Qwen3.7 Max，哪些结论值得看？

Qwen3.7-Max 官方完整基准与 35 小时自主优化实验

Qwen 官方报告 Qwen3.7-Max 在编码、MCP/Skills、推理、多语言和长程工具任务上的结果，并展示 35 小时 GPU 优化实验；各项分数依赖不同 harness。

来源具体观察

2026-05-20 Qwen 官方发布；比较 Claude Code、OpenClaw、Qwen Code 等框架和多种模型。

已公布条件

官方未公开所有 prompt、随机种子、失败轨迹和可下载运行包；35 小时 kernel 案例使用真武 M890 PPU 与自研验证器。

Qwen3.7-Max BenchLM 公开证据覆盖与速度账本

BenchLM 的 Qwen3.7 Max 账本记录 71.6/100、公开排名 #16/218、证据验证排名 #13/104 以及 204 tok/s 和 14.07 秒首 token；其聚合口径不统一。

待验证：本次未能重新核实原文。

来源具体观察

页面数据截至 2026-08-17，覆盖 437 个 tracked rows、35 个可显示来源行，并标注 2026-05-16 release。

已公布条件

页面没有统一原始 prompt、采样参数或完整 trace；API 价格与模型 ID 也未被 BenchLM 独立核实。

Qwen3.7-Max 与 Qwen3.7-Plus 三项真实任务成本与质量对照

Ofox 用相同提示、每项 5 次运行中位数和 senior reviewer 比较 Qwen3.7 Max/Plus；Max 在文本与长程迁移有小幅优势，Plus 约便宜 5 倍且支持视觉。

待验证：本次未能重新核实原文。

来源具体观察

2026-06-02，更新 2026-08-03；三项任务包含 1,200 行 Python 重构、截图+stack trace 调试和 1,000 步 Postgres migration。

已公布条件

每模型每任务运行 5 次，temperature=0.2，长程任务 unattended 4 小时，质量由 senior reviewer 以 1–5 评分。

Qwen3.7-Max Artificial Analysis 综合智能指数与成本速度实测

Artificial Analysis 把 Qwen3.7 Max 放入 182 模型池，按推理档位比较智能指数、单任务成本和输出速度；长思维 token 与档位会显著改变成本。

待验证：本次未能重新核实原文。

来源具体观察

页面以 2026-05-20 release、2026-08 数据和 182 模型比较池为口径，输入来自官方 API。

已公布条件

页面报告按 Intelligence Index 加权的 cost-per-task 与 tokens/s；具体 prompt、重复次数和快照需结合方法页复核。

Qwen3.7-Max 官方完整基准与 35 小时自主优化实验

Qwen 官方报告 Qwen3.7-Max 在编码、MCP/Skills、推理、多语言和长程工具任务上的结果，并展示 35 小时 GPU 优化实验；各项分数依赖不同 harness。

来源具体观察

2026-05-20 Qwen 官方发布；比较 Claude Code、OpenClaw、Qwen Code 等框架和多种模型。

已公布条件

官方未公开所有 prompt、随机种子、失败轨迹和可下载运行包；35 小时 kernel 案例使用真武 M890 PPU 与自研验证器。

Qwen3.7-Max BenchLM 公开证据覆盖与速度账本

BenchLM 的 Qwen3.7 Max 账本记录 71.6/100、公开排名 #16/218、证据验证排名 #13/104 以及 204 tok/s 和 14.07 秒首 token；其聚合口径不统一。

待验证：本次未能重新核实原文。

来源具体观察

页面数据截至 2026-08-17，覆盖 437 个 tracked rows、35 个可显示来源行，并标注 2026-05-16 release。

已公布条件

页面没有统一原始 prompt、采样参数或完整 trace；API 价格与模型 ID 也未被 BenchLM 独立核实。

Qwen3.7-Max 与 Qwen3.7-Plus 三项真实任务成本与质量对照

Ofox 用相同提示、每项 5 次运行中位数和 senior reviewer 比较 Qwen3.7 Max/Plus；Max 在文本与长程迁移有小幅优势，Plus 约便宜 5 倍且支持视觉。

待验证：本次未能重新核实原文。

来源具体观察

2026-06-02，更新 2026-08-03；三项任务包含 1,200 行 Python 重构、截图+stack trace 调试和 1,000 步 Postgres migration。

已公布条件

每模型每任务运行 5 次，temperature=0.2，长程任务 unattended 4 小时，质量由 senior reviewer 以 1–5 评分。

Qwen3.7-Max Artificial Analysis 综合智能指数与成本速度实测

Artificial Analysis 把 Qwen3.7 Max 放入 182 模型池，按推理档位比较智能指数、单任务成本和输出速度；长思维 token 与档位会显著改变成本。

待验证：本次未能重新核实原文。

来源具体观察

页面以 2026-05-20 release、2026-08 数据和 182 模型比较池为口径，输入来自官方 API。

已公布条件

页面报告按 Intelligence Index 加权的 cost-per-task 与 tokens/s；具体 prompt、重复次数和快照需结合方法页复核。

Qwen3.7-Max 真实代码任务中的负向指令混淆与 Token 消耗实测

Reddit 开发者案例记录 Qwen3.7 Max 在“禁用而非删除”代码任务中的越权失误，以及 3 次指令、134 次内部交互和 8.23M 输入 token；客户端缓存可能是混杂因素。

待验证：本次未能重新核实原文。

来源具体观察

2026-05-28 汇总至 2026-07-15；OpenCode 真实代码任务，对比多种模型，样本来自社区公开案例。

已公布条件

报告记录一次功能禁用语义错误和一次 8.23M token 消耗，未提供受控重复、统一 API harness 或完整日志。

Qwen3.7-Max Arena.ai 盲测榜单与专业领域排位

ArenaAI 社区盲测把 Qwen3.7 Max 放入纯文本和专业领域排名；结果随快照和投票池变化，不能替代固定任务评测。

待验证：本次未能重新核实原文。

来源具体观察

2026-05-18 X/Arena 贴文，样本描述为大量真实用户 prompt 对抗投票，覆盖文本、数学和专业领域。

已公布条件

帖子未公开完整投票样本、快照、提示、评审脚本或重复方案，且早期 preview 排名会动态变化。

Qwen3.7-Max ITBench-AA 企业运维与 SRE 故障根因分析实测

ITBench-AA 用离线事故快照、Prometheus/OTel/Kubernetes 证据和 Stirrup 沙箱评估 Qwen3.7 Max 的 SRE 根因分析；工具权限与数据载荷决定结论。

待验证：本次未能重新核实原文。

来源具体观察

2026-05-28 Artificial Analysis/IBM ITBench-AA，输入是离线事故快照，含指标、traces、K8s events、日志和拓扑。

已公布条件

模型在 Stirrup 沙箱中拥有 Shell 与文件检索；页面指标不是无工具聊天能力，完整任务轨迹和部署成本未公开。

Qwen3.7-Max AA-Omniscience 知识可靠性与幻觉率实测

AA-Omniscience 测试 Qwen3.7 Max 的知识不确定性与幻觉率，强调拒答/未尝试样本的定义；这是专门知识可靠性基准，不是通用 Agent 评测。

待验证：本次未能重新核实原文。

来源具体观察

Artificial Analysis 在专用硬件和官方 API 上运行标准知识问答 prompt，页面更新至 2026-08。

已公布条件

Hallucination Rate 定义为 Incorrect/(Incorrect+Partial+Not Attempted)；未注入额外欺骗条件，完整样本与重复细节需以方法页为准。