# Qwen 4 (Alibaba Qwen4) vs ScrollEngine

Qwen 4 (Alibaba Qwen4) verzeichnet 35.101.353 monatliche Besuche mit -6,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. ScrollEngine verzeichnet 0 monatliche Besuche mit 0 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/de/tool/qwen-4) | [ScrollEngine](https://openaitools.app/de/tool/scrollengine) |
| :--- | :--- | :--- |
| Website-URL | https://qwen.ai | https://scrollengine.com |
| Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, KI-Chatbot, KI-Assistent | KI-Shopify-Store-Builder, AI Workflow, KI-Produktivitätstools |
| Preismodell | Freemium | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 35.101.353 | 0 |
| MoM-Wachstumsrate | -6,2 % | 0 % |
| Primärmarkt | Russland | Global |
| Direkte Besuche | 25.020.350 | 0 |
| Bewertungsergebnis | 4,7 | 4,1 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 1.180 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website, API, Open Source | Website |

## 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)

## ScrollEngine

Lokale Aufträge brechen am häufigsten in der Lücke zwischen Checkout und Haustür. Checkout-Tools verkaufen Lieferfenster, ohne die Route zu kennen; Routing-Tools planen Routen, ohne zu wissen, was versprochen wurde. Die Prämisse von ScrollEngine ist, dass ein einziger Auftragsdatensatz die gesamte Kette besitzen sollte. Diesen Datensatz nennt das Unternehmen "The Scroll" – ein lebendes, typisiertes Ereignisprotokoll jedes lokalen Auftrags – und die Automatisierungsschicht, die darauf reagiert, "The Engine". Sie wendet Ihre Kapazitätsregeln an, optimiert Routen, überwacht den Fortschritt und kennzeichnet jede Aktion als regelbasiert, optimiert oder assistiert.

Die Plattform organisiert sich um eine Leitkennzahl, die Promise-Kept Rate (PKR): der Anteil lokaler Aufträge, die ihr Versprechen gehalten haben, also eine Lieferung innerhalb des gebuchten Fensters oder eine Abholung, die vor Fensterbeginn als bereit markiert wurde. Um diese Zahl gruppieren sich vier operative Hebel – im Checkout nur verkaufen, was lieferbar ist, echte Kapazität pro Filiale und Slot setzen, mit optimierten Routen und Zustellnachweis ausführen und Kunden informieren, bevor sie fragen müssen. ScrollEngine nennt Kunden aus Lebensmitteln, Duftstoffen, Tierbedarf, Blumen und Baustoffen, die mit der Plattform Dispatch-Zeiten, Lieferfehler, Verzögerungen und WISMO-Kontakte senken.

Für Filialnetzwerke ist die Einführung gestuft: ein zweiwöchiges Promise Audit anhand von 30–90 Tagen historischer Aufträge, dann ein Nachweis mit 10–20 Standorten in einer Region, dann der Rollout Region für Region mit einer festen Ansprechperson und monatlichen PKR-Reviews. Bereits vorhanden sind rollenbasierte Zugriffskontrolle nach Standort und Zone, getrennter Zugang zu Dashboard, Fahrer-App und Filialtools, eine vollständige Lieferhistorie pro Auftrag und Route sowie Zeitzonen pro Standort; MFA, SSO/SAML und ein Admin-Änderungsprotokoll sind als datierte Pläne gelistet.

**Preise und Tarife:** ScrollEngine wird über einen beratenden Prozess verkauft: Die Website bietet "Request a quote" und "Book a demo" statt veröffentlichter Tarife, und Enterprise-Projekte für Filialnetzwerke beginnen mit einem abgegrenzten Promise-Audit. Eine kostenlose Testversion ist verfügbar. Da keine Preisliste veröffentlicht ist, sollten konkrete Beträge direkt bei ScrollEngine erfragt werden.

