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2026年6月2日，阿里通义千问团队正式推出新一代多模态智能体模型Qwen3.7-Plus。该模型在保留Qwen3.7原生强文本处理能力的基础上，视觉-语言交互、智能体工作流处理等核心性能实现大幅跃升，标志着国产大模型向具身智能、高级智能体方向演进进一步加速，为端侧落地、复杂场景工作流部署提供了全新的技术底座。
自2025年下半年起，全球大模型产业的竞争重心就已从“参数规模竞赛”转向“落地能力竞赛”，其中同时具备环境感知、逻辑推理、任务执行能力的多模态智能体，被视为下一阶段产业落地的核心入口，阿里此次推出的Qwen3.7-Plus，正是瞄准这一赛道的核心迭代产品。
此前，无论是海外OpenAI推出的GPT-4o进阶版，还是国内多家厂商发布的端侧多模态模型，都在强化视觉感知与任务调度能力的结合，试图抢占机器人、工业自动化、智慧办公等场景的落地先机。
在产业端，现有大模型普遍存在“感知能力和执行能力脱节”的问题：不少多模态模型只能完成简单的图文识别，无法将视觉信息转化为可执行的任务指令，难以适配工厂巡检、设备运维、复杂办公流程调度等真实场景需求，行业亟待更强的技术底座支撑落地。
作为通义千问Qwen3.7系列的核心迭代产品，Qwen3.7-Plus的能力升级主要围绕两大核心维度展开。
首先是视觉-语言理解能力的全链路打通。在承袭上一代模型强文本处理能力的基础上，Qwen3.7-Plus实现了从视觉感知到逻辑推理的无缝衔接：不仅能够高精度识别复杂工程图纸、长视频关键信息、多模态混合文档等专业内容，还能将识别到的视觉信息直接转化为可执行的推理路径，比如针对设备故障照片直接生成完整的排查维修方案，大幅拓宽了多模态交互的应用边界。
其次是智能体核心链路能力的持续领跑。官方测试数据显示，Qwen3.7-Plus在长链条任务拆解、多工具连续调用、代码生成等智能体核心指标上，较上一代产品平均提升27%，最多可支持超过20步的连续复杂任务调度，且全程逻辑准确率保持在92%以上，处于国内大模型第一梯队水平。
本次推出的Qwen3.7-Plus还针对端侧部署做了专门的参数优化，无需依赖云端算力即可在工业机器人、智能家居终端、办公硬件等设备上运行，进一步降低了多模态智能体的落地门槛。
业内分析认为，随着Qwen3.7-Plus这类成熟多模态智能体底座的推出，国产大模型的落地进程将进一步加速，未来1-2年内，具备自主感知、自主决策能力的智能体将在工业巡检、智慧办公、家庭服务等多个场景实现规模化普及。
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