100 萬 Token 上下文視窗
可匯入完整的程式庫或檔案庫。Qwen 在整個上下文視窗中維持 99.9% 的檢索準確率。
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Qwen 3.7 Max 是一款前沿級原生多模態模型，具備 100 萬上下文視窗。由阿里巴巴打造，這個 3.7 版本在 Python/Rust 程式設計、複雜邏輯推理與大規模代理式工作流程方面表現出色，成本僅為同類方案的一小部分。
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Qwen 3.7 Max API 的主要功能
探索 Qwen 3.7 Max 為何是處理大量、高複雜度推理任務的首選。
原生多模態架構
單一統一的 Transformer 可處理文字、圖片與影片，提供卓越的空間與視覺推理能力。
高性價比的前沿模型能力
每 1M tokens 僅需 $1，qwen 以比 GPT-4o 或 Claude 3.5 低 60-70% 的成本提供 SOTA 效能。
92.4% Pass@1 程式設計能力
針對 Python 與 Rust 開發進行最佳化，qwen 在多檔案重構任務上的表現優於大多數同類模型。
如何取得 qwen3.7-max API 金鑰
取得 qwen3.7-max API 金鑰只需四個步驟，僅需幾分鐘。建立免費的 GPTProto 帳號、儲值、產生金鑰，並進行第一次呼叫 — 在 $0.36 / $1.44 這裡能以比直連更划算的價格取得 qwen3.7-max API 金鑰，且單一金鑰即可在平台上所有模型通用。完整 qwen3.7-max 說明文件 請參閱說明文件。
註冊
建立您的免費 GPT Proto 帳號即可開始。您可以隨時為您的團隊設定組織。
儲值
您的餘額可用於平台上的所有模型，包括 qwen3.7-max，讓您能靈活地進行實驗並隨需求擴充。
產生您的 API 金鑰
在您的儀表板中建立 API 金鑰 — 進行 qwen3.7-max 請求時，您將需要它來進行驗證。
進行第一次 API 呼叫
使用您的 API 金鑰搭配我們的範例程式碼，透過 GPT Proto 向 qwen3.7-max 發送請求，並立即查看 AI 生成的結果。
Qwen 3.7 Max 常見問題與技術詳情
關於 Qwen 3.7 Max 整合、1M 上下文能力，以及它與 3.7 世代其他前沿模型比較的常見問題。
qwen 3.7 max 如何處理 1M token 的上下文？
qwen 3.7 max 模型使用先進的注意力機制，在「Needle in a Haystack」測試中維持 99.9% 的準確率。這使 qwen 能夠處理大量技術文件或完整程式碼庫，而不會遺漏提示開頭的細節。它非常適合法律稽核與架構重構。
qwen 3.7 max 的程式設計能力比 GPT-4o 更好嗎？
基準測試顯示，qwen 3.7 max 在 HumanEval 中達到 92.4%，具備極高的競爭力。Qwen 特別針對多檔案儲存庫管理，以及 Rust 和 Python 等低階語言進行最佳化。許多開發者偏好 qwen，因為它在複雜的代理工作流程中，工具呼叫幻覺的發生率較低。
qwen 3.7 max 支援原生視覺與影片嗎？
是的，qwen 3.7 max 是原生多模態模型。這表示 qwen 透過與文字相同的統一 Transformer 處理影像與影片資料，因此在 UI 自動化與空間任務上的推理能力更佳。它支援透過 URL 或 Base64 編碼傳送最長 2 分鐘的影片片段。
qwen 3.7 max API 的定價是多少？
我們提供 qwen 3.7 max，輸入 token 的價格為每 1M 個 token $1.00，輸出 token 的價格為每 1M 個 token $3.00。這大約比其他前沿模型便宜 60-70%。此外，提示快取命中可享有 80% 折扣，批次處理請求則可享有 50% 折扣。
我可以將 qwen 3.7 max 作為直接替代方案使用嗎？
當然可以。GPTProto.com 上的 qwen 3.7 max API 使用與 OpenAI 相容的結構。您只需在現有程式碼中更新基礎 URL 和模型參數，將其設為 'qwen3.7-max'，即可開始享有更大的上下文與更低的成本。
3.7 max 模型有哪些限制？
雖然 qwen 功能極其強大，但每次請求的輸出上限為 8,192 個 token。與 Claude 相比，它的語氣也更加正式或「機械化」。此外，qwen 可能對特定文化議題表現出高度敏感，導致標準拒答。