- **Versprechen von Checkout bis Haustür verfolgen:** Das im Checkout gebuchte Fenster, die zugewiesene Filiale, die geplante Route und jede Kundennachricht stammen aus demselben Auftragsdatensatz, sodass manuelle Doppeleingaben zwischen Checkout- und Routing-Tools entfallen.
- **Kapazität und Slots pro Standort steuern:** Legen Sie Kapazität, Annahmeschluss und Vorbereitungszeit pro Standort und Slot fest, sehen Sie die Restkapazität beim Buchen und leiten Sie jeden Auftrag an die Filiale, die das Versprechen tatsächlich gegeben hat.
- **Routenoptimierung mit Fahrer-App und Zustellnachweis:** Planen Sie Routen für mehrere Fahrer in einem Durchgang, teilen Sie Sendungen auf Fahrer auf und lassen Sie Fahrer jede Route per App mit Fotobeleg bei der Übergabe abarbeiten.
- **Live-ETAs, Risikohinweise und proaktive Updates:** Kunden erhalten Updates zu "in Zustellung" und "zugestellt" über ihren bevorzugten Kanal; Risikohinweise erscheinen, bevor ein Fenster verfehlt wird – für weniger WISMO-Kontakte und Lieferstreitigkeiten.
- **Promise-Kept-Rate-Analysen nach Filiale, Slot und Zone:** Messen Sie den Anteil lokaler Aufträge, die ihr Versprechen gehalten haben, aufgeschlüsselt nach Filiale, Slot und Zone, damit Betriebsteams genau sehen, wo Versprechen brechen und was sie kosten.

**Stärken:** Ein gemeinsamer Auftragsdatensatz über Checkout-Versprechen, Filialvorbereitung, Routing und Benachrichtigungen beseitigt die manuelle Lücke, an der lokale Lieferungen meist scheitern; Eine einzige Leitkennzahl (Promise-Kept Rate) macht Lieferleistung für Betrieb und Finanzen gleichermaßen lesbar; Speziell für Filialhändler auf Shopify entwickelt statt aus generischer Kuriersoftware abgeleitet; Gestufter Rollout mit fester Ansprechperson und monatlichen Reviews senkt das Change-Management-Risiko für Filialnetzwerke

**Einschränkungen:** Keine öffentliche Preisliste – ein Angebot muss angefragt werden, was den Vergleich erschwert; Der Kernnutzen liegt bei lokaler Lieferung und Abholung auf Shopify; Händler außerhalb dieses Stacks profitieren weniger; Einige Enterprise-Kontrollen wie MFA, SSO/SAML und ein Admin-Änderungsprotokoll sind noch als geplant statt als vorhanden ausgewiesen

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/scrollengine.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Qwen 4 (Alibaba Qwen4) und ScrollEngine beim monatlichen Traffic?

Qwen 4 (Alibaba Qwen4) hat 35.101.353 monatliche Besuche, während ScrollEngine 0 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Qwen 4 (Alibaba Qwen4) verzeichnet eine Wachstumsrate von -6,2 % gegenüber dem Vormonat; ScrollEngine verzeichnet 0 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

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. ScrollEngine: Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage. ScrollEngine wird über einen beratenden Prozess verkauft: Die Website bietet "Request a quote" und "Book a demo" statt veröffentlichter Tarife, und Enterprise-Projekte für Filialnetzwerke beginnen mit einem abgegrenzten Promise-Audit. Eine kostenlose Testversion ist verfügbar. Da keine Preisliste veröffentlicht ist, sollten konkrete Beträge direkt bei ScrollEngine erfragt werden.

## 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 | [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) |
| 5 | [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) |
| 6 | [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) |
| 7 | [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) |
| 8 | [Tencent Hunyuan](https://openaitools.app/de/tool/tencent-hunyuan-large-model) | 1.485.463 | -1,2 % | Preise auf Anfrage | Provides comparable multimodal foundation model APIs from a major tech giant, but utilizes Tencent's proprietary Hunyuan architecture. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/tencent-hunyuan-large-model.md) |
| 9 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/de/tool/unsloth-ai) | 887.457 | -17,6 % | Kostenlos | Specializes in memory-efficient fine-tuning for open-weight models, but requires external infrastructure to deploy full production APIs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/unsloth-ai.md) |
| 10 | [Fireworks](https://openaitools.app/de/tool/fireworks-ai) | 659.687 | +6 % | Preise auf Anfrage | Liefert außergewöhnlich hohen Inferenzdurchsatz für Open-Weight-Modelle, konzentriert sich jedoch stärker auf allgemeines Open-Source-Deployment als auf Qwen-spezifische Tools. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fireworks-ai.md) |

---
Quelle: https://openaitools.app/de/compare/qwen-4-vs-scrollengine

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)