Alibaba (Qwen) · 모델

Qwen3 Max Thinking

API출시 2026년 2월 13일LLMStats/qwen3-max-thinking공식 문서 ↗
종합 레이팅943 · 128위레이팅 벤치 43개
컨텍스트 창256K
가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)$1.20 / $6.00혼합 $2.40
파라미터1.0T
라이선스—
벤치 점수44개코딩·에이전트·추론·지식·과학·보안

AI AI 해설

2026년 10월 9일 생성

추론·지식과 코딩이 강점이지만 에이전트 실무 성능은 선별 검증 필요

포지션

종합 레이팅 922(101위), 가중 비교 16.5인 상용 API 모델이다. 분야 레이팅은 추론·지식 987(77위), 코딩 943(71위), 에이전트 830(58위)다. 멀티모달과 과학·보안은 자료 없음이다.

벤치마크 해석

동일한 LLM Stats 집계 프로필에서 C-Eval 93.7%(1/12), IFEval 93.4%(5/24), AIME 2026 93.3%(13/26)를 기록했다. 반면 Terminal-Bench 2.0은 22.5%(40/40), Toolathlon은 18.8%(38/38)다. 모두 미검증 수치다.

개발 업무 적합성

SWE-bench Verified 75.3%(34/58), LiveCodeBench v6 85.9%(12/51), SWE-bench Multilingual 66.7%(28/35)다. 코딩 생성뿐 아니라 터미널·도구 호출이 필요한 업무라면 해당 벤치를 함께 검토해야 한다.

도입 조건

컨텍스트는 256K이며 가격은 1M 토큰당 입력 $1.20, 출력 $6.00이다. 최대 출력과 라이선스는 자료 없음이다. 운영 도입 전 출력 한도와 이용 조건을 별도로 확인할 필요가 있다.

수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.

분야레이팅분야 순위벤치 수
코딩9371226
에이전트8351084
추론·지식99411331
멀티모달———
과학·보안983722
차트를 불러오는 중입니다…

분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.

벤치마크 점수

44개 · 프로필별 순위

코딩

벤치프로필점수순위백분위출처
Terminal-Bench HardArtificial Analysis24.2%57 / 9340확인됨 ↗
SWE-bench VerifiedLLM Stats 집계75.3%34 / 5842자기보고 ↗
LiveCodeBench v6LLM Stats 집계85.9%12 / 5178자기보고 ↗
Terminal-Bench 2.0LLM Stats 집계22.5%40 / 400자기보고 ↗
SWE-bench MultilingualLLM Stats 집계66.7%28 / 3521자기보고 ↗
IMO-AnswerBenchLLM Stats 집계83.9%10 / 1847자기보고 ↗
SecCodeBenchLLM Stats 집계57.5%2 / 20자기보고 ↗

에이전트

벤치프로필점수순위백분위출처
BrowseCompLLM Stats 집계53.9%38 / 4720자기보고 ↗
ToolathlonLLM Stats 집계18.8%38 / 380자기보고 ↗
BrowseComp-zhLLM Stats 집계60.9%7 / 814자기보고 ↗
MCP-MarkLLM Stats 집계33.5%8 / 80자기보고 ↗

추론·지식

벤치프로필점수순위백분위출처
Humanity's Last ExamArtificial Analysis28.0%70 / 14151확인됨 ↗
Intelligence IndexArtificial Analysis21.381 / 14143확인됨 ↗
AA-LCRArtificial Analysis74.3%70 / 13951확인됨 ↗
CritPTArtificial Analysis1.7%78 / 13945확인됨 ↗
GPQA DiamondArtificial Analysis86.1%57 / 13056확인됨 ↗
IFBenchArtificial Analysis70.7%34 / 9766확인됨 ↗
τ²-Bench TelecomArtificial Analysis83.6%50 / 9648확인됨 ↗
GPQA DiamondLLM Stats 집계87.4%41 / 9056자기보고 ↗
MMLU-ProLLM Stats 집계85.7%16 / 6075자기보고 ↗
IFBenchLLM Stats 집계70.9%26 / 4239자기보고 ↗
MMMLULLM Stats 집계84.4%20 / 3034자기보고 ↗
SuperGPQALLM Stats 집계67.3%7 / 2878자기보고 ↗
AIME 2026LLM Stats 집계93.3%13 / 2652자기보고 ↗
MMLU-ReduxLLM Stats 집계92.8%12 / 2554자기보고 ↗
IFEvalLLM Stats 집계93.4%5 / 2480자기보고 ↗
AA-LCRLLM Stats 집계68.7%7 / 2269자기보고 ↗
BFCL-V4LLM Stats 집계67.7%8 / 2267자기보고 ↗
Multi-ChallengeLLM Stats 집계63.3%8 / 1961자기보고 ↗
WMT24++LLM Stats 집계77.6%10 / 1637자기보고 ↗
Global PIQALLM Stats 집계86%11 / 1529자기보고 ↗
WideSearchLLM Stats 집계57.9%14 / 157자기보고 ↗
LongBench v2LLM Stats 집계60.6%7 / 1450자기보고 ↗
C-EvalLLM Stats 집계93.7%1 / 12100자기보고 ↗
MAXIFELLM Stats 집계84%8 / 1236자기보고 ↗
NOVA-63LLM Stats 집계54.2%10 / 1218자기보고 ↗
Humanity's Last Exam (no tools, text-only)LLM Stats 집계30.2%8 / 1130자기보고 ↗
VITA-BenchLLM Stats 집계40.9%6 / 1150자기보고 ↗
DeepPlanningLLM Stats 집계28.7%4 / 1067자기보고 ↗
Humanity's Last Exam (with tools, text-only)LLM Stats 집계49.8%7 / 1033자기보고 ↗
Seal-0LLM Stats 집계46.9%4 / 742자기보고 ↗
HLE-VerifiedLLM Stats 집계37.6%3 / 30자기보고 ↗

과학·보안

벤치프로필점수순위백분위출처
AA-Omniscience AccuracyArtificial Analysis29.8%57 / 13959확인됨 ↗
AA-Omniscience IndexArtificial Analysis-36.695 / 13932확인됨 ↗

순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.

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