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Qwen 3.7 Max

O Qwen 3.7 Max é o flagship AI model da Alibaba para deep reasoning e tarefas de agentes autônomos, apresentando um context window de 256k e desempenho de...

Thinking ModelAssistente de ProgramaçãoAgentic AIAlibaba CloudArquitetura MoE
alibaba logoalibabaQwen320 de maio de 2026
Contexto
256Ktokens
Saida Max
66Ktokens
Preco Entrada
$1.20/ 1M
Preco Saida
$6.00/ 1M
Modalidade:Text
Capacidades:FerramentasStreamingRaciocinio
Benchmarks
GPQA
92.4%
GPQA: Q&A de Ciencias Avancadas. Um benchmark rigoroso com 448 questoes de multipla escolha em biologia, fisica e quimica criadas por especialistas. Especialistas com PhD alcancam apenas 65-74% de precisao. Qwen 3.7 Max pontuou 92.4% neste benchmark.
HLE
38.2%
HLE: Raciocinio de Alto Nivel. Testa a capacidade de um modelo de demonstrar raciocinio de nivel especialista em dominios especializados. Qwen 3.7 Max pontuou 38.2% neste benchmark.
MMLU
92.8%
MMLU: Compreensao de Linguagem Multitarefa. Um benchmark abrangente com 16.000 questoes de multipla escolha em 57 disciplinas academicas. Qwen 3.7 Max pontuou 92.8% neste benchmark.
MMLU Pro
82%
MMLU Pro: MMLU Edicao Profissional. Uma versao aprimorada do MMLU com 12.032 questoes usando um formato mais dificil de multipla escolha com 10 opcoes. Qwen 3.7 Max pontuou 82% neste benchmark.
SimpleQA
45%
SimpleQA: Benchmark de Precisao Factual. Testa a capacidade de um modelo de fornecer respostas precisas e factuais a perguntas diretas. Qwen 3.7 Max pontuou 45% neste benchmark.
IFEval
95%
IFEval: Avaliacao de Seguimento de Instrucoes. Mede quao bem um modelo segue instrucoes e restricoes especificas. Qwen 3.7 Max pontuou 95% neste benchmark.
AIME 2025
99.7%
AIME 2025: Exame de Matematica Invitacional Americano. Problemas de matematica de nivel competitivo do prestigiado exame AIME. Qwen 3.7 Max pontuou 99.7% neste benchmark.
MATH
94.8%
MATH: Resolucao de Problemas Matematicos. Um benchmark abrangente de matematica testando resolucao de problemas em algebra, geometria, calculo e outros dominios. Qwen 3.7 Max pontuou 94.8% neste benchmark.
GSM8k
99.2%
GSM8k: Matematica do Ensino Fundamental 8K. 8.500 problemas de matematica de nivel escolar fundamental que requerem raciocinio em multiplas etapas. Qwen 3.7 Max pontuou 99.2% neste benchmark.
MGSM
98%
MGSM: Matematica Escolar Multilingue. O benchmark GSM8k traduzido para 10 idiomas. Qwen 3.7 Max pontuou 98% neste benchmark.
SWE-Bench
60.6%
SWE-Bench: Benchmark de Engenharia de Software. Modelos de IA tentam resolver issues reais do GitHub em projetos Python de codigo aberto. Qwen 3.7 Max pontuou 60.6% neste benchmark.
HumanEval
94.5%
HumanEval: Problemas de Programacao Python. 164 problemas de programacao escritos a mao onde modelos devem gerar implementacoes corretas de funcoes Python. Qwen 3.7 Max pontuou 94.5% neste benchmark.
LiveCodeBench
78.2%
LiveCodeBench: Benchmark de Codificacao Ao Vivo. Testa habilidades de codificacao em desafios de programacao do mundo real continuamente atualizados. Qwen 3.7 Max pontuou 78.2% neste benchmark.
Terminal-Bench
69.7%
Terminal-Bench: Tarefas de Terminal/CLI. Testa a capacidade de realizar operacoes de linha de comando e escrever scripts de shell. Qwen 3.7 Max pontuou 69.7% neste benchmark.
ARC-AGI
12.4%
ARC-AGI: Abstracao e Raciocinio. Corpus de Abstracao e Raciocinio para AGI - testa inteligencia fluida atraves de quebra-cabecas de reconhecimento de padroes. Qwen 3.7 Max pontuou 12.4% neste benchmark.

Sobre Qwen 3.7 Max

Aprenda sobre as capacidades do Qwen 3.7 Max, recursos e como ele pode ajuda-lo a obter melhores resultados.

