# CodeGeeX vs Qwen 4 (Alibaba Qwen4) CodeGeeX verzeichnet 0 monatliche Besuche mit — Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlos“. Qwen 4 (Alibaba Qwen4) verzeichnet 35.101.353 monatliche Besuche mit -6,2 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“. | Kennzahl | [CodeGeeX](https://openaitools.app/de/tool/codegeex) | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/de/tool/qwen-4) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://huggingface.co/spaces/THUDM/CodeGeeX | https://qwen.ai | | Kategorien | KI-Codegenerator, Large Language Models (LLMs), KI-Übersetzung | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, KI-Chatbot, KI-Assistent | | Preismodell | Kostenlos | Freemium | | Monatliche Besuche | 0 | 35.101.353 | | MoM-Wachstumsrate | — | -6,2 % | | Primärmarkt | Global | Russland | | Direkte Besuche | 0 | 25.020.350 | | Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,7 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 6 | 1.180 | | Unterstützte Plattformen | Open Source | Website, API, Open Source | ## CodeGeeX CodeGeeX ist ein offenes KI-Coding-Projekt rund um ein mehrsprachiges Code-Generierungsmodell mit 13 Milliarden Parametern. Der Vortrainingskorpus deckt sehr viel Quellcode aus über 20 Programmiersprachen ab, sodass ein einzelnes Modell sowohl gängige Sprachen wie Python, Java, C/C++, JavaScript und Go als auch seltenere abdeckt. Auf dem Modell sitzt ein kostenloser Coding-Assistent, der sich in verbreitete Editoren einfügt: Er schlägt Vervollständigungen für die aktuelle oder die folgenden Zeilen vor, erzeugt aus einem Kommentar in natürlicher Sprache eine ganze Funktion, legt erklärende Kommentare für vorhandenen Code an und übersetzt ein Snippet von einer Sprache in eine andere. Da das Projekt offen ist, gibt es zwei übliche Wege, CodeGeeX zu nutzen. Wer schnell hineinschauen möchte, öffnet den offiziellen Hugging-Face-Space, tippt eine Programmier- oder Informatikfrage ein und erhält Code samt Erklärung. Teams, die ihre Arbeit lokal halten wollen, laden die Gewichte herunter, führen sie auf eigener Hardware aus oder rufen die gehostete API auf und arbeiten dann über das CodeGeeX-Editor-Plugin. Die Modellreihe wurde über mehrere Generationen weiterentwickelt; die CodeGeeX4-Kollektion ist die jüngste veröffentlichte Generation. Wichtig ist: Der CodeGeeX-Space ist die Demo des ursprünglichen Herausgebers und kein inoffizieller Drittanbieter-Spiegel. Wie bei jeder gehosteten Gradio-Demo kann der Container während eines Neustarts oder Rebuilds vorübergehend nicht erreichbar sein. Zeigt das interaktive Panel einen Laufzeitfehler, bleiben Modell und Plugin über Repository, API oder lokale Bereitstellung weiterhin nutzbar. **Preise und Tarife:** Die Editor-Erweiterung von CodeGeeX und die veröffentlichten Modelle sind kostenlos nutzbar; Gewichte und Repository stehen zum Download und Self-Hosting offen. Eine Lizenzpreisliste pro Nutzer wird auf den Projektseiten nicht veröffentlicht, daher sollten Bedingungen für kommerziellen oder Team-Einsatz mit dem Herausgeber geklärt werden. - **Mehrsprachige Code-Generierung:** Ein auf umfangreichem Code vortrainiertes Modell mit 13 Milliarden Parametern schlägt in über 20 Programmiersprachen Code für die aktuelle und die folgenden Zeilen vor. - **Code-Übersetzung zwischen Sprachen:** Ein Snippet einfügen und CodeGeeX in einer anderen Programmiersprache ausdrücken lassen – nützlich beim Portieren von Hilfsfunktionen oder beim Erlernen eines unbekannten Stacks. - **Automatische Kommentargenerierung:** Erzeugt erklärende Kommentare und Docstrings für bestehende Funktionen, damit Projekte leichter übergeben und gepflegt werden können. - **Fragen in natürlicher Sprache:** Die gehostete Demo nimmt Programmier- und Informatikfragen als Klartext entgegen und antwortet mit ausführbarem Code und einer Erklärung. - **Offene Gewichte und Self-Hosting:** Die Modelle werden auf Hugging Face veröffentlicht, sodass Teams CodeGeeX auf eigener Infrastruktur betreiben können, statt Code an einen gehosteten Dienst zu senden. **Stärken:** Offene Modellgewichte und ein öffentliches Repository machen die Technologie prüfbar und selbst