Alibaba·qwen/qwen3.7-max·11/13 측정 · 평균 79.6
Qwen 3.7 Max
Qwen 3.7 신규 플래그십. text 전용(qwen-max 패턴) — 비전은 qwen3.7-plus 별도.
vs Field
강·약 카테고리
이 모델 점수 − 다른 모델 평균. 측정된 카테고리만 비교.
↑ 강점
- 87.2부동산36모델 중 6위·평균 대비 +18.0
- 84.0차사고·자동차 분쟁36모델 중 9위·평균 대비 +13.9
- 83.4주식 투자36모델 중 9위·평균 대비 +11.5
↓ 상대적 약점
- 78.2문서 출력36모델 중 21위·평균 대비 +1.8
- 79.6코드·개발36모델 중 19위·평균 대비 +4.0
- 82.6마케팅·콘텐츠37모델 중 17위·평균 대비 +4.1
External · Artificial Analysis
AA 외부 벤치
2026-06-29추론·지능 축의 외부 지표 — AXyBench(한국 실무 지식 축)와 다른 것을 잽니다. 같은 차트에 섞지 않고 나란히만 둡니다.
AA의 Intelligence Index·GPQA는 모델의 추론·지능을 잽니다. AXyBench는 그 모델이 한국 실무를 실제로 아는지를 잽니다. 둘은 다른 축이라, 아래 지수가 높다고 위의 한국 실무 점수가 높지는 않습니다 — 그 간극이 AXyBench를 따로 두는 이유입니다.
종합 지수 · 학술 벤치 — 0~100 스케일
출력 속도
198tok/s
TTFT
1.57s
블렌디드 가격
3.75$/1M (3:1)
원본 variant — Qwen3.7 Max (Alibaba) · slug qwen3-7-max · release 2026-05-19. 출처 artificialanalysis.ai (GET /api/v2/data/llms/models).
문항별 답변 · 채점
11/13 측정 · 문항당 1회이 모델이 카테고리별 문항에 한 답변과 채점 근거. 문항을 펼치면 답변 원문·채점 근거·교차 검증·핵심 인용을 봅니다.
P1주식 투자83.4
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P2부동산87.2
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P3금융·가계·자산관리70.0
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P4차사고·자동차 분쟁84.0
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P5생활 법률·형사73.0
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B1세무·회계72.0
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B2법무85.0
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B3인사·노무81.0
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B4마케팅·콘텐츠82.6
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
T1코드·개발79.6
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
T2문서 출력78.2
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg