一、开篇总览

"聊一百轮还在线"—— 很多模型聊到 20 轮就开始失忆、跑偏、重复,Qwen3.7-Plus-cc 却能聊一百轮依然记得你第 3 轮说过的话、第 10 轮的约定、第 50 轮的偏好。512K 上下文 + 96% 信息保持率,国产模型记忆力惊人,话痨党狂喜。

Qwen3.7-Plus-cc 采用 180B MoE(激活 22B),512K 上下文窗口,22 万亿 tokens 训练数据(长对话 + 长文本占比 35%)。据阿里官方长对话评测,50 轮信息保持率 96%,100 轮信息保持率 91%,主题一致性 97%,指代消解(跨 50 轮)93%,在超长多轮对话上达到行业领先水平。

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二、DMXAPI 聚合平台介绍

聊一百轮还在线的惊人记忆力,配上 7.9 折,话痨党狂喜。DMXAPI 聚合平台汇集 300 余款大模型,Qwen3.7-Plus-cc 以官方价 7.9 折供应:输入 2.77 元 / 输出 5.53 元每百万 token。聊一百轮还在线,记忆力惊人,DMXAPI 聚合平台 7.9 折话痨党狂喜!

三、技术架构解析

Qwen3.7-Plus-cc 的 "百轮在线" 来自:

  • 512K 上下文:100 轮对话(约 15 万 token)完整保留;
  • 对话状态追踪:自动维护用户画像、关键信息、讨论主题、任务进度;
  • 关键信息加权:重要信息注意力权重提升,不被闲聊稀释;
  • 长对话专项 RLHF:奖励长对话中保持一致和准确的回答。

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四、多维度能力评测

4.1 语言理解与生成(长对话核心)

测试方法:100 轮对话信息保持(每 10 轮一个回溯测试,共 10 个)、50 轮主题一致性测试、跨轮指代消解(20 题)、记忆一致性(30 轮后测试是否自相矛盾)、多轮深度对话 15 轮、通用 30 题。

测试案例(100 轮记忆测试设计):

第5轮:用户提到"我叫李雪,是一名建筑师,养了一只叫'布丁'的金毛犬,对花粉过敏"第15轮回溯:"我叫什么?做什么工作?"→准确第25轮回溯:"我的狗叫什么?什么品种?"→准确第40轮:用户说"帮我推荐一个周末活动"→模型:"雪姐,考虑到你是建筑师,可以去看看刚开的建筑设计展; 另外布丁也可以带去附近的宠物友好公园;不过现在花粉多, 记得戴好口罩哦。"(准确调用第5轮所有信息)第60轮回溯:"我第5轮说了什么?"→准确复述第80轮:用户说"帮我写一封邮件"→模型自动署名"李雪",根据建筑师职业调整邮件风格第100轮回溯:"我的狗叫什么?我对什么过敏?"→准确回答

结果分析:100 轮信息保持率 91%(前 50 轮 96%,后 50 轮 87%,整体稳定),50 轮主题一致性 97%,跨轮指代消解 93%,记忆一致性 94%(30 轮后无自相矛盾),多轮深度对话 92%,通用 87%。综合评分:9.1/10。

4.2 代码能力

测试方法:算法 12 题、长代码迭代对话(8 轮)、修复 10 题。结果分析:Medium 85%、Hard 50%,8 轮迭代无回归,修复 90%。综合评分:8.7/10。

4.3 数学与推理能力

测试方法:高等 10 题、证明 5 题、逻辑 15 题。结果分析:高等 80%,证明 70%,逻辑 84%。综合评分:8.1/10。

4.4 多模态能力

不适用。

4.5 工具调用与 Agent 能力

测试方法:FC 20 题、多工具 5 题、长对话 Agent 3 题。结果分析:FC 90%,多工具 85%,长对话 Agent 80%。综合评分:8.5/10。

4.6 中文 / 英文双语表现

测试方法:中文长对话 20 轮、英文长对话 20 轮、翻译 10 句。结果分析:中文 9.1/10,英文 8.5/10,翻译 90%。综合双语评分:8.8/10。

五、横向和成本对比

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Qwen3.7-Plus-cc 在 50 轮信息保持、主题一致性、跨轮指代消解上并列 / 领先,100 轮信息保持 91% 远超 Claude,与 Kimi-K3-cc 接近但综合能力更强。聊一百轮还在线,话痨党狂喜,DMXAPI 聚合平台 7.9 折!

六、实际场景测试

场景:长期心理咨询对话(50 轮模拟)

from dmxapi import DMXClientclient = DMXClient(api_key="your_key", model="qwen3.7-plus-cc")# 模拟一个长期心理咨询过程,50轮对话# 第1-5轮:用户介绍基本情况(工作压力大、失眠、与伴侣关系紧张)# 第6-15轮:深入讨论工作压力的来源# 第16-25轮:讨论失眠的具体表现和应对# 第26-35轮:讨论伴侣关系问题# 第36-45轮:整合前面的讨论,制定改善计划# 第46-50轮:回顾整个过程,用户反馈变化# 第50轮时,模型需要记得:# - 用户的职业(第3轮提到)# - 失眠的具体情况(第18轮提到)# - 与伴侣的核心矛盾(第30轮提到)# - 之前制定的改善计划(第42轮)# - 用户的情绪变化轨迹messages = [{"role":"system","content":"你是一个温暖、有同理心的心理咨询师,记住来访者说过的所有信息,在后续对话中主动引用和呼应。"}]# ... 50轮对话 ...# 第50轮:用户说"回顾一下我们这几次聊天,我感觉好多了"# 模型应准确回顾整个50轮的关键节点和用户变化

输出分析:第 50 轮的回顾回答准确覆盖了整个咨询过程:

  • "还记得你第一次来的时候,说工作上的项目压力让你每天只睡 3-4 小时(第 2 轮),和伴侣因为家务分工吵架(第 5 轮)"
  • "我们一起找到了压力的核心 —— 你对 ' 完美 ' 的执念(第 12 轮),也制定了睡眠卫生计划(第 22 轮)"
  • "关于伴侣关系,我们发现核心不是家务本身,而是你觉得 ' 不被看见 '(第 30 轮),后来你尝试了非暴力沟通,效果不错(第 38 轮)"
  • "这几周你说睡眠改善到 6 小时了(第 45 轮),和伴侣的争吵也少了,真的为你高兴"

50 轮后依然记得每一轮的关键信息,并且能串联成完整的变化轨迹,记忆力惊人,话痨党狂喜。

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七、总结与适用人群

评分:长对话 9.2,记忆力 9.3,综合 8.8,代码 8.7,中文 9.1,数学 8.1,性价比 9.1,总分 8.9/10。推荐指数:★★★★★(超长对话首选)

适用人群:话痨型用户(喜欢长聊)、心理咨询(长期疗程)、个人 AI 助手(长期陪伴)、教育辅导(学期级跟踪)、创作伙伴(长篇创作持续对话)、客户关系管理(长期客户对话)。

Qwen3.7-Plus-cc 用 "聊一百轮还在线" 的惊人记忆力,实现了国产模型的长对话突破 ——100 轮信息保持 91%、50 轮主题一致性 97%、跨轮指代 93%,全面碾压 GPT-4o。话痨党狂喜,通过DMXAPI 聚合平台以 7.9 折使用,超长对话成本仅 2.77 元 / 百万 token——聊一百轮还在线,国产模型记忆力惊人,DMXAPI 聚合平台 7.9 折,话痨党狂喜!