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35小时智能体自主进化!千问旗舰模型Qwen3.7-Max重磅发布

5月20日阿里巴巴发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最强模型接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、推理等核心能力的持续突破甚至可全自主完成35小时的超长程智能体复杂任务在一个全新的芯片平台上Qwen3.7-Max通过自主编程和超1000次工具调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。图说Qwen3.7-Max发布位列国产模型第一阿里大模型研发显著加速近3个月内千问旗舰大模型已稳定迭代了3.5、3.6、3.7三个版本不断抬高国产模型的性能上限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等测评中均取得领先表现在Terminal Bench 2.0-Terminus得分69.7超过了DeepSeek-v4-pro-Max、Claude-Opus4.6等一众模型在通用智能体方面Qwen3.7-Max提升显著在MCP-Atlas、MCP-Mark、Skillbench等现实能力测试中表现优异超越GLM5.1、Kimi-K2.6等创下国产新高并在 Kernel Bench L3上展示了强大的 GPU 内核优化能力推理能力上 Qwen3.7-Max 在GPQA Diamond、HLE、HMMT 2026 Feb、IMOAnswerBench等推理核心测评中均超越了Claude-Opus4.6及所有国产模型在通用能力与多语言方面Qwen3.7-Max 在指令遵循 IFBench 评测中得分79.1分突破新高在多语言理解和翻译的WMT24、MAXIFE评测中领先。当下编程能力已成为衡量LLM大语言模型的核心指标Qwen3.7-Max较上代模型实现了大幅提升从前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任务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大幅提升并超越了Claude Opus 4.6-Max、Kimi-K2.6、DeepSeek-v4-Pro-Max等模型。千问3.7是出色的编程智能体可自主编写代码创造工具精准执行任务完成复杂编程的自我纠错迭代就像个资深工程师跑完从需求分析到测试迭代的全流程自主产出可用的工业级成果。不断提升的编程能力也为智能体完成更复杂、更长周期的任务打下坚实基础。千问3.7本身具有极强的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 等框架下都能稳定发挥有望成为各类智能体系统的可靠底座。通过MCP集成和多智能体协作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分处于顶尖水平是可靠的办公与生产力助手。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小时内完成端到端交付闭环。实战任务测试中Qwen3.7-Max还展示了当下智能体所能达到的长程任务极限。对大模型而言推理速度与推理框架息息相关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需要极强的经验、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自主完成了一个复杂的推理内核优化任务。在没有任何性能分析数据、硬件文档或新架构的示例内核情况下千问3.7仅从一个包含任务描述、SGLang Triton 参考实现和评测脚本的空白工作空间出发从“零”开始持续编程 35 小时独立进行了 432 次内核评估、1158 次工具调用完全自主地完成了编写、编译、性能分析与迭代改进的全流程。图说Qwen3.7-Max可独立执行35小时的长程复杂任务最终在平头哥新AI芯片上经千问优化后的推理内核比 SGLang Triton 官方参考实现取得了 10 倍的加速。测试轨迹还显示模型在独立运行超过 30 小时后仍发现了有效优化点甚至主动发起了一次关键的架构重设计——这充分体现千问在复杂任务中长周期自主迭代的能力为未来模型与智能体的自我演进打开了全新的想象空间。在2026阿里云峰会现场阿里云宣布面向Agentic时代全面升级重磅发布全新的“芯-云-模型-推理”技术体系。据了解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等不同版本模型拥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。
http://www.zskr.cn/news/1335034.html

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