精选理由
做智能体开发或自动化任务的团队，可以拿 Qwen-3.7-max 替代高价闭源模型，成本直降 9 倍效果反而更好，值得立刻跑个 benchmark 验证。
Qwen-3.7-max 在真实智能体任务（编写自训练俄罗斯方块机器人）中，以 1.32 美元成本实现 56% 的改进，远超 Claude Opus 4.7（12.15 美元，28% 改进）和 GPT-5.5（2.85 美元，7% 改进）。该模型在长智能体循环中表现突出，成本仅为 Opus 4.7 的 1/9、GPT-5.5 的 1/2。这一结果出乎意料，展示了开源模型在复杂自主任务上的潜力。
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Qwen-3.7-max 在真实智能体任务（编写自训练俄罗斯方块机器人）中，以 1.32 美元成本实现 56% 的改进，远超 Claude Opus 4.7（12.15 美元，28% 改进）和 GPT-5.5（2.85 美元，7% 改进）。该模型在长智能体循环中表现突出，成本仅为 Opus 4.7 的 1/9、GPT-5.5 的 1/2。这一结果出乎意料，展示了开源模型在复杂自主任务上的潜力。
Wait so Qwen-3.7-max can beat both GPT-5.5 and Opus 4.7?! While being waaay cheaper: - 9x cheaper than Opus 4.7 - 2x cheaper than GPT-5.5 Very impressive and honestly not expected. atomic.chat @atomic_chat_hq Qwen 3.7-ma…