Engine de Reasoning de Alta Ordem

O Qwen 3.7 Max é um sistema massivo de Mixture-of-Experts contendo aproximadamente 1,6 trilhão de parameters. Ele foi projetado para operar como uma engine focada em lógica para tarefas de engenharia e pesquisa de alta complexidade. O model integra um modo nativo Always-On Thinking, que força o model a verificar a lógica e planejar etapas antes de gerar uma resposta. Essa escolha arquitetônica reduz significativamente o desvio lógico em saídas de formato longo e fornece uma base confiável para arquitetura de software e provas matemáticas.

Arquitetado para Agência Autônoma

Este model serve como uma base especializada para a próxima geração de agentes autônomos. Ele se concentra no gerenciamento de tarefas de longo prazo e no uso complexo de ferramentas. Durante avaliações internas, o model manteve a coerência lógica em sessões com duração superior a 30 horas, gerenciando milhares de chamadas sequenciais de ferramentas para resolver problemas de engenharia de nível de hardware. Embora o model seja otimizado para texto e código para manter uma alta densidade de reasoning, ele se integra facilmente com módulos externos de visão ou áudio via orquestração multi-agente.

Eficiência em Contextos Grandes

Com um context window de 256.000 tokens, o model suporta análise de repositórios em larga escala e recuperação complexa de documentos. Ele mantém alta precisão de recuperação mesmo com o preenchimento da janela, tornando-o ideal para descoberta jurídica e fluxos de trabalho de RAG em nível empresarial. A estrutura de preços competitiva permite que os desenvolvedores implantem lógica de frontier model por uma fração do custo de models comparáveis de laboratórios ocidentais.

Qwen 3.7 Max

Casos de Uso para Qwen 3.7 Max

Descubra as diferentes maneiras de usar Qwen 3.7 Max para obter otimos resultados.

Engenharia Autônoma de Kernel

O model gera e otimiza kernels de código específicos de hardware para novos chips sem documentação prévia, usando chamadas recursivas de ferramentas.

Refatoração de Repositórios Empresariais

O Qwen 3.7 Max analisa repositórios de software legados completos para atualizar frameworks e resolver dívidas técnicas, garantindo paridade lógica.

Planejamento de Agentes de Longo Prazo

Gerencia fluxos de trabalho de várias etapas que exigem tomada de decisão autônoma e planejamento durante sessões contínuas de mais de 30 horas.

Verificação de Pesquisa Científica

Pesquisadores usam o model para verificar provas matemáticas complexas e resolver consultas científicas de várias etapas com alta precisão lógica.

Modelagem Avançada de Risco Financeiro

O model ingere milhares de páginas de dados financeiros para identificar anomalias e projetar o ROI com raciocínio estruturado.

Engenharia de UI entre Frameworks

Cria protótipos de frontend funcionais com gerenciamento de estado integrado e lógica complexa diretamente de instruções em linguagem natural.

Pontos Fortes

Limitacoes

Eficiência de Reasoning de Elite: O model entrega 92,4% no GPQA, igualando ou superando os models de reasoning de nível mais alto por uma fração do custo.
Flagship Apenas de Texto: A variante Max carece de suporte nativo a visão e áudio, exigindo a troca de model para cargas de trabalho multimodais.
Proficiência em Agentes Autônomos: Com uma pontuação de 69,7 no Terminal-Bench, destaca-se na navegação em ambientes de terminal reais e no gerenciamento de chamadas de ferramentas autônomas.
Lacuna em Design Estético: Embora logicamente sólido, a UI e os ativos criativos gerados frequentemente carecem do polimento visual visto em concorrentes como o Claude.
MoE de Escala Massiva: A arquitetura de Mixture-of-Experts com 1,6T parameters garante alta especialização para diversas tarefas sem perder a lógica geral.
Problemas de Estabilidade no Preview: Versões de prévia iniciais mostraram loops lógicos ocasionais em extrações de documentos extremamente longos em comparação com as builds estáveis 3.6.
Precisão em Seguir Instruções: Uma pontuação de 95,0% no IFEval demonstra uma capacidade superior de seguir formatações complexas, restrições múltiplas e instruções lógicas.
Viés de Contexto Regional: A documentação e as referências culturais padrão podem ocasionalmente priorizar mercados orientais, impactando algumas tarefas criativas ocidentais de nicho.

