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Qwen3.7 MaxOPEN
Qwen3.7-Max ist das Flaggschiffmodell in Alibabas Qwen3.7-Serie.
Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.
- $2.22 pro 1M Tokens, basierend auf 3 Eingaben für 1 Ausgabe die von Artificial Analysis verwendete Konvention
- günstiger als 3% der 191 Open-Weight-Modelle, die hier verfolgt werden
- 48 von 51 Alibaba Modellen, die hier verfolgt werden, vom günstigsten
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Qwen3.7 Max, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.
Modelle auf diesem Niveau kosten $2.25 pro 1M Tokens (Median von 6) — dieses kostet $2.22.
Günstiger und besser in diesem Index: GPT-5.6 Sol (batch) · GLM 5.3 · GLM 5.3 Flash und 16 mehr
Über dieses Modell
Qwen3.7 Max ist ein Open-Weight-KI-Modell von Alibaba. Sie können es kostenlos herunterladen und selbst hosten; die unten aufgeführten Preise sind die Listenpreise für gehostete APIs, die täglich aktualisiert werden, für den Fall, dass Sie Komfort dem Selbsthosten vorziehen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Qwen3.7 Max?
Qwen3.7 Max ist ein KI-Sprachmodell von Alibaba. Es ist open-weight: Sie können es herunterladen und auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos ausführen. Es erzielt 46.7 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Ist Qwen3.7 Max kostenlos?
Die Gewichte sind kostenlos und offen — Sie können Qwen3.7 Max selbst hosten und zahlen nichts pro Token. Wenn Sie eine gehostete API bevorzugen, liegen die Listenpreise bei 1,48 $ pro Million Eingabetokens und 4,43 $ pro Million Ausgabetokens.
Worin ist Qwen3.7 Max gut?
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 92.3%, Humanity's Last Exam 40.5%, Long Context Reasoning 74.7%, SciCode 48.8%, IFBench 80.5%, τ²-Bench 94.7%, τ-Bench Banking 11.8%, Terminal-Bench 74.5%, Terminal-Bench Hard 50.8%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.
Kann ich Qwen3.7 Max selbst hosten?
Ja. Qwen3.7 Max hat open weights, sodass Sie es herunterladen und auf Ihrer eigenen GPU oder Ihrem Server mit Tools wie Ollama, vLLM oder llama.cpp ausführen können — ohne Kosten pro Token.