Qwen 3.7と3.7 Max：コーディング向けモデルにできること（2026年）

Qwen 3.7に関心を持つ人には、2種類の疑問があります。1つ目は、重み、つまりモデルファイルをダウンロードし、インターネット接続やリクエストごとの料金なしで自分のコンピューター上で実行できるか、という疑問です。2つ目は、3倍安いと聞いて、Claudeの代替として検討している人です。1つ目の人はすぐに期待を裏切られます。2つ目の人は計算が必要です。

引用するAlibaba Cloud資料から版と地域別価格をまとめ、提供者比較と実際の試し方を説明します。独立順位をモデル選びの根拠にするには、一次測定へのリンクか取得可能な保存記録が必要です。ここには、その証拠へのリンクはありません。

Qwen 3.7とは何か、開発元はどこか？#

Alibabaは2023年からモデルをリリースしており、2026年までは重みをオープンに公開していました。Qwen 2.5世代は0.5Bから72Bまであり、すべて無料ライセンスで提供され、費用をかけずに利用できることが主な売りでした。

3.7世代では、方針が逆転しました。最上位モデルはクローズドになり、ダウンロードできず、アクセスには料金が必要です。前世代の中位モデルは引き続きオープンです。モデルファイルをダウンロードしたかった人への影響については、後述のオープンウェイトのセクションで解説します。

Qwen 3.7 Maxは、2026年5月20日に杭州で開催されたAlibabaのクラウドカンファレンスで発表されました。短いチャットの返答ではなく、長時間にわたって自律的に作業するエージェント型モデルとして位置づけられています。バイブコーダーにとっては、Claude Codeで行う作業、つまりプロジェクトファイル、ターミナルコマンド、自分が関与しない一連のステップを主な対象とするモデルです。

3.7 MaxはPlus、Flash、前世代の3.6とどう違うのか？#

混乱の始まりは、すべてのバージョンが「Qwen 3.x」という名前で同時に販売されていることです。バージョン番号だけでは見分けられません。MaxとFlashでは価格が50倍違います。

Max自体にも複数のバージョンがあり、名前の日付で区別されます。これも混乱の原因です。日付のないqwen3.7-maxは5月のビルドで、テキストしか理解できません。画像と動画は、バージョンqwen3.7-max-2026-06-08で追加されました。レビューの半数は、基本バージョンが画像を理解できないことに触れず、Maxをマルチモーダルと呼んでいます。

Qwenを節約のために選ぶなら、最上位モデルより小型モデルのほうが大きく節約できます。Alibabaの月額$50のサブスクリプションも同じことを示しています。qwen3.7-maxはまったく含まれず、Plusのみ利用できます。

27Bと35BのオープンなQwen 3.7ウェイトはどこからダウンロードできるか？#

多くの人がこのウェイトを探しても見つからないため、このセクションを設けました。存在しないモデルファイルを探しに来て、何も得られずに帰る人がいます。

誰かの言葉を信じなくても、次のコマンド1つで確認できます。

curl -s "https://huggingface.co/api/models?author=Qwen&limit=1000" \
  | jq -r '.[].id' | grep -iE "3\.7|3\.8"

結果は空です。Hugging Face上のQwen組織には、3.7世代のモデルがありません。似た名前のリポジトリは1つだけありますが、サードパーティのユーザーが所有するもので、Alibabaとは無関係です。

したがって、現在の選択肢は次のとおりです。

1. 自分のマシンでモデルファイルを使いたい — Apache 2.0ライセンスで、支払い不要のQwen3.6-27BまたはQwen3.6-35B-A3Bを入手してください。コンテキストウィンドウは262,144トークンで、ほぼ100万まで拡張できます。
2. 最上位の3.7 Maxモデルが必要 — 有料APIアクセスのみです。ローカルで実行する方法はありません。
3. 1週間待てる — AlibabaはQwen 3.8 Maxと、別の270億パラメータモデルのウェイトをオープンにすると約束しています。詳しくは後述の3.8のセクションをご覧ください。

名前だけでは分かりにくい場合に備え、27Bと35B-A3Bの違いを説明します。前者では、応答ごとに270億個すべてのパラメータが動作します。圧縮形式では約17 GBで、ゲーミング用グラフィックカード1枚に収まります。後者は異なる構造で、パラメータは350億個ありますが、応答ごとに有効になるのは約30億個なので、同等の品質でより高速です。