hostbar.; Echte Mehrsprachigkeit über mehr als 20 Programmiersprachen.; Kostenlos für einzelne Entwickler über die Editor-Erweiterung und die Web-Demo.; Getragen von einer aktiven Forschungslinie mit mehreren veröffentlichten Modellgenerationen. **Einschränkungen:** Die offizielle Hugging-Face-Demo läuft in einem geteilten Space und kann Laufzeitfehler zeigen oder in den Ruhezustand gehen, wenn sie neu gebaut wird.; Team- und kommerzielle Lizenzbedingungen sind auf den Projektseiten nicht ausgeführt, sodass Unternehmenseinsatz geklärt werden muss.; Die lokale Bereitstellung erfordert eigene GPU-Kapazität und Machine-Learning-Engineering-Aufwand. [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/codegeex.md) ## Qwen 4 (Alibaba Qwen4) Vorgestellt auf der Apsara Conference in Hangzhou (22. September 2026) sowie der Apsara Amsterdam (29. Oktober 2026), markiert Qwen 4 (Qwen4) Alibaba Clouds vierte Generation multimodaler Foundation-Modelle (qwen.ai / chat.qwen.ai) mit einer Roadmap in Richtung 5–10 Billionen Parameter für Qwen 4.5 und Qwen 5. Die Modellreihe gliedert sich in vier Kernstufen: Qwen4-Max (Flaggschiff-Reasoning-Modell), Qwen4-Plus (ausgewogene Enterprise-API-Stufe), Qwen4-Flash (Low-Latency-High-Throughput-Modell) und Qwen4-27B (27-Milliarden-Parameter Open-Weight-Modell für lokale PCs und Workstations), ergänzt durch qwen4-coder-plus und qwen4-omni-120b-think. Technisch basiert Qwen 4 auf der hybriden Gated DeltaNet + Gated Attention Sparse-MoE-Architektur, die in Qwen 3.8-Flash-Next (Qwen3.8-Flash-Next: 125B Gesamtparameter, 6B aktiv pro Token, 51B n-gram Embedding-Lookup-Layer) eingeführt wurde, kombiniert mit 1M-Token-Kontextfenster, nativer Multimodalität und Recursive Self-Improvement (RSI). **Preise und Tarife:** Kostenloser Web- und Mobile-Chat unter chat.qwen.ai; Open-Weight-Download unter Apache-2.0-Lizenz für lokale Modelle wie Qwen4-27B auf Hugging Face und Ollama; sowie kommerzielle Pay-as-you-go-API für Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash und qwen4-coder-plus über Alibaba Cloud Model Studio. - **Vier Kernmodelle: Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash & Qwen4-27B:** Deckt Cloud-Flaggschiff-Reasoning (Qwen4-Max), Enterprise-Workloads (Qwen4-Plus), Echtzeit-Durchsatz (Qwen4-Flash) und lokales Workstation-Deployment (Qwen4-27B) ab. - **Hybride Gated DeltaNet + Gated Attention Sparse-MoE-Architektur:** Basiert auf dem Architektur-Preview Qwen 3.8-Flash-Next (125B Parameter gesamt, 6B aktiv pro Token, 51B n-gram Embedding-Layer) für maximale Effizienz. - **Recursive Self-Improvement (RSI) & Spezialmodelle:** Nutzt RSI-Training und bietet spezialisierte Varianten wie qwen4-coder-plus für Software-Engineering und qwen4-omni-120b-think für multimodales Denken. - **Natives 1M-Token-Kontextfenster:** Verarbeitet riesige Codebasen, lange Dokumente, Bilder, Audio und Video nahtlos in einem Kontext von bis zu 1 Million Tokens. - **Apache 2.0 Open Weights & Alibaba Cloud Model Studio:** Kostenlos nutzbar auf chat.qwen.ai, lokal ausführbar über Hugging Face & Ollama (Apache 2.0) und als Enterprise-API in Model Studio verfügbar. **Stärken:** Breites Portfolio vom Cloud-Flaggschiff Qwen4-Max bis zum frei verfügbaren Apache-2.0-Modell Qwen4-27B für lokale PCs.; Hocheffiziente Gated DeltaNet + Gated Attention MoE-Architektur aus Qwen 3.8-Flash-Next mit nur 6B aktiven Parametern pro Token.; 1M-Token-Kontextfenster sowie dedizierte Modelle für Coding (qwen4-coder-plus) und Omni-Reasoning (qwen4-omni-120b-think).; Kostenloser Zugang über chat.qwen.ai und sofortige Integration in Hugging Face, Ollama und Alibaba Cloud Model Studio. **Einschränkungen:** Die größten Modelle Qwen4-Max und Qwen4-Plus sind proprietär und nur über Cloud-API oder Web-Chat nutzbar.; Die Skalierung auf 5–10 Billionen Parameter folgt erst mit den nächsten Roadmap-Stufen Qwen 4.5 und Qwen 5.; Die lokale Nutzung des vollen 1M-Token-Kontexts erfordert Workstations mit großzügigem VRAM-/Unified-Memory-Ausbau. [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/qwen-4.