Qwen3.7 Max 对比 Trinity Large Thinking
哪个更划算： Qwen3.7 Max 通过 Alibaba 或 Trinity Large Thinking 通过 Arcee AI？来自 Artificial Analysis 和其他来源的情报、总基准测试成本和端到端时间，快照 2026-10-25。
需要权衡
AlibabaQwen3.7 Max远离帕累托前沿
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 29.50
- 基准测试费用（美元）
- $2277
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 10.80
- 基准测试费用（美元）
- $233
这个模型系列的常见写法：通义千问 / 千问。
结论
取决于你的预算
Qwen3.7 Max 的得分高 18.7 分（29.5 对 10.8），但运行基准测试的成本为对方的 9.8×（$2277 对 $233；成本档次：旗舰 对 中端）。 两者在同一预算下并非替代品：需要高于 10.8 的智能时选 Qwen3.7 Max，10.8 已足够时选 Trinity Large Thinking。
| 指标 | Qwen3.7 Max | Trinity Large Thinking | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 29.5 | 10.8 | −63.4% Trinity Large Thinking 智能低 63.4% |
| AA 总成本（越低越好） | $2,277.12 | $232.95 | −89.8% Trinity Large Thinking 便宜 89.8% |
| 端到端时间（越低越好） | 16.57s | 8.25s | −50.2% Trinity Large Thinking 快 50.2% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $2.50 / $7.50 | $0.25 / $0.80 | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
Trinity Large Thinking 对比 Qwen3.7 Max：智能分低 63.4%，运行 AA 基准测试的成本低 89.8%，端到端时间快 50.2%。
今天的Pareto frontier
与帕累托前沿比较
- Qwen3.7 Max 超出边界：以相同或更低的成本， Claude Opus 5.5 (High, Default Fallback) $2172 的得分为 53.60。
- Trinity Large Thinking 超出边界：以相同或更低的成本， MiMo-V2.6-Pro $207 的得分为 46.30。
Qwen3.7 MaxTrinity Large Thinking今天的Pareto frontier可下载权重模型前沿（open-weights frontier）所有其他模型
一对一对比