Qwen3.7-Max란?
Qwen3.7-Max는 알리바바 그룹이 2026년 6월에 발표한 플래그십 대형 언어 모델로, 통이첸원(Qwen) 시리즈 중에서 지금까지 성능이 가장 뛰어난 클로즈드 소스 모델입니다. Artificial Analysis Intelligence Index v4.0의 권위 있는 평가에서 Qwen3.7-Max는 추론 모드 56.6점으로 글로벌 5~7위에 올랐으며, 중국어 대형 언어 모델 중에서는 1위를 차지했고, 국제 AI 분석 미디어 The Batch로부터 “Google 3위에 도전할 강력한 경쟁자”라고 불렸습니다.
FreeAITool이 이전에 소개했던 Qwen3 Coder(#035)와는 다릅니다. Qwen3 Coder는 코드 생성에 특화된 오픈소스 모델인 반면, Qwen3.7-Max는 범용 플래그십 모델로, 파라미터 규모와 학습 방법은 공개되지 않았습니다. 이러한 변화는 알리바바가 오픈소스 전략에서 점차 클로즈드 소스 상업화 운영으로 방향을 전환하고 있음을 보여줍니다.
알리바바의 최신 플래그십 모델
Qwen3.7-Max의 주요 사양은 다음과 같습니다:
| 사양 | 파라미터 |
|---|---|
| 입력 상한 | 100만 토큰 |
| 출력 상한 | 64,000 토큰 |
| 생성 속도 | 208.3 토큰/초 (글로벌 3위) |
| 환각률 | 23% (프런티어 모델 중 최저) |
| 추론 모드 | 지원 (수학, 논리 추론 능력 강화) |
| 도구 호출 | 지원 |
| 프롬프트 캐시 | 지원 |
| API 호환 | OpenAI API, Anthropic API |
왜 오픈소스에서 클로즈드 소스로 전환했을까?
알리바바의 Qwen 시리즈는 꾸준히 오픈소스 커뮤니티에 기여해 왔습니다. Qwen, Qwen1.5, Qwen2, Qwen2.5에서 Qwen3 Coder까지, 오픈소스 노선을 통해 알리바바는 강력한 개발자 생태계와 브랜드 인지도를 구축했습니다. 그러나 Qwen3.7-Max를 비롯해 Qwen3.6-Max-Preview, Qwen3.6-Plus는 모두 클로즈드 소스 모델입니다.
이러한 전환의 배경에는 다음과 같은 이유가 있습니다:
- 모델 능력이 이미 오픈소스 모델의 ‘스위트 스팟’에 근접하거나 초과: 모델 파라미터가 수십억~수천억 규모에 도달하면, 오픈소스 비용(연산력, 대역폭, 컴플라이언스 리스크)이 크게 증가하는 반면, 클로즈드 소스는 API 과금을 통해 더 나은 상업적 수익을 얻을 수 있습니다
- API 가격이 매우 경쟁력 있음: Qwen3.7-Max의 입력 가격은 백만 토큰당 $2.50으로, GPT-4o의 $2.50~5.00이나 Claude Sonnet의 $3.00보다 훨씬 낮아 클로즈드 소스 모델 역시 시장 매력이 충분합니다
- 핵심 기술 기밀 보호: 학습 방법에 사용된 ‘디커플링된 강화학습’ 등 혁신 기술은 알리바바의 핵심 경쟁력이며, 파라미터를 비공개로 유지하는 것이 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이 됩니다
오픈소스 모델에 더 관심이 있으시다면, 이전 AI Leaderboard 순위 글(#033)에서 오픈소스 모델 간의 종합적인 비교를 확인하실 수 있습니다.
