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Qwen 3.7 Max 預覽版發布：頂尖性能表現

閱讀原文： 量子位
#chinese-llm#multimodal#model-release

Qwen 3.7 Max 預覽版宣稱在文本與視覺領域達到頂尖性能，挑戰現有業界基準。

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有什麼變化

Qwen 3.7 Max 預覽版正式發布。

為什麼重要

此次發布鞏固了阿里巴巴在中國 AI 市場的領先地位，為開發者提供了替代國際主流模型的強大選擇。

下一步行動

將 Qwen 3.7 Max API 整合至您的工作流程中，並與現有的 LLM 技術棧進行推理能力對比測試。

誰應關注：Developers & AI Engineers

關鍵要點

  • •Qwen 3.7 Max 預覽版正式發布。
  • •在文本與視覺基準測試中均達到國產頂尖水平。
  • •儘管核心團隊人員變動，阿里巴巴仍保持高速迭代節奏。
關鍵數字1萬36萬3倍

深度解析

背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 24 個來源。

增強重點摘要

  • •Qwen 3.7 Max預覽版在文本和視覺領域均展現了國產頂尖性能，並在指令遵循、世界知識和智能體編碼方面相較於Qwen 3.6 Plus有顯著提升，儘管仍處於積極開發階段，但已在多項基準測試中超越部分頂尖閉源模型，例如在Tau2-Bench智能體工具調用能力評估中取得74.8分，超越Claude Opus 4和DeepSeek V3。
  • •阿里巴巴的Qwen系列模型，包括Qwen-VL（視覺語言模型）、Qwen-TTS（文本轉語音模型）和Qwen-Audio，支持跨模態處理，而最新的Qwen3-Omni能夠同時處理和推理文本、音頻和視覺模態，並採用「思考模式」和「非思考模式」的混合思維模式，以靈活控制推理性能、速度和成本。
  • •Qwen系列模型在開源社群中影響力巨大，截至2025年9月，阿里巴巴Qwen在Hugging Face等開發者平台的下載量已超越Meta的Llama系列，成為下載量最高的開源大型語言模型生態系統，顯示其在全球範圍內的強勁採用率。
  • •Qwen 3.7 Max預覽版是阿里巴巴迄今為止最大、參數量突破1萬億的旗艦級大語言模型，預訓練數據量達到36萬億個token，其MoE（專家混合）架構設計確保了訓練過程的穩定性和效率，並在長上下文訓練場景中採用ChunkFlow策略，吞吐量提升了3倍。
  • •儘管核心團隊人員變動，包括前通義千問技術負責人林俊暘於2026年3月離職，但阿里巴巴仍保持高速迭代節奏，並強調Qwen模型團隊穩定且將堅持開源策略，目標是持續追求模型智能上限，實現AGI。

競品分析

發布日期
Qwen 3.7 Max (預覽版) / Qwen3 Max (已發布)
2 Qwen3 Max: 2025-12-15 / Qwen 3.7 Max 預覽版: 2026-05-19
Claude 3.7 Sonnet (Anthropic)
2025-02-24
DeepSeek V3 / DeepSeek-R1
DeepSeek V3: 2025-03-30前 / DeepSeek-R1: 2025-12-29前
GLM-5 (智譜AI)
2026年初
MiniMax M2.5 (MiniMax)
2026年初
模型架構
Qwen 3.7 Max (預覽版) / Qwen3 Max (已發布)
MoE (專家混合) / 雙模式操作 (思考/非思考)
Claude 3.7 Sonnet (Anthropic)
多模態 (文本、圖像)
DeepSeek V3 / DeepSeek-R1
DeepSeek V3: MoE
GLM-5 (智譜AI)
MiniMax M2.5 (MiniMax)
參數規模
Qwen 3.7 Max (預覽版) / Qwen3 Max (已發布)
Qwen3 Max: 超過1萬億參數
Claude 3.7 Sonnet (Anthropic)
DeepSeek V3 / DeepSeek-R1
DeepSeek V3: 數千億參數
GLM-5 (智譜AI)
MiniMax M2.5 (MiniMax)
多模態能力
Qwen 3.7 Max (預覽版) / Qwen3 Max (已發布)
文本、圖像、音頻、視頻處理
Claude 3.7 Sonnet (Anthropic)
文本、圖像
DeepSeek V3 / DeepSeek-R1
GLM-5 (智譜AI)
MiniMax M2.5 (MiniMax)
基準測試表現
Qwen 3.7 Max (預覽版) / Qwen3 Max (已發布)
Tau2-Bench (智能體工具調用): 74.8分 (超越Claude Opus 4, DeepSeek V3) / AIME 2025: 80.7% (優於Claude 3.7 Sonnet) / GPQA: 76.4% (優於Claude 3.7 Sonnet)
Claude 3.7 Sonnet (Anthropic)
GPQA, SWE-Bench Verified (優於Qwen3 Max) / MMLU Pro: 80.3% / Coding Index: 26.7% (優於Qwen3 Max)
DeepSeek V3 / DeepSeek-R1
DeepSeek V3: 在Arena-Hard, LiveBench, LiveCodeBench, GPQA-Diamond等基準測試中被Qwen 2.5-Max超越
GLM-5 (智譜AI)
MiniMax M2.5 (MiniMax)
編程評估中達到SOTA水平
定價 (每百萬token)
Qwen 3.7 Max (預覽版) / Qwen3 Max (已發布)
輸入: $0.50 - $1.20 / 輸出: $2.08 - $6.00 (Qwen3 Max)
Claude 3.7 Sonnet (Anthropic)
輸入: $3.00 / 輸出: $15.00
DeepSeek V3 / DeepSeek-R1
GLM-5 (智譜AI)
GLM 5: 輸入: $1.00 / 輸出: $3.20
MiniMax M2.5 (MiniMax)
MiniMax M2.5: 輸入: $0.30 / 輸出: $1.20
開源策略
Qwen 3.7 Max (預覽版) / Qwen3 Max (已發布)
大部分模型開源 (Apache 2.0, Qwen License)
Claude 3.7 Sonnet (Anthropic)
專有許可證 (閉源)
DeepSeek V3 / DeepSeek-R1
DeepSeek V3: 開源
GLM-5 (智譜AI)
MiniMax M2.5 (MiniMax)
主要優勢
Qwen 3.7 Max (預覽版) / Qwen3 Max (已發布)
高性價比、強大推理與智能體能力、多模態融合、中文理解優化、開源生態
Claude 3.7 Sonnet (Anthropic)
綜合性能強勁，在某些基準測試中表現優異
DeepSeek V3 / DeepSeek-R1
高性價比、開源策略、編程性能
GLM-5 (智譜AI)
MiniMax M2.5 (MiniMax)
效率冠軍、前沿編程性能、成本效益
應用場景
Qwen 3.7 Max (預覽版) / Qwen3 Max (已發布)
電商、醫療、教育、內容創作、智能體開發
Claude 3.7 Sonnet (Anthropic)
軟體開發、代碼生成
DeepSeek V3 / DeepSeek-R1
GLM-5 (智譜AI)
MiniMax M2.5 (MiniMax)
針對現實世界生產力應用優化

