Qwen3.7-Max와 Plus 차이점 완벽 비교: 이미지 이해가 필요할 때 선택 가이드
2026년 5월 20일, 알리바바 클라우드 Apsara Summit에서 Qwen3.7 시리즈가 공식 발표되었습니다. Qwen3.7에는 Max와 Plus 두 가지 모델이 있으며, 각각 다른 특성을 가지고 있습니다.
"결국 내 용도에는 어떤 모델을 선택해야 할까?"라는 의문에 답하기 위해, 공개된 데이터를 정리했습니다.
Max와 Plus, 가장 결정적인 차이: "이미지 이해"
Qwen3.7-Max와 Plus의 결정적 차이는 멀티모달 대응 여부입니다.
| 항목 | Qwen3.7-Max | Qwen3.7-Plus |
|---|---|---|
| 모달리티 | 텍스트 전용 | 텍스트 + 이미지 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,000,000 토큰 | 1,000,000 토큰 |
| 최대 출력 | 65,536 토큰 | 65,536 토큰 |
| Thinking 모드 | 지원 | 지원 |
| 함수 호출(펑션 콜링) | 지원 | 지원 |
| 내장 도구(빌트인 툴) | 웹 검색, 코드 인터프리터 | 미지원 |
| API 공개 상태 | 공개 | 프리뷰 단계 |
Plus는 스크린샷 이해, 문서 분석, UI 에이전트 플로우, 이미지 기반 QA를 지원합니다. Max는 텍스트 전용이지만, 순수 추론 및 코딩 성능에서는 더 뛰어납니다.
벤치마크 비교: Max가 선두하는 텍스트 성능
Qwen3.7-Max의 벤치마크 점수는 압도적입니다.
| 벤치마크 | Qwen3.7-Max | Claude Opus 4.6 | GPT-5.4 Pro |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 92.4% | 91.3% | 94.4% |
| SWE-bench Verified | 80.4% | 80.8% | — |
| SWE-bench Pro | 60.6% | — | — |
| Terminal-Bench 2.0 | 69.7% | — | — |
| HMMT 2026 | 97.1% | — | — |
| LiveCodeBench | 91.6 | — | — |
Max는 텍스트 관련 벤치마크에서 중국 모델 중 1위(Arena Elo 1475, 텍스트 전체 13위)를 차지했습니다. 반면, Plus-Preview는 비전 부문에서 LM Arena 16위에 랭크되어 멀티모달 능력을 입증했습니다.
다만, Plus 단독 벤치마크 점수는 아직 제한적입니다. 프리뷰 단계이므로, 향후 정식 출시 시 수치가 공개될 가능성이 있습니다.
가격 및 비용 구조
| 항목 | Qwen3.7-Max | Qwen3.7-Plus |
|---|---|---|
| 입력/1M 토큰 | $2.50 | 미정(프리뷰) |
| 출력/1M 토큰 | $7.50 | 미정(프리뷰) |
| 캐시 히트 시 입력 | $0.25 | — |
Max의 $2.50/$7.50 가격은 Claude Opus 4.7($5/$25)의 약 3분의 1 수준입니다. GPQA Diamond에서 Opus 4.6을 앞서면서도 비용을 대폭 절감했습니다.
Plus의 정식 가격은 미정이지만, Max와 비슷하거나 더 저렴해질 가능성 있습니다. 프리뷰 단계에서는 무료로 테스트할 수 있습니다.
어떤 모델을 선택할까: 용도별 가이드라인
Qwen3.7-Max를 선택해야 할 경우:
- 코딩 작업 (SWE-bench 80.4%, SWE-bench Pro 60.6%)
- 수학·과학 추론 (GPQA Diamond 92.4%, HMMT 97.1%)
- 장시간 에이전트 실행 (35시간 자율 실행, 1,158회 도구 호출)
- 내장 웹 검색이나 코드 인터프리터가 필요한 경우
- 가성비 중시 ($2.50/$7.50)
Qwen3.7-Plus를 선택해야 할 경우:
- 스크린샷이나 이미지 이해가 필요할 때
- 문서 분석 (PDF, 도표, 차트 읽기)
- UI 에이전트 플로우 (화면을 보면서 조작하는 AI)
- 이미지를 포함한 멀티모달 추론 작업
- 비전 AI 개발 및 테스트
"둘 다 사용"이라는 선택지
실제 개발 현장에서는 Max와 Plus를 상황에 따라 구분하여 사용하는 것이 가장 효율적입니다.
예를 들어, 코드 리뷰나 버그 수정에는 Max(텍스트 추론 강점), UI 스크린샷으로 버그를 특정하는 작업에는 Plus(이미지 이해 강점)를 사용하는 식으로 구분할 수 있습니다.
Qwen3.7의 또 다른 강점은 Anthropic API와의 호환성입니다. Claude Code나 기존 Claude용 도구를 그대로 Qwen에 전환할 수 있어, 멀티모델 전략 도입 비용이 낮습니다.
정리
| 요구 사항 | 추천 모델 |
|---|---|
| 텍스트 추론·코딩 | Qwen3.7-Max |
| 이미지 이해·멀티모달 | Qwen3.7-Plus |
| 최고 성능(예산 무제한) | Claude Opus 4.7 |
| 최고 가성비 | DeepSeek V4 Flash |
Qwen3.7 시리즈의 최대 강점은 Max와 Plus의 2모델 체제로 "텍스트 전용의 깊이"와 "멀티모달의 폭"을 모두 커버한다는 점입니다. 어느 한쪽이 "최강"이 아니라, 용도에 맞게 선택하는 것이 중요합니다.
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