公式仕様によると、Qwen 3.7 Maxには何ができるのか？#

以下の数値はAlibaba Cloudのドキュメントに基づいています。

100万トークンはおよそ70万語、つまりドキュメントを含むプロジェクト全体に相当します。あらゆるメモリー問題を解決するように聞こえますが、実際にはその上限に達するかなり前から品質が低下し始めます。詳しくは、モデルの弱点のセクションをご覧ください。

表にある2つの「いいえ」について説明します。厳密な応答形式とは、モデルが指定されたスキーマどおりに、勝手な変更を加えずデータを返さなければならないという意味です。それがなければ、回答をプログラムに渡す自動化には安全策が必要です。自分で形式を確認しなければなりません。また、モデルを自分のデータに適応させることもできないため、コンテキストを通じて作業する方法が残されています。

Alibabaは、モデルのパラメーター数をどこにも公開していません。リリース済みの3.8 Maxについては、総数が2.4兆であることだけは公表しましたが、有効な部分については明らかにしていません。

Qwen 3.7 Maxの実際の価格はいくらか？#

レビューでは、ある地域の価格を全体に当てはまるものとして紹介するため、価格が混同されています。以下は、2026年8月3日時点の2種類の価格です。比較用に、3行目には同世代の中位モデルを掲載しています。

割引は一時的とされていますが、Alibabaは終了日を明記していません。北京リージョンのバッチモードでは価格が半額になりますが、応答はすぐには返ってきません。

無料アクセスには注意点が3つあり、いずれも他のレビューで読める内容を覆すものです。

1. 100万トークンの無料枠は、モデルごとに有効化から90日間提供されます。ただし、シンガポールを通じて運営されるAlibabaの国際プラットフォームのみで利用できます。北京に無料枠はありません。
2. QwenアカウントによるQwen Codeの無料アクセスは、2026年4月15日に無効化されました。 ドキュメントの表現は明確です。Qwenアカウントで無料アクセスできるとする資料は、もはや存在しないものについて述べています。
3. 3.7 Maxへの1日200件の無料リクエストは、Qoderという別のAlibaba製品を通じて提供されていました。このキャンペーンは3日前の2026年7月31日に終了しました。

トークン単価と完成タスクの費用は別です。同じ仕事の全試行の入出力を数え、多い出力や再試行も含めます。1億対6,300万トークンの比較は一次測定を帰属できず、この記事の検証済みベンチマークではありません。

掲載した地域別単価の例では、出力は入力の3倍です。そのため出力量は重要ですが、全タスクでQwenが他モデルより冗長とは証明しません。

費用と精度を比べるには、一次プラットフォームのページ、タスク集合、保存した実行記録が必要です。それらがなければ、精度、金額、87倍という費用の主張は、再現可能な判断材料にはなりません。同じ実タスクを両候補で行い、全試行の費用を数えてください。

Qwen 3.7 MaxはClaudeを上回るというのは本当か？#

人の投票順位には、プラットフォーム名、正確なモデル版、点数、票数、記録日が必要です。一次リンクや保存した順位表がない数値だけでは、Claude、Kimiなどに対するQwenの位置は確定できません。

別の注意点は、Alibabaが5月の発表でモデルをClaude Opus 4.6と比較したことです。これらの数値は今もレビューで広まっていますが、現在は確認できません。Qwenサイトの発表ページは数値のない空のページを返し、Alibaba Cloudコミュニティのミラーも同じです。したがって、以下の表にはその数値を含めていません。

独立比較をモデル選びに使う前に、一次結果と測定条件を確認してください。以下の参考日付は未検証で、確認済みの測定日として扱うことはできません。

似た名前のモデルや今日の変動する順位で穴を埋めません。再現可能な独立比較には、直接の一次測定と日付が必要です。提供資料では、その数値比較は裏付けられません。

Alibabaは8月3日の3.8発表で、5月版の3.7 Maxを新しいベンチマークセットで再測定しました。DeepSWE 1.1では新バージョンの56.6に対し21.6点、FrontierSWEでは73.5に対し40.7点でした。11週間で2.5倍の差です。独立したプラットフォームではなく、メーカー自身が示した結果です。

