百炼 Qwen3.7 系列完整指南：Max、Plus 与多模态 API 参考

Qwen3.7 系列是阿里云百炼（DashScope）当前的旗舰模型代际。它包含两个分工明确的模型：Qwen3.7-Max 专注文本推理与智能体编程，而 Qwen3.7-Plus 在此基础上增加了视觉和视频输入能力，价格约为 Max 的三分之一。两者共享 100 万 token 上下文窗口、支持思考模式，并且通过 OpenAI 兼容 API 端点对外服务——这意味着你只需修改三行配置（API Key、Base URL、Model Name），即可在任何 OpenAI SDK 客户端中集成。

我们编写本指南的原因是：Qwen3.7 系列是多个即将在 2026 年 9 月下线的旧模型的替代方案。如果你正在使用 qwen3-max、qwen3-coder-plus 或任何 Qwen3.5/3.6 变体，这里就是你的迁移目标。迁移清单请参考我们的 2026 年 9 月 Qwen 模型下线迁移指南。

Qwen3.7 系列概览

来源： 阿里云百炼模型价格、Alibaba Cloud Model Studio Models。检索日期：2026-06-24。

Qwen3.7-Max——文本推理旗舰

Qwen3.7-Max 是阿里巴巴的顶级推理模型，在 SWE-Bench Verified 上得分 80.4%，定位为 Agent 优先设计的模型，专门优化了编程和复杂多步任务。初始版本于 2026 年 5 月 20 日发布，6 月 8 日更新了快照版本。

核心能力：

• 扩展思考模式（Extended Thinking），适用于多步规划、代码重构和长链 Agent 任务
• 100 万 token 上下文，可处理大型代码库和文档分析
• 工具调用（tools 和 tool_choice 参数）
• 结构化输出（response_format）
• Batch API 支持，价格为实时推理的 50%

百炼可用的 Model ID：

• qwen3.7-max——滚动指针，指向最新稳定版（当前为 qwen3.7-max-2026-05-20）
• qwen3.7-max-2026-06-08——2026 年 6 月快照
• qwen3.7-max-2026-05-20——首发快照
• qwen3.7-max-preview——预览通道（仅思考模式）

来源： Qwen3.7: The Agent Frontier、MarkTechPost 报道。检索日期：2026-06-24。

Qwen3.7-Plus——多模态 Agent 智能

Qwen3.7-Plus 处理文本、图像和视频输入，成本约为 Qwen3.7-Max 的三分之一。于 2026 年 5 月 31 日发布，专为多模态 Agent 工作流设计——可以根据视觉参考、视频素材或设计意图生成完整的交互式网页。

核心能力：

• 视觉输入：支持 base64 或 URL 格式的图像
• 视频输入：视频文件理解
• 思考模式支持（与 Max 相同）
• Agent 编程与工具调用
• 100 万 token 上下文跨所有模态共享

Model ID： qwen3.7-plus

何时选择 Plus 而非 Max：当你的任务涉及图像或视频理解时，或者当你需要较强的文本性能但对最高推理能力没有极致要求、同时希望控制成本时。

来源： Qwen3.7-Plus: Multimodal Agent Intelligence、VentureBeat 报道。检索日期：2026-06-24。

快速开始——API Key 和端点配置

第 1 步：创建百炼账号。 前往 阿里云百炼控制台（中国大陆）或 Alibaba Cloud Model Studio（国际）。

第 2 步：获取 API Key。 在控制台中导航到 API Keys 页面，创建新的密钥。DashScope 支持将密钥限定到特定工作空间，适合多团队场景。

第 3 步：安装 OpenAI SDK：

pip install --upgrade openai

第 4 步：向 Qwen3.7-Max 发送你的第一个请求：

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-max",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一名资深软件工程师。"},
        {"role": "user", "content": "编写一个 Python 函数，实现带抖动的指数退避重试。"},
    ],
    max_tokens=4096,
)

print(response.choices[0].message.content)

如果使用国际端点，将 base_url 替换为 https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1。

来源： Alibaba Cloud Model Studio — OpenAI 兼容模式。检索日期：2026-06-24。

思考模式配置

Qwen3.7-Max 和 Qwen3.7-Plus 均支持 思考模式——模型在给出最终答案前进行逐步推理。适用于数学、编程和逻辑等复杂问题。

启用思考模式，在 extra body 中设置 enable_thinking 参数为 true：

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-max",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "证明素数有无穷多个。"},
    ],
    max_tokens=16384,
    extra_body={
        "enable_thinking": True,
        "thinking_budget": 10000,  # 可选：限制思考 token 数
    },
)

# 思考内容出现在响应中
for choice in response.choices:
    if hasattr(choice.message, "reasoning_content"):
        print("思考过程:", choice.message.reasoning_content)
    print("回答:", choice.message.content)

关键注意事项：

• 思考 token 按输出价格计费（Max 为 ¥36/百万，Plus 为 ¥12.32/百万）
• thinking_budget 限制模型用于推理的 token 数量
• 非思考模式（默认）对简单任务更快、更便宜
• qwen3.7-max-preview 仅支持思考模式，无法以非思考模式运行

