16:19@atomic_chat_hq@atomic_chat_hq精选76°在编写自训练俄罗斯方块机器人的真实智能体任务中,Qwen 3.7-Max 以 56% 的改进幅度、仅 1.32 美元的训练成本,全面超越 Claude Opus 4.7(+28%,12.15 美元)和 GPT-5.5(+7%,2.85 美元)。测试中每个模型可读取自身代码、运行基准测试并迭代重写 10 轮。Qwen 3.7-Max 在性能提升和成本效率上均占优,成本仅为 Claude 的 1/9、GPT 的 1/2。这表明 Qwen Max 在长智能体循环任务中具有显著优势。AI模型Qwen 3.7-Max智能体模型对比成本效率自迭代推荐理由:做智能体开发或自动化任务的团队,Qwen 3.7-Max 在成本与性能上碾压对手,值得在类似场景中直接替换测试。原文