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알리바바 ‘Qwen3.7-맥스’, 35시간 자율 구동으로 자사 칩 코드 최적화

STORIUM 편집부 작성: STORIUM 편집부
2026년 05월 30일 17시 46분
Home AI 모델·연구
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알리바바 큐원(Qwen) 팀이 에이전트 기반 작업을 겨냥한 독자 모델 ‘Qwen3.7-맥스’를 공개했다. 실제 시험에서 이 모델은 35시간 동안 쉬지 않고 완전 자율로 커널 최적화 작업을 수행했다.

Qwen3.7-맥스는 오픈AI·앤트로픽 호환 인터페이스를 지원해 클로드 코드, 오픈클로, 큐원 코드 등에 곧바로 연결된다. 큐원 팀은 이 모델이 네 가지 용도를 겨냥한다고 밝혔다. 프런트엔드 시제품부터 여러 파일에 걸친 복잡한 소프트웨어 프로젝트까지 다루는 코딩 에이전트, 외부 도구를 활용한 사무 작업 자동화, 장시간 자율 구동, 그리고 다양한 에이전트 프레임워크에서의 일관된 성능이다.

특히 35시간 자율 구동 시험에서는 자사 맞춤형 칩을 위한 하드웨어 기반 어텐션 커널을 최적화하는 과제를 맡았다. AI가 스스로 만든 칩의 성능을 끌어올리는 코드를 다시 AI가 다듬는 셈으로, 자율 에이전트가 얼마나 긴 작업을 끊기지 않고 수행할 수 있는지를 보여준 사례다. 커널 최적화는 미세한 성능 차이를 두고 수많은 시도를 반복해야 하는 작업이라, 사람이 오래 매달리기 어렵다는 점에서 자율 에이전트의 강점이 부각된다.

GPU
출처: Wikimedia Commons / GPL

장시간 자율 수행 능력은 에이전트형 AI 경쟁의 핵심 지표로 떠오르고 있다. 모델이 한 번의 지시로 수십 시간짜리 복잡한 작업을 완수할 수 있다면 활용 범위가 크게 넓어진다. 오픈AI·앤트로픽 호환 인터페이스를 갖춰 기존 코딩 도구에 곧바로 붙는다는 점도 도입 장벽을 낮춘다. 중국 기업이 자사 칩 최적화에까지 자체 모델을 투입하는 흐름은 모델·하드웨어 수직 통합 경쟁이 가열되고 있음을 보여준다. 국내 기업으로서도 장시간 자율 에이전트의 신뢰성과 호환성을 함께 따져봐야 할 시점이다.

Tags: Qwen3.7-Max알리바바에이전트자율 구동커널 최적화
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