来源： Qwen3: Think Deeper, Act Faster、阿里云百炼模型价格。检索日期：2026-06-24。

多模态输入——视觉与视频（Qwen3.7-Plus）

Qwen3.7-Plus 接受图像和视频与文本一起作为输入。以下是发送图像进行视觉理解的示例：

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-plus",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "这张架构图展示了什么？"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://example.com/architecture-diagram.png",
                    },
                },
            ],
        }
    ],
    max_tokens=2048,
)

print(response.choices[0].message.content)

也可以发送 base64 编码的图像：

import base64

with open("diagram.png", "rb") as f:
    image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-plus",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "描述这张图片。"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": f"data:image/png;base64,{image_data}",
                    },
                },
            ],
        }
    ],
)

视频输入同样使用 URL 格式传递。具体支持的视频格式和大小限制请参阅 DashScope 多模态文档。

来源： Alibaba Cloud Model Studio Models。检索日期：2026-06-24。

定价与速率限制

价格明细（中国大陆——华北 2 北京）

国际定价（新加坡区域）

新加坡区域价格约为中国大陆的 1.56 倍。

降本选项

• Batch API： Qwen3.7-Max 的输入和输出均享 50% 折扣，适用于非实时工作负载。
• 上下文缓存： 重复的上下文片段（系统提示、少样本示例）会被缓存，按折扣价计费。详见下节。

与前代模型对比

Qwen3.7-Max 在整个 100 万上下文窗口内采用统一费率，无阶梯定价，简化了长上下文场景的成本估算。

来源： 阿里云百炼模型价格。检索日期：2026-06-24。

上下文缓存与成本优化

DashScope 为 Qwen3.7 模型提供两种缓存模式：

1. 隐式缓存： DashScope 自动检测请求间重复的上下文前缀，无需配置——缓存命中的 token 自动按折扣价计费。
2. 显式缓存： 手动固定特定内容片段（系统提示、参考文档），保证缓存命中。适用于系统提示较大且稳定的 Agent 工作流。

使用显式缓存：

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-max",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "你是一个 Python 单体仓库的代码审查者...",  # 大型 prompt
        },
        {"role": "user", "content": "审查这个 diff: ..."},
    ],
    extra_body={
        "enable_context_cache": True,
    },
)

# 在响应中查看缓存使用情况
print(response.usage)  # 包含 cached_tokens 字段

对于系统提示重复的工作负载，上下文缓存可将有效输入成本降低 60%–80%。详细配置请参阅 DashScope 上下文缓存文档。

来源： Alibaba Cloud Model Studio — 上下文缓存、显式缓存最佳实践。检索日期：2026-06-24。

通过 TheRouter 路由 Qwen3.7 模型

我们通过 Aliyun Bailian 在 TheRouter 上路由 Qwen3.7-Max 和 Qwen3.7-Plus。路由配置中的 Model ID 为：

• qwen/qwen3.7-max——文本推理旗舰
• qwen/qwen3.7-plus——多模态，高性价比

你可以配置 fallback 路由，使得 Qwen3.7-Max 不可用时流量自动切换到 Qwen3.7-Plus（或其他供应商）。实现细节请参阅我们的 LLM API Fallback 路由指南。

示例路由配置：

routes:
  - model: qwen/qwen3.7-max
    provider: aliyun-bailian
    fallback:
      - model: qwen/qwen3.7-plus
        provider: aliyun-bailian
      - model: deepseek/deepseek-v4-pro
        provider: deepseek

此配置默认将文本密集型任务路由到 Qwen3.7-Max，降级到 Plus（同一供应商、更低成本），再降级到 DeepSeek V4（不同供应商）。

从 Qwen3/3.5/3.6 系列迁移

如果你当前使用较旧的 Qwen 模型，迁移路径如下：

关键日期： qwen3-max（快照 2025-09-23）和 qwen3-coder-plus 将于 2026 年 9 月 8 日下线。届时对这些 Model ID 的请求将返回错误。完整时间线请参阅 2026 年 9 月 Qwen 模型下线迁移指南。

迁移操作就是换个 Model ID——API 端点和认证保持不变：

# 迁移前
response = client.chat.completions.create(model="qwen3-max", ...)

# 迁移后
response = client.chat.completions.create(model="qwen3.7-max", ...)

常见错误与解决方案

常见问题

Q: Qwen3.7-Max 和 Qwen3-Max 是同一个模型吗？ 不是。Qwen3.7-Max 是后继者，拥有 100 万 token 上下文窗口（从 256K 提升）、增强的推理能力和统一定价。Qwen3-Max 将于 2026 年 9 月 8 日下线。

Q: 可以用 Qwen3.7-Max 处理视觉任务吗？ 不可以。Qwen3.7-Max 仅支持文本。图像和视频输入请使用 Qwen3.7-Plus。

Q: 思考 token 是否单独计费？ 不是。思考 token 按相同的输出费率计费。thinking_budget 参数可以控制模型用于推理的 token 数量。

Q: Qwen3.7-Max 开源吗？ 不是。Qwen3.7-Max 和 Qwen3.7-Plus 均为专有模型，仅通过 DashScope API 提供。

Q: 免费额度适用于 Qwen3.7 模型吗？ 适用。新注册阿里云账号每个模型可获得 100 万免费 tokens，开通百炼后 90 天内有效（仅限中国大陆区域）。

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最后更新：2026-06-24。定价与模型可用性已通过 阿里云百炼模型价格 和 Alibaba Cloud Model Studio 验证。