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Qwen: Qwen3.7 Plus

qwen/qwen3.7-plus

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 Plus (qwen/qwen3.7-plus) figura en el catálogo de OpenRouter como una opción rentable de la serie Qwen3.7 de Alibaba, bajo la variante canónica qwen/qwen3.7-plus-20260602. Según el catálogo, acepta texto e imagen como entrada, devuelve texto, anuncia una ventana de contexto de un millón de tokens y activa el razonamiento opcional por defecto, sin niveles de esfuerzo configurables. La llamada de herramientas y las salidas estructuradas se exponen como parámetros de solicitud. Los resultados agregados de arena y de Artificial Analysis solo ofrecen una señal parcial de rendimiento, y este paquete de fuentes no incluía una ficha de modelo independiente.[1]

Puntos fuertes

  • Según el catálogo de OpenRouter, acepta texto e imagen como entrada y devuelve texto, con una ventana de contexto anunciada de un millón de tokens.[1]
  • El razonamiento opcional está activado por defecto, y la ficha expone llamada de herramientas, salidas estructuradas y parámetros de muestreo habituales.[1]
  • La descripción del catálogo lo presenta como una opción rentable dentro de la serie Qwen3.7 de Alibaba.[1]

Limitaciones

  • La evidencia procede únicamente del catálogo de OpenRouter; este paquete no incluía ficha de modelo independiente, términos de licencia, fecha de corte de conocimiento ni documentación de seguridad, por lo que conviene validar las capacidades con cargas de trabajo reales.[1]
  • Los datos de rendimiento disponibles son limitados: los resultados de design-arena solo cubren tareas de front-end y generación visual, y Artificial Analysis registra un índice de agente notablemente inferior al de codificación.[1]
  • El catálogo no lista niveles de esfuerzo de razonamiento configurables y la descripción del proveedor aparece truncada, por lo que algunas mejoras anunciadas quedan sin especificar.[1]

Dónde utilizarlo

  • Candidato para cargas de trabajo de texto de alto volumen y sensibles al coste que combinen entradas de imagen y se beneficien de un contexto largo, sujeto a validación.[1]
  • Conviene evaluarlo en flujos con herramientas o salidas estructuradas donde el razonamiento opcional activado por defecto resulte adecuado.[1]
  • Posible opción para tareas de front-end, visualización de datos o generación de interfaces, las categorías cubiertas por los datos de arena del catálogo, a la espera de pruebas independientes.[1]

Fuentes

  1. [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3.7 PlusFuentes 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-Plus is a cost-effective model in Alibaba's Qwen3.7 series. It supports text and image input with text output, building on the series' text capabilities with a comprehensive upgrade to its...

Especificaciones

ID del modelo
qwen/qwen3.7-plus
ID canónico
qwen/qwen3.7-plus-20260602
Creador
qwen
Añadido a OpenRouter
03.06.2026
Longitud de contexto
1,000,000
Modalidad
text+image->text
Modalidades de entrada
text, image
Modalidades de salida
text
Precio por token
USD por 1M de tokens: entrada $0.320 / salida $1.28
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.

TareaNotaCapacidad declarada por la fuente
Calidad generalSin mediciónrazonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning
ProgramaciónBB — siguiente 30% de la cohorte—
AgentesBB — siguiente 30% de la cohorteparámetros: structured_outputs, tool_choice, tools
EscrituraSin mediciónsalida: text
RazonamientoSin mediciónrazonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning
Análisis de documentosSin medición—
VisiónSin mediciónentrada: image
Generación de imágenesSin medición—
AudioSin medición—
VídeoSin medición—
EmbeddingsSin medición—

Evaluaciones

FuenteBenchmarkValorNotaDatos obtenidos
Artificial AnalysisCoding index55.9BB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Artificial AnalysisAgentic index17.5BB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · 3dtasa de victoria 48.1% · posición 441,221EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · asciiarttasa de victoria 41% · posición 531,134EloCC — por debajo de la franja B13.11.2026
Design Arenamodels · codecategoriestasa de victoria 50% · posición 371,260EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · dataviztasa de victoria 51.4% · posición 231,276EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · gamedevtasa de victoria 48.7% · posición 391,251EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · svgtasa de victoria 47% · posición 271,202EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · uicomponenttasa de victoria 49.1% · posición 401,256EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · websitetasa de victoria 50.3% · posición 341,262EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
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.

ProveedorLongitud de contextoPrecio entrada /1MPrecio salida /1MLatencia p50 (30m, s)Rendimiento p50 (30m, tok/s)Disponibilidad (30m)
Alibaba1,000,000$0.320$1.28——100%
Alibaba1,000,000$0.320$1.28——100%

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.