qwen
Qwen: Qwen3.7 Max
qwen/qwen3.7-max
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
qwen/qwen3.7-max é descrito no catálogo do OpenRouter como o modelo carro-chefe da série Qwen3.7 da Alibaba, voltado para cargas de trabalho centradas em agentes, com ênfase em programação e produtividade de escritório. É um modelo de texto para texto, oferece uma janela de contexto muito ampla e conta com suporte a chamadas de ferramentas, saídas estruturadas e raciocínio opcional. Não havia um cartão de modelo independente neste pacote de fontes, portanto as capacidades vêm do catálogo e não foram verificadas; os números de desempenho estão nos dados estruturados do catálogo e devem ser validados nas suas próprias cargas de trabalho.[1]
Pontos fortes
- Janela de contexto muito ampla de um milhão de tokens segundo o catálogo, adequada para documentos longos e sessões de agente extensas.[1]
- A descrição do catálogo o posiciona para trabalhos centrados em agentes, com chamadas de ferramentas, escolha de ferramentas e saídas estruturadas como parâmetros suportados.[1]
- O raciocínio é suportado, porém opcional e não obrigatório, junto a controles comuns como seed, temperatura, logprobs e formato de resposta.[1]
Limitações
- A evidência se limita ao catálogo do OpenRouter; não havia um cartão de modelo independente neste pacote de fontes, portanto as afirmações não foram verificadas e exigem validação nas suas cargas de trabalho.[1]
- Apenas entrada e saída de texto estão listadas; nenhuma outra modalidade está documentada.[1]
- Termos de licença, data de corte de conhecimento e requisitos de implantação ou hardware não estão documentados na evidência fornecida.[1]
Onde usar
- Vale prototipar para programação agêntica e automação que se beneficiem de chamadas de ferramentas e contexto longo; não é uma adequação comprovada sem testes.[1]
- Candidato para fluxos de escritório e produtividade sobre entradas de texto extensas, de acordo com o foco de design indicado pelo catálogo.[1]
- Considere para aplicações que precisem de saídas estruturadas ou raciocínio controlável, sujeito a avaliação frente aos seus requisitos de precisão e latência.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3.7 MaxFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
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,...
Especificações
- ID do modelo
- qwen/qwen3.7-max
- ID canônico
- qwen/qwen3.7-max-20260520
- Criador
- qwen
- Adicionado ao OpenRouter
- 21.05.2026
- Comprimento de contexto
- 1,000,000
- Modalidade
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $1.48 / saída $4.43
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Programação | AA — próximos 20% da coorte | — |
| Agentes | BB — próximos 30% da coorte | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | — |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 66 | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 22.5 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticgamedevtaxa de vitória 45.6% · posição 20 | 1,107Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetaxa de vitória 47.8% · posição 29 | 1,147Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · blender3dtaxa de vitória 32.9% · posição 23 | 980Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktaxa de vitória 47.6% · posição 22 | 1,172Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · godotgamedevtaxa de vitória 55.6% · posição 16 | 1,169Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · htmlslidestaxa de vitória 43.4% · posição 17 | 1,055Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstaxa de vitória 44.6% · posição 31 | 1,152Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pdftaxa de vitória 46.1% · posição 24 | 1,143Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · python-pptxslidestaxa de vitória 46.1% · posição 21 | 1,148Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · spreadsheettaxa de vitória 43.8% · posição 24 | 1,099Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstaxa de vitória 48.4% · posição 23 | 1,190Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 53.8% · posição 32 | 1,248Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttaxa de vitória 53% · posição 24 | 1,205Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 53.8% · posição 32 | 1,266Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 53% · posição 25 | 1,274Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 52.3% · posição 33 | 1,256Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtaxa de vitória 54.9% · posição 26 | 1,207Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 53.5% · posição 37 | 1,264Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 54.6% · posição 30 | 1,268Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Alibaba | 1,000,000 | $1.48 | $4.43 | — | — | 100% |
| Alibaba | 1,000,000 | $2 | $6 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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