Tabbit浏览器首发接入Qwen3.7-Max

IT时代网7月3日消息，近日，由美团GN06团队打造的新一代AI原生浏览器Tabbit正式宣布接入阿里云通义千问最新旗舰模型Qwen3.7-Max。用户只需在对话框右下方点击"切换模型"即可体验这一面向智能体时代打造的大模型能力。此次升级标志着Tabbit在多模型生态布局上再进一步，为用户在编程辅助、办公自动化及复杂推理等高难度场景中提供了更强的AI底座支撑。

Qwen3.7-Max：面向智能体时代的旗舰模型

Qwen3.7-Max是阿里云于今年5月20日杭州阿里云峰会上正式发布的千问系列新一代旗舰大模型，由阿里云智能CTO周靖人现场揭晓。官方测评数据显示，该模型在知识理解、逻辑推理、工具调用和编程四大核心维度上全面超越国内同类产品，综合能力位居国产大模型第一，部分指标已逼近Claude Opus 4.7和GPT-5.4 Turbo等国际顶尖模型。

具体来看，在MMLU大规模多任务语言理解基准测试中，Qwen3.7-Max准确率达到89.7%；GSM8K小学数学推理准确率94.3%，国产模型中排名第一；HumanEval代码生成通过率87.2%，是唯一突破85%门槛的国产模型。更值得关注的是其工具调用能力——准确率高达92.5%，较国内同类模型平均水平高出25个百分点，支持同时调用10个以上不同类型的工具，包括API、数据库、文件系统、浏览器和代码解释器等，原生具备多工具协同调度能力。

此外，Qwen3.7-Max支持200万Token超长上下文窗口，相当于约150万字中文文本，可一次性处理整本500页专业书籍或整个代码仓库。在信息召回准确率方面达到95%以上，远超部分竞品在超长上下文场景下的实际表现。

Tabbit浏览器：AI原生架构重塑浏览体验

Tabbit由美团旗下GN06团队开发，采用C++原生架构打造，于2026年3月正式公测。与传统浏览器不同，Tabbit从底层设计就将AI能力深度融入浏览体验，将智能对话、自动化Agent、标签管理与知识收藏集成于一体。

在核心交互层面，Tabbit的首页搜索框（Omnibox）集成了三种模式：输入网址直接访问网站、输入问题点击Chat与AI对话、切换至Agent模式用自然语言描述任务让浏览器自动执行。用户可通过输入"@"将标签页、收藏夹或本地文件作为对话上下文引入，也可通过划选网页文字或截图方式附加内容到对话消息中。

Agent模式是Tabbit最具差异化的能力。当任务需要跨多个网页、多步骤操作时，用户只需用自然语言描述需求，Tabbit便会自动控制浏览器完成整个流程。典型场景包括购物比价、学术调研等——告诉Tabbit你想买什么及预算范围，它会自动查找并整理商品选项；描述研究主题，Tabbit会自动检索资料并生成结构化报告。

此外，Tabbit还提供智能标签组功能，AI自动将数十甚至上百个标签按主题分类归组，保存的标签组可作为知识库直接与AI对话提问。收藏夹则保存网页完整内容而非仅链接，即使原页面下线也能正常访问，并自动生成AI内容摘要。Skills技能系统允许用户将常用的AI提示或Agent工作流保存复用，实现一键触发重复任务。

模型与浏览器的协同效应

Qwen3.7-Max的接入为Tabbit带来了显著的能力跃升。Qwen3.7-Max具备更强的长程自主执行与跨框架泛化能力，在编程、办公自动化与复杂推理任务中持续稳定输出高质量结果，支持超长上下文、多轮思考与Agent任务。结合Tabbit浏览器的使用场景，模型对上下文与工具调用链路的精准理解，让每一次追问、调试与多步规划更加连贯高效，更快完成复杂项目与长链路任务交付。

以跨文件工程开发为例，Qwen3.7-Max能够处理包含数十个文件的大型项目，代码生成准确率较上一代Qwen3.5提升18%，支持200余种编程语言。在Tabbit的侧边栏对话模式中，开发者可以边浏览网页边与AI讨论代码逻辑，通过引用标签页或截图方式将上下文传递给模型，实现流畅的交互式编程辅助体验。

在办公自动化场景中，Qwen3.7-Max原生的工具调用能力与Tabbit的Agent模式形成互补。模型可自动拆解复杂任务、选择合适工具组合，内置错误处理和重试机制，即使部分工具调用失败也能自动调整方案。这意味着用户在Tabbit中描述"分析数据并生成报表发送给团队"等复合任务时，模型能够自主调用数据分析、报表生成、邮件发送等工具链，全程无需人工干预。

多模型生态与免费使用策略

Tabbit自公测以来便采用多模型开放策略，用户可在对话框中自由切换不同大模型。此次接入Qwen3.7-Max后，Tabbit的模型矩阵进一步丰富，覆盖了从日常对话到专业编程、从简单问答到复杂Agent任务的全方位需求。目前Tabbit核心功能永久免费，用户可访问官网www.tabbit.com免费下载使用。

从行业视角来看，AI原生浏览器正在成为大模型落地的重要载体。浏览器作为用户日常使用频率最高的应用之一，天然具备丰富的上下文环境——网页内容、用户行为、标签管理、历史记录等，这些数据为大模型提供了广阔的发挥空间。Tabbit接入Qwen3.7-Max的做法，本质上是将旗舰级模型能力直接嵌入到用户最熟悉的工作流中，降低了AI使用门槛，也加速了智能体应用从概念走向日常工具的进程。

（来源：Tabbit官方、AI工具宝箱、威易网）

本文由AI辅助创作生成