Qwen3.7-Max 多模态 vs GPT-4o vs Claude Sonnet 4：2026 视觉+代码 API 选型指南

现在有三个模型在争夺同一个多模态 API 工作负载：发送图片加文字，得到有用的回答。Qwen3.7-Max（阿里巴巴）刚在 6 月 8 日快照中新增了视觉模态理解能力，与 GPT-4o（OpenAI）和 Claude Sonnet 4.6（Anthropic）在视觉+文本 API 领域形成正面竞争。三者都通过 OpenAI 兼容的 chat completions 端点接受图片输入，都能生成代码。但在定价、上下文窗口和"视觉"的实际深度上差异显著。

我们从生产多模态工作负载最关键的几个维度做了对比。简短回答：Qwen3.7-Max 价格最低、上下文窗口最大；GPT-4o 生态最成熟；Claude Sonnet 4.6 的扩展思考能力在复杂图像推理上最强。具体选择取决于预算、上下文长度需求，以及你更看重推理深度还是生态广度。

速览对比表

定价说明： Qwen3.7-Max 在 DashScope 上以人民币计价。对比时按 ¥7.3 ≈ $1 USD 折算。实际成本取决于计费地域——新加坡和欧盟定价更高。

发生了什么：Qwen3.7-Max 的 6 月 8 日多模态升级

Qwen3.7-Max 于 2026 年 5 月 20 日发布时是纯文本模型——阿里巴巴最大、综合能力最强的 Max 级模型，专注编程、Agent 任务和长上下文推理。6 月 8 日，qwen3.7-max-2026-06-08 快照新增了视觉模态理解能力，可以同时处理图片和文本。

来自阿里云模型上新记录：

Qwen3.7 系列中规模最大、综合能力最强的 Max 模型，相较于 5 月 20 日快照增加了视觉模态理解能力，能够感知真实世界场景，具备多模态交互混合智能体能力。

这一升级的意义在于：此前 Max 级仅支持纯文本，而 Plus 级（qwen3.7-plus）已具备视觉能力。现在旗舰 Max 模型也能处理图片，直接与 GPT-4o 和 Claude Sonnet 4.6 竞争需要最强推理能力的多模态任务。

重要提醒： Qwen3.7-Max 作为多模态模型还比较新。GPT-4o 自发布以来就支持图片处理，Claude 从 Claude 3 系列起就具备视觉能力。Qwen3.7-Max 在边缘场景下的视觉能力深度和可靠性还未经过充分验证。建议在投入生产流量前，先用你的实际图片类型做测试。

视觉能力对比

三个模型都通过 OpenAI 兼容的 messages 格式、使用 image_url 内容块接受图片输入。但各自处理的范围有所不同。

文档理解与 OCR

三个模型都能从截图、扫描文档和文字照片中提取文本。我们测试发现，Claude Sonnet 4.6 在复杂文档版面（多栏 PDF、合并单元格的表格）上精度更高。GPT-4o 对标准文档 OCR 表现可靠。Qwen3.7-Max 的文档理解受益于强大的中文 OCR——如果你的文档包含中日韩文字，这可能是决定性因素。

场景分析与真实世界图像

GPT-4o 的真实世界场景理解最成熟，从发布起就以视觉能力训练。Claude Sonnet 4.6 在图像分析任务上表现出色——"这个电路图有什么问题"或"这个 UI 违反了哪些设计模式"。Qwen3.7-Max 的发布说明强调"感知真实世界场景"和"多模态交互混合智能体能力"，暗示在 GUI 理解和 Agent 式视觉工作流上有优势，但独立基准测试仍然有限。

截图生成代码

三个模型都能根据 UI 截图生成代码——对前端开发来说是一个高价值场景。流程：截图设计稿或现有 UI，让模型生成 HTML/CSS/React 代码。

我们的测试观察：

• Claude Sonnet 4.6 结合扩展思考，从复杂 UI 截图生成的代码结构准确度最高，但每次调用成本也最高。
• GPT-4o 在标准截图转代码任务上表现可靠，且围绕这一工作流的工具生态最广。
• Qwen3.7-Max 在较简单的 UI 转代码任务上有竞争力，可利用思维模式处理复杂布局，且成本只是前两者的零头。

API 接口对比

三个模型都使用 OpenAI Chat Completions API 格式处理视觉请求。实际调用如下：

Qwen3.7-Max（通过 DashScope）：

from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-max-2026-06-08",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/screenshot.png"}},
            {"type": "text", "text": "生成还原这个 UI 的 React 代码。"}
        ]
    }],
)

GPT-4o（通过 OpenAI）：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_OPENAI_KEY")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/screenshot.png"}},
            {"type": "text", "text": "生成还原这个 UI 的 React 代码。"}
        ]
    }],
)

Claude Sonnet 4.6（通过 Anthropic OpenAI 兼容接口）：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_ANTHROPIC_KEY",
    base_url="https://api.anthropic.com/v1/",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/screenshot.png"}},
            {"type": "text", "text": "生成还原这个 UI 的 React 代码。"}
        ]
    }],
)

