Qwen3.6-Max-Preview의 context window 크기는 어떻게 되나요?

이 모델은 최대 1,000,000 tokens의 context window를 지원합니다. Gated Delta Networks를 통해 구현된 이 용량은 방대한 문서와 코드베이스를 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다.

API 비용은 얼마인가요?

API 가격은 100만 input tokens당 $1.25, 100만 output tokens당 $10.00입니다. 이 단계별 요금제는 Alibaba Cloud Model Studio를 통해 관리됩니다.

이 모델은 function calling을 지원하나요?

네, Qwen3.6-Max-Preview는 function calling과 tool use를 기본적으로 지원합니다. tool-use benchmark에서 복잡한 형식 요구 사항을 따르도록 고도로 최적화되어 있습니다.

Qwen3.6-Max-Preview는 open-source인가요?

아니요, Max-Preview 버전은 Alibaba Cloud를 통해 제공되는 proprietary hosted model입니다. 다른 Qwen 3.6 모델들은 open-source이지만, 이 flagship 버전은 closed-access입니다.

Thinking Mode란 무엇인가요?

Thinking Mode는 모델이 답변을 출력하기 전에 내부적으로 chain-of-thought 과정을 거치는 기본 기능입니다. 이 사고 과정은 특정 태그 내에서 사용자에게 표시됩니다.

코딩 능력 면에서 Claude 4.5 Opus와 비교하면 어떤가요?

Qwen3.6-Max-Preview는 현재 SWE-bench Pro에서 57.3%의 점수를 기록하며, 57.1%인 Claude 4.5 Opus를 앞서고 있습니다. 이로 인해 agentic coding 작업에서 세계 최고 수준의 성능을 보여줍니다.

모델이 비디오 입력을 처리할 수 있나요?

네, 이 모델은 multimodal 모델이며 perception 및 reasoning 작업을 위해 비디오 콘텐츠를 분석할 수 있습니다. 이전 버전들에 비해 비디오 기반 benchmark에서 상당한 성능 향상을 보였습니다.

Qwen3.6-Max-Preview

Qwen3.6-Max-Preview는 1M context, 네이티브 thinking 모드, 그리고 agentic 코딩 및 reasoning에서 state-of-the-art 점수를 자랑하는 알리바바의 flagship MoE 모델입니다.

MoEAgentic 코딩1M ContextFrontier ModelAlibaba Qwen

alibabaQwen 3.62026년 4월 20일

컨텍스트

1M토큰

최대 출력

8K토큰

입력 가격

$1.25/ 1M

출력 가격

$10.00/ 1M

모달리티:TextImageVideo

기능:비전도구스트리밍추론

벤치마크

GPQA

86%

HLE

51%

MMLU

83%

MMLU Pro

79%

SimpleQA

52%

IFEval

75%

AIME 2025

93%

MATH

95%

GSM8k

98%

MGSM

92%

MathVista

86%

SWE-Bench

73%

HumanEval

91%

LiveCodeBench

79%

MMMU

82%

MMMU Pro

75%

ChartQA

85%

DocVQA

89%

Terminal-Bench

65%

ARC-AGI

14%

API 문서 보기

Qwen3.6-Max-Preview 소개

Qwen3.6-Max-Preview의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

Qwen3.6-Max-Preview는 Alibaba의 고성능 AI 시리즈의 다음 단계를 나타내는 flagship proprietary LLM입니다. 희소(sparse) Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 사용하여, 운영 효율성을 유지하면서도 수조 개의 매개변수를 가진 시스템 수준의 reasoning 깊이를 달성했습니다. 이 모델은 agentic coding, 세계 지식, 그리고 복잡한 지시 이행에 최적화되어 있습니다.

