Posso eseguire Qwen3.7-Max localmente?

No. Qwen3.7-Max è un modello a pesi chiusi, solo API; Alibaba non ha rilasciato i pesi per il download o l’uso locale.

Quanto costa Qwen3.7-Max e quanto è grande il contesto?

Il prezzo è $1,48 per milione di token in input e $4,42 per milione in output, con una finestra di contesto da un milione di token e caching dei prompt disponibile per ridurre i costi su input ripetuti.

In cosa differisce Qwen3.7-Max dagli altri modelli della serie Qwen3.7?

È il modello di punta della serie, pensato per i carichi agentici e di coding più impegnativi; Alibaba lo descrive come un notevole miglioramento rispetto alle generazioni Qwen precedenti in questi ambiti, anche se non ha pubblicato confronti dettagliati con i modelli più piccoli.

Qwen3.7 Max

2598°

#llm #qwen #ragionamento #programmazione #agenti #contesto lungo

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Qwen | contesto di 1.000.000 token | $1.48/M input, $4.42/M output. Qwen3.7-Max è il modello di punta della serie Qwen3.7 di Alibaba. Supporta input e output testuali ed è progettato per carichi di lavoro agent-centric, con punti di forza particolari in coding, attività d'ufficio e produttività, e esecuzione autonoma a lungo termine. Il modello offre miglioramenti notevoli in coding e performance agentiche rispetto alle generazioni Qwen precedenti e supporta caching esplicito dei prompt per un uso efficiente del contesto ripetuto.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Qwen3.7-Max è il modello di punta di Alibaba nella serie Qwen3.7, costruito per carichi di lavoro agentici: compiti autonomi a lungo termine, coding e produttività d’ufficio. Offre una finestra di contesto da un milione di token e caching esplicito dei prompt, utile quando si alimenta ripetutamente lo stesso documento grande. Pesi chiusi, solo API, quindi lo si noleggia a token.

Conosciuto per

Ottime prestazioni nel coding, migliorate rispetto alle generazioni Qwen precedenti
Progettato per esecuzione autonoma multi-step agentica
Finestra di contesto da un milione di token per input molto grandi
Supporto al caching dei prompt per ridurre i costi su input ripetuti
Focus su compiti d’ufficio e produttività oltre al codice

Attenzione a

Pesi chiusi, solo API — nessuna opzione di esecuzione locale
I token di output costano circa tre volte quelli di input; lunghe esecuzioni agentiche possono far lievitare i costi
Nessuna scheda modello pubblicata; dettagli architetturali interni non disponibili

Ideale per

Programmazione

Agenti e uso di strumenti

Contesto lungo

Ragionamento

Prompt da provare

Audit multi-step di un repository

Stai lavorando autonomamente. Dato il seguente codice Python, identifica tutte le funzioni che effettuano chiamate HTTP esterne, verifica se gestiscono timeout ed errori, e produci una lista prioritaria di correzioni con codice corretto di esempio per i primi tre problemi. Incolla il tuo codice qui sotto.

Estrazione da documento lungo

Incollo un contratto lungo qui sotto. Leggi tutto il documento, poi estrai: tutte le condizioni di pagamento, tutte le clausole di risoluzione e qualsiasi clausola che limiti la responsabilità. Presenta ogni categoria come lista numerata con il riferimento esatto alla sezione del documento.

Pianificazione compito agentico

Pianifica ed esegui autonomamente quanto segue: ricerca i primi cinque database vettoriali open-source per stelle su GitHub, confronta i termini di licenza, le affermazioni sulla latenza delle query e la maturità degli SDK Python, poi produci una tabella di raccomandazione e un verdetto in un paragrafo su quale sia adatto a una piccola startup con capacità operative limitate.

Confronta con

Qwen3.8 Flash
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,000,000 token · Input $0.15/M, output $0.47/M
Qwen3.8 27B
Modello con pesi aperti
Contesto di 1,000,000 token · Input $0.24/M, output $2.20/M
Qwen3.6 35B A3B
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.15/M, output $1.00/M
Qwen3 Coder Next
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.12/M, output $0.80/M

Altri modelli di testo da qwen

Domande frequenti

Posso eseguire Qwen3.7-Max localmente?: No. Qwen3.7-Max è un modello a pesi chiusi, solo API; Alibaba non ha rilasciato i pesi per il download o l’uso locale.
Quanto costa Qwen3.7-Max e quanto è grande il contesto?: Il prezzo è $1,48 per milione di token in input e $4,42 per milione in output, con una finestra di contesto da un milione di token e caching dei prompt disponibile per ridurre i costi su input ripetuti.
In cosa differisce Qwen3.7-Max dagli altri modelli della serie Qwen3.7?: È il modello di punta della serie, pensato per i carichi agentici e di coding più impegnativi; Alibaba lo descrive come un notevole miglioramento rispetto alle generazioni Qwen precedenti in questi ambiti, anche se non ha pubblicato confronti dettagliati con i modelli più piccoli.

Verdetto del capitano
Un modello serio per coding agentico con una finestra da un milione di token davvero utile, prezzo ragionevole in input ma attenzione al conto output su esecuzioni lunghe.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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