Qwen3.7 Max
종합 레이팅1266 · 42위레이팅 벤치 50개
컨텍스트 창1M
가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)$1.25 / $3.75혼합 $1.88
파라미터—
라이선스—
벤치 점수57개코딩·에이전트·추론·지식·과학·보안·속도·비용
AI AI 해설
2026년 10월 9일 생성추론·지식이 강점인 1M 컨텍스트 상용 API 모델
종합 평가
종합 레이팅 1233(30위), 가중 비교 18.5다. 레이팅은 같은 벤치 비교로 만든 상대 지표다. 분야별로는 추론·지식 1235(9위), 코딩 1134(20위), 에이전트 1060(25위)다.
벤치 특징
LLM Stats 집계에서 MMLU-Redux 95%(1/25), MMLU-ProX 87%(1/24), SuperGPQA 73.6%(1/28), PolyMATH 86.5%(1/19)를 기록했다. LiveCodeBench v6는 91.6%(3/51), SWE-bench Verified는 80.4%(12/58)다. 모두 미검증 점수다.
비용과 사양
상용 API로 제공되며 컨텍스트는 1M이다. 1M 토큰당 가격은 입력 $1.25, 출력 $3.75다. 최대 출력과 라이선스는 자료 없음이다.
판단 시 유의점
멀티모달과 과학·보안 분야 레이팅은 자료 없음이다. 같은 공급사의 최신 모델로 Qwen3.8 Flash 등이 표시돼 있으나, 입력에는 이들과 직접 비교할 점수가 없다.
수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.
분야별 레이팅
비슷한 모델과 비교 →| 분야 | 레이팅 | 분야 순위 | 벤치 수 |
|---|---|---|---|
| 코딩 | 31 | 10 | |
| 에이전트 | 37 | 8 | |
| 추론·지식 | 23 | 30 | |
| 멀티모달 | — | — | — |
| 과학·보안 | 36 | 2 |
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분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.
벤치마크 점수
57개 · 프로필별 순위코딩
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | Artificial Analysis | 74.5% | 30 / 97 | 70 | 확인됨 ↗ |
| Terminal-Bench Hard | Artificial Analysis | 50.8% | 13 / 93 | 88 | 확인됨 ↗ |
| SciCode | Artificial Analysis | 49.5% | 45 / 84 | 47 | 확인됨 ↗ |
| SWE-bench Verified | LLM Stats 집계 | 80.4% | 12 / 58 | 81 | 자기보고 ↗ |
| SWE-bench Pro | LLM Stats 집계 | 60.6% | 20 / 55 | 65 | 자기보고 ↗ |
| LiveCodeBench v6 | LLM Stats 집계 | 91.6% | 3 / 51 | 96 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench 2.0 | LLM Stats 집계 | 69.7% | 9 / 40 | 79 | 자기보고 ↗ |
| SWE-bench Multilingual | LLM Stats 집계 | 78.3% | 11 / 35 | 72 | 자기보고 ↗ |
| SciCode | LLM Stats 집계 | 53.5% | 5 / 26 | 84 | 자기보고 ↗ |
| IMO-AnswerBench | LLM Stats 집계 | 90% | 4 / 18 | 85 | 자기보고 ↗ |
| Kernel Bench L3 | LLM Stats 집계 | 96% | 1 / 1 | 50 | 자기보고 ↗ |
에이전트
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| GDPval-AA | Artificial Analysis | 31.6% | 42 / 104 | 60 | 확인됨 ↗ |
| MCP Atlas · Public | LLM Stats 집계 | 76.4% | 12 / 36 | 69 | 자기보고 ↗ |
| Finance Agent v2 | LLM Stats 집계 | 48.4% | 10 / 21 | 55 | 인용 ↗ |
| SkillsBench | LLM Stats 집계 | 59.2% | 5 / 12 | 64 | 자기보고 ↗ |
| Claw-Eval | LLM Stats 집계 | 65.2% | 4 / 10 | 67 | 자기보고 ↗ |
| MCP-Mark | LLM Stats 집계 | 60.8% | 2 / 8 | 86 | 자기보고 ↗ |
| CoWorkBench | LLM Stats 집계 | 67.2% | 5 / 6 | 20 | 자기보고 ↗ |
| ZClawBench | LLM Stats 집계 | 64.3% | 1 / 3 | 100 | 자기보고 ↗ |
추론·지식
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Humanity's Last Exam | Artificial Analysis | 40.5% | 34 / 141 | 76 | 확인됨 ↗ |
| Intelligence Index | Artificial Analysis | 29.5 | 47 / 141 | 67 | 확인됨 ↗ |
