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Qwen: Qwen3.7 Max

qwen/qwen3.7-max

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning1M21 मई 2026 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3.7 Max अभी आज़माएं

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Qwen: Qwen3.7 Max एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 228% ज़्यादा है।
10,00,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.01 है।

Qwen: Qwen3.7 Max के बारे में

Qwen3.7 Max, Alibaba की Qwen3.7 श्रृंखला का फ्लैगशिप मॉडल है, जिसे Qwen द्वारा विकसित किया गया है। यह एक टेक्स्ट मॉडल है जो एजेंट-केंद्रित वर्कलोड के लिए बनाया गया है, और प्रोवाइडर कोडिंग, ऑफिस और उत्पादकता कार्यों में विशेष क्षमताओं का वर्णन करता है। इसे प्रोवाइडर द्वारा 2026-05-21 को जारी किया गया था।

मॉडल टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट उत्पन्न करता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,000,000 टोकन है, जो बहुत बड़े इनपुट को एक ही अनुरोध में संभालने की अनुमति देता है, और इसका अधिकतम आउटपुट 131,072 टोकन है। यह रीज़निंग का समर्थन करता है, इसलिए प्रतिक्रियाओं में अंतिम उत्तर के साथ रीज़निंग सामग्री भी शामिल हो सकती है। सामान्य टेक्स्ट जनरेशन के अलावा, यह टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट का समर्थन करता है, जो इसे उन वर्कलोड के लिए उपयुक्त बनाता है जहां मॉडल को बाहरी फ़ंक्शन के साथ इंटरैक्ट करने या परिभाषित आकार में डेटा लौटाने की आवश्यकता होती है।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर इशारा करती हैं। बड़ा कॉन्टेक्स्ट विंडो लंबे दस्तावेज़ों, बड़े कोडबेस या विस्तारित बातचीत इतिहास पर काम करने के लिए उपयुक्त है, बिना उन्हें कई छोटे अनुरोधों में विभाजित किए। कोडिंग और उत्पादकता पर ध्यान इसे कोड जनरेशन, कोड समीक्षा और ऑफिस कार्य स्वचालन के लिए उचित बनाता है। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट एजेंट-शैली पाइपलाइन का समर्थन करते हैं, जहां मॉडल तय करता है कि कौन से टूल को इनवोक करना है और मशीन-पठनीय परिणाम लौटाता है। रीज़निंग समर्थन उन कार्यों के लिए उपयोगी है जिन्हें उत्तर उत्पन्न करने से पहले चरण-दर-चरण समस्या समाधान से लाभ होता है।

आप मॉडल आईडी "qwen/qwen3.7-max" का उपयोग करके api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल को कॉल कर सकते हैं। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। चूंकि API OpenAI-संगत है, आप मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं और उन्हें api14 पर इंगित कर सकते हैं, model फ़ील्ड को ऊपर दी गई आईडी पर सेट करके। tools और tool_choice जैसे पैरामीटर फ़ंक्शन कॉलिंग को नियंत्रित करते हैं, response_format और structured_outputs आउटपुट के आकार को नियंत्रित करते हैं, और reasoning और include_reasoning नियंत्रित करते हैं कि रीज़निंग सामग्री लौटाई जाती है या नहीं।

एक सीमा ध्यान में रखनी चाहिए कि मॉडल केवल टेक्स्ट है। यह छवि, ऑडियो या अन्य गैर-टेक्स्ट इनपुट स्वीकार नहीं करता है, इसलिए यदि आपके एप्लिकेशन को उन मोडैलिटी को संसाधित करने की आवश्यकता है, तो एक अलग मॉडल की आवश्यकता होगी। समर्थित पैरामीटर सूची में वे सभी विकल्प भी शामिल नहीं हैं जो एक OpenAI-संगत क्लाइंट भेज सकता है, इसलिए यह जांचना उचित है कि आप जिन पैरामीटर पर निर्भर हैं वे ऊपर दी गई सूची में दिखाई देते हैं, इससे पहले कि आप उनके आसपास निर्माण करें।

Qwen: Qwen3.7 Max API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "qwen/qwen3.7-max" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "qwen/qwen3.7-max",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,00,000
अधिकतम आउटपुट: 1,31,072
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3.7 Max: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3.7 Max API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3.7 Max की कीमत इनपुट $5.16 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3.7 Max की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3.7 Max हर request में 10,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,31,072 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3.7 Max क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3.7 Max text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen3.7 Max कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3.7-max" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3.7 Max के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Google: Gemini 4 Argon (batch), OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (batch), OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen3.7 Max कम्युनिटी

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