通义千问发布 Qwen3.7-Max,支持 35 小时连续自主执行、1158 次工具调用零中断,兼容 Claude Code、OpenClaw 等主流框架即插即用。


通义千问发布 Qwen3.7-Max,支持 35 小时连续自主执行、1158 次工具调用零中断,兼容 Claude Code、OpenClaw 等主流框架即插即用。
很多开发者对 AI Agent 的真实体验是:"Demo 很惊艳,一上生产就崩溃。" 任务稍长就丢上下文,换个框架就性能暴跌,跑几轮就开始"自我循环"。Qwen3.7-Max 试图解决的就是这个问题 -- 做一个能理解意图、规划路径、持续迭代并可靠交付的智能体基座。
Qwen3.7-Max 是通义千问最新发布的旗舰模型,主打"长程智能体的稳定性"。它在多项权威评测中拿下国内第一,并用一个极限测试证明了自己:35 小时连续自主执行、1158 次工具调用零中断。

极限压力测试:在训练期从未见过的硬件平台(平头哥真武 M890 PPUs)上,自主优化 SGLang 的 Extend Attention 生产级 Kernel。
Qwen3.7-Max 采用"任务-运行框架-验证器"正交解耦设计。强化学习阶段强制模型在不同框架、不同验证器组合下处理同源任务。它学到的是通用的解题策略与工具调用范式,不是某个框架的快捷键。
这意味着:无论你用 Claude Code、OpenClaw、Qwen Code,还是自研的 Tool Use 框架,Qwen3.7-Max 都能即插即用,性能表现高度一致。

from openai import OpenAI
import os
api_key = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY")
client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
messages = [{"role": "user", "content": "用Python写一个合并两个有序链表的函数。"}]
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3.7-max",
messages=messages,
extra_body={"enable_thinking": True},
stream=True,
)
for chunk in completion:
if not chunk.choices:
print(chunk.usage)
continue
delta = chunk.choices[0].delta
if hasattr(delta, "content") and delta.content:
print(delta.content, end="", flush=True)npm install -g @anthropic-ai/claude-code
export ANTHROPIC_MODEL="qwen3.7-max"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="qwen3.7-max"
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<your-key>
claudecurl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash
export DASHSCOPE_API_KEY=<your-key>
openclaw dashboard编辑 ~/.openclaw/openclaw.json,将 model 的 primary 设为 bailian/qwen3.7-max 即可。
npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest
qwen
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