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Qwen3.7 Max Preview

Alibaba按量收費
Alias:qwen3.7-max-preview

千问 Qwen3.7 Max 的思考型文本预览模型,面向知识问答、复杂指令与创意写作,适合先梳理条件再给出完整答案。

文本生成
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Pricing by Supplier

比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。

供應商2
USD · 每 1M tokens效能 · Last 24 hours
供應商輸入/M輸出/M
official

官方接口直连

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Alibaba

阿里巴巴百炼官方

$75
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刪除線金額為標準價。效能統計涵蓋最近 24 小時,實際表現隨請求變化。

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能力 / 支援的模態

推理函數呼叫工具結構化輸出JSON 模式網絡搜尋代碼解釋器
輸入
輸出

廠商與數據私隱

供應商
Alibaba (Qwen)文件
分詞器
Qwen tokenizer (tiktoken-compat)
許可證
Tongyi Qianwen License開放權重
數據保留34 日預設不會用於上游訓練

效能

基準測試

標準化評測得分。百分比越高越好,並展示排名百分位。

指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·Qwen3.7 Max Preview

目前基準快照不包含此模型。

缺少模型或測量值不代表零分。

基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。

About 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。

Use cases and prompting

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。

API access

API 介面文件

呼叫示例

請求POST/v1/chat/completions
請求範例
參數
參數類型預設值 / 範圍說明資訊
temperature
number
=10 ~ 2
採樣溫度;越低越穩定
top_p
number
=10 ~ 1
核採樣累積概率
max_tokens
integer>= 1回應中最大 token 數
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
懲罰高頻 token 的重複出現
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
鼓勵引入新話題
stop
array—最多 4 個停止生成的字串
seed
integer—盡量保證可復現的採樣種子
n
integer
=1>= 1
生成的候選條數
stream
boolean
=false
透過 SSE 串流返回 token
response_format
object—強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果
tools
array—模型可呼叫的工具 / 函數聲明
tool_choice
string
autononerequired
工具選擇策略或具體工具名
logprobs
boolean
=false
返回每個 token 的對數概率
top_logprobs
integer0 ~ 20每個 token 返回的 top 概率數量
logit_bias
object—按 token 的 logit 偏置映射
user
string—用於風險審計的終端用戶標識

替換 <YOUR_API_KEY> 替換為 API 金鑰頁面中的金鑰。

身份驗證

所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。

在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。

支援的參數

Generation parameters
參數類型預設值 / 範圍說明資訊
temperature
number
=10 ~ 2
採樣溫度;越低越穩定
top_p
number
=10 ~ 1
核採樣累積概率
max_tokens
integer>= 1回應中最大 token 數
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
懲罰高頻 token 的重複出現
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
鼓勵引入新話題
stop
array—最多 4 個停止生成的字串
seed
integer—盡量保證可復現的採樣種子
n
integer
=1>= 1
生成的候選條數
stream
boolean
=false
透過 SSE 串流返回 token
response_format
object—強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果
tools
array—模型可呼叫的工具 / 函數聲明
tool_choice
string
autononerequired
工具選擇策略或具體工具名
logprobs
boolean
=false
返回每個 token 的對數概率
top_logprobs
integer0 ~ 20每個 token 返回的 top 概率數量
logit_bias
object—按 token 的 logit 偏置映射
user
string—用於風險審計的終端用戶標識

速率限制

供應商RPMTPMRPD
Alibaba無限制無限制無限制
official無限制無限制無限制

無限制

Frequently asked questions about qwen3.7-max-preview

What is qwen3.7-max-preview?

千问 Qwen3.7 Max 的思考型文本预览模型,面向知识问答、复杂指令与创意写作,适合先梳理条件再给出完整答案。

How do I call qwen3.7-max-preview?

Create an API key with access to qwen3.7-max-preview, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.

How is qwen3.7-max-preview priced?

Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.

What is the context window of qwen3.7-max-preview?

The model catalog lists a context window of 1000000 tokens. Check the selected endpoint for request limits.

How should I evaluate qwen3.7-max-preview for my project?

Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.