기업과 개발자는 알리바바 클라우드의 Bailian 플랫폼 API를 통해 Qwen3.7‑Max를 활용해 AI 에이전트나 애플리케이션을 구축할 수 있다.
이번 모델의 핵심 특징 중 하나는 **에이전트형 코딩(agentic coding)**이다. 이는 모델이 단순 코드 생성이 아니라 복잡한 개발 작업을 스스로 계획하고 실행하는 능력을 의미한다.
알리바바에 따르면 Qwen3.7‑Max는 다음과 같은 범위의 개발 작업을 수행할 수 있다.
중국 매체가 인용한 벤치마크 결과에 따르면 이 모델은 SWE‑Pro, SWE‑Multilingual 같은 코딩 에이전트 평가에서 강한 성능을 보였으며 Terminal Bench 2.0‑Terminus에서 69.7점을 기록했다.
또한 다음과 같은 에이전트 워크플로도 지원하도록 설계됐다.
이러한 기능은 AI를 단순한 보조 도구에서 실제 작업을 수행하는 협업형 시스템으로 발전시키려는 흐름을 보여준다.
알리바바는 Qwen3.7‑Max의 장시간 자율 실행 능력도 강조했다.
서밋에서 소개된 실험에 따르면 이 모델은 약 35시간 동안 인간 개입 없이 작업을 수행하며 1000회 이상 도구 호출을 실행했다.
이 실험에서 모델은 새로운 칩 플랫폼에서 AI 추론 커널을 자동으로 최적화했으며, 기존 구현 대비 약 10배의 속도 향상을 달성했다고 보고됐다.
이처럼 수백~수천 단계의 작업을 연속적으로 수행할 수 있는 능력은 장기적 자동화 작업을 수행하는 차세대 AI 에이전트의 핵심 요소로 평가된다.
외부 벤치마크 결과를 인용한 보도에 따르면 Qwen3.7‑Max는 Arena 글로벌 블라인드 테스트 리더보드에서 중국 모델 중 1위를 기록했다.
성능은 OpenAI, Anthropic, Google의 최고 모델들과 근접한 수준으로 평가됐다는 보도가 있지만, 이러한 벤치마크 결과는 독립적인 검증이 필요하다는 점도 함께 언급된다.
이번 서밋에서 발표된 내용은 모델뿐만이 아니었다. 알리바바는 자체 반도체 자회사 **T‑Head(핑터우거)**가 개발한 Zhenwu M890 AI 칩도 공개했다.
발표된 주요 사양은 다음과 같다.
이 인프라는 알리바바 클라우드를 통해 기업 고객에게 제공되며 대규모 모델 학습과 추론 작업을 지원한다.
알리바바는 이번 발표를 AI 산업화를 위한 장기 전략의 일부로 설명했다.
알리바바 클라우드의 수석 부사장 **류웨이광(Liu Weiguang)**은 AI를 새로운 제조 산업에 비유하며, **“훈련과 추론 공장(training and inference factories)”**이라는 개념을 제시했다.
그는 알리바바가 구축하려는 목표를 다음과 같이 설명했다.
“우리가 만들고 있는 것은 중국의 AI 공장이다.”
알리바바가 제시한 AI 스택은 크게 다섯 계층으로 구성된다.
즉, 하드웨어부터 애플리케이션까지 AI 가치사슬 전체를 자체 기술로 통합하려는 전략이다.
Qwen3.7‑Max 공개는 단순한 모델 출시 이상의 의미를 가진다.
AI 산업이 점점 자율적으로 작업을 수행하는 에이전트 중심 구조로 이동하는 가운데, 알리바바는 다음 요소를 하나의 플랫폼으로 묶으려 하고 있다.
이러한 구조는 AI 개발을 대규모 산업 시스템처럼 운영하려는 시도로, 알리바바가 말하는 **‘국가 규모의 AI 생산 체계’**의 기반이 될 수 있다.
만약 이 전략이 성공한다면, 알리바바는 에이전트 컴퓨팅 시대에 풀스택 AI 인프라를 제공하는 글로벌 경쟁자로 자리 잡을 가능성이 있다.