技術深入

  • 模型架構: Qwen系列模型採用Transformer架構，並在Qwen3系列中引入了混合專家（MoE）架構。Qwen3模型還採用了混合思維模式（「思考模式」和「非思考模式」），允許靈活控制推理性能、速度和成本。
  • 多模態能力: Qwen系列不僅包含大型語言模型（LLM），還包括多模態模型（MLLM），如Qwen-VL（視覺語言模型）、Qwen-TTS（文本轉語音模型）和Qwen-Audio。最新的Qwen3-Omni能夠同時處理和推理文本、圖像、音頻和視頻等多種模態。Qwen-VL模型能夠接受圖像、文本和邊界框坐標作為輸入，並在視覺推理和細粒度視覺理解方面表現出色。
  • 參數規模與訓練數據: Qwen3-Max是阿里巴巴迄今為止最大的模型，擁有超過1萬億參數，並在36萬億個token的數據集上進行預訓練。Qwen 2.5模型據稱在多達18萬億個token的數據集上進行了預訓練。
  • 長上下文處理: Qwen 2.5顯著改進了長文本生成能力，從1K增加到超過8K token，例如Qwen 2.5-72B可以撰寫超過5,000個漢字的報告。Qwen3-2507版本增強了256K長上下文理解能力，並可擴展至1M token。
  • 訓練優化: Qwen3-Max的訓練穩定性得益於MoE架構設計，預訓練損失曲線在整個訓練過程中保持平滑穩定。在長上下文訓練場景中，採用ChunkFlow策略，實現了3倍的吞吐量提升。
  • API兼容性: Qwen API與OpenAI API兼容，方便開發者使用。
  • 開源策略: 許多Qwen模型以Apache 2.0許可證、Qwen許可證或非商業Qwen研究許可證發布，其他專有模型則通過阿里雲提供服務。

前景展望基於引用來源的 AI 分析

中國AI模型將在全球開源生態中佔據主導地位。
阿里巴巴Qwen系列模型在Hugging Face等平台上的下載量已超越Meta的Llama系列，顯示其在性能和成本效益上的競爭力，將吸引更多全球開發者採用，尤其是在美國主要業者轉向更封閉模式的背景下。
AI模型競爭將從單純的性能比拼轉向場景化與生態系統整合。
阿里巴巴的Qwen模型能夠深度整合到其龐大的電商、支付和雲端運算生態系統中，提供更豐富的應用場景和更高的用戶滲透率，這將成為其相對於獨立AI產品的顯著優勢。
多模態與智能體能力將成為下一代AI模型的關鍵發展方向。
Qwen 3.7 Max預覽版在文本和視覺領域的頂尖表現，以及Qwen3-Omni對文本、音頻、視覺等多模態的同時處理能力，加上其在智能體工具調用方面的優異成績，預示著未來AI模型將更注重跨模態理解和自主執行複雜任務的能力。

時間線

2023-04
阿里巴巴發布通義千問（Qwen）大語言模型測試版，並宣布將其接入阿里旗下全線業務。
2023-09
阿里雲宣布通義千問正式向社會公眾開放。
2025-01
阿里巴巴發布Qwen2.5-Max。
2025-04
新一代模型Qwen3正式開源，發布0.6B至235B參數共8款模型，包括MoE模型，並支持「思考模式」與「非思考模式」。
2025-09
阿里雲在2025年雲棲大會上推出Qwen3-Max，參數量突破1萬億，並預覽Wan2.5視頻生成模型。
2026-03
通義千問前技術負責人林俊暘離職，但阿里集團強調團隊穩定並堅持開源策略。
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