm cuối được hỗ trợ, khả năng và tùy chọn truy cập trên Modelsell.

文本生成
Giá từ
Đầu vào / Đầu ra · 1M
Ngữ cảnh
1M
Cửa sổ nhập tối đa
Phương thức
→

Giá theo nhà cung cấp

So sánh giá và hiệu suất dịch vụ của mô hình này giữa các nhà cung cấp.

Nhà cung cấp2
USD · Mỗi 1M mã thông báoHiệu suất · 24 giờ gần nhất
Nhà cung cấpĐầu vào/MĐầu ra/M
official

官方接口直连

$75
$75
Alibaba

阿里巴巴百炼官方

$75
$75
Các số tiền bị gạch ngang là giá tiêu chuẩn.Hiệu suất trong 24 giờ qua; kết quả thực tế thay đổi theo yêu cầu.

Cuộn ngang để so sánh tất cả giá và chỉ số hiệu suất.

Khả năng / Phương thức hỗ trợ

Lý luậnGọi hàmCông cụĐầu ra có cấu trúcChế độ JSONTìm kiếm webTrình thông dịch mã
Đầu vào
Đầu ra

Nhà cung cấp & quyền riêng tư

Hãng
Alibaba (Qwen)Tài liệu
Bộ token
Qwen tokenizer (tiktoken-compat)
Giấy phép
Tongyi Qianwen LicenseTrọng số mở
Lưu giữ dữ liệu34 ngàyMặc định không dùng để huấn luyện ở phía nhà cung cấp

Hiệu suất

Đánh giá chuẩn

Điểm từ các đánh giá tiêu chuẩn. Tỷ lệ phần trăm cao hơn tốt hơn và hiển thị phân vị xếp hạng.

Nguồn số liệu:Artificial Analysis 2026-09-30·Qwen3.7 Max Preview

Mô hình này không có trong ảnh chụp đánh giá hiện tại.

Thiếu mô hình hoặc số đo không có nghĩa là điểm bằng không.

Biểu đồ giữ nguyên lựa chọn mô hình và cài đặt suy luận từ nguồn. Thiếu mô hình hoặc số đo không có nghĩa là điểm bằng không; chi phí hay tốc độ đánh giá không phải cam kết dịch vụ của trang.

Giới thiệu Qwen3.7 Max Preview

在多项要求下组织答案与创作

Qwen3.7 Max Preview 面向文字对话,适合知识解释、材料分析、指令执行和创意写作。它可以根据受众与目的调整表达,也能把多项限制放在一起考虑,例如在指定篇幅内解释一个概念、按固定结构整理材料,或在既定人物与情节条件下写故事。

写说明文时,可以提供读者已有知识、希望回答的问题,以及必须保留的术语,让模型用合适的例子逐步解释。创作时,给出人物动机、冲突和结尾方向,先讨论大纲,再写正文;修改某段时明确保留哪些情节与语气,便于延续已确认的设定。

如何发挥思考模式的作用?

这一预览模型仅支持思考模式,会在正式回答前进行推理。需要兼顾逻辑、篇幅、格式与内容约束时,先写清条件优先级,再要求最后检查是否逐项满足。输入与输出都为文字,图片中的内容应先提取成文字材料。

它可结合较长上下文阅读资料,但长输入仍应有清楚组织:给不同材料编号,注明背景、事实和创作设定的区别,要求引用材料的部分能够追溯。思考与正式回复需要共同预留输出空间,长篇任务适合先确认结构,再按章节推进。

知识问答怎样更可靠?

把需要依据的材料一并提供,并要求区分已知事实、推断与待确认信息。需要外部数据时,可通过配置的查询或检索工具获取,再将结果传回。模型可以提出工具调用,实际查询由应用执行,最终回复应以返回内容为依据。

Tình huống sử dụng và prompt

例如创作一篇短篇悬疑故事,可输入:

“请先给出大纲,再写一篇约1200字的原创故事。地点是停电的社区图书馆,主角是临时值班员。必须包含一本借阅记录异常的书和一位迟到的读者;谜底来自人物选择,不引入超自然力量。前三分之一埋下两条可回看的线索,结尾解决主要谜团但保留一点余味。不要用大段旁白直接解释人物动机。”

确认大纲后再续写正文,修改时列出要保留的线索与情节。该模型不能通过 enable_thinking=false 关闭思考;接收流式输出时分别处理思考内容和最终正文,并为正文留足输出预算。

