Компания Alibaba презентовала свою новую модель Qwen3.7-Max, разработанную для выполнения сложных агентных задач. В ходе демонстрации модель за 34,7 часа смогла выполнить 1158 вызовов инструментов и в 10 раз ускорила работу GPU-ядра SGLang Triton Kernel, которое является частью известной open source библиотеки для инференса больших моделей. В сравнении, DeepSeek V4 Pro показал 3,3x, Kimi K2.6 — 5x, а GLM 5.1 — 7,3x. Qwen3.7-Max была обучена в более чем 8200 различных окружениях, что позволило повысить её рейтинг на восьми агентских бенчмарках с 9-го места у базовой версии до 3-го у финальной. На 12 публичных бенчмарках Qwen3.7-Max занимает лидирующие позиции, например, в Terminal-Bench 2.0 модель набрала 69,7 балла, обойдя Claude Opus 4.6 Max Thinking (65,4). Qwen3.7-Max доступен в чат-боте компании бесплатно, а в API стоит $2,5 за миллион входящих токенов и $7,5 за миллион исходящих. Открытые веса модели не будут публиковаться, как и в случае с предыдущими версиями.