6月2日，阿里云通义千问团队在X平台正式宣布发布Qwen3.7-Plus。这是一个多模态Agent模型，官方表述是“将视觉与语言统一为一体化智能体基座”。 用Qwen3.7-Plus做App、复刻股票应用不在话下。千问官方博客披露，基于Qwen3.7-Plus构建的Hybrid-Agent系统，曾连续稳定运行11小时以上，自动完成一款英语单词学习App的完整研发闭环。Hybrid-Agent系统还自主完成了macOS原生Stocks股市应用的高保真复刻。而模型屏幕理解得分79，也超过GPT-5.4和Gemini-3.1 Pro。 而千问这次发布的时间点颇为微妙。就在前一天，MiniMax刚刚推出新一代旗舰开源模型M3，宣称同时实现顶尖编程能力、1M超长上下文与原生多模态。两家在同一周内密集发布，国内大模型开源竞赛愈发白热化。 官方博客描述，这个模型能"感知真实世界场景、读取屏幕并操作GUI、基于视觉参考生成代码、端到端导航移动应用"，并在单一智能体循环中无缝融合GUI与CLI交互。 这里有两个关键词：GUI和CLI。GUI就是图形界面，比如网页按钮、手机App菜单、桌面软件窗口。CLI就是命令行，比如工程师用来安装依赖、运行测试、部署服务的黑色窗口。 比如，它可以读取屏幕，理解手机App或网页界面里哪个按钮该点；也可以看一张设计图，然后生成SVG、网页或前端原型；还可以在命令行里跑代码、看报错、再改代码。 细节包括：生成代码超过10000行，触发Agent调用超过1000次，覆盖需求文档生成、代码自动编写、自动化安装部署、测试用例创建、GUI自动化测试、多场景并行测试、产品说明自动更新和版本迭代。 这个案例的关键点不在于“写了多少代码”，而在于链路够长。一个真实软件任务往往不是一次生成代码就结束，还要安装、运行、测试、改Bug、再验证。官方演示想强调的正是这种长流程能力。 Qwen官方博客称，Hybrid-Agent系统自主完成了macOS原生Stocks股市应用的高保真复刻。流程包括：交互原生应用并理解UI布局和功能细节，基于交互记录生成SwiftUI源码，接入LongBridge真实行情API获取实时市场数据，自动编译构建并启动复刻应用。 模型自主执行了10项功能验证测试，内容包括实时行情加载、股票选择与切换、多周期视图切换、搜索过滤和详细数据面板展示等，且全部通过。 这个演示更直观：模型不是只生成一个静态页面，而是要理解行情App的结构、数据源和交互逻辑，再把它做成一个可以运行的桌面应用。 在图像/视频转SVG任务中，模型需要识别几何结构、颜色、布局、层级关系和动态变化，再用代码表达出来。对于图标、插画、动效、图形设计和信息可视化，这类能力的产品价值在于：把“看见的参考图”变成“可编辑的代码资产”。 在网页设计任务中，模型不仅要复现页面风格，还要组织布局、写前端代码、处理交互逻辑，并把多模态素材整合进最终页面。 这里的流程不是“看一眼给答案”。模型会先理解图像结构和约束，再把视觉问题转成可计算的问题表示，然后自主编写并执行代码进行求解、搜索或验证。 二是Kernel Bench L3的98%——这个指标衡量的是模型优化GPU计算核心的能力，98%意味着几乎所有问题都能产出超越PyTorch默认编译器的方案。有用户指出，这个方向以前几乎是专业工程师的"禁区"。 MiniMax M3主打开源，技术报告和模型权重承诺在10天内公开，核心差异化是1M超长上下文（M3在1M上下文下每token计算量只有上代的1/20）和极强的长线程Agent能力（147次benchmark提交、1959次工具调用完成FP8矩阵乘优化）。 MiniMax团队让M3独立复现一篇ICLR 2025获奖论文。该任务需要看懂图文、曲线、数据和公式，也需要长上下文装入论文、代码和实验日志，还需要编程和Agent能力完成复现。M3自主运行接近12小时，最终跑通核心实验。 两者在编程Agent能力上存在直接竞争，但侧重点不同：M3更强调长上下文下的自主科研和代码优化能力，Qwen3.7-Plus更强调视觉感知与界面操作的端到端闭环。
trap
spider
-->