성능 평가: 글로벌 5위
Artificial Analysis Intelligence Index 순위
Artificial Analysis는 글로벌에서 가장 권위 있는 AI 모델 평가 플랫폼 중 하나로, Intelligence Index v4.0은 모델의 추론, 코딩, 지시 따르기, 다국어 등 여러 차원의 성과를 종합적으로 평가합니다. Qwen3.7-Max는 이 평가에서 다음과 같은 성적을 기록했습니다:
- 추론 모드 종합 점수: 56.6점
- 글로벌 순위: 5~7위 (다른 모델의 추론 모드 활성화 여부에 따라 다름)
- 중국어 모델 순위: 1위
이 순위는 Qwen3.7-Max가 Google의 일부 플래그십 모델(Gemini 3.5 Flash 등)을 이미 앞질렀고, Claude Sonnet 4.6과 GPT-4.1 같은 최상위 모델에逼近하고 있음을 의미합니다. 중국 기업이 개발한 모델로서 이 성과는 마일스톤이라 할 수 있습니다.
📌 출처: The Batch #357 상세 보도 및 Artificial Analysis Qwen3.7 Max 분석 페이지
속도: 글로벌 3위 (208 토큰/초)
생성 속도 면에서 Qwen3.7-Max는 208.3 토큰/초로 글로벌 3위를 차지했습니다. GPT-OSS 120B(313 토큰/초)와 GPT-OSS 20B(238 토큰/초)에 이어 3위입니다.
속도는 실제 응용에서 매우 중요합니다:
- 실시간 대화 경험이 더 원활: 208 토큰/초는 초당 약 150~160자의 한자를 생성할 수 있어, 사용자는 거의 지연을 느끼지 못합니다
- 배치 처리가 더 효율적: 대량 콘텐츠 생성이 필요한 시나리오(예: 일괄 번역, 문서 요약)에서 속도 우위는 곧 시간 비용 절감으로 이어집니다
- API 호출 비용이 더 낮음: 더 빠른 생성 속도는 동일한 API 시간 초과 시간 내에 더 많은 작업을 완료할 수 있다는 의미입니다
환각률: 프런티어 모델 중 최저 (23%)
환각(Hallucination)은 대형 언어 모델이 허위 정보를 생성하는 현상으로, 현재 AI 응용이 직면한 가장 큰 도전 중 하나입니다. Qwen3.7-Max의 환각률은 단 23%로, 모든 프런티어 모델 중 최저를 기록했습니다.
이것이 어떤 의미일까요? 모델에게 전문적인 질문을 한다고 가정해 봅시다:
- 다른 프런티어 모델의 환각률이 약 30
40%라면, 10개의 답변 중 34개에 부정확한 정보가 포함될 수 있습니다 - 반면 Qwen3.7-Max는 10개의 답변 중 약 2~3개만 부정확할 가능성이 있습니다
의료 상담, 법률 보조, 금융 분석 등 높은 신뢰성이 필요한 시나리오에서는 낮은 환각률이 모델 선택의 중요한 고려 사항입니다.
Gemini 3.5 Flash, Claude Sonnet 4.6과의 비교
| 차원 | Qwen3.7-Max | Gemini 3.5 Flash | Claude Sonnet 4.6 |
|---|---|---|---|
| Intelligence Index | 56.6 | ~55 | ~58 |
| 속도 (토큰/초) | 208 | ~180 | ~150 |
| 환각률 | 23% | ~30% | ~28% |
| 입력 상한 | 100만 토큰 | 100만 토큰 | 20만 토큰 |
| API 입력 가격 | $2.50/M 토큰 | $1.25/M 토큰 | $3.00/M 토큰 |
| 컨텍스트 보존 | 라운드 간 추론 텍스트 보존 | 부분 지원 | 지원 |
종합적으로 볼 때, Qwen3.7-Max는 속도와 환각률 면에서 뚜렷한 우위를 가지며, 종합 지능 순위에서는 Claude Sonnet 4.6에 근접하지만 약간 낮습니다. 생성 속도와 정확도가 중요한 애플리케이션이라면 Qwen3.7-Max는 매우 고려해 볼 만한 옵션입니다.
