模型市场

Qwen3.7-Max

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概述

Qwen3.7系列中Max模型的早期版本，仅支持思考模式，开放纯文本模型能力供体验。Qwen3.7是面向智能体时代的新一代旗舰模型，主要更新点包含Coding、Agent能力的大幅提升。本版本为2026年5月17日快照。

输入

文本

输出

文本

功能

前缀补全

调用通义千问 API 时启用 Partial Mode，可让模型严格接续您提供的前缀文本进行生成。查看文档

函数调用

通过函数调用将大模型与外部工具和系统连接起来。查看文档

缓存

Context Cache 会缓存长上下文请求的公共前缀，减少重复计算、提升响应速度并降低成本。查看文档

结构化输出

结构化输出可确保模型返回符合预期格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

异步批量处理请求，降低调用成本。查看文档

联网搜索

启用联网搜索后，模型可基于实时检索的数据进行回答。查看文档

微调

基于样本数据训练模型，使其更适配特定任务。查看文档

定价

  • 输入
    ¥12/M tokens
  • 输出
    ¥36/M tokens

速率限制与上下文

  • 最大输入
    991K
  • 最大输出
    131K
  • 最大输入（思考模式）
    983K
  • 最大输出（思考模式）
    131K
  • 上下文
    1M
  • TPM每分钟 Token 数
    500K
  • RPM每分钟请求数
    60

内置工具

代码解释器code_interpreterResponses API
网页抓取web_extractorResponses API
联网搜索web_searchResponses API

API 参考

调用API
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from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
    # 如果没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key替换：api_key="sk-xxx"
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://cn-beijing.maas.qianwenaiapi.com/compatible-mode/v1",
)
messages = [{"role": "user", "content": "你是谁"}]
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-max-2026-05-17",
    messages=messages,
    stream=True
)
is_answering = False  # 是否进入回复阶段
print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20)
for chunk in completion:
    if chunk.choices:
        delta = chunk.choices[0].delta
        # 只收集思考内容
        if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content is not None:
            if not is_answering:
                print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
        # 收到content，开始进行回复
        if hasattr(delta, "content") and delta.content:
            if not is_answering:
                print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20)
                is_answering = True
            print(delta.content, end="", flush=True)
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from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
    # 如果没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key替换：api_key="sk-xxx"
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://cn-beijing.maas.qianwenaiapi.com/compatible-mode/v1",
)
messages = [{"role": "user", "content": "你是谁"}]
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-max-2026-05-17",
    messages=messages,
    stream=True
)
is_answering = False  # 是否进入回复阶段
print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20)
for chunk in completion:
    if chunk.choices:
        delta = chunk.choices[0].delta
        # 只收集思考内容
        if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content is not None:
            if not is_answering:
                print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
        # 收到content，开始进行回复
        if hasattr(delta, "content") and delta.content:
            if not is_answering:
                print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20)
                is_answering = True
            print(delta.content, end="", flush=True)