이 모델의 가장 큰 특징은 시스템이 최종 답변을 제공하기 전에 가시적인 내부 chain-of-thought을 생성할 수 있는 기본 Thinking Mode입니다. 이러한 투명성은 논리 계획 및 오류 수정 단계를 명확하게 보여주기 때문에 자율 agent를 구축하는 개발자들에게 매우 가치 있습니다. 방대한 100만 tokens context window와 결합하여, 단 한 번의 통과로 전체 프로젝트 저장소나 방대한 문서 라이브러리를 처리할 수 있습니다.

Alibaba Cloud Model Studio에서 호스팅되는 Qwen3.6-Max-Preview는 업계 표준 프로토콜을 지원하며 OpenAI 스타일의 API 사양과 호환됩니다. 이 모델은 multimodal 데이터 분석 및 강력한 agentic 워크플로우를 위해 frontier급 AI 기능을 필요로 하는 기업들에게 서구권 closed-source 모델을 대체할 고성능 선택지를 제공합니다.

Qwen3.6-Max-Preview 사용 사례

Qwen3.6-Max-Preview을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

자율 소프트웨어 엔지니어링

전체 코드베이스를 탐색하고, 아키텍처 변경을 계획하며, 여러 파일에 걸친 버그를 수정할 수 있는 코딩 agent로 모델을 배포하세요.

대규모 기술 분석

1M tokens context window를 활용하여 RAG 제한 없이 전체 문서 세트나 법적 프레임워크를 수집해 심층 분석하세요.

복잡한 reasoning 및 계획 수립

기본 Thinking Mode를 활용하여 정확성을 위해 다단계 내부 계획이 필요한 고차원적 수학 문제를 해결하세요.

Multimodal 콘텐츠 이해

정적 이미지와 복잡한 비디오 시퀀스를 모두 분석하여 데이터를 추출하고 동적인 시각적 이벤트를 요약하세요.

대화형 터미널 작업

최적화된 Terminal-Bench 성능을 활용하여 AI가 셸 및 CLI 환경과 직접 상호 작용할 수 있는 도구를 구축하세요.

기업용 agentic 워크플로우

자동화를 위해 높은 지시 신뢰성과 정교한 tool-calling이 요구되는 복잡한 비즈니스 파이프라인에 모델을 통합하세요.

강점

제한

세계 최고 수준의 코딩 능력: SWE-bench Pro에서 57.3% 점수를 달성하여 Claude 4.5 Opus와 같은 주요 frontier model을 능가하는 자율 소프트웨어 작업 수행력을 갖췄습니다.

Closed Source 제한: Qwen 3.6의 Medium 버전과 달리, Max-Preview는 proprietary이며 로컬 하드웨어에서 직접 호스팅할 수 없습니다.

압도적인 1M tokens context: 기존 아키텍처의 일반적인 context 저하 문제 없이 단일 prompt 내에서 방대한 데이터셋과 전체 기술 라이브러리를 처리합니다.

높은 output token 비용: 100만 output tokens당 $10.00의 가격은 input 가격보다 8배 높으며, 긴 reasoning chain 사용 시 ingestion보다 높은 비용이 발생합니다.

투명한 기본 reasoning: 내장된 Thinking Mode는 내부 논리를 노출하여 복잡한 문제 해결에서 더 높은 신뢰성을 제공하고 디버깅을 용이하게 합니다.

지식 컷오프 제약: 정적 preview 모델로서, 2026년 초 학습 데이터 이후의 이벤트나 라이브러리 업데이트에 대한 실시간 인식이 부족합니다.

공격적인 가격 포지셔닝: 100만 input tokens당 $1.25라는 가격으로, 서구권 proprietary 모델들의 일부분에 불과한 비용으로 frontier급 성능을 제공합니다.

지역별 API latency: 배포 지역에 따라, 국제 사용자들은 고도로 최적화된 로컬 변형 모델보다 더 높은 latency를 경험할 수 있습니다.

