20
5 月
Qwen 3.7 发布：一个模型打通 Agent 全栈，从聊天到自主执行任务的跨越
先给判断：Qwen 3.7 不是一次常规的模型刷新，而是千问系列从”更好的模型”走向”更好的智能体底座”的分水岭。
5 月 20 日上午，2026 阿里云峰会上，Qwen 3.7-Max 正式发布。定位只有一句话：The Agent Frontier（智能体前沿）。
这不是口号。往回翻半年：3 月 20 日 Qwen 3.5-Max-Preview 打造原生多模态智能体；4 月 20 日 Qwen 3.6-Max-Preview 走向现实世界智能体；5 月 20 日 Qwen 3.7-Max 开辟智能体新前沿。月更的迭代节奏，每次的主题词都围绕 Agent。这不是巧合，是路线图。
从”大脑”到”底座”：Qwen 3.7 在做什么不一样的事
过去说 LLM 是 Agent 的大脑——负责理解、推理、规划。但实际的 Agent 系统远不止这些：要调工具、要读文档、要搜网页、要生成代码工件、要跨会话记住状态。Qwen 3.7-Max 的目标是把这些从”外部组装”变成”模型内生”。
- 聊天对话：基础能力，但新的 Agent 场景要求对话不只是回答问题，而是推进任务
- 图像与视频理解：原生多模态理解和推理
- 图像生成：在同一模型内完成从理解到生成的闭环
- 文档处理：读得懂复杂排版的 PDF、表格、合同
- 网页搜索集成：模型内建检索能力
- 工具调用：规范的 function call，兼容主流 Agent 框架
- 工件生成：直接生成可运行代码、HTML 页面等制品
35 小时长程任务：硬件层的野心
Qwen 3.7-Max 在平头哥新一代训推一体 AI 芯片”真武 M 890″上，成功运行了 35 个小时的超长程智能体任务。LLM 执行 Agent 任务通常会遇到”累积错误→任务崩溃”的问题，持续时间越长越明显。35 小时意味着模型的指令跟随和状态管理能力达到了实用级——不是 demo 跑 5 分钟录视频，是真能撑住。
生态拼图：MSE AI 调度器
同一天发布的还有阿里云的 MSE AI 调度器——给 Agent 用的”管家工具”。解决开源的 Agent 服务”可用性低、运维成本高、可观测性差”的问题。通过高可用分布式调度、统一管理与细粒度权限、弹性伸缩降本、全链路可观测性四招解决，已支持 OpenClaw 和 Dify。
FAQ
Qwen 3.7-Max 和 Qwen 3.7-Plus 有什么区别？
Max 是旗舰版，参数规模更大、性能更强。Plus 是性价比之选，绝大多数开发者和中小企业用 Plus 就够了——从历史版本看，Plus 在 Agent 能力上不打折，只是推理速度和并发吞吐弱于 Max。
Qwen 3.7 的跨框架支持是真的吗？
是的。官方确认无需专门训练就能在 Claude Code、OpenClaw、Hermes Agent 等框架中运行。但”丝滑”到什么程度——复杂任务下是否需要手动调 tool schema——还需要实际项目验证。
和 Claude、GPT 相比，Qwen 3.7 的 Agent 能力有什么不同？
核心差异化在于”一个模型打通多模态理解+工具调用+代码生成”的全栈整合，以及与阿里云基础设施的深度绑定。如果在阿里云生态内，成本和服务一致性上有优势。
数据来源：Qwen 官方博客 (https://qwen.ai/blog?id=qwen 3.7)、阿里云/X、Startup Fortune、网易，2026 年 5 月
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排名
模型得分推理轮次成本/任务
Claude Opus 4.7 (max)47%~7N/A
GPT-5.5 (xhigh)46%~12N/A
Qwen3.7 Max42%~20N/A
Gemma 4 31B (Reasoning)37%~8$0.14
完整排名见 HuggingFace Blog。
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