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中國AI闖入全球編程前二!前面只剩Claude

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Code Arena最新放榜,Qwen3.7-Max以1541分沖進全球第四,成為前五中唯一的非Claude模型。編程,中國模型第一次殺到這個位置。

就在今天,Code Arena最新榜單出爐!

Qwen3.7-Max以1541分闖入全球前四,一舉超越了GPT-5.5、Gemini 3.5 Flash等一眾頂尖模型。

排在它前面的,只剩Claude Opus 4.7和Opus 4.6。



換句話說,在全球編程模型的競技場上,阿里是唯一殺進這張牌桌的中國廠商,僅次于Anthropic,位列第二。

Qwen3.7-Max闖入全球前五

唯一非Claude模型

其實在Code Arena放榜之前,Qwen3.7-Max在海外開發者圈子里已經殺出了名聲。

Atomic Chat做了一場硬碰硬的對比,讓Opus 4.7、GPT-5.5和Qwen3.7-Max同臺競技,任務是寫一個能自我訓練的俄羅斯方塊AI。

結果,Qwen3.7-Max不僅只用$1.32的token成本就把Opus 4.7和GPT-5.5都超越了,而且性能還提升了56%。


另一位海外開發者選擇讓Qwen3.7-Max構建了一個宇宙的3D模型,效果足以用震撼形容。


在「3D像素風微縮寶塔模型」的生成任務中,Qwen3.7-Max的輸出速度和質量同樣全面勝出。






左右滑動查看

開發者Paul Couvert更是盛贊,Qwen3.7-Max接入Hermes Agent和OpenCode之后,基本可以替掉GPT-5.5和Opus 4.7。


編程,太能打了

不過跑分再高,不如真刀真槍拉出來練練。

我們給Qwen3.7-Max安排了一場硬核的「賽車游戲」挑戰。

一段詳細的Prompt丟進去,不一會兒功夫,Qwen3.7-Max直出一個可玩的HTML的文件。


第一版有個小bug,A/D轉向鍵左右搞反了。

但經過第二輪簡單對話微調,一個體驗完整的3D賽車游戲就跑了起來。


打開的瞬間,說實話,有點被驚到了。

4車同臺,3圈環形賽道競速,賽道上散落著100多枚金幣,碰到障礙物會減速、失控。

賽后成績面板,排名、用時、金幣數、最快單圈,一項不缺。

但真正讓人意外的,是兩個只有Qwen3.7-Max做到的細節。

一個是開始界面。四個模型橫向測完,只有它給游戲做了一個正經的開始頁面,點「Start」才進入比賽。其他三家全是打開即跑,連個標題畫面都沒有。

另一個是音效。Prompt最后附了一條要求,加上發動機轟鳴和吃金幣的音效。 四個模型里,也只有它把這個bonus吃進去了,引擎聲和金幣叮咚都安排上了。


再看看其他選手的表現。

Gemini 3.5 Flash的畫面明顯單薄了一檔,缺少那種呼之欲出的立體感。

UI布局也有問題,儀表盤信息分散在屏幕四角,視覺焦點一盤散沙。

相比之下,Qwen3.7-Max的處理方式是把關鍵指標集中到畫面中央,更符合玩家視線的自然落點。



Claude Opus 4.6的效果,有點讓人一言難盡了。

不僅賽道上金幣少得可憐,而且3輛AI賽車幾乎同步行駛,毫無隨機性,像復制粘貼出來的。

最后是GPT-5.5。

可以看到,畫面質感確實比前兩家強了不少,操作起來也更流暢。

但不知道為什么,金幣被做成了黃色的「甜甜圈」……

造型倒是小事。關鍵是,Gemini、Claude、ChatGPT三家都修了好幾輪bug才跑通全部功能。

只有Qwen3.7-Max首輪生成就基本可玩。

跑分接近,實測不虛,價格只有幾分之一。剩下的結論,等開發者用腳投票就行了。

Agent時代的「基座」模型

Qwen3.7-Max之所以能在最卷的編程擂臺上打出如此水平,答案就藏在它的產品定位里。

幾天前,阿里發布Qwen3.7-Max的時候,給了它一個非常特殊的標簽:Agent基座模型


它生來,就是為長時間自主執行任務設計的模型。

內測數據顯示,在一次自主編程任務中,Qwen3.7-Max連續運行35個小時,執行1158次工具調用。

最終生成的代碼相較于Triton參考實現,達到了驚人的10倍幾何平均加速。


更令人震撼的是它的「持久戰」能力——

在推演進行到第30個小時之后,模型依然保持敏銳,持續挖掘出新的優化空間。

全程零上下文退化、零指令漂移、零死循環!

不得不說,這件事的難點不在1000次工具調用本身。MCP協議鋪開之后,調1000次工具不算稀奇。

難點在于,35小時的連貫推理。

絕大多數模型跑長任務時會崩盤:要么上下文越積越亂,前半段定的目標到后面忘得干干凈凈;要么進入死循環,反復嘗試同一個失敗的方案。

Qwen3.7-Max把「持續做對事」這件事,做出來了。

核心技術揭秘

Qwen3.7-Max這波編程躍升,我們理解核心可能與兩個訓練方法的升級有關。

第一個是,環境擴展。

Qwen3.7-Max在做編程訓練時,每個任務會被拆成三個獨立維度,任務本身、執行框架、驗證方式,三者自由組合。

同一道題,有時候在Claude Code的框架里做,有時候在OpenClaw里做,有時候換一種驗證方式。

效果就像一個實習生被輪崗到了所有項目組。它被迫學會的是解決問題的通用策略,不是「在某個特定框架里怎么取巧」。

這解釋了一個反直覺的現象,Qwen3.7-Max在Claude Code、OpenClaw、Qwen Code這幾個框架里的表現都很穩,沒有出現「在自家框架里很強、換一個就拉胯」的情況。


第二個升級是長程自主執行。

在訓練中,團隊引入了「動態累積生存博弈」框架。

也就是,讓模型在持續變化的模擬環境中做超過一千步的連續決策,自己建立假設、根據反饋調整策略,而且不能因為跑太久就「上下文腐化」。

這里有一個直觀的數據,YC-Bench模擬創業公司經營一整年,Qwen3.7-Max做到了208萬美元營收,是上一代(105萬)的兩倍。

更關鍵的是,它展現出了策略進化,中期遇到危機能自主調整方向,識別并拉黑惡意客戶,最終收斂到穩定的執行循環。


這就是35小時kernel優化案例的底層支撐,也是為什么在Kernel Bench L3上,Qwen3.7-Max能讓96%的場景跑出加速效果。

而編程還只是第一個戰場。這套長程推理加工具調用的底子,指向的是一個更大的野心——通用Agent基座。

編程決賽,多了一個攪局者

Code Arena上線至今,考的從來都是硬活,多步推理、工具編排、完整項目交付,全是Agent級的真刀真槍。

今天,Qwen3.7-Max憑借著1541分的成績楔進了第四的位置,卡在Opus 4.6 Thinking和Opus 4.6之間。

在這條Claude統治了大半年的賽道上,它給出了自己的回答,中國模型不只是追趕者,也可以是定義者。

全球編程模型的競賽,已經不再是硅谷的獨角戲了。

參考資料:

https://arena.ai/leaderboard/code/webdev

文章來源:新智元。

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