Qwen3.7 Max

qwen3.7-max

Qwen3.7 Max은(는) 출처에서 flagship Qwen3.7, agent frontier positioning, prompt caching을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 장기 자율 agents, 코딩, 오피스 생산성 and 복잡한 작업에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.

Context Window

1M tokens

Maximum Output

65.5K tokens

Release Date

2026년 5월 21일

Modalities

Qwen3.7 Max 가격

입력 가격	출력 가격	캐시 읽기	캐시 생성 5m	캐시 읽기 5m
$1.7143/M	$5.1429/M	$0.3429/M	$2.1429/M	$0.1714/M

Qwen3.7 Max API 기능

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Not supported

Knowledge Base

—

Endpoint Protocols

Completions APIMessages APIgemini

Qwen3.7 Max 모델 주요 특징

Qwen3.7 Max는 Agent 중심 추론, 뛰어난 코딩 및 생산성 역량, 100만 토큰 컨텍스트를 결합해 복잡한 텍스트 작업을 처리합니다.

Agent 수준 추론

다단계 작업을 계획하고 지속할 수 있어 연속적인 판단과 장기 실행이 필요한 업무에 적합합니다.

코딩 및 생산성

프로그래밍, 사무 및 생산성 작업에 강하며 구조화된 분석과 일관된 텍스트 생성을 수행합니다.

100만 토큰 컨텍스트

100만 토큰 컨텍스트로 대규모 코드베이스, 긴 문서, 장시간 텍스트 상호작용을 처리할 수 있습니다.

Qwen3.7 Max 사용 사례

Qwen3.7 Max는 저장소 규모 개발, 장시간 텍스트 Agent, 대규모 비즈니스 또는 기술 문서 분석에 적합합니다.

저장소 규모 개발

대규모 코드베이스의 의존성을 분석하고 여러 파일에 걸친 변경을 구현하며 관련 구성 요소에 미치는 영향을 확인합니다.

장기 실행 Agent

다단계 조사, 코딩 또는 운영 워크플로에서 목표와 중간 결과를 유지하며 작업을 진행합니다.

대규모 문서 분석

방대한 텍스트 자료를 검토하고 여러 구간의 근거를 연결해 구조화된 요약, 비교 또는 실행 계획을 만듭니다.

TokenHub API로 Qwen3.7 Max 사용하는 방법

Create API key

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

Qwen3.7 Max 벤치마크

Qwen3.7 Max

지표 점수
Artificial Analysis Intelligence IndexArtificial Analysis Intelligence Index는 여러 평가 영역에서 측정한 모델의 전반적인 역량을 종합한 지표입니다.	종합 역량 평가	46
Artificial Analysis Coding IndexArtificial Analysis Coding Index는 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 모델의 성능을 종합한 지표입니다.	코딩 역량 종합 평가	50.1
지식 및 추론
GPQAGPQA는 대학원 수준의 과학 문제로 전문적인 추론 능력을 평가하는 벤치마크입니다.	고난도 과학 문제 해결	92.3%
HLEHLE는 다양한 분야의 전문가 수준 지식과 추론 능력을 측정하는 고난도 종합 벤치마크입니다.	다분야 전문가 수준 평가	38.1%
코딩 및 소프트웨어 엔지니어링
SciCodeSciCode는 과학적 맥락을 바탕으로 한 알고리즘 구현을 포함해 과학 컴퓨팅용 Python 프로그래밍 능력을 평가합니다.	과학 컴퓨팅 코딩 과제	48.8%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard는 AI 에이전트가 터미널 환경에서 어려운 작업을 완료할 수 있는지 평가합니다.	고난도 터미널 작업 수행	50.8%
지시 준수 및 에이전트 작업
IFBenchIFBench는 모델이 세부 지시와 제약 조건을 얼마나 일관되게 따르는지 측정합니다.	프롬프트 제약 준수	80.5%
AA-LCRAA-LCR은 긴 컨텍스트 윈도우 전반에서 추론 품질을 측정합니다.	긴 컨텍스트 추론	69%
τ²-Benchτ²-Bench는 도구와 상태 제약이 있는 실제 워크플로에서 대화형 에이전트의 역량을 평가합니다.	에이전트 워크플로 작업	94.7%

지표 출처 Artificial Analysis

Qwen 3.7 Max 자주 묻는 질문

Qwen 3.7 Max의 역량, 활용 사례, 한계와 TokenHub 사용 안내.

팀은 Qwen 3.7 Max를 어떻게 봐야 하나요?+

Qwen 3.7 Max는 Alibaba Qwen의 최상위 코딩·추론·에이전트 워크플로용 모델입니다.

Qwen 3.7 Max는 무엇에 가장 적합한가요?+

복잡한 코딩, 에이전트 워크플로, 도구 중심 자동화에 적합하며, 특히 우선순위가 최고 수준의 답변 품질인 경우 유용합니다.

Qwen 3.7 Max의 핵심 강점은 무엇인가요?+

핵심 강점은 코딩과 도구 기반 작업 전반의 폭넓은 에이전트 역량 및 깊은 사고와 직접 응답을 전환하는 하이브리드 사고입니다.

Qwen 3.7 Max는 항상 최선인가요?+

더 많은 연산을 사용하므로 지연과 비용이 높을 수 있습니다. 멀티모달 입력이 우선이면 Qwen 3.7 Plus를 고려하세요.

가장 안전한 설정 방법은 무엇인가요?+

TokenHub에 표시된 정확한 ID를 사용하고 계정 문서에서 현재 기능을 확인하세요.

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장기 실행 Agent

대규모 문서 분석

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