핵심 기능
100만 토큰 컨텍스트 윈도우
Qwen3.7-Max는 최대 100만 토큰의 컨텍스트 입력을 지원합니다. 즉, 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다:
- 책 전체를 업로드하여 분석: 20만 자 중국어 소설은 약 40~50만 토큰이 필요하며, Qwen3.7-Max는 한 번에 처리할 수 있습니다
- 대규모 코드베이스 분석: 수백 개 파일이 포함된 코드 프로젝트를 전체 입력할 수 있어, 모델이 글로벌 아키텍처를 이해할 수 있습니다
- 초장기 회의록 처리: 수 시간 분량의 회의 음성 기록을 그대로 모델에 전달해 요약과 할 일을 생성할 수 있습니다
실제 사용 시에는 컨텍스트를 50만 토큰 이내로 유지하는 것이 좋습니다. 이 임계값을 넘으면 모델이 컨텍스트의 앞부분 정보에 대한关注度가 낮아질 수 있습니다.
추론 모드 및 도구 호출
Qwen3.7-Max의 추론 모드(Reasoning Mode)는 수학 계산, 논리 추론, 복잡한 문제 분석 분야에서 모델의 능력을 크게 향상시켰습니다. 추론 모드를 활성화하면 모델은 답변하기 전에 다단계 사고 과정을 거치며, 인간의 “먼저 생각하고 답변한다”는 방식과 유사합니다.
또한, 모델은 도구 호출(Tool Calling) 기능을 지원하여 대화 중에 외부 API, 검색 엔진, 데이터베이스 등의 도구를 자동으로 호출해 실시간 정보를 얻은 후 답변을 제공합니다. 다음과 같은 시나리오에서 특히 유용합니다:
- 실시간 정보 조회: 현재 날씨, 주식 가격 등 최신 데이터가 필요한 질문을 할 때, 모델이 자동으로 검색 도구를 호출합니다
- 코드 실행: 코드 실행 환경과 결합하면, 모델이 코드를 작성하고 실행하여 답변을 검증할 수 있습니다
- 다단계 작업 분해: 복잡한 작업을 여러 하위 작업으로 나누고, 각 단계마다 다른 도구를 호출하여 완료합니다
프롬프트 캐시 가속
Qwen3.7-Max는 프롬프트 캐시 기능을 지원합니다. 반복적으로 사용하는 시스템 프롬프트나 긴 컨텍스트의 경우, 캐시 메커니즘을 통해 비용과 지연을 크게 줄일 수 있습니다:
- 캐시 적중 가격: 단 $0.25 / 백만 토큰 (정상 가격의 1/10)
- 적용 시나리오: 고정된 시스템 프롬프트, 반복적으로 사용하는 지식베이스 문서, 동일한 템플릿으로 배치 처리하는 데이터
- 가속 효과: 캐시 적중 요청의 응답 속도는 일반적으로 비캐시 요청보다 2~3배 빠릅니다
고객 서비스 봇, 일괄 문서 처리 등 대량의 반복 요청이 필요한 애플리케이션이라면 프롬프트 캐시를 적극적으로 활용하여 API 비용을 대폭 절감할 수 있습니다.
라운드 간 추론 텍스트 보존
추론 모드를 활성화한 멀티라운드 대화에서 Qwen3.7-Max는 매 라운드의 추론 과정 텍스트를 보존합니다. 최종 답변만 저장하는 것이 아닙니다. 이를 통해 모델은 후속 대화에서 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:
- 이전 사고 경로 이어가기: 사용자가 후속 대화에서 “왜?”라고追问하면, 모델은 이전 추론 과정을 참고하여 더 깊이 있는 설명을 제공할 수 있습니다
- 이전 오류 수정: 사용자가 답변의 문제를 지적하면, 모델은 기존 추론을 기반으로 수정할 수 있으며, 처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다
- 컨텍스트 일관성 유지: 라운드 간 추론 텍스트는 모델이 대화의 논리적连贯성을 유지하는 데 도움이 됩니다
OpenAI/Anthropic API 네이티브 호환
Qwen3.7-Max의 API 인터페이스는 OpenAI API와 Anthropic API 사양을 네이티브로 호환합니다. 즉:
- 코드 수정 없이 모델 전환 가능: 기존 애플리케이션에서 OpenAI 또는 Anthropic SDK를 사용하고 있다면,
base_url과api_key만 변경하면 Qwen3.7-Max를 사용할 수 있습니다 - 주요 개발 프레임워크 지원: LangChain, LlamaIndex, AutoGen 등의 프레임워크를 직접 연동할 수 있습니다
- 마이그레이션 비용 최소화: 이미 다른 모델 API를 사용 중인 팀이라면, Qwen3.7-Max로 이전하는 작업량을 최소화할 수 있습니다
# OpenAI SDK 호환 호출 예시
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
api_key="알리바바 클라우드 API 키",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.7-max",
messages=[
{"role": "system", "content": "당신은 전문 AI 어시스턴트입니다."},
{"role": "user", "content": "양자 컴퓨팅의 기본 원리를 설명해 주세요."},
],
max_tokens=4096,
)
print(response.choices[0].message.content)사용 방법
방법 1: Qwen Chat 무료 사용 (초보자에게 추천)
Qwen3.7-Max를 체험해보고 싶지만 코드를 작성하고 싶지 않은 사용자라면, Qwen Chat을 통해 온라인으로 사용하는 것이 가장 직접적인 방법입니다.