Inicio Rapido da API

alibaba/qwen-3.7-max

Ver Documentacao
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: "Você é um arquiteto de software sênior." },
      { role: "user", content: "Analise este kernel legado quanto a potenciais condições de corrida." }
    ],
    temperature: 0.1,
  });
  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

runReasoningTask();

Instale o SDK e comece a fazer chamadas de API em minutos.

O Que as Pessoas Estao Dizendo Sobre Qwen 3.7 Max

Veja o que a comunidade pensa sobre Qwen 3.7 Max

O novo Qwen 3.7 da China é insano. Ele construiu uma calculadora de ROI de SEO com quatro entradas complexas em menos de 5 minutos. O Vale do Silício está nervoso.
Julian Goldie
youtube
O Qwen3.7-Max é um model de 1,6T parameters. A melhoria de qualidade em apenas um mês desde o 3.6 é a iteração mais rápida que já vi.
AJ
twitter
O progresso em NL2Repo é a verdadeira história. Eles afirmam ter igualado o Claude Opus na codificação em nível de repositório.
TeortaxesTex
twitter
O Qwen finalmente está se afastando dos loops de pensamento excessivo do 3.5. O preview do 3.7 Max é muito mais decisivo enquanto mantém a profundidade lógica.
LocalLLaMA
reddit
O Qwen 3.7 Max acabou de se tornar o primeiro model a rivalizar seriamente, e em alguns casos vencer, o Claude Opus 4.6 em tarefas técnicas.
TechInsights
twitter
Consegui rodar o QWEN 3.6 27B localmente, mas o desempenho em nuvem do 3.7 Max está em outro nível para reasoning complexo.
DevArchitect
hackernews

Videos Sobre Qwen 3.7 Max

Assista tutoriais, analises e discussoes sobre Qwen 3.7 Max

O processo de Chain of Thought é excepcionalmente rápido em comparação com iterações anteriores.

Esta é apenas a segunda vez que vi um model implementar corretamente marcas de impacto de munição no cenário.

A consistência lógica na depuração de código em várias etapas é visivelmente mais estável que no preview 3.6.

Lida com o context window de 256k com quase zero perda em agulha no palheiro.

Este model representa a ponte entre a conclusão estática e o verdadeiro planejamento autônomo.

O context window é de 256K tokens para o Max e, importante, é apenas de texto.

Estamos observando uma quantidade significativamente menor de pensamento ou excesso de pensamento em comparação com o 3.5.

O desempenho em ambientes baseados em terminal sugere que ele pode realmente gerenciar um servidor.

O Qwen 3.7 Max é significativamente mais barato para cargas de trabalho empresariais que precisam de lógica de alto nível.

Ele não sofre com os mesmos problemas de alinhamento cultural vistos em alguns models anteriores.

O Qwen 3.7 Max Preview ficou em 13º lugar geral na Text Arena.

O modo Thinking significa que o model divide os problemas em etapas menores antes de responder.

Constrói calculadoras complexas em menos de cinco minutos com gerenciamento de estado perfeito.

Ele é especificamente otimizado para Agentic AI, o que significa que ele age em vez de apenas falar.

O preço é um tiro direto na dominância da OpenAI no mercado de desenvolvedores.

Mais do que apenas prompts

Potencialize seu fluxo de trabalho com Automacao de IA

Automatio combina o poder de agentes de IA, automacao web e integracoes inteligentes para ajuda-lo a realizar mais em menos tempo.

Agentes de IA
Automacao Web
Fluxos Inteligentes

Dicas Profissionais para Qwen 3.7 Max

Dicas de especialistas para ajuda-lo a aproveitar ao maximo Qwen 3.7 Max e obter melhores resultados.

Forçar Verificação Lógica

Inclua 'Verifique seus passos de raciocínio antes de fornecer o código final' para acionar o modo de reasoning deliberativo nativo do model.

Utilizar Context Caching

Para tarefas que envolvem a mesma base de código massiva, use context caching para reduzir a latency e diminuir o gasto de input tokens.

Definir Checklists de Etapas

Forneça um checklist numerado para tarefas longas para garantir que o model não omita etapas intermediárias durante gerações de longo prazo.

Design de Parâmetros de Restrição

Ao gerar UI, forneça variáveis CSS específicas para o estilo, para compensar o foco do model na lógica em vez da estética.

Depoimentos

O Que Nossos Usuarios Dizem

Junte-se a milhares de usuarios satisfeitos que transformaram seu fluxo de trabalho

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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Ben Bressington

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CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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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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Perguntas Frequentes Sobre Qwen 3.7 Max

Encontre respostas para perguntas comuns sobre Qwen 3.7 Max