Qwen3.7 Max QuickSilver Pro पर
Qwen 3.7 Max, Alibaba का May 2026 का flagship है — Qwen 3.7 line का सबसे ऊपरी मॉडल, जो कठिन multi-step reasoning, long-horizon agentic workflows और उन गहरे tool-calling कामों के लिए tune किया गया है जिनके लिए आप वरना GPT-4o या Claude Sonnet 4.5 चुनते। QuickSilver Pro पर यह $1.25 input / $3.75 output प्रति 1M tokens है — output पर GPT-4o से ~62% कम, 1M context (GPT-4o का 8×) और 32 models के लिए एक ही OpenAI-compatible key के साथ। यह इस मॉडल के लिए Alibaba की अपनी कीमत है, बिना बदलाव के आगे दी गई।
एक नज़र में
Flagship reasoning + long-horizon agentic — GPT-4o जैसी गुणवत्ता, ~62% कम output लागत और 8× context पर।
Pricing तुलना ($/1M tokens)
| Provider | Input | Output | QSP की तुलना में |
|---|---|---|---|
| QuickSilver Pro | $1.25 | $3.75 | सबसे कम कीमत |
| OpenRouter (qwen/qwen3.7-max) | $1.475 | $4.425 | 15% कम |
| OpenAI (GPT-4o) | $2.50 | $10.00 | 63% कम |
कब इस्तेमाल करें
3.7 Max तब चुनें जब आपके eval पर 3.6 Plus पर्याप्त समझदार न हो: multi-hop reasoning, 10+ tool calls में योजना बनाने वाले agentic workflows, million-token corpus पर long-context विश्लेषण, और code-review या refactor agents जिन्हें पूरा repo ध्यान में रखना होता है। Workload पर इसका स्वरूप GPT-4o या Claude Sonnet 4.5 जैसा ही है — output tokens पर लागत की बचत और चौड़ी context window के लिए 3.7 Max चुनें।
कब कोई और model चुनें
रोज़मर्रा की chat, codegen या ऐसे production agents के लिए जहाँ $0.70/$2.10 पर DeepSeek V4 Pro वही जवाब दे देता है, V4 Pro output पर ~6× सस्ता है। शुद्ध गणित / theorem-style reasoning के लिए DeepSeek V4 Pro price/quality में सबसे आगे है। 3.7 Max डिफ़ॉल्ट रूप से सोचता है; QuickSilver Pro gateway thinking को डिफ़ॉल्ट रूप से बंद रखता है ताकि रोज़मर्रा की calls पर छिपे reasoning trace का बिल न बने — वापस चालू करने के लिए `enable_thinking=true` पास करें।
Quickstart (curl)
curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.7-max",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'OpenAI-संगत। base_url बदलकर एक लाइन में migration।
FAQ
Qwen के प्रकाशित benchmarks (MMLU-Pro, GPQA Diamond, HumanEval, Tau-bench, BFCL-v3) पर 3.7 Max reasoning और tool-use में GPT-4o के काफ़ी करीब पहुँचता है, और long-context retrieval में साफ़ तौर पर आगे है, क्योंकि इसकी window 1M-token की है जबकि GPT-4o की 128K। कोई फ़ैसला करने से पहले अपने evals पर परखें — जिन workloads के लिए 3.7 Max बना है (agentic + long context), वहाँ per-token economics ($1.25/$3.75 बनाम GPT-4o का $2.5/$10) और 8× context की बढ़त आम तौर पर निर्णायक होती है।
3.7 Max डिफ़ॉल्ट रूप से सोचता है। रोज़मर्रा की calls पर छिपे reasoning trace का बिल न बने, इसके लिए QuickSilver Pro gateway 3.7 Max की requests पर thinking को डिफ़ॉल्ट रूप से बंद रखता है। अगर आपको reasoning trace चाहिए, तो request body में `enable_thinking=true` पास करें और output tokens का budget उसी हिसाब से रखें (सामान्य chat output का 3-5×)।
$0.70 / $2.10 प्रति 1M पर V4 Pro output पर ~6× सस्ता है और कई प्रकाशित reasoning benchmarks (MATH, GPQA, AIME) पर 3.7 Max की बराबरी करता है। 3.7 Max तभी चुनें जब V4 Pro आपके agentic / long-context evals पर साफ़ तौर पर कमज़ोर पड़े — Alibaba के प्रकाशित agent benchmarks पर Qwen के tool-use और BFCL-v3 scores थोड़ा आगे हैं। ज़्यादा कीमत चुकाने का फ़ैसला करने से पहले A/B करें; ज़्यादातर production reasoning workloads के लिए V4 Pro बेहतर डिफ़ॉल्ट है।