# The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) vs Qwen 4 (Alibaba Qwen4)

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) registra 46.082 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +6,6 % y un modelo de precios Free (educational content). Qwen 4 (Alibaba Qwen4) registra 35.101.353 visitas mensuales con un crecimiento de -6,2 % y un modelo de precios Freemium.

| Métrica | [The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)](https://openaitools.app/es/tool/fullstackdeeplearning-com) | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/es/tool/qwen-4) |
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| URL del sitio web | https://fullstackdeeplearning.com | https://qwen.ai |
| Categorías | Cursos de IA, Large Language Models (LLMs), Ingeniería de prompts, Herramientas de desarrollo con IA | Large Language Models (LLMs), Modelos de IA de código abierto, Chatbot con IA, Asistente de IA |
| Modelo de precios | Free (educational content) | Freemium |
| Visitas mensuales | 46.082 | 35.101.353 |
| Tasa de crecimiento intermensual | +6,6 % | -6,2 % |
| Mercado principal | Estados Unidos | Rusia |
| Visitas directas | 26.064 | 25.020.350 |
| Puntuación de reseñas | 4,6 | 4,7 |
| Número de guardados | 1 | 1180 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web, API, Código abierto |

## The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)

Full Stack Deep Learning empezó como un curso que enseñaba a los ingenieros a llevar el aprendizaje profundo del cuaderno a producción, y se ha convertido en un centro educativo más amplio. El sitio aloja materiales completos de curso —páginas de clase, diapositivas, cuadernos de laboratorio y recorridos en vídeo— tanto del Deep Learning Course como del LLM Bootcamp, para que cualquiera pueda seguirlos a su ritmo sin pagar una plaza.

El plan de estudios es deliberadamente full-stack y no centrado solo en el modelo. El Deep Learning Course cubre infraestructura de desarrollo, gestión de experimentos, resolución de problemas y pruebas, gestión y etiquetado de datos, despliegue, aprendizaje continuo y monitorización de modelos, además de gestión de equipos y proyectos, y ética. El LLM Bootcamp profundiza en ingeniería de prompts, modelos de lenguaje aumentados, LLMOps y experiencia de usuario para interfaces de lenguaje, e incluye recorridos de proyectos prácticos.

Más allá de los cursos, el sitio publica un blog, aloja un manifiesto sobre construir productos de IA de forma colaborativa y mantiene material de referencia como una guía de precios de GPU en la nube. Como los materiales se publican abiertamente y siguen accesibles, el sitio funciona como una biblioteca duradera más que como un bootcamp limitado en el tiempo, y su público abarca desarrolladores individuales, equipos y educadores.

**Precios y planes:** El material de curso publicado en fullstackdeeplearning.com está disponible de forma gratuita. No se anuncia una suscripción convencional ni precios por plaza, y el proyecto se ha sostenido históricamente con patrocinadores y la comunidad. Cualquier programa de pago futuro se anunciaría en el sitio.

- **Materiales gratuitos del LLM Bootcamp:** Páginas de clase y recursos sobre ingeniería de prompts, modelos de lenguaje aumentados, LLMOps y UX para interfaces de lenguaje.
- **Archivo completo del Deep Learning Course:** Contenido de varios años sobre infraestructura, gestión de datos, despliegue, monitorización y organización de equipos de ML.
- **Working with AI Agents:** Material actual sobre construir y colaborar con sistemas de agentes, incluida una perspectiva de IA multijugador.
- **Referencia de GPU en la nube:** Guía actualizada de opciones de GPU en la nube para elegir cómputo de entrenamiento e inferencia.
- **Blog y recursos comunitarios:** Artículos y novedades para profesionales que construyen productos con IA, con un boletín para seguir los lanzamientos.

