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Qwen: Qwen3.7 Max
qwen/qwen3.7-max
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
qwen/qwen3.7-max se describe en el catálogo de OpenRouter como el modelo insignia de la serie Qwen3.7 de Alibaba, orientado a cargas de trabajo centradas en agentes, con énfasis en programación y productividad de oficina. Es de texto a texto, ofrece una ventana de contexto muy amplia y admite llamadas a herramientas, salidas estructuradas y razonamiento opcional. No se dispuso de una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes, por lo que las capacidades provienen del catálogo y no están verificadas; las cifras de rendimiento están en los datos estructurados del catálogo y deben validarse con sus propias cargas de trabajo.[1]
Puntos fuertes
- Ventana de contexto muy amplia de un millón de tokens según el catálogo, adecuada para documentos largos y sesiones de agente extensas.[1]
- La descripción del catálogo lo orienta a trabajos centrados en agentes, con llamadas a herramientas, selección de herramientas y salidas estructuradas como parámetros admitidos.[1]
- El razonamiento es compatible pero opcional, no obligatorio, junto con controles habituales como semilla, temperatura, logprobs y formato de respuesta.[1]
Limitaciones
- La evidencia se limita al catálogo de OpenRouter; no se dispuso de una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes, por lo que las afirmaciones no están verificadas y requieren validación con sus cargas de trabajo.[1]
- Solo se listan entrada y salida de texto; no se documentan otras modalidades.[1]
- Los términos de licencia, la fecha de corte de conocimiento y los requisitos de implementación o hardware no están documentados en la evidencia suministrada.[1]
Dónde utilizarlo
- Conviene prototiparlo para programación agéntica y automatización que se beneficien de llamadas a herramientas y contexto largo; no es una idoneidad probada sin pruebas.[1]
- Candidato para flujos de oficina y productividad sobre entradas de texto extensas, en línea con el enfoque de diseño indicado por el catálogo.[1]
- Considérelo para aplicaciones que requieran salidas estructuradas o razonamiento controlable, sujeto a evaluación frente a sus requisitos de precisión y latencia.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3.7 MaxFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Qwen3.7-Max is the flagship model in Alibaba's Qwen3.7 series. It supports text input and output and is designed for agent-centric workloads, with particular strengths in coding, office and productivity tasks,...
Especificaciones
- ID del modelo
- qwen/qwen3.7-max
- ID canónico
- qwen/qwen3.7-max-20260520
- Creador
- qwen
- Añadido a OpenRouter
- 21.05.2026
- Longitud de contexto
- 1,000,000
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $1.48 / salida $4.43
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | AA — siguiente 20% de la cohorte | — |
| Agentes | BB — siguiente 30% de la cohorte | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 66 | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 22.5 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticgamedevtasa de victoria 45.6% · posición 20 | 1,107Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetasa de victoria 47.8% · posición 29 | 1,147Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · blender3dtasa de victoria 32.9% · posición 23 | 980Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktasa de victoria 47.6% · posición 22 | 1,172Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · godotgamedevtasa de victoria 55.6% · posición 16 | 1,169Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · htmlslidestasa de victoria 43.4% · posición 17 | 1,055Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstasa de victoria 44.6% · posición 31 | 1,152Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pdftasa de victoria 46.1% · posición 24 | 1,143Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · python-pptxslidestasa de victoria 46.1% · posición 21 | 1,148Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · spreadsheettasa de victoria 43.8% · posición 24 | 1,099Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstasa de victoria 48.4% · posición 23 | 1,190Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 53.8% · posición 32 | 1,248Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 53% · posición 24 | 1,205Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 53.8% · posición 32 | 1,266Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 53% · posición 25 | 1,274Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 52.3% · posición 33 | 1,256Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 54.9% · posición 26 | 1,207Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 53.5% · posición 37 | 1,264Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 54.6% · posición 30 | 1,268Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Alibaba | 1,000,000 | $1.48 | $4.43 | — | — | 100% |
| Alibaba | 1,000,000 | $2 | $6 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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