Alibaba/qwen-3.7-max-web-search

qwen-3.7-max-web-search

Бесплатно попробуйте Qwen 3.7 Max Web Search API для обоснованных исследований, актуальных ответов, анализа и веб-ориентированных LLM-процессов на Flaq AI. Подходит для бесплатного тестирования и стабильных API-процессов.

Web Search

Связанные модели Qwen 3.7 Max

qwen-3.7-max-text-to-texttext-to-text

qwen-3.7-max-web-searchweb-search

Документация

Примеры API

JavaScriptPythoncURL

Пример отправки

const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
    Accept: 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'qwen-3.7-max-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'What are the latest developments in quantum computing this year?'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048,
    top_p: 0.9,
    top_k: 50
  })
});

const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';

while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;

  buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
  const frames = buffer.split('\n\n');
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
    let eventName = 'message';
    const dataLines = [];

    for (const line of lines) {
      if (line.startsWith('event:')) {
        eventName = line.slice(6).trim();
      } else if (line.startsWith('data:')) {
        dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
      }
    }

    const raw = dataLines.join('\n').trim();
    if (raw === '[DONE]') {
      console.log('\nFinal text:', assistantText);
      continue;
    }

    let payload;
    try {
      payload = JSON.parse(raw);
    } catch {
      continue;
    }

    if (eventName === 'error' || payload.error) {
      const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
      throw new Error(msg);
    }

    const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
    if (delta?.content) {
      assistantText += delta.content;
      console.log(assistantText);
    }
  }
}

Пример отправки

import json
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
        'Accept': 'text/event-stream',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'qwen-3.7-max-web-search',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': 'What are the latest developments in quantum computing this year?',
            }
        ],
        'stream': True,
        'max_tokens': 2048,
        'top_p': 0.9,
        'top_k': 50,
    },
    stream=True,
)

response.raise_for_status()

event_name = 'message'
assistant_text = ''

for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
    if not raw_line:
        event_name = 'message'
        continue

    if raw_line.startswith('event:'):
        event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
        continue

    if raw_line.startswith('data:'):
        raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
        if raw_data == '[DONE]':
            print('\nFinal text:', assistant_text)
            continue

        payload = json.loads(raw_data)

        if event_name == 'error' or payload.get('error'):
            error = payload.get('error') or payload
            raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))

        choices = payload.get('choices') or []
        if choices:
            delta = choices[0].get('delta') or {}
            content = delta.get('content')
            if content:
                assistant_text += content
                print(content, end='', flush=True)

Пример отправки

curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen-3.7-max-web-search",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "What are the latest developments in quantum computing this year?"
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048,
    "top_p": 0.9,
    "top_k": 50
  }'

Начать новый чат

Отправьте сообщение, чтобы начать.

Цены на Qwen 3.7 Max Web Search

Параметры	Цена	Исходная цена	Скидка

Токен: input	$2.2500 за 1 млн входных токенов	$2.5000 за 1 млн входных токенов	90%
Токен: output	$6.7500 за 1 млн выходных токенов	$7.5000 за 1 млн выходных токенов	90%

README

Быстрый и доступный Qwen 3.7 Max Web Search API (search-enabled reasoning-модель Alibaba)

Qwen 3.7 Max Web Search API на Flaq AI предоставляет доступ к модели Alibaba для workflows с актуальной информацией, которым нужны search-enabled reasoning, source-aware synthesis и production-ready вывод. Эта мощная интеграция Qwen API помогает разработчикам создавать research assistants, market intelligence tools, системы content planning и knowledge workflows, которые могут использовать поддержку web search через стабильный API-маршрут. Она создана для команд, которым нужно более сильное reasoning со свежим контекстом.

Ключевые возможности Qwen 3.7 Max Web Search API

Search-Enabled Reasoning: Объединяйте reasoning модели с актуальным веб-контекстом для своевременных ответов, сравнений и исследовательских summary.
Продвинутый синтез исследований: Превращайте найденную информацию в краткие briefs, структурированные сравнения и actionable analysis.
Вывод с учетом беседы: Сохраняйте полезный follow-up контекст в multi-turn research workflows.
Гибкие API-настройки: Управляйте стилем ответа, глубиной и направлением задачи через практичные настройки генерации на Flaq AI.
Production research workflow: Создавайте функции с актуальной информацией без сборки provider-specific search и model plumbing с нуля.
Удобная для разработчиков интеграция: Используйте стабильный управляемый маршрут для web research, content planning и функций operational intelligence.

Как использовать Qwen 3.7 Max Web Search API для веб-исследований в реальном времени на Flaq AI

Input: Исследовательские вопросы на естественном языке, prompt о текущих событиях, domain-focused задачи и необязательный контекст беседы.
Output: Свежие source-aware ответы и summary, сгенерированные с поддержкой web search через Flaq AI.
Route Configuration: Создан для search-enabled research workflows с follow-up контекстом и поиском актуальной информации.
Configuration: Поддерживает практичные настройки для стиля ответа, глубины reasoning и фокуса исследования.
Capabilities: Поиск актуальной информации, market research, fact checking, competitive analysis, SEO planning и source-aware research через интеграцию Alibaba Qwen API.

Лучшие сценарии использования интеграции Qwen 3.7 Max Web Search API

Исследование рынка и конкурентов: Отслеживайте запуск продуктов, изменения функций, позиционирование и публичные обновления с search-enabled AI.
Summary текущих событий: Генерируйте своевременные summary новостей, изменений политики, funding activity и отраслевых событий.
SEO и планирование контента: Исследуйте живые результаты поиска, сравнивайте coverage тем и готовьте информированные content outlines.
Fact checking и validation: Сравнивайте источники и снижайте риск устаревших ответов в knowledge-heavy приложениях.
Sales и account intelligence: Собирайте публичные обновления компаний и релевантный бизнес-контекст перед outreach.

Примечание Убедитесь, что prompt, найденный контент и workflows приложения соответствуют правилам безопасности и использования Alibaba. Если возникает ошибка, проверьте input на ограниченный контент, упростите запрос и попробуйте снова.

Qwen 3.7 Max Web Search против конкурентов: сравнительный анализ

Qwen 3.7 Max Web Search vs. Qwen 3.7 Plus Web Search
Qwen 3.7 Plus Web Search полезен для экономичных research workflows. Qwen 3.7 Max Web Search лучше подходит для более глубокого синтеза, сложных сравнений и требовательных задач с актуальной информацией.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. GPT Web Search
Маршруты GPT web search предлагают OpenAI-style поведение и широкую привычность экосистемы. Qwen 3.7 Max Web Search предоставляет альтернативу Alibaba для команд, которым нужны сильные многоязычные исследования и управляемый API-доступ.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. Gemini Search Workflows
Gemini привлекателен для Google-native сценариев. Qwen 3.7 Max Web Search фокусируется на гибком search-enabled reasoning Alibaba для research products и business automation.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. Perplexity-style APIs
Инструменты Perplexity-style делают акцент на answer engines. Qwen 3.7 Max Web Search дает разработчикам model route, который можно встроить в более широкие workflows, dashboards и custom applications.
Qwen 3.7 Max Web Search vs. Llama with Retrieval
Llama with retrieval дает контроль инфраструктуры. Qwen 3.7 Max Web Search убирает сложность hosting и retrieval orchestration для команд, которым нужен управляемый API path.