代码在三个供应商之间几乎相同——只需替换 base_url、api_key 和 model。这正是让路由切换变得简单的原因：同一个请求载荷可以发往三个端点中的任意一个。

OpenAI 兼容指供应商提供一个 chat-completions 接口，其请求与响应结构与 OpenAI API 契约足够接近——只需替换三个值（API key、base URL、模型名），原来的 OpenAI SDK 调用即可直接工作。

定价对比

成本是三个模型差异最大的地方。以下价格均为每百万 token。

来源： DashScope 定价（2026 年 6 月 12 日获取），OpenAI 定价（2026 年 6 月 12 日获取），Anthropic 定价（2026 年 6 月 12 日获取）。

实际成本估算

对于一个典型的多模态工作负载（1K token 输入文本 + 1 张图片，500 token 输出），单次请求成本大约：

• Qwen3.7-Max： ~$0.004
• GPT-4o： ~$0.008
• Claude Sonnet 4.6： ~$0.011

按每月 10 万次请求算，大约是 $400 vs $800 vs $1,100。输出越长差距越大——Claude 的 $15/MTok 输出价格是 Qwen3.7-Max ~$4.95 的 3 倍。

地域定价提醒： Qwen3.7-Max 定价因 DashScope 部署地域而异。新加坡定价约为中国内地的 1.5 倍（¥18.7/MTok 输入，¥56.2/MTok 输出）。对比时请考虑你的部署地域。

上下文窗口与长文档场景

Qwen3.7-Max 和 Claude Sonnet 4.6 都提供 1M token 上下文窗口——约为 GPT-4o 128K 的 8 倍。这对包含图片的大规模代码仓库、长文档或带图片历史的多轮对话至关重要。

如果你的场景需要分析一份含截图的 200 页 PDF（很容易超过 128K token），GPT-4o 必须分块处理。Qwen3.7-Max 和 Claude Sonnet 4.6 可以在单次请求中完成。

速率限制与地域考量

中国团队： Qwen3.7-Max 在 DashScope 上延迟最低、访问无限制。GPT-4o 和 Claude 从中国大陆访问需要网络变通。

全球团队： GPT-4o 和 Claude Sonnet 4.6 延迟更可预测、速率限制文档更完善。DashScope 国际端点（新加坡、弗吉尼亚、法兰克福）可用但定价更高。

选型决策矩阵

选 Qwen3.7-Max：

• 预算是首要考量——成本约为 GPT-4o 的一半、Claude Sonnet 4.6 的三分之一
• 工作负载包含中文文档或中日韩 OCR
• 需要 1M 上下文处理长多模态对话
• 已在使用 DashScope 的其他千问模型
• 团队在中国，需要低延迟、无限制的访问

选 GPT-4o：

• 需要最成熟、生态最广的多模态模型
• 第三方工具兼容性重要（大多数视觉 AI 工具优先适配 OpenAI）
• 128K 上下文够用
• 生态成熟度优先于成本

选 Claude Sonnet 4.6：

• 多模态任务需要深度推理（在图像上使用扩展思考）
• 需要 1M 上下文加最强分析能力
• 从复杂截图生成代码是主要场景
• 正在构建结合视觉与多步推理的 Agent 工作流

通过 TheRouter 路由三家

因为三个模型都暴露 OpenAI 兼容端点，可以使用 TheRouter 在它们之间路由。同一个 API 调用格式适用于三家——TheRouter 处理端点解析、认证和模型降级。

多模态工作负载的实用路由策略：

1. 主路由： Qwen3.7-Max，标准视觉任务的性价比之选
2. 降级方案： GPT-4o，生态兼容或 DashScope 不可用时
3. 升级路径： Claude Sonnet 4.6，需要扩展推理的任务

注意： 截至发文时，Qwen3.7-Max（qwen3.7-max-2026-06-08）尚未加入 TheRouter 的模型目录。GPT-4o 和 Claude Sonnet 4.6 已可用。Qwen3.7-Max 加入后，同样的路由配置即可生效。在此之前，你可以将其配置为指向 DashScope API key 的自定义模型端点。

from openai import OpenAI

# 通过 TheRouter 路由——不管后端是哪个模型，代码相同
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_THEROUTER_KEY",
    base_url="https://api.therouter.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o",  # 或 anthropic/claude-sonnet-4.6
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/screenshot.png"}},
            {"type": "text", "text": "这个截图展示了什么？"}
        ]
    }],
)

信息来源

1. 阿里云百炼 — 模型上新记录 — Qwen3.7-Max 6 月 8 日快照多模态升级公告。2026 年 6 月 12 日获取。
2. DashScope 模型定价 — Qwen3.7-Max 各地域定价。2026 年 6 月 12 日获取。
3. OpenAI API 定价 — GPT-4o 定价。2026 年 6 月 12 日获取。
4. Anthropic 定价 — Claude Sonnet 4.6 定价。2026 年 6 月 12 日获取。
5. Anthropic 模型概览 — Claude 模型规格。2026 年 6 月 12 日获取。
6. ComputePrices — GPT-4o — GPT-4o 第三方定价聚合。2026 年 6 月 12 日获取。