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Qwen 3.7 Max

Qwen 3.7 Max è il flagship AI model di Alibaba per deep reasoning e task di agenti autonomi, con una context window di 256k e performance di coding al top.

Thinking ModelCoding AssistantAgentic AIAlibaba CloudMoE Architecture
alibaba logoalibabaQwen320 maggio 2026
Contesto
256Ktoken
Output max
66Ktoken
Prezzo input
$1.20/ 1M
Prezzo output
$6.00/ 1M
Modalita:Text
Capacita:StrumentiStreamingRagionamento
Benchmark
GPQA
92.4%
GPQA: Domande scientifiche livello laurea. Un benchmark rigoroso con 448 domande su biologia, fisica e chimica. Gli esperti PhD raggiungono solo il 65-74% di accuratezza. Qwen 3.7 Max ha ottenuto 92.4% in questo benchmark.
HLE
38.2%
HLE: Ragionamento esperto di alto livello. Testa la capacita di un modello di dimostrare ragionamento a livello esperto in domini specializzati. Qwen 3.7 Max ha ottenuto 38.2% in questo benchmark.
MMLU
92.8%
MMLU: Comprensione linguistica multitask massiva. Un benchmark completo con 16.000 domande su 57 materie accademiche. Qwen 3.7 Max ha ottenuto 92.8% in questo benchmark.
MMLU Pro
82%
MMLU Pro: MMLU Edizione Professionale. Una versione migliorata di MMLU con 12.032 domande e un formato piu difficile a 10 opzioni. Qwen 3.7 Max ha ottenuto 82% in questo benchmark.
SimpleQA
45%
SimpleQA: Benchmark di accuratezza fattuale. Testa la capacita di un modello di fornire risposte accurate e fattuali. Qwen 3.7 Max ha ottenuto 45% in questo benchmark.
IFEval
95%
IFEval: Valutazione del seguire istruzioni. Misura quanto bene un modello segue istruzioni e vincoli specifici. Qwen 3.7 Max ha ottenuto 95% in questo benchmark.
AIME 2025
99.7%
AIME 2025: Esame di matematica invitazionale americano. Problemi matematici a livello competitivo dal prestigioso esame AIME. Qwen 3.7 Max ha ottenuto 99.7% in questo benchmark.
MATH
94.8%
MATH: Risoluzione di problemi matematici. Un benchmark matematico completo che testa la risoluzione di problemi in algebra, geometria, calcolo. Qwen 3.7 Max ha ottenuto 94.8% in questo benchmark.
GSM8k
99.2%
GSM8k: Matematica scuola elementare 8K. 8.500 problemi matematici a parole di livello scuola elementare. Qwen 3.7 Max ha ottenuto 99.2% in questo benchmark.
MGSM
98%
MGSM: Matematica multilingue scuola elementare. Il benchmark GSM8k tradotto in 10 lingue. Qwen 3.7 Max ha ottenuto 98% in questo benchmark.
SWE-Bench
60.6%
SWE-Bench: Benchmark ingegneria software. I modelli AI tentano di risolvere veri problemi GitHub in progetti Python. Qwen 3.7 Max ha ottenuto 60.6% in questo benchmark.
HumanEval
94.5%
HumanEval: Problemi di programmazione Python. 164 problemi di programmazione dove i modelli devono generare implementazioni corrette di funzioni Python. Qwen 3.7 Max ha ottenuto 94.5% in questo benchmark.
LiveCodeBench
78.2%
LiveCodeBench: Benchmark di codifica live. Testa le capacita di codifica su sfide di programmazione reali continuamente aggiornate. Qwen 3.7 Max ha ottenuto 78.2% in questo benchmark.
Terminal-Bench
69.7%
Terminal-Bench: Attivita terminale/CLI. Testa la capacita di eseguire operazioni da linea di comando. Qwen 3.7 Max ha ottenuto 69.7% in questo benchmark.
ARC-AGI
12.4%
ARC-AGI: Astrazione e ragionamento. Testa l'intelligenza fluida attraverso nuovi puzzle di riconoscimento di pattern. Qwen 3.7 Max ha ottenuto 12.4% in questo benchmark.

Informazioni su Qwen 3.7 Max

Scopri le capacita di Qwen 3.7 Max, le funzionalita e come puo aiutarti a ottenere risultati migliori.

