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Qwen3.7 Max : prix, contexte et benchmarks
Qwen3.7 Max est le modèle de Alibaba (Qwen) sorti le 21 mai 2026. Il coûte 1,48 $US par million de tokens en entrée et 4,43 $US en sortie, avec un contexte de 1 M tokens. Epoch AI le classe 47e sur 125 modèles notés.
Ce qu'il faut savoir sur Qwen3.7 Max
C'est Alibaba (Qwen), éditeur basé en Chine, qui a mis Qwen3.7 Max en ligne le 21 mai 2026. Il accepte du texte en entrée et produit du texte. Sa fenêtre de contexte atteint 1 000 000 tokens, plus que 77 % des modèles du registre, et il peut écrire jusqu'à 131 072 tokens d'une traite.
Il est disponible depuis environ 5 mois, assez pour que ses prix et ses scores soient stabilisés.
Prix de Qwen3.7 Max
Sur OpenRouter, Qwen3.7 Max coûte 1,48 $US par million de tokens en entrée et 4,43 $US en sortie. En comptant trois tokens lus pour un token écrit, son prix moyen est de 2,213 $US par million, plus cher que 73 % des modèles payants (2,9 fois la médiane de 0,76 $US).
Exemple concret : une tâche qui envoie 2 000 tokens (environ 1 500 mots) et reçoit 500 tokens de réponse coûte 0,0052 $US. À 1 000 tâches par jour, comptez 155 $US par mois. Le calculateur de prix refait ce calcul avec vos propres volumes.
Les tokens déjà envoyés et mis en cache sont facturés 0,295 $US par million.
Performance et benchmarks
L'Epoch Capabilities Index (ECI), qui agrège les résultats publiés sur de nombreux benchmarks, attribue à Qwen3.7 Max un score de 154 (intervalle de 152,3 à 156,5). Il se place ainsi au 47e rang sur 125 modèles notés.
Scores publiés par Epoch AI sur les benchmarks suivis par le site :
| Benchmark | Ce qu'il mesure | Score | Date |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | questions de sciences de niveau doctorat | 90,9 % | 19 mai 2026 |
| SWE-bench Verified | correction de vrais tickets GitHub | 77,3 % | 19 mai 2026 |
| FrontierMath | problèmes de mathématiques de recherche (niveaux 1-3) | 64,6 % | 19 mai 2026 |
| OTIS Mock AIME | problèmes de compétition de mathématiques | 95,6 % | 19 mai 2026 |
| SimpleQA Verified | exactitude des faits simples | 55,8 % | 19 mai 2026 |
À performance au moins égale, Claude Haiku 5.5, Gemini 3.7 Flash et GPT-6 Luna coûtent au moins 30 % de moins.
Fonctions, confidentialité et usage local
- Il gère l'appel d'outils : il peut donc piloter un agent IA, appeler des API ou des serveurs MCP.
- Il sait répondre dans un format JSON imposé (sorties structurées).
- C'est un modèle de raisonnement : il « réfléchit » avant de répondre, ce qui améliore les tâches difficiles mais consomme plus de tokens de sortie.
Ses poids ne sont pas publiés : on ne peut l'utiliser que via l'API de Alibaba (Qwen) ou d'un intermédiaire comme OpenRouter, ce qui implique d'envoyer vos données hors de vos machines.
Les autres modèles de Alibaba (Qwen)
| Modèle | Sortie | Prix moyen | ECI |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Max Prime | 23 sept. 2026 | 6 $US | — |
| Qwen3.8 Omni Flash | 21 sept. 2026 | 0,23 $US | — |
| Qwen3.8 Max (0902) | 3 sept. 2026 | 3 $US | 155,1 |
| Qwen3.8 Flash | 26 août 2026 | 0,23 $US | — |
| Qwen3.8 27B | 14 août 2026 | 0,78 $US | 151,7 |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 12 août 2026 | 3 $US | — |
| Qwen3.7 Flash | 27 juil. 2026 | 0,06 $US | 144,1 |
| Qwen3.7 Plus | 3 juin 2026 | 0,56 $US | 147 |
Verdict
Note calculée : 56/100, à partir des données publiques (performance, prix, contexte, fonctions).
Points forts
- Contexte très large (1 M tokens) : de longs documents ou une base de code entière tiennent dans une requête.
- Prêt pour les agents : appel d'outils et sorties JSON structurées.
Limites
- Texte seulement : ne lit ni images ni fichiers.
À éviter si…
- vous traitez de gros volumes avec un budget serré ;
- vos données ne doivent pas quitter vos serveurs ;
- vous avez surtout des tâches simples : un modèle sans raisonnement coûtera moins cher.
Alternatives
- Muse Spark 1.12 $US
- Grok 4.53 $US
- Grok 4.73 $US
- GLM 5.21,78 $US
- Muse Spark 1.22 $US
- Gemini 3.6 Flash1,5 $US
Comparatifs et outils
Comprendre
Questions fréquentes
Combien coûte Qwen3.7 Max ?
1,48 $US par million de tokens en entrée et 4,43 $US en sortie sur OpenRouter (relevé du 25 octobre 2026). Une tâche de 2 000 tokens lus et 500 écrits revient à 0,0052 $US.
Quelle est la taille du contexte de Qwen3.7 Max ?
1 000 000 tokens, soit environ 750 000 mots, avec 131 072 tokens maximum en sortie.
Peut-on utiliser Qwen3.7 Max en local ?
Non, Alibaba (Qwen) ne publie pas ses poids : il s'utilise uniquement par API.
Qwen3.7 Max convient-il pour un agent IA ?
Oui sur le plan technique : il gère l'appel d'outils et les sorties structurées. Vérifiez ensuite son coût pour votre volume.
Qwen3.7 Max est-il performant ?
Epoch AI le classe 47e sur 125 modèles notés (ECI 154). Sur GPQA Diamond, il obtient 90,9 %.
Quelles alternatives à Qwen3.7 Max ?
Les modèles les plus proches en prix et en performance sont Muse Spark 1.1, Grok 4.5 et Grok 4.7.
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