阿里通义千问推出Qwen3.7-Max 打造百万Token上下文推理Agent模型

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4 个月前

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近日阿里巴巴旗下大模型业务线通义千问正式推出全新推理Agent模型Qwen3.7-Max，这款产品搭载最高100万Token的长上下文窗口，在第三方权威测评Artificial Analysis Intelligence Index中拿到56.6的高分，大幅刷新了同级别推理Agent模型的性能基准，为复杂长文档处理、多步骤任务自主执行场景提供了全新的落地方案。

过去半年，AI Agent赛道的玩家们几乎都陷入了两个相互矛盾的内卷方向：一边拼着更高的上下文Token数，一边又要保住复杂任务的推理准确率，绝大多数模型始终没能找到两个指标的最优平衡点。

当前市面不少标称百万级上下文的大模型，实际可用有效信息占比不足30%，超出阈值后就会出现信息遗忘、逻辑跳步的问题，企业用户处理代码库、全年审计材料等超长素材时，往往还要手动拆分文本、搭建多层向量检索库，大幅拉高了落地成本。
正是瞄准这一行业痛点，通义千问团队把Qwen3.7-Max的核心研发目标锁定为“推理能力和长上下文能力同步拉满”，没有为了刷上下文指标牺牲核心推理表现，走了和多数竞品完全不同的技术路线。

作为新一代专门面向Agent场景优化的大模型，Qwen3.7-Max首先实现了100万Token全有效原生上下文窗口，不需要依赖滑动窗口、检索增强等外挂辅助机制，就能完整记住全部输入信息，哪怕是一整本百万字级别的技术手册，也能精准定位任意章节的细节数据。
除此之外，团队针对推理路径做了专项优化，单步推理的准确率较上一代Qwen3系列提升42%，不需要反复调用外部工具做多轮校验。这套组合性能在第三方权威测评Artificial Analysis Intelligence Index中拿到了56.6的高分，较上一代产品提升21%，超过了不少同级别的闭源Agent产品。

过去需要多个工具串联才能完成的复杂任务，现在仅靠Qwen3.7-Max就能直接完成：互联网团队可以直接把完整的百万行代码库一次性输入模型，不需要额外搭建检索系统就能完成全库漏洞排查、版本重构工作；金融机构可以直接导入全年数百份财报和交易流水，自动生成完整的年度审计报告，省去大量人工整理素材的环节。
通义千问团队透露，后续会先向企业用户开放Qwen3.7-Max的API调用权限，后续也会推出轻量化的开源权重版本，让中小开发者也能低成本接入高性能的推理Agent能力。

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