Motore di reasoning di alto livello

Qwen 3.7 Max è un massiccio sistema Mixture-of-Experts contenente circa 1,6 trilioni di parametri. È progettato per operare come un motore incentrato sulla logica per task ingegneristici e di ricerca ad alta complessità. Il modello integra una modalità nativa Always-On Thinking, che forza il modello a verificare la logica e pianificare i passaggi prima di generare una risposta. Questa scelta architettonica riduce significativamente la deriva logica negli output prolissi e fornisce una base affidabile per l'architettura software e le dimostrazioni matematiche.

Progettato per l'agenzia autonoma

Questo modello funge da base specializzata per la prossima generazione di agenti autonomi. Si concentra sulla gestione di task a lungo raggio e sull'utilizzo complesso di strumenti. Durante le valutazioni interne, il modello ha mantenuto una coerenza logica su sessioni durate oltre 30 ore, gestendo migliaia di chiamate sequenziali a strumenti per risolvere problemi ingegneristici a livello hardware. Sebbene il modello sia ottimizzato per testo e codice per mantenere un'alta densità di ragionamento, si integra facilmente con moduli esterni di visione o audio tramite orchestrazione multi-agente.

Efficienza in contesti ampi

Con una context window di 256.000 token, il modello supporta l'analisi di repository su larga scala e il recupero di documenti complessi. Mantiene un'elevata accuratezza di recupero anche quando la finestra è satura, rendendolo ideale per il legal discovery e i workflow di RAG a livello aziendale. La struttura dei prezzi competitiva consente agli sviluppatori di implementare una logica di livello frontier a una frazione del costo dei modelli comparabili dei laboratori occidentali.

Qwen 3.7 Max

Casi d'uso per Qwen 3.7 Max

Scopri i diversi modi in cui puoi usare Qwen 3.7 Max per ottenere ottimi risultati.

Ingegneria del kernel autonoma

Il modello genera e ottimizza kernel di codice specifici per l'hardware di nuovi chip senza documentazione esistente, utilizzando chiamate ricorsive a strumenti esterni.

Refactoring di repository aziendali

Qwen 3.7 Max analizza interi repository software legacy per aggiornare i framework e risolvere il debito tecnico, garantendo la parità logica.

Pianificazione di agenti a lungo raggio

Gestisce flussi di lavoro in più fasi che richiedono capacità decisionali autonome e pianificazione su sessioni continue di oltre 30 ore.

Verifica della ricerca scientifica

I ricercatori utilizzano il modello per verificare complesse dimostrazioni matematiche e risolvere interrogazioni scientifiche multistadio con elevata precisione logica.

Modellazione avanzata del rischio finanziario

Il modello elabora migliaia di pagine di dati finanziari per identificare anomalie e proiettare il ROI con un ragionamento strutturato.

Ingegneria UI cross-framework

Crea prototipi frontend funzionali con state management integrato e logica complessa direttamente da istruzioni in linguaggio naturale di alto livello.

Punti di forza

Limitazioni

Efficienza di reasoning d'élite: Il modello raggiunge il 92,4% su GPQA, eguagliando o superando i modelli di reasoning di fascia alta a una frazione del costo.
Flagship solo testo: La variante Max manca di supporto nativo per visione e audio, richiedendo il passaggio a un altro modello per carichi di lavoro multimodal.
Competenza negli agenti autonomi: Con un punteggio di 69,7 su Terminal-Bench, eccelle nella navigazione in ambienti terminali reali e nella gestione di chiamate autonome a strumenti.
Gap nel design estetico: Sebbene logicamente solido, le UI generate e le risorse creative mancano spesso della rifinitura visiva vista in competitor come Claude.
MoE su scala massiva: L'architettura Mixture-of-Experts da 1,6T parameters garantisce un'elevata specializzazione per task diversificati senza perdere la logica generale.
Problemi di stabilità in preview: Le versioni preview iniziali hanno mostrato occasionali loop logici in estrazioni da documenti estremamente lunghi rispetto alle build stabili 3.6.
Accuratezza nell'instruction following: Un punteggio del 95,0% su IFEval dimostra una capacità superiore di seguire formattazioni complesse, multi-vincolo e istruzioni logiche.
Bias nel contesto regionale: La documentazione e i riferimenti culturali predefiniti possono occasionalmente dare priorità ai mercati orientali, influenzando alcune attività creative di nicchia in Occidente.