사용 단계:
- qwen.ai에 접속
- 휴대폰 번호 또는 이메일로 계정 등록
- 로그인 후 채팅 인터페이스에서 Qwen3.7-Max 모델 선택
- 대화 상자에 질문을 입력하거나 파일 업로드
무료 사용 제한:
- 일일 무료 할당량 있음 (구현 세부사항은 계정 등급에 따라 조정될 수 있음)
- 고급 설정의 커스텀 시스템 프롬프트 미지원
- 대량의 API 호출이 필요한 자동화 시나리오에는 적합하지 않음
개인 사용자가 가끔 정보 조회, 문서 번역, 창의적 콘텐츠 생성 등을 하는 경우, Qwen Chat의 무료 할당량은 일반적으로 충분합니다.
방법 2: 알리바바 클라우드 바이롄 API 호출
개발자 및 기업 사용자에게는 알리바바 클라우드 바이롄 플랫폼을 통한 API 호출이 더 유연하고 강력한 선택입니다.
활성화 단계:
- 알리바바 클라우드 계정 등록 (알리바바 클라우드 공식 사이트)
- 바이롄 플랫폼 콘솔 접속
- ‘통이첸원’ 서비스 활성화 및 실명 인증 완료
- API 키 생성
- SDK 또는 REST API로 호출
Python SDK 호출 예시:
# SDK 설치
# pip install dashscope
import dashscope
from dashscope import Generation
dashscope.api_key = "API 키"
response = Generation.call(
model="qwen3.7-max",
prompt="인공지능의 미래 발전에 대한 짧은 글을 약 200자 정도로 작성해 주세요.",
max_tokens=2048,
)
if response.status_code == 200:
print(response.output.text)
else:
print(f"오류: {response.code} - {response.message}")방법 3: OpenAI API 호환 서드파티 도구 연동
LangChain, LlamaIndex, AutoGen 등의 개발 프레임워크를 사용하고 있다면, OpenAI 호환 모드를 통해 Qwen3.7-Max에 직접 연결할 수 있습니다:
# LangChain 통합 예시
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
model="qwen3.7-max",
openai_api_key="API 키",
openai_api_base="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
temperature=0.7,
)
response = llm.invoke("2026년에 주목해야 할 AI 트렌드 5가지를 나열해 주세요.")
print(response.content)이 방식은 OpenAI 생태계 경험이 있고 새 모델을 빠르게 연동하려는 개발자에게 특히 적합합니다.
가격 상세
API 가격 비교
Qwen3.7-Max의 알리바바 클라우드 바이롄 플랫폼 가격은 다음과 같습니다:
| 항목 | 가격 ($ / 백만 토큰) |
|---|---|
| 입력 | $2.50 |
| 캐시 적중 입력 | $0.25 |
| 출력 | $7.50 |
| 혼합 비용 (7:2:1 비율) | ~$2.125 |
다른 주요 모델과의 비교:
| 모델 | 입력 가격 | 출력 가격 | 혼합 비용 (약) |
|---|---|---|---|
| Qwen3.7-Max | $2.50 | $7.50 | ~$2.125 |
| GPT-4o | $2.50-5.00 | $10.00-15.00 | ~$4.50 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | ~$4.80 |
| Gemini 3.5 Flash | $1.25 | $5.00 | ~$1.75 |
가격 면에서 Qwen3.7-Max의 입력 가격은 GPT-4o와 비슷하지만, 출력 가격은 GPT-4o의 절반에 불과합니다. 종합적인 가성비 측면에서 Qwen3.7-Max는 GPT-4o와 Claude Sonnet 4.6보다明显히 우월하지만, Gemini 3.5 Flash보다는 약간 높습니다.
