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Qwen 3.7 Max

Qwen 3.7 Max es el modelo insignia de inteligencia artificial de Alibaba para razonamiento profundo y tareas de agentes autónomos, con un context window de...

Thinking ModelAsistente de ProgramaciónAgentic AIAlibaba CloudMoE Architecture
alibaba logoalibabaQwen320 de mayo de 2026
Contexto
256Ktokens
Salida máx.
66Ktokens
Precio entrada
$1.20/ 1M
Precio salida
$6.00/ 1M
Modalidad:Text
Capacidades:HerramientasStreamingRazonamiento
Benchmarks
GPQA
92.4%
GPQA: Q&A Científico Nivel Posgrado. Un riguroso benchmark con 448 preguntas de opción múltiple en biología, física y química creadas por expertos. Los doctores solo logran 65-74% de precisión, mientras que los no expertos obtienen solo 34% incluso con acceso ilimitado a internet (por eso 'a prueba de Google'). Qwen 3.7 Max obtuvo 92.4% en este benchmark.
HLE
38.2%
HLE: Razonamiento de Alto Nivel de Experticia. Evalúa la capacidad de un modelo para demostrar razonamiento a nivel experto en dominios especializados. Evalúa la comprensión profunda de temas complejos que requieren conocimiento profesional. Qwen 3.7 Max obtuvo 38.2% en este benchmark.
MMLU
92.8%
MMLU: Comprensión Masiva Multitarea del Lenguaje. Un benchmark completo con 16,000 preguntas de opción múltiple en 57 materias académicas incluyendo matemáticas, filosofía, derecho y medicina. Evalúa conocimiento amplio y capacidades de razonamiento. Qwen 3.7 Max obtuvo 92.8% en este benchmark.
MMLU Pro
82%
MMLU Pro: MMLU Edición Profesional. Una versión mejorada de MMLU con 12,032 preguntas usando un formato más difícil de 10 opciones. Cubre Matemáticas, Física, Química, Derecho, Ingeniería, Economía, Salud, Psicología, Negocios, Biología, Filosofía e Informática. Qwen 3.7 Max obtuvo 82% en este benchmark.
SimpleQA
45%
SimpleQA: Benchmark de Precisión Factual. Evalúa la capacidad de un modelo para proporcionar respuestas precisas y factuales a preguntas directas. Mide la fiabilidad y reduce las alucinaciones en tareas de recuperación de conocimiento. Qwen 3.7 Max obtuvo 45% en este benchmark.
IFEval
95%
IFEval: Evaluación de Seguimiento de Instrucciones. Mide qué tan bien un modelo sigue instrucciones y restricciones específicas. Evalúa la capacidad de adherirse a reglas de formato, límites de longitud y otros requisitos explícitos. Qwen 3.7 Max obtuvo 95% en este benchmark.
AIME 2025
99.7%
AIME 2025: Examen de Matemáticas Invitacional Americano. Problemas de matemáticas a nivel de competencia del prestigioso examen AIME diseñado para estudiantes talentosos de secundaria. Evalúa resolución avanzada de problemas matemáticos que requiere razonamiento abstracto. Qwen 3.7 Max obtuvo 99.7% en este benchmark.
MATH
94.8%
MATH: Resolución de Problemas Matemáticos. Un benchmark completo de matemáticas que evalúa la resolución de problemas en álgebra, geometría, cálculo y otros dominios matemáticos. Requiere razonamiento en múltiples pasos y conocimiento matemático formal. Qwen 3.7 Max obtuvo 94.8% en este benchmark.
GSM8k
99.2%
GSM8k: Matemáticas de Primaria 8K. 8,500 problemas de matemáticas de nivel primaria que requieren razonamiento en múltiples pasos. Evalúa aritmética básica y pensamiento lógico a través de escenarios cotidianos. Qwen 3.7 Max obtuvo 99.2% en este benchmark.
MGSM
98%
MGSM: Matemáticas de Primaria Multilingüe. El benchmark GSM8k traducido a 10 idiomas incluyendo español, francés, alemán, ruso, chino y japonés. Evalúa el razonamiento matemático en diferentes idiomas. Qwen 3.7 Max obtuvo 98% en este benchmark.
SWE-Bench
60.6%
SWE-Bench: Benchmark de Ingeniería de Software. Los modelos de IA intentan resolver issues reales de GitHub en proyectos Python de código abierto con verificación humana. Evalúa habilidades prácticas de ingeniería de software. Los mejores modelos pasaron de 4.4% (2023) a más del 70% (2024). Qwen 3.7 Max obtuvo 60.6% en este benchmark.
HumanEval
94.5%
HumanEval: Problemas de Programación Python. 164 problemas de programación escritos a mano donde los modelos deben generar implementaciones correctas de funciones Python. Cada solución se verifica con tests unitarios. Los mejores modelos ahora logran más del 90%. Qwen 3.7 Max obtuvo 94.5% en este benchmark.
LiveCodeBench
78.2%
LiveCodeBench: Benchmark de Codificación en Vivo. Evalúa habilidades de codificación con desafíos de programación del mundo real continuamente actualizados. A diferencia de benchmarks estáticos, usa problemas frescos para prevenir contaminación de datos. Qwen 3.7 Max obtuvo 78.2% en este benchmark.
Terminal-Bench
69.7%
Terminal-Bench: Tareas de Terminal/CLI. Evalúa la capacidad de realizar operaciones de línea de comandos, escribir scripts de shell y navegar en entornos de terminal. Mide habilidades prácticas de administración de sistemas y flujos de trabajo de desarrollo. Qwen 3.7 Max obtuvo 69.7% en este benchmark.
ARC-AGI
12.4%
ARC-AGI: Abstracción y Razonamiento. Corpus de Abstracción y Razonamiento para AGI - evalúa inteligencia fluida a través de puzzles de reconocimiento de patrones novedosos. Cada tarea requiere descubrir la regla subyacente a partir de ejemplos, midiendo capacidad de razonamiento general en lugar de memorización. Qwen 3.7 Max obtuvo 12.4% en este benchmark.

