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Qwen3.7-Flash-2026-07-15

qwen3.7-flash-2026-07-15

Visão geral

Compreende e produz texto para conversas, escrita, análise de informações e programação. Versão de 15/07/2026.

Características

Prefixo Completação

Activar o Modo Parcial ao chamar o Qwen API para fazer o modelo continuar estritamente do seu prefixo fornecido texto.https://docs.qwencloud.com/developer-guides/text-generation/partial-mode)

Chamada de Função

Use a função chamando para conectar modelos de linguagem com ferramentas e sistemas externos.https://docs.qwencloud.com/developer-guides/text-generation/function-calling)

Cache.

Contexto Cache armazena prefixos compartilhados para pedidos de longo contexto para reduzir a computação repetida, melhorar a latência e menor custo.https://docs.qwencloud.com/developer-guides/text-generation/context-cache#implicit-cache)

Saídas Estruturadas

Saídas estruturadas ajudam a garantir que o modelo retorne uma string JSON no formato esperado.https://docs.qwencloud.com/developer-guides/text-generation/structured-output)

Batches.

Processa assíncronamente pedidos em lotes para reduzir custos.https://docs.qwencloud.com/developer-guides/run-and-scale/cost-optimization#batch-calling)

Active a busca na web para que o modelo possa responder com dados recuperados em tempo real.https://docs.qwencloud.com/developer-guides/text-generation/web-search#enable-web-search)

Afinação

Modelos de trens em dados de amostra para melhor adaptá-los a tarefas específicas.https://docs.qwencloud.com/developer-guides/fine-tuning/overview)

-Preços.

Modelos de ferramentas incorporadas Entrada<=32k

Limites de Taxa e Contexto

Ferramentas incorporadas

[code_interpretador] (https://docs.modelstudio.console.alibabacloud.com/en/model-studio/qwen-code-interpreter)Responde API [i2i_pesquisa] (https://docs.modelstudio.console.alibabacloud.com/en/model-studio/image-search)Responde API [T2i_search] (https://docs.modelstudio.console.alibabacloud.com/en/model-studio/web-search-image)Responde API [Teia extractor] (https://docs.modelstudio.console.alibabacloud.com/en/model-studio/web-extractor)Responde API [Pesquisa na web] (https://docs.modelstudio.console.alibabacloud.com/en/model-studio/web-search)Responde API [Pesquisa na web] (https://docs.modelstudio.console.alibabacloud.com/en/model-studio/web-searchAPI antrópica [web_fetch] (https://docs.modelstudio.console.alibabacloud.com/en/model-studio/web-extractorAPI antrópica

Referência da API

[Ligar API] (https://home.qwencloud.com/api-keys) OpenAI DashScope Python Node.js cURL Python Conclusão: Respostas API API

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    # If the environment variable is not set, replace it with your Model Studio API key: api_key="sk-xxx"
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://ap-southeast-1.maas.qwencloudapi.com/compatible-mode/v1",
)

messages = [{"role": "user", "content": "Who are you"}]
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-flash-2026-07-15",  # You can replace this with another deep thinking models
    messages=messages,
    extra_body={"enable_thinking": True},
    stream=True
)
is_answering = False  # Indicates whether the response phase has started
print ("\n" + "=" * 20 + "Thinking process" + "=" * 20)
for chunk in completion:
    if not chunk.choices:
        continue
    delta = chunk.choices[0].delta
    if hasattr (delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content is not None:
        if not is_answering:
            print (delta.reasoning_content, end="", flush=True)
    if hasattr (delta, "content") and delta.content:
        if not is_answering:
            print ("\n" + "=" * 20 + "Full response" + "=" * 20)
            is_answering = True
        print (delta.content, end="", flush=True)

Complementos API Python Node.js cURL Python

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    # If the environment variable is not set, replace it with your Model Studio API key: api_key="sk-xxx"
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://ap-southeast-1.maas.qwencloudapi.com/compatible-mode/v1",
)

messages = [{"role": "user", "content": "Who are you"}]
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-flash-2026-07-15",  # You can replace this with another deep thinking models
    messages=messages,
    extra_body={"enable_thinking": True},
    stream=True
)
is_answering = False  # Indicates whether the response phase has started
print ("\n" + "=" * 20 + "Thinking process" + "=" * 20)
for chunk in completion:
    if not chunk.choices:
        continue
    delta = chunk.choices[0].delta
    if hasattr (delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content is not None:
        if not is_answering:
            print (delta.reasoning_content, end="", flush=True)
    if hasattr (delta, "content") and delta.content:
        if not is_answering:
            print ("\n" + "=" * 20 + "Full response" + "=" * 20)
            is_answering = True
        print (delta.content, end="", flush=True)

Cota Livre 1M fichas restantes 100% [Assinar para rastrear o uso] (https://account.qwencloud.com/sso/OIDCAuth?oauth_callback=https%3A%2F%2Fwww.qwencloud.com%2Fmodels%2Fqwen3.7-flash-2026-07-15)

* Valores em reais sujeitos a ajustes e a flutuações cambiais. Conversões estimadas, sem impostos, spread ou tarifas; confirme o valor final na plataforma oficial.