API 빠른 시작

alibaba/qwen3.6-max-preview

문서 보기

alibaba SDK

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  base_url: 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1',
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: 'qwen3.6-max-preview',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Design a system architecture for a real-time AI agent.' }],
    extra_body: { enable_thinking: true },
    stream: true
  });

  for await (const chunk of completion) {
    process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
  }
}

main();

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

Qwen3.6-Max-Preview에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 Qwen3.6-Max-Preview에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

“대규모 서버 팜에서 실행되는 모델에서 기대할 수 있는 성능을 이제 데스크탑에서 경험할 수 있습니다.”

— softtechhubus

“Qwen3.6-Max-Preview가 SWE-Bench Pro에서 Claude Opus 4.5를 이겼습니다. 중국의 발전 속도가 엄청나네요.”

— BridgeMind

twitter

“100만 tokens당 $1.25라는 가격은 대규모 데이터 수집 시 Claude보다 현저히 저렴합니다.”

— TechReviewer2026

“Thinking Mode가 기본 상태로 포함되어 있다는 점은 agentic 신뢰성을 위해 매우 의미 있는 설계 선택입니다.”

— DevGuru

twitter

“Qwen은 새로운 최고급 proprietary flagship 모델로 Qwen 3.6 Max Preview를 출시했습니다.”

— AICodeKing

youtube

“Plus 모델에 비해 개선된 agentic 코딩 및 실제 agent 신뢰성을 보여줍니다.”

— Codedigipt

youtube

Qwen3.6-Max-Preview에 대한 동영상

Qwen3.6-Max-Preview에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“가장 눈에 띄었던 점은 실제로 발사할 때 탄피가 배출되는 모습이 구현되어 있다는 점이었습니다. 이렇게 구현된 것은 본 적이 없는 것 같아요”

“이것은 진정으로 참신한 특수 기능입니다. 멋지네요”

“자, 이건 텍스트 입력과 텍스트 출력만 지원합니다.”

“SWE-bench Pro는 장기 호라이즌 소프트웨어 엔지니어를 타겟으로 하기 때문에 해당 목록에서 가장 유용한 이름입니다”

“가장 강력한 reasoning 능력이 우선순위일 때 Max preview가 권장됩니다”

“여기에는 명명상의 함정이 있습니다. Max라는 이름은 가장 큰 context window를 의미하는 것처럼 들리지만, 알리바바 자체 가이드에서는 1백만 token 유스케이스의 경우 대규모 코드베이스 사용자들에게 Qwen 3.6 Plus나 Flash를 사용하도록 권장합니다. Max preview가 권장되는 것은...”

“놀라운 수치들이 보고되고 있습니다. 많은 분들이 이게 단순히 benchmark 점수 올리기(bench-maxing)일 뿐이라고 말한다는 걸 압니다”

“이 속도는 저에게 수용 가능한 수준입니다. Hermes에서 확실히 사용할 수 있을 것 같습니다”

“32K에서는 prompt 처리가 초당 2691 tokens로 나타났습니다. 그리고 64K에서는 초당 2364 tokens를 기록했습니다. TG512는 초당 45.81 tokens였습니다. 따라서 이 수치가 더 높았으면 좋았을 텐데요.”

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무료로 시작하기

Qwen3.6-Max-Preview 프로 팁

Qwen3.6-Max-Preview을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

Internal Reasoning 활성화

API 요청 시 'enable_thinking' 파라미터를 true로 설정하면 복잡한 reasoning의 디버깅을 위해 모델의 내부 논리 과정을 확인할 수 있습니다.

Long-Horizon Logic 유지

멀티턴 대화 시 'preserve_thinking' 기능을 사용하여 세션 전반에 걸쳐 논리적 일관성을 유지하도록 하세요.

전체 라이브러리 공급

1M context window를 활용하여 데이터를 쪼개지 말고 전체 소스 자료를 제공함으로써 더 나은 파일 간 이해도를 확보하세요.

호환 가능한 엔드포인트 사용

글로벌 애플리케이션의 경우, 해외 사용자의 regional latency를 최소화하기 위해 Alibaba Cloud의 싱가포르 또는 미국 버지니아 엔드포인트를 사용하세요.

후기

사용자 후기

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