Alibaba ha alzato il tiro nella corsa ai modelli di frontiera con Qwen 3.7 Max, il nuovo ammiraglia proprietario della famiglia Qwen, disponibile via API sulla piattaforma Alibaba Cloud Model Studio dal 19 maggio 2026 e presentato all'Alibaba Cloud Summit di Hangzhou il giorno seguente. È un modello costruito esplicitamente per competere sul terreno enterprise con Claude di Anthropic e GPT di OpenAI, e per la prima volta un modello Qwen tiene testa ai migliori occidentali su molti benchmark.
Che cos'è Qwen 3.7 Max e cosa sa fare
Qwen 3.7 Max è un modello di grandi dimensioni orientato ai compiti agentici: programmazione, uso di strumenti, ragionamento su contesti lunghi. A differenza di molti altri modelli della famiglia Qwen, che Alibaba rilascia a pesi aperti, la versione Max è proprietaria e accessibile solo via cloud. È pensata per chi ha bisogno di prestazioni di punta e non vuole gestire l'infrastruttura in proprio.
Un dato interessante riguarda l'affidabilità: il tasso di allucinazioni dichiarato scende al 22,9%, il più basso nel gruppo di confronto di Alibaba, contro il 44,2% della precedente generazione Qwen 3.6. È un progresso notevole, perché le allucinazioni — le risposte inventate ma presentate come vere — restano il limite principale di questi sistemi in ambito professionale.
I numeri: benchmark, contesto da 1 milione di token e prezzi
Sul fronte delle prestazioni, Qwen 3.7 Max segna 69,7 su Terminal-Bench 2.0, 60,6 su SWE-Bench Pro e 76,4 su MCP-Atlas, con un punteggio di 56,6 sull'Artificial Analysis Intelligence Index. Sui benchmark interni di Alibaba il modello vince o pareggia con Claude Opus 4.6 nella maggior parte dei test, con vantaggi soprattutto sul recupero di informazioni da contesti lunghi, sulla matematica e sui compiti multilingue.
Proprio il contesto è uno dei punti di forza: la finestra arriva a un milione di token, sufficiente per dare in pasto al modello interi codici sorgente o raccolte di documenti. Sul prezzo, Alibaba è aggressiva: circa 2,50 dollari per milione di token in input e 7,50 in output, all'incirca la metà delle tariffe dei modelli di punta di Anthropic. Per le aziende che elaborano grandi volumi, la differenza pesa.
Come provarlo gratis su Qwen Chat
Il modo più semplice per provare il modello senza scrivere codice è Qwen Chat, l'interfaccia web gratuita di Alibaba (raggiungibile da chat.qwen.ai). Dopo aver creato un account si seleziona il modello dal menu a tendina in alto e si inizia a conversare, con limiti d'uso pensati per l'utente comune. È l'ideale per testare la qualità delle risposte in italiano, far analizzare un documento o chiedere aiuto su un problema di codice prima di decidere se passare alle API.
Come usarlo via API: esempio pratico
Per integrarlo nei propri progetti serve una chiave API di Alibaba Cloud Model Studio (servizio noto anche come DashScope). Il vantaggio è che l'endpoint è compatibile con lo standard di OpenAI: chi ha già codice scritto per i modelli di OpenAI può riutilizzarlo cambiando indirizzo, chiave e nome del modello. Ecco un esempio in Python con la libreria ufficiale di OpenAI:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="LA_TUA_CHIAVE_DASHSCOPE",
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
risposta = client.chat.completions.create(
model="qwen3.7-max",
messages=[
{"role": "system", "content": "Sei un assistente che risponde in italiano."},
{"role": "user", "content": "Spiega in 3 punti cos'e' una finestra di contesto da 1 milione di token."},
],
)
print(risposta.choices[0].message.content)Il risultato atteso è una risposta strutturata in tre punti, in italiano corretto, che spiega come una finestra di contesto ampia permetta al modello di "ricordare" molti più dati in una singola richiesta. In alternativa, Qwen 3.7 Max è disponibile anche su aggregatori come OpenRouter, comodi per confrontare più modelli con un'unica chiave.
Quando conviene Qwen 3.7 Max (e quando no)
Qwen 3.7 Max è una scelta sensata per chi cerca prestazioni vicine a quelle dei migliori modelli occidentali a un prezzo più basso, in particolare per compiti di coding, analisi di documenti lunghi e applicazioni multilingue. La compatibilità con lo standard OpenAI rende l'adozione quasi indolore per chi ha già del codice.
Ci sono però due avvertenze. La prima: è un modello proprietario in cloud, quindi i dati passano per i server di Alibaba; per applicazioni con requisiti stringenti di privacy o di sovranità del dato può non essere adatto, e in quei casi conviene guardare ai modelli Qwen a pesi aperti da eseguire in locale. La seconda: i benchmark più favorevoli sono spesso quelli interni del produttore, quindi vale la pena testare il modello sul proprio caso d'uso reale prima di adottarlo in produzione. Per un primo confronto, Qwen Chat resta il punto di partenza più rapido e gratuito.