캐시 적중의 비용 우위
Qwen3.7-Max의 캐시 적중 입력 가격은 백만 토큰당 $0.25로, 정상 입력 가격의 1/10입니다. 다음과 같은 시나리오라면 캐시를 적극 활용해 비용을 크게 절감할 수 있습니다:
- 고정 시스템 프롬프트: 매 요청마다 동일한 system prompt를 전달하는 경우, 첫 번째는 정상 과금, 이후부터 캐시 적중
- 지식베이스 문서: 참조 문서를 컨텍스트로 입력하고, 반복使用时 캐시 할인을享受
- 배치 데이터 처리: 대량의 유사 데이터에 동일한 처리 템플릿을 사용하면 캐시 적중률이 매우 높아집니다
혼합 비용 비율이 70% 입력, 20% 캐시 적중, 10% 출력이라고 가정하면:
실제 비용 = 70% × $2.50 + 20% × $0.25 + 10% × $7.50
= $1.75 + $0.05 + $0.75
= $2.55 / 백만 토큰캐시 적중률을 최적화하면 비용을 더욱 낮출 수 있습니다.
무료 사용 제한
Qwen Chat은 Qwen3.7-Max를 무료로 사용할 기회를 제공하지만, 다음과 같은 제한이 있습니다:
- 일일 무료 할당량: 구체적인 할당량은 알리바바 클라우드가 계정 유형에 따라 동적으로 조정하며, 일반적으로 개인의 일상 사용 요구를 충족할 수 있습니다
- 동시 접속 제한: 무료 사용자의 동시 요청 수에 제한이 있어, 고동시 접속 시나리오에는 적합하지 않습니다
- 기능 제한: 일부 고급 기능(예: 커스텀 system prompt, 도구 호출 설정)은 API에서만 사용 가능합니다
안정적이고 대량의 호출이 필요한 기업 사용자라면 바이롄 플랫폼 API를 직접 사용하는 것을 권장합니다.
학습 방법揭秘
디커플링된 강화학습
Qwen3.7-Max의 학습 방법에서 가장 큰 혁신은 ‘디커플링된 강화학습’ 아키텍처를 채택했다는 점입니다. 전통적인 강화학습 방법은 보통 작업 정의, 도구 호출 프레임워크, 결과 검증기를 하나로 결합하여 학습합니다. 이로 인해 모델이 특정 설정의 ‘지름길’을 학습하기 쉽고, 새로운 상황에서 범화 능력이 부족해집니다.
알리바바의 디커플링 방법은 세 가지 핵심 컴포넌트를 별도로 학습합니다:
- 작업 컴포넌트: 모델이 완료해야 할 작업 목표와 제약 조건 정의
- 도구 호출 프레임워크: 모델이 사용할 수 있는 도구 유형과 호출 방식 정의
- 검증기: 모델 출력이 기대에 부응하는지 평가
다양한 작업, 프레임워크, 검증기 조합으로 학습함으로써, 모델은 특정 학습 환경의 암기가 아닌 더 범용적인 추론 능력을 습득하게 됩니다. 이 방법은 미지의 상황에서의 모델 성능을 크게 향상시켰습니다.
내부 Agent 테스트: 자율적 attention kernel 최적화
내부 테스트에서 Qwen3.7-Max는 인상적인 자율 Agent 능력을 선보였습니다. attention kernel(주의 핵심) 최적화 작업에서 모델은:
- 35시간 동안 자율적으로 1158회의 도구 호출을 완료
- 432회의 코드 평가와 이터레이션 수행
- 최종적으로 코드 실행 속도를 10배 향상
전 과정에서 모델은 “기존 코드 분석 → 최적화 방안 제안 → 새 코드 작성 → 테스트 검증 → 이터레이션 최적화”의 완전한 프로세스를 자율적으로 계획했으며, 거의 인위적 개입이 필요하지 않았습니다. 이는 Qwen3.7-Max의 복잡한 엔지니어링 작업에서의 자율 의사결정 및 실행 능력을 충분히 보여줍니다.