**Fortalezas:** Los materiales del curso son abiertos y gratuitos para seguir a tu ritmo; Cubre todo el ciclo de vida del producto, no solo el entrenamiento; Se mantiene a lo largo de varios años, documentando la evolución de la práctica; Incluye laboratorios prácticos y recorridos de proyectos guiados

**Limitaciones:** Algunos cursos insignia son de 2021-2023, por lo que los detalles de herramientas envejecen; No es un programa interactivo con cohorte, así que no hay comentarios de un instructor; Escasez de certificación formal o evaluaciones estructuradas

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/fullstackdeeplearning-com.md)

## Qwen 4 (Alibaba Qwen4)

Presentado en primicia durante la Apsara Conference en Hangzhou (22 de septiembre de 2026) y en Apsara Amsterdam (29 de octubre de 2026), Qwen 4 (Qwen4) representa el salto de cuarta generación de Alibaba Cloud en inteligencia artificial multimodal, con una hoja de ruta que escala hacia 5–10 billones de parámetros en Qwen 4.5 y Qwen 5. La familia se estructura en cuatro niveles principales: Qwen4-Max (modelo insignia de razonamiento profundo), Qwen4-Plus (nivel empresarial equilibrado por API), Qwen4-Flash (baja latencia y alto rendimiento) y Qwen4-27B (modelo de pesos abiertos de 27 mil millones de parámetros para despliegue local en PC y estaciones de trabajo), acompañados por los modelos especializados qwen4-coder-plus y qwen4-omni-120b-think. Su base técnica es la arquitectura MoE dispersa híbrida Gated DeltaNet + Gated Attention anticipada en Qwen 3.8-Flash-Next (Qwen3.8-Flash-Next, con 125B de parámetros totales, 6B activos por token y una capa de búsqueda de embeddings n-gram de 51B), combinada con contexto de 1M de tokens, comprensión multimodal nativa y Automejora Recursiva (RSI).

**Precios y planes:** Chat web y móvil gratuito en chat.qwen.ai; pesos abiertos bajo licencia Apache 2.0 para los niveles locales (como Qwen4-27B) en Hugging Face y Ollama; y API comercial por uso para Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash y qwen4-coder-plus a través de Alibaba Cloud Model Studio.

- **Gama Completa: Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash y Qwen4-27B:** Cubre desde razonamiento frontera en la nube (Qwen4-Max y Qwen4-Plus) e inferencia ultrarrápida (Qwen4-Flash) hasta ejecución local en estaciones de trabajo con Qwen4-27B.
- **Arquitectura Híbrida Gated DeltaNet + Gated Attention MoE:** Basada en el diseño de Qwen 3.8-Flash-Next (125B parámetros totales, 6B activos por token y capa n-gram de 51B) para máxima velocidad y eficiencia de memoria.
- **Automejora Recursiva (RSI) y Modelos Especializados:** Incorpora entrenamiento por Automejora Recursiva (RSI) e incluye variantes dedicadas como qwen4-coder-plus para ingeniería de software y qwen4-omni-120b-think para razonamiento multimodal.
- **Ventana de Contexto Nativa de 1M de Tokens:** Procesa documentos extensos, bases de código completas, imágenes, audio y vídeo en una sola sesión de 1 millón de tokens.
- **Ecosistema Abierto Apache 2.0 + Alibaba Cloud Model Studio:** Ofrece acceso gratuito en chat.qwen.ai, descarga directa en Hugging Face y Ollama con licencia Apache 2.0, y API empresarial en Model Studio.

**Fortalezas:** Familia versátil desde el modelo insignia Qwen4-Max hasta Qwen4-27B con pesos abiertos Apache 2.0 listos para Hugging Face y Ollama.; Arquitectura híbrida Gated DeltaNet + Gated Attention heredada de Qwen 3.8-Flash-Next que activa solo una fracción de parámetros por token.; Ventana de contexto de 1M de tokens con soporte multimodal nativo y variantes dedicadas (qwen4-coder-plus, qwen4-omni-120b-think).; Acceso gratuito inmediato en chat.qwen.ai y escalabilidad empresarial en Alibaba Cloud Model Studio.

**Limitaciones:** Los modelos superiores como Qwen4-Max y Qwen4-Plus son propietarios y solo están disponibles mediante API o chat en la nube.; Los modelos de escala de 5 a 10 billones de parámetros pertenecen a las siguientes fases de la hoja de ruta (Qwen 4.5 y Qwen 5).; El despliegue con contexto completo de 1M de tokens en local requiere hardware con abundante memoria VRAM/RAM unificada.

