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Head-to-Head Model Comparison

Qwen3.7 Plus vs Qwen3.7 Max

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Qwen3.7 Plus vs Qwen3.7 Max: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Alibaba의 Qwen3.7 Plus와 Alibaba의 Qwen3.7 Max는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Qwen3.7 Plus는 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.80/$3.20(입력/출력)의 요금을 제공하며, Qwen3.7 Max는 1M 토큰 컨텍스트와 $1.80/$7.20의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Alibaba

Qwen3.7 Plus

플래그십 프론티어 모델

Alibaba의 Qwen3.7 Plus 모델은 최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드에 최적화된 AI 모델로, 1M 컨텍스트 윈도우, 초당 92 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 89/100점(1M 토큰당 입력 $0.8 / 출력 $3.2)을 제공합니다.

Intelligence Index89 / 100
Input Token:

$0.80 / 1M

Output Token:

$3.20 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

68%

Alibaba

Qwen3.7 Max

자율 에이전트 및 도구 호출 특화

Alibaba의 Qwen3.7 Max 모델은 자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화에 최적화된 AI 모델로, 1M 컨텍스트 윈도우, 초당 80 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 92/100점(1M 토큰당 입력 $1.8 / 출력 $7.2)을 제공합니다.

Intelligence Index92 / 100
Input Token:

$1.80 / 1M

Output Token:

$7.20 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

73.5%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • Qwen3.7 Plus is 2.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Qwen3.7 Plus is faster at 92 tok/s vs 80 tok/s.
  • Qwen3.7 Max leads on SWE-bench coding (73.5% vs 68.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen3.7 PlusQwen3.7 Max
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8992
Provider
AlibabaAlibaba
Input Price
Cost per million input tokens
$0.80 / 1M$1.80 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$3.20 / 1M$7.20 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.54 / 1M$1.21 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K32K
Throughput Speed
Tokens generated per second
92 tok/s80 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
68%73.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
75%78.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.08 / 1M$0.18 / 1M

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding
Qwen3.7 Max
+5.5% SWE-bench lead
Cost
Qwen3.7 Plus
2.2x cheaper monthly runtime
Speed
Qwen3.7 Plus
+15% faster generation
Context
Tied
1M tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Qwen3.7 PlusQwen3.7 Max
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

68%vs73.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

75%vs78.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

86.8%vs88.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1435ptsvs1470pts
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs86%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

92 tok/s vs80 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Qwen3.7 Plus0.44s
Qwen3.7 Max0.58s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3.7 Plus5.87s
Qwen3.7 Max6.83s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Qwen3.7 Plus Monthly API Bill
$4.20 / month
$0.8/1M in · $3.2/1M out
Qwen3.7 Max Monthly API Bill
$9.45 / month
$1.8/1M in · $7.2/1M out
Qwen3.7 Plus saves approximately $5.25 / month (56%) under this workload.2.2x Savings

Qwen3.7 Plus · Strengths & Key Advantages

  • 1M 컨텍스트 윈도우 및 최대 16K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 68% · GPQA Diamond 75%)
  • 초당 92 토큰의 빠른 처리 속도와 440ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.8 / 출력 $3.2)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Qwen3.7 Max · Strengths & Key Advantages

  • 1M 컨텍스트 윈도우 및 최대 32K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 73.5% · GPQA Diamond 78.5%)
  • 초당 80 토큰의 빠른 처리 속도와 580ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $1.8 / 출력 $7.2)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricQwen3.7 PlusQwen3.7 Max
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.24$0.38
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
26K32K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
9K14K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen3.7 PlusQwen3.7 Max
Official API Model ID (SDK)qwen3-7-plus-instructqwen3-7-max-instruct
API ProtocolAlibaba REST API (OpenAI-Compatible)Alibaba REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2026-062026-05
Knowledge CutoffApril 2026April 2026
ArchitectureHigh-Value Multimodal Foundation TransformerNext-Generation Deep Frontier Reasoning Transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.8/1M in) across full 1000K windowFlat rate ($1.8/1M in) across full 1000K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.08/1M tokensCached input at $0.18/1M tokens
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationAPI Prompt Engineering & RAG Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationAlibaba Production Safety & Alignment VerifiedAlibaba Production Safety & Alignment Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

Qwen3.7 Plus vs Qwen3.7 Max: 핵심 요약 문답 (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3.7 Plus or Qwen3.7 Max?

Qwen3.7 Max is more intelligent. It scores 92 compared with 89 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3.7 Plus is faster, generating 92 tokens per second compared with 80 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen3.7 Plus is cheaper at $0.54 per 1M tokens blended, compared with $1.21 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen3.7 Plus has lower latency, with a time to first token of 0.44s compared with 0.58s.

종합 평가

Qwen3.7 Plus(최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Qwen3.7 Max(자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Qwen3.7 Max가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Qwen3.7 Plus가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Qwen3.7 Plus가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Qwen3.7 Plus와 Qwen3.7 Max 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Qwen3.7 Max가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Qwen3.7 Plus와 Qwen3.7 Max의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Qwen3.7 Plus는 100만 토큰당 입력 $0.80 / 출력 $3.20이며, Qwen3.7 Max는 입력 $1.80 / 출력 $7.20입니다. 혼합 비용 기준으로는 Qwen3.7 Plus가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Qwen3.7 Plus가 1M 토큰, Qwen3.7 Max가 1M 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Qwen3.7 Plus가 더 빠릅니다.

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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공식 출처: Alibaba 및 Alibaba 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).