速度は実際に使う提供者とモデル版で測る価値があります。最初の出力まで、持続的な速度、正しく完了したかを記録します。元の帰属不明な毎秒206トークン比較は、自分の構成の遅延を確定しません。

Claudeが使えなければ、範囲を絞った試行の候補です。提供者の表と帰属不明の過去メモだけでは、同等の代替や普遍的な性能差は確定できません。

Qwen 3.7は実際の作業でどこが弱いのか？#

以下は実際の利用者から寄せられた不満です。ベンチマークはなく、主張を検証できないため、不満として紹介します。Alibabaのクラウドやツール全般に関するものもあり、特定のモデルバージョンとは無関係な場合があります。

100万トークンをうたっているが、すべてが快適に使えるわけではない。 前世代のQwenについて、利用者はこう直接述べています。100万に近づくほど、応答が遅くなります。3.7 Maxの長文脈品質に関する検証済みベンチマークは見つかっていないため、現時点では予想にとどまります。

クラウドが負荷に耐えられない。 3.8がリリースされた8月3日、ユーザーの議論には同様の不満があふれました。

同じ議論では、有料プランにもかかわらずアクセスを拒否される例も紹介されています。サブスクリプションと前払い残高付きのキーの両方があるのに、ツールが認証エラーを返します。

成功していないのに、プログラムが成功したと報告する。 同じ日、Qwenのデスクトップアプリがすべて動作したと報告し、存在しないフォルダーへのリンクを示したという報告がユーザーから寄せられました。

経験がなければ、それに気づけません。エージェントは「完了」と言いますが、ディスクは空のままです。

モデルには詳細な指示が必要。 Qwenは曖昧な指示をClaudeほど理解しません。これにより、利用者のタイプで差が生まれます。プログラマーは技術仕様を書けば、わずかな費用でよい結果を得られます。一方、起業家が「見栄えよくして」と言っても、期待とは違うものができます。

肯定的なレビューもあります。それがなければ一面的な見方になります。3.8のプレビュー版を2週間使った人は、個人リポジトリでFable 5と同じ数のタスクを完了し、最上位モデルがなくても困らないと述べています。Qwenは小規模なプロジェクトでは評価され、大規模なプロジェクトでは批判されています。

インストールせずにQwen 3.7を試すには？#

まずはブラウザーから試すのがおすすめです。チャットを開き、自分の実際のタスクをモデルに与えて、応答を確認してください。モデルが合わなければ、5分試すだけで準備に費やす夜を節約できます。

複雑さが低い順に選択肢を紹介します。

1. ブラウザーチャット。 インストール不要で、登録も簡単です。応答の傾向をつかむのに適しています。
2. APIアクセス。 Alibaba Cloud Model Studioでキーを作成し、プログラムに追加します。エディター、ボット、または独自の自動化でモデルを使えます。
3. ターミナルのQwen Code。 Apache 2.0ライセンスのAlibaba製オープンソースツールです。Node.js 22以降がインストールされていれば、npm install -g @qwen-code/qwen-code@latestでインストールできます。Qwenだけでなく、OpenAI、Anthropic、Googleのモデルや、OllamaとvLLMを通じたローカルモデルも利用できます。

もう1つの方法として、AlibabaにはAnthropic互換のAPIがあり、Claude CodeをQwenに直接接続できます。手順はAlibaba Cloudのドキュメントにあります。

npm install -g @anthropic-ai/claude-code
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<your_key>
export ANTHROPIC_MODEL="qwen3.7-plus"
claude

最後の行にあるモデルはPlusです。タイプミスではありません。Alibabaのサブスクリプションに最上位モデルのMaxは含まれず、利用量に応じて別途課金されます。

おなじみのインターフェースは変わらず、内部のモデルが変わります。比較する方法としてはかなり安価です。1つのタスク、1つのプログラム、1晩で試せます。

他の手順では見落とされがちな注意点があります。最後の行で使うキーはAlibabaのものであり、Anthropicのキーは使えません。また、この設定ではリクエストやプロジェクトの断片はAnthropicではなくAlibabaのサーバーに送られます。送信後のデータの扱いについては、後述のデータのセクションをご覧ください。

キーの設定、プランの選択、エラー401の対処を含むQwen Codeのステップごとのインストール方法は、Claude Codeの代替としてのQwen Codeに関する記事で別途説明しています。ここでは繰り返しません。

アクセスと支払いの条件#

支払いについては別の記事で扱うべきテーマです。ここでは、何かを回避する方法は案内しません。

事実として言えることは次のとおりです。

• リージョンは北京、香港、シンガポール、東京、フランクフルト、バージニアです。サービスの国際版はシンガポールのアドレスを通じて運営されています。
• Alibaba Cloudアカウントと、Model Studioコンソールで発行するアクセスキーが必要です。
• 支払いの前に銀行の条件を確認してください。

利用可能な支払い方法の一覧をうたう資料には別途注意が必要です。多くの場合、審査されていない仲介業者に誘導され、最後にはお金が行方不明になります。そのため、ここではそうしたリンクを掲載していません。

代替手段を比較するには、GLM-5.2のレビューとDeepSeekとClaude Codeの比較をご覧ください。それぞれアクセス方法と価格が異なります。

Alibaba Cloudではデータをどのように扱うか？#

「自分のデータは漏えいするのか」という疑問には、レビューではなく公式文書をもとに以下で答えます。

最初の文書には、次のように直接記載されています。

トレーニングに使用するデータに関する2つ目の文書も、別の表現で同じことを述べています。顧客の明示的な同意がない限り、データをモデル開発に使用しません。「決して使用しない」と「明示的な同意がない限り使用しない」の違いは重要なので、両方の記述を原文どおり引用しています。

リージョンは一度選択すると、データを保管する管轄区域が決まります。フランクフルトとシンガポールは、北京とは異なります。しかし、リクエスト自体の保存期間は公開文書に記載されていません。これは情報の空白であり、無視すべきではありません。

どのプロバイダーであっても、他人に見せられないものを他社のモデルに送ってはいけません。アクセスキー、顧客データ、契約書などが含まれます。

8月3日リリースのQwen 3.8で何が変わったのか？#

この記事で取り上げているモデルは、昨日フラッグシップではなくなりました。

Alibabaはオープンウェイトを別途発表しました。最上位モデルのウェイトをオープンにするのは今回が初めてで、来週提供される予定です。3.8 Max本体に加えて、270億パラメータの別モデルも約束されています。自分のハードウェアで使えるモデルです。

AlibabaはTerminal-Bench 2.1で86.6を記録し、Claude Opus 4.8の84.6を上回ったとしています。ただし、注意すべき点が2つあります。発表内の比較の一部では、前世代の中位モデルQwen3.7-Plusが比較対象であり、同じ世代の最上位モデルMaxではありません。そのため、実際以上に改善幅が大きく見えます。提供資料からは、独立検証した3.8のベンチマークや票数を確認できません。ここでの証拠の限界で、独立評価が存在しないという証明ではありません。

実際にはどういう意味があるのでしょうか？

1. Qwenを仕事用モデルとして検討中ですか？ すぐに3.8を確認してください。現在3.7にお金を払う理由はほとんどありません。シンガポールリージョンでは、入力価格が$2で、$2.50の3.7より安くなっています。
2. オープンウェイトが必要ですか？ 1週間待ってください。3.8 Max本体と、自分のハードウェアで使う別の270億パラメータモデルの両方が約束されています。
3. すでに3.7を使っていて満足していますか？ 急いで切り替える必要はありません。この記事では独立検証した直接比較は未確定です。動いている構成を変える前に、代表タスクで代替を試してください。

この話はおよそ四半期ごとに繰り返されます。Kimi K3、GLM-5.2、DeepSeekにも、同じような約束がありました。リリースを追い続けるより、一度設定を整えて、設定の1行でモデルを変更できるようにするほうが簡単です。

Qwen 3.7はどんな人に向いていて、どんな人には向かないのか？#

判断の参考として、作業の種類ごとに簡単に整理します。

証拠が支持するのは試行であり、日々の仕事でClaude Codeより下という確定順位ではありません。明確な反復タスクから試し、結果と総費用が必要を満たすか調べます。無料・低価格のモデルは、重い作業を最上位モデルに任せ、日常的なタスクの流れを安価なモデルに送るのが適切な使い方です。

モデルを切り替える前に、やり直しにいくらかかるか計算してください。エージェントが同じものを書き直すのを3回繰り返すなら、やり直しの費用はトークン代を上回ります。モデルを変えても解決しません。コンテキストに何が含まれているかを確認する必要があります。

詳しい情報はAilootでご覧いただけます。