| AA-LCR | Artificial Analysis | 79% | 47 / 139 | 67 | 확인됨 ↗ |
| CritPT | Artificial Analysis | 13.4% | 36 / 139 | 75 | 확인됨 ↗ |
| GPQA Diamond | Artificial Analysis | 92.3% | 18 / 130 | 86 | 확인됨 ↗ |
| IFBench | Artificial Analysis | 80.5% | 3 / 97 | 98 | 확인됨 ↗ |
| τ²-Bench Telecom | Artificial Analysis | 94.7% | 16 / 96 | 84 | 확인됨 ↗ |
| GPQA Diamond | LLM Stats 집계 | 92.4% | 14 / 90 | 86 | 자기보고 ↗ |
| Humanity's Last Exam | LLM Stats 집계 | 41.4% | 32 / 64 | 51 | 자기보고 ↗ |
| MMLU-Pro | LLM Stats 집계 | 89.6% | 2 / 60 | 98 | 자기보고 ↗ |
| IFBench | LLM Stats 집계 | 79.1% | 11 / 42 | 74 | 자기보고 ↗ |
| MMMLU | LLM Stats 집계 | 90.3% | 8 / 30 | 76 | 자기보고 ↗ |
| SuperGPQA | LLM Stats 집계 | 73.6% | 1 / 28 | 100 | 자기보고 ↗ |
| MMLU-Redux | LLM Stats 집계 | 95% | 1 / 25 | 100 | 자기보고 ↗ |
| IFEval | LLM Stats 집계 | 94.3% | 4 / 24 | 89 | 자기보고 ↗ |
| MMLU-ProX | LLM Stats 집계 | 87% | 1 / 24 | 100 | 자기보고 ↗ |
| LiveBench | LLM Stats 집계 | 74.3% | 12 / 23 | 50 | 인용 ↗ |
| NL2Repo | LLM Stats 집계 | 47.2% | 12 / 22 | 48 | 자기보고 ↗ |
| BFCL-V4 | LLM Stats 집계 | 75% | 2 / 22 | 95 | 자기보고 ↗ |
| Include | LLM Stats 집계 | 86.2% | 2 / 22 | 95 | 자기보고 ↗ |
| PolyMATH | LLM Stats 집계 | 86.5% | 1 / 19 | 100 | 자기보고 ↗ |
| WMT24++ | LLM Stats 집계 | 85.8% | 3 / 16 | 87 | 자기보고 ↗ |
| Global PIQA | LLM Stats 집계 | 91.4% | 3 / 15 | 86 | 자기보고 ↗ |
| HMMT Feb 26 | LLM Stats 집계 | 97.1% | 1 / 13 | 100 | 자기보고 ↗ |
| MAXIFE | LLM Stats 집계 | 89.2% | 1 / 12 | 100 | 자기보고 ↗ |
| NOVA-63 | LLM Stats 집계 | 59% | 2 / 12 | 91 | 자기보고 ↗ |
| MathArena Apex | LLM Stats 집계 | 44.5% | 6 / 11 | 50 | 자기보고 ↗ |
| VITA-Bench | LLM Stats 집계 | 47.9% | 2 / 11 | 90 | 자기보고 ↗ |
| CritPT | LLM Stats 집계 | 11.4% | 3 / 6 | 60 | 자기보고 ↗ |
| SpreadSheetBench-v1 | LLM Stats 집계 | 87% | 2 / 3 | 50 | 자기보고 ↗ |
| QwenSVG | LLM Stats 집계 | 1,608 | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
| QwenWebBench | LLM Stats 집계 | 1,568 | 1 / 2 | 100 | 자기보고 ↗ |
| QwenWorldBench | LLM Stats 집계 | 57.3% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
| MRCR 128K (8-needle) | LLM Stats 집계 | 90.4% | 1 / 1 | 50 | 자기보고 ↗ |
과학·보안
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| AA-Omniscience Accuracy | Artificial Analysis | 31.1% | 53 / 139 | 62 | 확인됨 ↗ |
| AA-Omniscience Index | Artificial Analysis | 13.5 | 27 / 139 | 81 | 확인됨 ↗ |
속도·비용
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Output Speed | Artificial Analysis | 197 tok/s | 12 / 108 | 90 | 확인됨 ↗ |
| Artificial Analysis Time to First Chunk | Artificial Analysis | 2.17초 | 33 / 108 | 70 | 확인됨 ↗ |
순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.
레이팅이 비슷한 모델
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