Acerca de Qwen 3.7 Max

Conoce las capacidades, características y formas de uso de Qwen 3.7 Max.

Motor de Razonamiento de Alto Nivel

Qwen 3.7 Max es un sistema masivo de Mixture-of-Experts que contiene aproximadamente 1.6 billones de parámetros. Está diseñado para operar como un motor enfocado en la lógica para tareas de ingeniería e investigación de alta complejidad. El modelo integra un modo nativo de 'Always-On Thinking', que obliga al modelo a verificar la lógica y planificar los pasos antes de generar una respuesta. Esta elección arquitectónica reduce significativamente la deriva lógica en resultados de formato largo y proporciona una base confiable para la arquitectura de software y las pruebas matemáticas.

Arquitectura para Agentes Autónomos

Este modelo sirve como base especializada para la próxima generación de agentes autónomos. Se enfoca en la gestión de tareas a largo plazo y el uso complejo de herramientas. Durante las evaluaciones internas, el modelo mantuvo la coherencia lógica en sesiones que duraron más de 30 horas, gestionando miles de llamadas a herramientas secuenciales para resolver problemas de ingeniería a nivel de hardware. Aunque el modelo está optimizado para texto y código para mantener una alta densidad de razonamiento, se integra fácilmente con módulos externos de visión o audio mediante orquestación multi-agente.

Eficiencia en Contextos Grandes

Con un context window de 256,000 tokens, el modelo admite análisis de repositorios a gran escala y recuperación compleja de documentos. Mantiene una alta precisión de recuperación incluso a medida que la ventana se llena, lo que lo hace ideal para descubrimiento legal y flujos de trabajo RAG a nivel empresarial. La estructura de precios competitiva permite a los desarrolladores desplegar lógica de nivel frontier a una fracción del costo de modelos comparables de laboratorios occidentales.

Qwen 3.7 Max

Casos de uso de Qwen 3.7 Max

Descubre las diferentes formas de usar Qwen 3.7 Max para lograr excelentes resultados.

Ingeniería de Kernels Autónoma

El modelo genera y optimiza kernels de código específicos para hardware en chips nuevos sin documentación previa, utilizando llamadas a herramientas recursivas.

Refactorización de Repositorios Empresariales

Qwen 3.7 Max analiza repositorios de software legacy completos para actualizar frameworks y resolver deuda técnica manteniendo la paridad lógica.

Planificación de Agentes de Largo Alcance

Gestiona flujos de trabajo de múltiples pasos que requieren toma de decisiones autónoma y planificación durante sesiones continuas de más de 30 horas.

Verificación de Investigación Científica

Los investigadores utilizan el modelo para verificar pruebas matemáticas complejas y resolver consultas científicas de múltiples etapas con alta precisión lógica.

Modelado Avanzado de Riesgo Financiero

El modelo ingiere miles de páginas de datos financieros para identificar anomalías y proyectar el ROI con un razonamiento estructurado.

Ingeniería de UI Cross-Framework

Construye prototipos de frontend funcionales con gestión de estado integrada y lógica compleja directamente desde instrucciones en lenguaje natural de alto nivel.

Fortalezas

Limitaciones

Eficiencia de Reasoning de Élite: El modelo alcanza un 92.4% en GPQA, igualando o superando a los modelos de reasoning de nivel superior a una fracción del costo.
Flagship Solo de Texto: La variante Max carece de soporte nativo de visión y audio, requiriendo un cambio de modelo para cargas de trabajo multimodales.
Competencia en Agentes Autónomos: Con una puntuación de 69.7 en Terminal-Bench, destaca en la navegación de entornos de terminal reales y la gestión de llamadas a herramientas autónomas.
Brecha en el Diseño Estético: Aunque es lógicamente sólido, la UI generada y los recursos creativos a menudo carecen del pulido visual visto en competidores como Claude.
MoE a Gran Escala: La arquitectura Mixture-of-Experts de 1.6 billones de parámetros garantiza una alta especialización para diversas tareas sin perder la lógica general.
Problemas de Estabilidad en la Versión Preview: Las versiones preview iniciales han mostrado bucles lógicos ocasionales en extracciones de documentos extremadamente largos en comparación con las versiones estables 3.6.
Precisión en el Seguimiento de Instrucciones: Una puntuación del 95.0% en IFEval demuestra una capacidad superior para seguir formatos complejos con múltiples restricciones e instrucciones lógicas.
Sesgo de Contexto Regional: La documentación y las referencias culturales predeterminadas pueden priorizar ocasionalmente los mercados orientales, afectando algunas tareas creativas occidentales de nicho.