Truy cập API

Tài liệu API

Mẫu mã

Yêu cầuPOST/v1/chat/completions
Ví dụ yêu cầu
Tham số
Tham sốLoạiMặc định / khoảngMô tả
temperature
number
=10 ~ 2
Nhiệt độ lấy mẫu; càng thấp càng ổn định
top_p
number
=10 ~ 1
Tổng xác suất cho nucleus sampling
max_tokens
integer>= 1Số token tối đa trong phản hồi
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
Phạt việc lặp các token phổ biến
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
Khuyến khích chủ đề mới
stop
array—Tối đa 4 chuỗi để dừng sinh
seed
integer—Hạt giống lấy mẫu xác định (cố gắng tốt nhất)
n
integer
=1>= 1
Số lượng phản hồi cần sinh
stream
boolean
=false
Truyền token qua Server-Sent Events
response_format
object—Bắt buộc xuất JSON hoặc theo schema
tools
array—Khai báo công cụ / hàm mà model có thể gọi
tool_choice
string
autononerequired
Chính sách chọn công cụ hoặc tên cụ thể
logprobs
boolean
=false
Trả về log probabilities cho từng token
top_logprobs
integer0 ~ 20Số log probabilities hàng đầu trên mỗi token
logit_bias
object—Bảng logit bias theo token
user
string—Định danh người dùng cuối để giám sát lạm dụng

Thay thế <YOUR_API_KEY> bằng API key từ trang Tokens của bạn.

Xác thực

Mọi yêu cầu phải có header Authorization: Bearer <TOKEN> . Các endpoint định dạng Anthropic chấp nhận header x-api-key .

Tạo token tại trang Tokens; bạn có thể giới hạn theo model, nhóm, IP và rate-limit.

Tham số hỗ trợ

Generation parameters
Tham sốLoạiMặc định / khoảngMô tả
temperature
number
=10 ~ 2
Nhiệt độ lấy mẫu; càng thấp càng ổn định
top_p
number
=10 ~ 1
Tổng xác suất cho nucleus sampling
max_tokens
integer>= 1Số token tối đa trong phản hồi
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
Phạt việc lặp các token phổ biến
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
Khuyến khích chủ đề mới
stop
array—Tối đa 4 chuỗi để dừng sinh
seed
integer—Hạt giống lấy mẫu xác định (cố gắng tốt nhất)
n
integer
=1>= 1
Số lượng phản hồi cần sinh
stream
boolean
=false
Truyền token qua Server-Sent Events
response_format
object—Bắt buộc xuất JSON hoặc theo schema
tools
array—Khai báo công cụ / hàm mà model có thể gọi
tool_choice
string
autononerequired
Chính sách chọn công cụ hoặc tên cụ thể
logprobs
boolean
=false
Trả về log probabilities cho từng token
top_logprobs
integer0 ~ 20Số log probabilities hàng đầu trên mỗi token
logit_bias
object—Bảng logit bias theo token
user
string—Định danh người dùng cuối để giám sát lạm dụng

Giới hạn tốc độ

Nhà cung cấpRPMTPMRPD
AlibabaKhông giới hạnKhông giới hạnKhông giới hạn
officialKhông giới hạnKhông giới hạnKhông giới hạn

Không giới hạn

Câu hỏi thường gặp về qwen3.7-max-preview

qwen3.7-max-preview là gì?

So sánh giá API qwen3.7-max-preview, điểm cuối được hỗ trợ, khả năng và tùy chọn truy cập trên Modelsell.

Làm thế nào để gọi qwen3.7-max-preview?

Tạo khóa API có quyền truy cập qwen3.7-max-preview, sau đó dùng đúng ID mô hình và endpoint được hỗ trợ trong phần truy cập API. Các trường yêu cầu phụ thuộc endpoint đã chọn.

qwen3.7-max-preview được tính phí như thế nào?

Giá phụ thuộc vào nhóm nhà cung cấp và đơn vị tính phí của mô hình. Giá đầu vào, đầu ra, mỗi yêu cầu hoặc nội dung đa phương tiện hiện tại được hiển thị trên trang này trước khi đăng ký.

Cửa sổ ngữ cảnh của qwen3.7-max-preview lớn bao nhiêu?

Danh mục ghi cửa sổ ngữ cảnh là 1000000 token. Xem endpoint đã chọn để biết giới hạn yêu cầu.

Làm thế nào để đánh giá qwen3.7-max-preview cho dự án của tôi?

Tham khảo hướng dẫn về tình huống sử dụng và prompt trên trang này, sau đó đánh giá mô hình bằng đầu vào tiêu biểu từ dự án của bạn.