5月20日，阿里巴巴颁布全新一代千问旗舰模型Qwen3.7-Max，在三方机构Arena全球大模型盲测总榜中，Qwen3.7-Max超过Kimi-K2.6、DeepSeek-v4-pro、GLM-5.1，与GPT、Claude、Gemini最强模型靠近，位列国产模型第一。千问3.7面向当下智能体（Agent）全新设计，实现了编程、推理等主题能力的持续突破，甚至可全自主实现35幼时的超长程智能体复杂工作：在一个全新的芯片平台上，Qwen3.7-Max通过自主编程和超1000次工具挪用，实现了一个关键内核的自我进化，推理速度较原版本提升10倍。

阿里大模型研发显著加快，近3个月内，千问旗舰大模型已不变迭代了3.5、3.6、3.7三个版本，不休抬高国产模型的机能上限，Qwen3.7-Max在数项权威评测中位居前列：在编程智能体方面，Qwen3.7-Max 在 SWE-Pro、SWE-Multilingual等测评中均获切当先阐发，在Terminal Bench 2.0-Terminus得分69.7，超过了DeepSeek-v4-pro-Max、Claude-Opus4.6等一多模型；在通用智能体方面，Qwen3.7-Max提升显著，在MCP-Atlas、MCP-Mark、Skillbench等现实能力测试中阐发优异，超过GLM5.1、Kimi-K2.6等，创下国产新高，并在 Kernel Bench L3上展示了壮大的 GPU 内核优化能力；推理能力上， Qwen3.7-Max 在GPQA Diamond、HLE、HMMT 2026 Feb、IMOAnswerBench等推理主题测评中均超过了Claude-Opus4.6及所有国产模型；在通用能力与多说话方面，Qwen3.7-Max 在指令遵循 IFBench 评测中得分79.1分突破新高，在多说话理解和翻译的WMT24++、MAXIFE评测中当先。

当下，编程能力已成为衡量LLM大说话模型的主题指标，Qwen3.7-Max较上代模型实现了大幅提升，早年端原型开发到复杂的多文件工程均能驾驭。在评估AI解决真实世界的实战编程工作SWE-bench系列测评、面向真实科学问题的编程测评SciCode中，Qwen3.7-Max较Qwen3.6-Plus大幅提升，并超过了Claude Opus 4.6-Max、Kimi-K2.6、DeepSeek-v4-Pro-Max等模型。千问3.7是杰出的编程智能体，可自主编写代码创造工具，精准执行工作，实现复杂编程的自我纠错迭代，就像个资深工程师，跑完从需要分析到测试迭代的全流程，自主产出可用的工业级成就。

不休提升的编程能力，也为智能体实现更复杂、更长周期的工作打下坚实基础。千问3.7自身拥有极强的Agent能力，并涌现出跨多种智能体框架的泛化能力，在 Claude Code、OpenClaw、Qwen Code 等框架下都能不变阐扬，有望成为各类智能体系统的靠得住底座。通过MCP集成和多智能体合作，Qwen3.7-Max在企业级办公场景实现工作流自动化，在办公自动化基准 SpreadSheetBench-v1上斩获87分，处于顶尖水平，是靠得住的办公与出产力副手。以往需专业团队耗时一至两周的复杂项目，现由 Qwen3.7-Max 驱动的智能体可在数幼时内实现端到端交付关环。

实战工作测试中，Qwen3.7-Max还展示了当下智能体所能达到的长程工作极限。对大模型而言，推理速杜纂推理框架息息有关，AI Infra工程师最重要的工作之一就是进行推理框架中的算子优化，这必要极强的经验、知识、算法能力以及反复调试、纠错迭代。如今，千问3.7也尝试自主解决这一难题。在一个模型训练时从未接触过的全新硬件平台——平头哥真武M890芯片上，千问3.7自主实现了一个复杂的推理内核优化工作。在没有任何机能分析数据、硬件文档或新架构的示例内核情况下，千问3.7仅从一个蕴含工作描述、SGLang Triton 参考实现和评测剧本的空缺工作空间启程，从“零”起头持续编程 35 幼时，独立进行了 432 次内核评估、1158 次工具挪用，齐全自主地实现了编写、编译、机能分析与迭代改进的全流程。

最终，在平头哥新AI芯片上，经千问优化后的推理内核比 SGLang Triton 官方参考实现获得了 10 倍的加快。测试轨；瓜允，模型在独立运行超过 30 幼时后仍发现了有效优化点，甚至自动提议了一次关键的架构重设计——这充分体现千问在复杂工作中长周期自主迭代的能力，为将来模型与智能体的自我演进打开了全新的设想空间。

在2026阿里云峰会现场，阿里云颁发面向Agentic时期全面升级，重磅颁布全新的“芯-云-模型-推理”技术系统。据相识，Qwen3.7-Max模型API即将上线阿里云百炼，同时，千问3.7系列还将推出Qwen3.7-Plus等分歧版本模型，占有极强的多模态推理、视觉理解能力，实现从编程智能体到视觉智能体的全覆盖，为下一代AI提供全能智能体新基座。

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