通义实验室宣布推出其迄今最全面、最强大的智能体模型 Qwen3.7-Max，即将通过 API 提供服务。

公告称，Qwen3.7-Max 致力于成为全能的智能体基座——无论是编写和调试代码、自动化办公流程，还是在跨越数百乃至数千步的长周期任务中持续自主执行，都能胜任。

Qwen3.7-Max 的核心优势在于智能体能力的广度与深度：编程方面，从前端原型开发到复杂的多文件工程均能驾驭；办公与生产力方面，通过 MCP 集成和多智能体协作实现工作流自动化；长周期自主执行方面，在一项长达 35 小时、超过 1000 次工具调用的全自主内核优化实验中保持了连贯推理，充分验证了其持久稳定的执行能力；此外，无论部署在 Claude Code、OpenClaw、Qwen Code 还是其他框架下，都能稳定发挥出色的跨框架泛化能力。

在编程智能体方面，Qwen3.7-Max 在 SWE-Pro（60.6）、SWE-Multilingual（78.3）、SciCode（53.5）和 QwenSVG（1608）上均取得领先表现。在 Terminal Bench 2.0-Terminus（69.7）上超越 DS-V4-Pro Max（67.9）。在 SWE-Verified（80.4）上与 Opus-4.6 Max（80.8）和 DS-V4-Pro Max（80.6）表现相当。

在通用智能体方面，Qwen3.7-Max 在 MCP-Mark（60.8 vs. GLM-5.1 的 57.5）、MCP-Atlas（76.4 vs. Opus-4.6 的 75.8）和 Skillbench（59.2 vs. K2.6 的 56.2）上表现突出，并在 Kernel Bench L3（1.98 倍中位数加速，96% 加速率）上展示了强大的 GPU 内核优化能力。在 BFCL-V4（75.0）、Qwenclaw（64.3）和 ClawEval（65.2）上同样表现出色，紧追 Opus-4.6 Max。在办公自动化基准 SpreadSheetBench-v1 上得分 87.0，处于顶尖水平。

在推理方面，Qwen3.7-Max 在 GPQA Diamond（92.4 vs. Opus-4.6 的 91.3）、HLE（41.4 vs. Opus-4.6 的 40.0）、HMMT 2026 Feb（97.1 vs. Opus-4.6 的 96.2）、IMOAnswerBench（90.0 vs. DS-V4-Pro 的 89.8）和 Apex（44.5 vs. DS-V4-Pro 的 38.3）上均取得领先成绩，在高难度推理基准上展现了强大实力。

在通用能力与多语言方面，Qwen3.7-Max 在 IFBench（79.1 vs. DS-V4-Pro 的 77.0）上表现突出，展示了精准的指令遵循能力。在 WMT24++（85.8）和 MAXIFE（89.2）上同样领先，表明其多语言理解和翻译质量处于一流水平。在 SuperGPQA（73.6）和 QwenWorldBench（57.3）上同样表现出色。

在 Qwen3.5 中引入的环境扩展方法基础上，Qwen3.7 进一步大幅扩展了智能体训练环境的质量与多样性。

Qwen3.7-Max 可以无缝集成到主流智能体框架和编程助手中，包括Claude Code、OpenClaw、Qwen Code等。