Avvio rapido API

alibaba/qwen-3.7-max

Visualizza documentazione
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();

Installa l'SDK e inizia a fare chiamate API in pochi minuti.

Cosa dice la gente su Qwen 3.7 Max

Guarda cosa pensa la community di Qwen 3.7 Max

Il nuovo Qwen 3.7 dalla Cina è pazzesco. Ha costruito un calcolatore ROI SEO con quattro input complessi in meno di 5 minuti. La Silicon Valley è nervosa.
Julian Goldie
youtube
Qwen3.7-Max è un modello da 1,6T parameters. Il miglioramento della qualità in solo un mese dalla 3.6 è l'iterazione più veloce che abbia mai visto.
AJ
twitter
Il progresso nel NL2Repo è la vera notizia. Sostengono di aver eguagliato Claude Opus nel coding a livello di repository.
TeortaxesTex
twitter
Qwen sta finalmente superando i loop di overthinking della 3.5. La preview di 3.7 Max è molto più decisa pur mantenendo la profondità logica.
LocalLLaMA
reddit
Qwen 3.7 Max è appena diventato il primo modello a sfidare seriamente, e in alcuni casi battere, Claude Opus 4.6 nei task tecnici.
TechInsights
twitter
Sono riuscito a far girare QWEN 3.6 27B localmente, ma le prestazioni in cloud di 3.7 Max sono su un altro livello per il reasoning complesso.
DevArchitect
hackernews

Video su Qwen 3.7 Max

Guarda tutorial, recensioni e discussioni su Qwen 3.7 Max

Il processo di Chain of Thought è eccezionalmente veloce rispetto alle iterazioni precedenti.

Questa è solo la seconda volta che vedo un modello implementare correttamente i segni di impatto dei proiettili sullo scenario.

La coerenza logica nel debug di codice multi-turn è notevolmente più stabile rispetto alla preview 3.6.

Gestisce la context window da 256k con una perdita di tipo 'needle-in-a-haystack' quasi nulla.

Questo modello rappresenta il ponte tra il completamento statico e la vera pianificazione autonoma.

La context window è di 256K token per Max e, aspetto importante, è solo testo.

Osserviamo una quantità di 'thinking' o 'overthinking' decisamente inferiore rispetto alla 3.5.

Le prestazioni in ambienti basati su terminale suggeriscono che possa gestire autonomamente un server.

Qwen 3.7 Max è significativamente più economico per carichi di lavoro aziendali che richiedono logica di alto livello.

Non soffre degli stessi problemi di allineamento culturale visti in alcuni modelli precedenti.

La preview di Qwen 3.7 Max si è posizionata al 13° posto assoluto nella Text Arena.

La modalità Thinking significa che il modello scompone i problemi in passaggi più piccoli prima di rispondere.

Crea calcolatrici complesse in meno di cinque minuti con uno state management perfetto.

È specificamente ottimizzato per l'Agentic AI, il che significa che agisce invece di parlare soltanto.

Il prezzo è un colpo diretto al predominio di OpenAI nel mercato degli sviluppatori.

Piu di semplici prompt

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Consigli Pro per Qwen 3.7 Max

Consigli esperti per aiutarti a ottenere il massimo da Qwen 3.7 Max e raggiungere risultati migliori.

Imponi la verifica logica

Inserisci 'Verifica i passaggi del tuo ragionamento prima di fornire il codice finale' per attivare la modalità di reasoning deliberativo nativa del modello.

Sfrutta il context caching

Per attività che coinvolgono la stessa enorme codebase, utilizza il context caching per ridurre la latency e abbattere la spesa per i token di input.

Definisci checklist di fase

Fornisci una checklist numerata per i task lunghi per assicurarti che il modello non ometta passaggi intermedi durante le generazioni a lungo raggio.

Progetta parametri di vincolo

Quando generi UI, fornisci variabili CSS specifiche per lo stile per compensare la focalizzazione del modello sulla logica piuttosto che sull'estetica.

Testimonianze

Cosa dicono i nostri utenti

Unisciti a migliaia di utenti soddisfatti che hanno trasformato il loro workflow

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

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

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

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Ben Bressington

Ben Bressington

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Sarah Chen

Sarah Chen

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David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Trova risposte alle domande comuni su Qwen 3.7 Max