阿里釋出 Qwen3.7-Max：專攻長程智慧體與編碼

各大模型廠商現在的勝負手，已經不是誰能寫出一首好詩，而是誰能像個靠譜員工一樣，接下一個複雜的專案後自己默默幹上幾個小時甚至幾天。

阿里巴巴釋出了最新的 Qwen 3.7 Max（Qwen3.7-Max）。和過去主打單輪對話或泛化問答的路線不同，阿里這次把目標完全釘在了智慧體場景上，專為多步驟規劃、自主編碼和長時間執行打造。

能連幹 35 個小時的程式設計智慧體

Qwen 3.7 Max 最顯眼的變化，是它處理超長工作流的穩定性。傳統的模型往往在連續呼叫幾次工具後就開始邏輯漂移，但阿里公佈了一個相當硬核的測試：模型進行了一次長達 35 小時的全自主 GPU 核心最佳化，期間完成了超過 1000 次工具呼叫。

在程式碼能力評測上，它交出的成績單也直追行業頂流。在衡量真實軟體工程解決能力的 SWE-Verified 上，Qwen 3.7 Max 拿到了 80.4 分，基本與 Opus-4.6 Max（80.8）和 DS-V4-Pro Max（80.6）打平。而在模擬真實命令列操作的 Terminal-Bench 2.0 上，它跑出了 69.7 分。

阿里官方表示，無論是從零搭建前端介面的原型開發，還是處理大型程式碼庫中跨多個檔案的複雜工程，這個模型都能自主執行並不斷自檢修正。

能看懂影片，還能直接套進別人家的工具

除了寫程式碼，Qwen 3.7 Max 還集成了多模態視覺能力。它既能快速啃完海量的金融圖表和研報，給出投資分析；也能即時分析攝像頭捕捉的畫面，作為機器狗或機器人的主腦去規劃導航路線。

在生態相容上，阿里沒有自己造輪子設門檻。Qwen 3.7 Max 原生支援 MCP 協議，並且專門針對主流智慧體框架做了泛化最佳化，可以直接接入 Claude Code、OpenClaw、Hermes 或者 Qwen Code。

不過，這款模型目前並沒有開源。想要體驗的使用者和開發者，現階段只能通過阿里雲的模型工作室（Model Studio）以及官方 API 進行呼叫。

為什麼重要

我們認為，Qwen 3.7 Max 的亮相代表著國產模型在智慧體底層能力上的全面轉向。過去很多團隊做 Agent，往往要在外部框架裡堆砌大量的工程補丁來防止模型走偏。現在阿里直接在底座模型裡強化了超長步驟的推理韌性，開發者拿它做複雜自動化流程的門檻會大幅降低。

另一個聰明的點在於框架相容。它沒有逼著開發者必須使用阿里雲自己的 Agent 平臺，而是第一時間適配了 Claude Code 和 MCP 這一套成熟體系。這種借力打力的做法，能讓它以極低遷移成本切入現有的海外與國內開發者工作流。

當然，阿里的策略也有隱憂。阿里一向以 Qwen 系列的開源生態為最大護城河，而這次最強規格的 Max 卻走閉源雲端 API 路線。對於習慣了本地部署、追求資料絕對隱私的企業和重度極客來說，這無疑是一道現實的門檻。同時，一個能連續跑 35 小時的智慧體，如果在生產環境裡發生死迴圈或呼叫失控，高昂的 token 賬單也是開發者必須警惕的代價。