Inicio rápido de API

alibaba/qwen-3.7-max

Ver documentación
alibaba SDK
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.QWEN_API_KEY,
  baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
});

async function runReasoningTask() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "qwen-3.7-max",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a senior software architect." },
      { role: "user", content: "Analyze this legacy kernel for potential race conditions." }
    ],
    temperature: 0.1,
  });
  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

runReasoningTask();

Instala el SDK y comienza a hacer llamadas API en minutos.

Lo que la gente dice sobre Qwen 3.7 Max

Mira lo que la comunidad piensa sobre Qwen 3.7 Max

El nuevo Qwen 3.7 de China es una locura. Construyó una calculadora de ROI de SEO con cuatro entradas complejas en menos de 5 minutos. Silicon Valley está nervioso.
Julian Goldie
youtube
Qwen3.7-Max es un modelo de 1.6T de parámetros. La mejora en la calidad en solo un mes desde la versión 3.6 es la iteración más rápida que he visto jamás.
AJ
twitter
El progreso en NL2Repo es la verdadera historia. Afirman haber igualado a Claude Opus en programación a nivel de repositorio.
TeortaxesTex
twitter
Qwen finalmente se está alejando de los bucles de exceso de razonamiento de la 3.5. La preview de 3.7 Max es mucho más decisiva manteniendo la profundidad lógica.
LocalLLaMA
reddit
Qwen 3.7 Max acaba de convertirse en el primer modelo en rivalizar seriamente, y en algunos casos superar, a Claude Opus 4.6 en tareas técnicas.
TechInsights
twitter
Logré ejecutar QWEN 3.6 27B localmente, pero el rendimiento en la nube de 3.7 Max está en otro nivel para razonamientos complejos.
DevArchitect
hackernews

Videos sobre Qwen 3.7 Max

Mira tutoriales, reseñas y discusiones sobre Qwen 3.7 Max

El proceso de Chain of Thought es excepcionalmente rápido en comparación con iteraciones anteriores.

Es solo la segunda vez que veo un modelo implementar correctamente marcas de impacto de munición en el escenario.

La consistencia lógica en la depuración de código de múltiples turnos es notablemente más estable que en la preview 3.6.

Maneja el context window de 256k con casi cero pérdida de 'aguja en un pajar'.

Este modelo representa el puente entre la finalización estática y la verdadera planificación autónoma.

El context window es de 256K tokens para Max y, es importante destacar, es solo de texto.

Estamos observando una cantidad mucho menor de 'pensamiento' o exceso de razonamiento en comparación con 3.5.

El rendimiento en entornos basados en terminal sugiere que realmente puede gestionar un servidor.

Qwen 3.7 Max es significativamente más barato para cargas de trabajo empresariales que necesitan lógica de alta gama.

No lucha con los mismos problemas de alineación cultural observados en algunos modelos anteriores.

La preview de Qwen 3.7 Max quedó en el puesto 13 general en el Text Arena.

El modo thinking significa que el modelo descompone los problemas en pasos más pequeños antes de responder.

Construye calculadoras complejas en menos de cinco minutos con una gestión de estado perfecta.

Está específicamente optimizado para Agentic AI, lo que significa que actúa en lugar de solo hablar.

El precio es un disparo directo al dominio de OpenAI en el mercado de desarrolladores.

Mas que solo prompts

Potencia tu flujo de trabajo con Automatizacion IA

Automatio combina el poder de agentes de IA, automatizacion web e integraciones inteligentes para ayudarte a lograr mas en menos tiempo.

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Consejos Pro para Qwen 3.7 Max

Consejos de expertos para ayudarte a sacar el máximo provecho de Qwen 3.7 Max.

Forzar la Verificación Lógica

Incluye 'Verifica tus pasos de razonamiento antes de proporcionar el código final' para activar el modo de reasoning deliberativo nativo del modelo.

Utilizar Context Caching

Para tareas que involucren la misma base de código masiva, utiliza context caching para reducir la latency y disminuir el gasto de tokens de entrada.

Definir Listas de Verificación por Fases

Proporciona una lista numerada de pasos para tareas largas y así asegurar que el modelo no omita etapas intermedias durante generaciones de largo horizonte.

Diseñar Parámetros de Restricción

Al generar interfaces de usuario (UI), proporciona variables CSS específicas para el estilo, compensando el enfoque del modelo en la lógica sobre la estética.

Testimonios

Lo Que Dicen Nuestros Usuarios

Unete a miles de usuarios satisfechos que han transformado su flujo de trabajo

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

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Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

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Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Sarah Chen

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David Park

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Preguntas Frecuentes Sobre Qwen 3.7 Max

Encuentra respuestas a preguntas comunes sobre Qwen 3.7 Max