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/qwen-4.md)

## Preguntas frecuentes

### ¿Cómo se comparan The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) y Qwen 4 (Alibaba Qwen4) en tráfico mensual?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) tiene 46.082 visitas mensuales, mientras que Qwen 4 (Alibaba Qwen4) tiene 35.101.353. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto.

### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) tiene una tasa de crecimiento intermensual de +6,6 %; Qwen 4 (Alibaba Qwen4) tiene -6,2 %.

### ¿Cómo se comparan los precios?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com): Free (educational content). El material de curso publicado en fullstackdeeplearning.com está disponible de forma gratuita. No se anuncia una suscripción convencional ni precios por plaza, y el proyecto se ha sostenido históricamente con patrocinadores y la comunidad. Cualquier programa de pago futuro se anunciaría en el sitio. Qwen 4 (Alibaba Qwen4): Freemium. Chat web y móvil gratuito en chat.qwen.ai; pesos abiertos bajo licencia Apache 2.0 para los niveles locales (como Qwen4-27B) en Hugging Face y Ollama; y API comercial por uso para Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash y qwen4-coder-plus a través de Alibaba Cloud Model Studio.

## Alternativas

| # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/es/tool/deepseek) | 372.761.591 | +4,3 % | Freemium | Ofrece modelos de razonamiento de código abierto avanzados y API económicas, pero con menos énfasis en las herramientas multimodales del ecosistema de Alibaba. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/deepseek.md) |
| 2 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/es/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/es/tool/google-ai-studio.md) |
| 3 | [OpenRouter](https://openaitools.app/es/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | De pago | Agrupa cientos de modelos tras una única pasarela API, pero funciona como un enrutador en lugar de alojar infraestructura nativa de Qwen. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/openrouter-ai.md) |
| 4 | [BigModel](https://openaitools.app/es/tool/bigmodel) | 5.700.686 | -17 % | Freemium | Ofrece API de modelos base chinos competitivos y creadores de agentes, pero se especializa en la arquitectura GLM de Zhipu AI. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/bigmodel.md) |
| 5 | [Gemma, modelos abiertos de Google](https://openaitools.app/es/tool/gemma-open-models-by-google) | 4.900.914 | -13,5 % | Freemium, De pago | Provides lightweight open-weight models for local deployment, but offers smaller parameter sizes compared to top-tier Qwen variants. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/gemma-open-models-by-google.md) |
| 6 | [Groq](https://openaitools.app/es/tool/groq) | 3.987.936 | +10 % | De pago | Delivers ultra-fast inference speeds using custom LPU hardware, but supports a more limited selection of open models. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/groq.md) |
| 7 | [DeepLearning.AI](https://openaitools.app/es/tool/deeplearning-ai) | 2.562.512 | -7,2 % | Freemium | Cursos de ingeniería de IA, certificados y el mayor boletín de IA | [.md](https://openaitools.app/es/tool/deeplearning-ai.md) |
| 8 | [Together AI](https://openaitools.app/es/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, De pago | Ofrece API serverless robustas para modelos de código abierto, pero carece de integraciones de entrenamiento nativas específicas para el ecosistema de Alibaba. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/together-ai.md) |
| 9 | [Tencent Hunyuan](https://openaitools.app/es/tool/tencent-hunyuan-large-model) | 1.485.463 | -1,2 % | Precio a consultar | Provides comparable multimodal foundation model APIs from a major tech giant, but utilizes Tencent's proprietary Hunyuan architecture. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/tencent-hunyuan-large-model.md) |
| 10 | [The Rundown AI](https://openaitools.app/es/tool/the-rundown-ai) | 1.018.070 | +28,6 % | Gratis | Las noticias de IA más relevantes y cómo aplicarlas, en cinco minutos al día | [.md](https://openaitools.app/es/tool/the-rundown-ai.md) |

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Fuente: https://openaitools.app/es/compare/fullstackdeeplearning-com-vs-qwen-4

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