阿里发布低成本多模态Qwen3.7-Plus
阿里巴巴推出多模态Qwen3.7-Plus，成本降低60%
本周，阿里巴巴发布了其广受欢迎且不断扩大的Qwen家族中的最新AI大语言模型——Qwen3.7-Plus。该模型拥有更强的多模态处理能力，并且与数周前发布的纯文本版本Qwen3.7-Max相比，成本降低了60%。
从开源到封闭的战略转变
然而，与它的前代产品一样，Qwen3.7-Plus仅通过专有应用程序接口(API)和Qwen Chat以”封闭”商业许可证形式提供。这标志着阿里巴巴战略的重大转变，此前该公司主要专注于发布功能强大、接近最先进水平的开源模型。
那些依赖开源Qwen模型的企业和用户——包括美国巨头Airbnb在内——无疑会失望地看到阿里巴巴在新版本中转向封闭模式。
低成本与高性能的优势
尽管如此，该模型仍值得关注，因为它具有低成本和在多模态任务上的高性能表现，如创建企业级视觉内容或分析视频、图像和截图，这些是Qwen3.7-Max无法做到的（后者仅支持文本）。它是当前市场上价格较为实惠的强大AI模型之一，价格仅略高于中国竞争对手MiniMax-M3的限时折扣价。
AI模型API定价比较
以下是当前市场上主要AI模型的API定价对比（按总成本从低到高排列）：
- MiMo-V2.5 Flash – 输入：$0.10，输出：$0.30，总计：$0.40
- deepseek-v4-flash – 输入：$0.14，输出：$0.28，总计：$0.42
- deepseek-v4-pro – 输入：$0.435，输出：$0.87，总计：$1.305
- MiniMax-M3 – 输入：$0.30，输出：$1.20，总计：$1.50
- Qwen3.7-Plus – 输入：$0.40，输出：$1.60，总计：$2.00
- Gemini 3.1 Flash-Lite – 输入：$0.25，输出：$1.50，总计：$1.75
- MiMo-V2.5 – 输入：$0.40，输出：$2.00，总计：$2.40
- Grok 4.3 low context – 输入：$1.25，输出：$2.50，总计：$3.75
- GLM-5 – 输入：$1.00，输出：$3.20，总计：$4.20
- Kimi-K2.6 – 输入：$0.95，输出：$4.00，总计：$4.95
- GLM-5.1 – 输入：$1.40，输出：$4.40，总计：$5.80
- Grok 4.3 high context – 输入：$2.50，输出：$5.00，总计：$7.50
- Qwen3.7-Max – 输入：$2.50，输出：$7.50，总计：$10.00
- Gemini 3.5 Flash – 输入：$1.50，输出：$9.00，总计：$10.50
- Gemini 3.1 Pro Preview ≤200K – 输入：$2.00，输出：$12.00，总计：$14.00
- GPT-5.4 – 输入：$2.50，输出：$15.00，总计：$17.50
- Gemini 3.1 Pro Preview >200K – 输入：$4.00，输出：$18.00，总计：$22.00
- Claude Opus 4.8 – 输入：$5.00，输出：$25.00，总计：$30.00
- GPT-5.5 – 输入：$5.00，输出：$30.00，总计：$35.00
复杂工具执行中的连续性维护
对于部署自主智能体的技术决策者而言，主要瓶颈很少是初始模型的智能。相反，问题在于”状态衰减”——智能体框架在多步骤、长时间任务中失去分析轨迹的倾向。
Qwen3.7-Plus通过结合上下文管理和推理状态保存的方法解决了这一架构弱点。该模型配备了100万个token的上下文窗口，并专门分配最多256K token用于内部思维链处理。
关键的是，API暴露了一个名为’preserve_thinking’的参数。在整个阿里巴巴生态系统中，这一功能被用作标准化的架构桥梁，而非分层特权。阿里巴巴在之前的Qwen 3.6版本中引入了此功能，并将其集成到开源的Qwen3.6-27B和专有的Max模型中。
从根本上说，该参数在API和模板级别运行，以在连续的对话回合中保留内部<think>块。
这种结构连续性解决了开发人员设计长时间任务的关键瓶颈。通过保持这些内部逻辑循环的完整性，该功能防止模型在操作过程中丢失上下文或不必要地重新计算其缓存历史。
当模型执行复杂的、多步骤的智能体编程任务时，这种保留允许系统保持其原始思路，不会偏离主题或忘记未完成的操作。
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