이미지 출처: Qwen 공식 블로그
중국 빅테크 기업 알리바바(Alibaba)의 AI 연구팀 큐원(Qwen)이 최장 35시간 연속 자율 작업을 수행할 수 있는 최신 인공지능 모델 ‘Qwen3.7-Max’를 공개했다.
AI 산업이 단순 텍스트 생성을 넘어 스스로 계획을 세우고 실행하며 궤도를 수정하는 ‘에이전트(Agent)’ 시대로 진입한 가운데, 이번 모델은 ‘장기 추론(long-horizon reasoning)’ 기능에 특화된 것이 특징이다. 언어모델이 수천 번의 대화 턴을 넘기면 지시사항을 잊거나 논리 루프에 빠지는 병목 현상을 극복하도록 설계됐다.
큐원 팀에 따르면 Qwen3.7-Max는 학습된 적 없는 서버 환경(T-Head ZW-M890 PPU)에서 주의력 커널(attention kernel) 최적화 임무를 35시간 동안 자율적으로 수행했다. 이 과정에서 도구 호출 1,158회, 커널 평가 432회를 진행하고 컴파일 오류를 스스로 진단 및 수정하여 10배의 속도 향상을 기록했다. 이는 7.3배와 5배 향상에 그친 뒤 스스로 세션을 종료한 중국 동종 업계의 GLM-5.1, Kimi K2.6을 상회하는 수치다.
이미지 출처: Qwen 공식 블로그
이러한 내구성은 ‘환경 확장(environment scaling)’ 학습에 기반한다. Qwen3.7-Max는 스타트업의 1년 주기를 시뮬레이션하는 ‘YC-Bench’ 평가에서 인사 관리와 계약 검토 등 수백 번의 의사결정 라운드를 거쳐 이전 세대(Qwen3.6-Plus) 대비 두 배에 가까운 208만 달러의 가상 수익을 창출해냈다. 또 훈련 환경을 속이려 할 때 이를 자율적으로 감지하고 스스로 규칙을 추가해 행동을 수정하는 자체 모니터링 기능도 내장했다.
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범용성을 극대화한 ‘크로스 하네스 일반화(cross-harness generalization)’도 눈에 띈다. 100만 토큰의 방대한 컨텍스트 윈도우를 바탕으로, 특정 독점 인터페이스에 얽매이지 않고 앤스로픽(Anthropic) API 프로토콜을 네이티브로 지원한다. 이를 통해 개발자는 ‘클로드 코드(Claude Code)’나 ‘오픈클로(OpenClaw)’ 같은 기존 외부 에이전트 프레임워크에 모델을 즉각 연동할 수 있다.
이 같은 범용 접근 방식은 벤치마크 결과로도 나타났다. 수학적 추론을 평가하는 Apex Math에서 44.5점을 받아 클로드 오퍼스 4.6 맥스(34.5점)를 앞섰으며, 현실 코딩 에이전트 벤치마크인 MCP-Atlas에서도 76.4점의 높은 점수를 기록했다.
업계의 관심은 새로운 배포 방식에 쏠리고 있다. 알리바바는 앞서 Qwen 2.5, Qwen 3.6 등 주요 모델의 가중치를 공개하며 오픈소스 생태계를 이끌어왔다. 하지만 이번 3.7-Max는 철저히 상업적 API(API-only)로만 제공된다. 이는 오픈AI(OpenAI)나 앤스로픽처럼 폐쇄적 수익 모델로 선회한 것을 의미하며, 로컬 환경에서 최고 수준의 모델을 구동하려던 개발자 및 오픈소스 커뮤니티 사이에서는 아쉬움 섞인 반응이 나온다.
다만 비용 측면에서는 전략적인 가격표를 달았다. 알리바바 클라우드 모델 스튜디오를 통한 이용 요금은 100만 토큰당 입력 2.50달러, 출력 7.50달러다. 중국 경쟁 모델인 딥시크 V4 Pro, GLM-5.1보다는 높은 금액이지만, 무거운 에이전트 워크플로우를 처리할 때 100만 토큰당 17~30달러가 소요되는 미국의 프론티어급 모델(GPT-5.4, 클로드 오퍼스 4.7 등) 가격을 크게 밑돌며 글로벌 엔터프라이즈 수요를 노리고 있다.
출처: Qwen 공식 블로그
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