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich CodeGeeX und Qwen 4 (Alibaba Qwen4) beim monatlichen Traffic? CodeGeeX hat 0 monatliche Besuche, während Qwen 4 (Alibaba Qwen4) 35.101.353 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? CodeGeeX verzeichnet eine Wachstumsrate von — gegenüber dem Vormonat; Qwen 4 (Alibaba Qwen4) verzeichnet -6,2 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? CodeGeeX: Kostenlos. Die Editor-Erweiterung von CodeGeeX und die veröffentlichten Modelle sind kostenlos nutzbar; Gewichte und Repository stehen zum Download und Self-Hosting offen. Eine Lizenzpreisliste pro Nutzer wird auf den Projektseiten nicht veröffentlicht, daher sollten Bedingungen für kommerziellen oder Team-Einsatz mit dem Herausgeber geklärt werden. Qwen 4 (Alibaba Qwen4): Freemium. Kostenloser Web- und Mobile-Chat unter chat.qwen.ai; Open-Weight-Download unter Apache-2.0-Lizenz für lokale Modelle wie Qwen4-27B auf Hugging Face und Ollama; sowie kommerzielle Pay-as-you-go-API für Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash und qwen4-coder-plus über Alibaba Cloud Model Studio. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | 372.761.591 | +4,3 % | Freemium | Bietet State-of-the-Art Open-Weight-Modelle und günstige APIs, legt aber weniger Fokus auf multimodale Alibaba-Ökosystem-Tools. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deepseek.md) | | 2 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/de/tool/google-ai-studio) | 112.620.020 | +2 % | Freemium | Provides robust developer tools and multimodal APIs, but relies on Google's closed Gemini models rather than open-weight alternatives. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/google-ai-studio.md) | | 3 | [OpenRouter](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | Kostenpflichtig | Bündelt Hunderte von Modellen hinter einem API-Gateway, fungiert jedoch eher als Router statt als Hosting für native Qwen-Infrastruktur. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai.md) | | 4 | [Ollama](https://openaitools.app/de/tool/ollama) | 9.421.973 | +4,3 % | Free, Freemium, Paid | Offene KI-Modelle lokal oder in der Cloud ausführen und entwickeln | [.md](https://openaitools.app/de/tool/ollama.md) | | 5 | [BigModel](https://openaitools.app/de/tool/bigmodel) | 5.700.686 | -17 % | Freemium | Bietet konkurrierende chinesische Foundation-Model-APIs und Agenten-Builder, ist aber auf die GLM-Architektur von Zhipu AI spezialisiert. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/bigmodel.md) | | 6 | [Gemma Open Models von Google](https://openaitools.app/de/tool/gemma-open-models-by-google) | 4.900.914 | -13,5 % | Freemium, Kostenpflichtig | Provides lightweight open-weight models for local deployment, but offers smaller parameter sizes compared to top-tier Qwen variants. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gemma-open-models-by-google.md) | | 7 | [Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4)](https://openaitools.app/de/tool/gemini-4-carbon) | 4.339.429 | +12,7 % | Freemium | Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4): Google DeepMinds #1 Frontier-Modell für Cybersicherheit und mehrtägiges Agentic Engineering vor Gemini 4 Argon | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gemini-4-carbon.md) | | 8 | [Groq](https://openaitools.app/de/tool/groq) | 3.987.936 | +10 % | Kostenpflichtig | Delivers ultra-fast inference speeds using custom LPU hardware, but supports a more limited selection of open models. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/groq.md) | | 9 | [Pi Coding Agent](https://openaitools.app/de/tool/pi-coding-agent) | 1.929.244 | +4 % | Kostenlos | Ein minimalistischer, frei umbaubarer Coding-Agent fürs Terminal | [.md](https://openaitools.app/de/tool/pi-coding-agent.md) | | 10 | [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Bietet robuste serverlose APIs für Open-Source-Modelle, hat jedoch keine nativen Trainingsintegrationen für das Alibaba-Ökosystem. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/together-ai.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/codegeex-vs-qwen-4 More Markdown: [Kategorien](https://openaitools.app/de/categories.md) · [Traffic-Rankings](https://openaitools.app/de/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/de/llms.txt)