Alibaba Advanced FlowHunt에서 사용 가능

Qwen 3.7-Plus

Qwen 3.7-Plus는 알리바바가 개발하고 2026년 6월에 출시된 고급 AI 모델로, 까다로운 프로덕션 워크로드에 적합합니다. 독점 클로즈드 웨이트 모델로, Alibaba API를 통해 사용할 수 있습니다. 100만 토큰 컨텍스트 윈도우는 전체 코드베이스, 방대한 기술 문서, 또는 긴 에이전틱 세션을 잘림 없이 처리할 수 있을 정도로 큽니다.

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Qwen 3.7-Plus는 2026년 6월 1일 Qwen 3.7 라인업의 중간 등급 모델로 출시되었으며, 3.7-Max보다 낮은 비용으로 더 다양한 사용 사례에 Qwen의 추론 모드를 제공하도록 설계되었습니다. Plus는 가끔 필요한 심층 추론과 일상적인 API 작업이 교차하는 영역을 대상으로 합니다. 즉, 확장된 사고 사슬(chain-of-thought)이 어려운 질문에 유용하지만 모든 쿼리에 항상 필요하지는 않은 워크로드에 적합합니다. 이 모델은 Alibaba Cloud의 Model Studio API를 통해 사용할 수 있으며, 3.7-Max의 전체 리소스 요구 사항 없이 Qwen의 추론 토글 기능을 제공합니다.

벤치마크

각 점수는 한 번만 표시되며, 추적 중인 모델 중 순위와 측정 주체가 함께 표시됩니다.

같은 기준으로 Advanced 등급 모델과 비교
  • Qwen 3.7-Plus이 모델
  • Mistral Large 4이 모델이 3개 중 1개에서 선두
  • Claude Sonnet 5.5이 모델이 3개 중 0개에서 선두
검증됨 독립 평가 기관, 순위에 반영
종합

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

출처 ↗

Qwen 3.7-Plus 25.2 Mistral Large 4 38.4 Claude Sonnet 5.5 56.0
#3245개 중 검증됨
에이전트

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

출처 ↗

Qwen 3.7-Plus 1.0% Mistral Large 4 26.8% Claude Sonnet 5.5 63.6%
#3036개 중 검증됨
추론

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

출처 ↗

Qwen 3.7-Plus 35.6% Mistral Large 4 35.0% Claude Sonnet 5.5 55.0%
#2944개 중 검증됨

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

출처 ↗

Qwen 3.7-Plus 90.0% Mistral Large 4 점수 없음 Claude Sonnet 5.5 점수 없음
#2237개 중 검증됨

Qwen 3.7-Plus는 어떤 용도로 사용하나요?

장문 문서 및 코드베이스 분석

100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 통해 Qwen 3.7-Plus는 단일 프롬프트로 전체 소프트웨어 저장소, 긴 법률 계약서, 책 분량의 연구 보고서 또는 방대한 대화 기록을 처리할 수 있습니다. 이를 통해 청킹(chunking) 휴리스틱이나 RAG 파이프라인 없이도 심층 문서 Q&A, 파일 간 코드베이스 추론, 포괄적인 요약이 가능합니다.

강점과 한계

강점

  • 복합 지능
  • 매우 긴 문서 및 대규모 코드베이스 처리 (100만 컨텍스트)

한계

  • 클로즈드 웨이트 — 자체 호스팅 또는 개인 데이터 파인튜닝 불가

FlowHunt에서 사용하기

Qwen 3.7-Plus을(를) 자체 도구 및 지식 소스와 함께 모든 플로우에서 사용하세요.

  1. 1플로우를 열거나 템플릿에서 새로 만드세요
  2. 2AI Agent 또는 Generator 컴포넌트를 추가하세요
  3. 3모델 선택기에서 Qwen 3.7-Plus을(를) 선택하세요

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qwenlm.github.io ↗

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