FreeAITool의 다른 Qwen 글과 비교
vs #035 Qwen3 Coder (오픈소스 vs 클로즈드 소스)
FreeAITool은 이전에 Qwen3 Coder(#035)를 자세히 소개한 바 있습니다. 이는 코드 생성에 특화된 오픈소스 모델입니다. 두 모델의 주요 차이점은 다음과 같습니다:
| 차원 | Qwen3 Coder (#035) | Qwen3.7-Max (#102) |
|---|---|---|
| 모델 유형 | 오픈소스 | 클로즈드 소스 |
| 주요 포지셔닝 | 코드 생성 및 보완 | 범용 플래그십 모델 |
| 파라미터 공개 | 부분 공개 | 비공개 |
| 사용 방법 | 로컬 배포 가능 | API/Qwen Chat을 통해서만 사용 |
| 최적 시나리오 | IDE 코드 보완, 코드 생성 | 대화, 분석, 멀티모달 작업 |
| 비용 | 무료 (자체 배포 연산력 비용) | API 과금 / Qwen Chat 무료 할당량 |
간단히 말해, Qwen3 Coder는 로컬 배포가 필요하고 코드 시나리오에 특화된 개발자에게 적합하며, Qwen3.7-Max는 강력한 범용 능력이 필요하고 인프라 관리를 원하지 않는 사용자에게 적합합니다.
vs #033 AI Leaderboard 순위 업데이트
이전 AI Leaderboard 글(#033)에서는 대형 언어 모델의 종합 순위 체계를 구축했습니다. Qwen3.7-Max의 합류로 해당 순위에서 중국어 모델의 최고 점수가 경신될 것입니다. 독자들은 본문과 이전 Leaderboard 글을 대조하여 읽어보시길 권장하며, 현재 AI 모델의 경쟁 구도를 파악하시기 바랍니다.
요약 및 권장 사항
Qwen3.7-Max는 알리바바가 2026년에 내놓은 중요한 작품으로, 중국어 대형 언어 모델의 최고 수준을 대표할 뿐만 아니라 글로벌 AI 경쟁에서도 선두를 차지했습니다.
다음 사용자 그룹에게 Qwen3.7-Max를 권장합니다:
- 🟢 중국어 콘텐츠 크리에이터: 중국어 이해 및 생성 측면에서 Qwen3.7-Max는 선천적인 언어 우위를 가지며, 환각률이 낮고 콘텐츠 품질이 높습니다
- 🟢 API 비용에 민감한 개발자: GPT-4o와 Claude Sonnet에 비해 Qwen3.7-Max의 가성비 뛰어나며, API도 완벽하게 호환됩니다
- 🟢 긴 컨텍스트 분석이 필요한 연구자: 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우는 대부분 모델의 2~5배입니다
- 🟢 엔터프라이즈급 애플리케이션: 낮은 환각률과 도구 호출 능력으로 신뢰할 수 있는 상업용 애플리케이션 구축에 적합합니다
다음과 같은 경우에는 다른 대안을 고려해 보세요:
- 🔴 완전한 로컬 배포, 데이터가 외부 네트워크를 벗어나지 않아야 하는 시나리오: Qwen3 Coder와 같은 오픈소스 모델 또는 Ollama로 배포한 오픈소스 모델을 고려하세요
- 🔴 예산이 매우 제한된 개인 프로젝트: Gemini 3.5 Flash의 API 가격이 더 낮고, 더 넉넉한 무료 할당량을 제공합니다
- 🔴 극致的인 추론 능력을 추구하는 경우: Claude Sonnet 4.6이 종합 지능 순위에서 여전히 앞서 있습니다
빠른 시작 링크:
- 무료 체험: Qwen Chat
- API 연동: 알리바바 클라우드 바이롄 플랫폼
- 더 알아보기: The Batch 보도 | Artificial Analysis 데이터
