Qwen3.7 Plus

• GPQA DiamondQuestions à choix multiples très difficiles en biologie, physique et chimie, rédigées par des docteurs. Répondre au hasard donne 25 %.87.9%n°40 sur 116
• Maths AIMEProblèmes de mathématiques de niveau concours, dans le style de l’AIME américain. Part des problèmes résolus.93.3%n°33 sur 112
• FrontierMathProblèmes de mathématiques inédits écrits par des mathématiciens professionnels, du niveau avancé au niveau recherche. Part résolue.34.4%n°50 sur 73

Données de benchmarks : Epoch AI, sous licence CC BY 4.0

Entreprises qui proposent ce modèle via une API : 1. Prix par million de tokens, du moins cher au plus cher.

Les disponibilités et les prix proviennent de l’API publique d’OpenRouter et sont actualisés chaque jour. La disponibilité correspond à la part de requêtes réussies sur les dernières 24 heures. Certains fournisseurs utilisent une version compressée des modèles ouverts (fp8, int4), moins chère mais parfois un peu moins précise.

Appelez Qwen3.7 Plus via l’API d’OpenRouter, compatible avec celle d’OpenAI : créez une clé sur openrouter.ai, puis lancez l’un de ces exemples.

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "qwen/qwen3.7-plus", "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour ! Que sais-tu faire ?"}]}'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"])
reply = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.7-plus",
    messages=[{"role": "user", "content": "Bonjour ! Que sais-tu faire ?"}],
)
print(reply.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1", apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY });
const reply = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen/qwen3.7-plus",
  messages: [{ role: "user", content: "Bonjour ! Que sais-tu faire ?" }],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);

Le même code fonctionne avec tous les modèles de ce site : seul l’identifiant du modèle change. Beaucoup de laboratoires proposent aussi leur propre API et leur SDK.

• 1 000 réponses de chatbot

  ≈ 500 tokens en entrée, 300 en sortie chacune
  0,544 $US
• Résumer un document de 100 pages

  ≈ 50 000 tokens en entrée, 1 000 en sortie
  0,017 $US
• Une appli à 10 000 requêtes par jour pendant un mois

  ≈ 1 000 tokens en entrée, 400 en sortie chacune
  250 $US

Calculateur de coût →

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Combien coûte Qwen3.7 Plus ?

Via l’API, Qwen3.7 Plus coûte 0,32 $US par million de tokens en entrée et 1,28 $US par million de tokens en sortie. Par exemple, 1 000 réponses de chat d’environ 500 tokens en entrée et 300 en sortie coûtent environ 0,544 $US.

Quelle est la fenêtre de contexte de Qwen3.7 Plus ?

Qwen3.7 Plus peut lire jusqu’à 1 000 000 tokens en une seule requête, soit environ 1 875 pages de texte. Il peut rédiger jusqu’à 131 072 tokens en une seule réponse.

Qwen3.7 Plus est-il open source ?

Non. Qwen3.7 Plus est un modèle fermé : ses poids ne sont pas publiés, on l’utilise donc via les applications et l’API de Alibaba Qwen, ou via des fournisseurs cloud.

Qui a créé Qwen3.7 Plus ?

Qwen3.7 Plus est développé par Alibaba Qwen. Il est disponible via l’API depuis le 3 juin 2026.

Qwen3.7 Plus est-il performant ?

Qwen3.7 Plus obtient un indice général de 147,4 aux tests indépendants d’Epoch AI, soit le n° 55 sur 136 modèles suivis.

Qwen3.7 Plus peut-il lire des images ?

Oui. En plus du texte, il accepte en entrée des images.

Quelles sont les alternatives à Qwen3.7 Plus ?

Parmi les modèles d’autres entreprises à prix comparable : Command A+, DeepSeek V4.1 Flash et Gemini 3.5 Flash Lite. Vous pouvez les comparer côte à côte sur cette page.