# Qwen 4 (Alibaba Qwen4) vs StackRef Qwen 4 (Alibaba Qwen4) registra 35.101.353 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -6,2 % y un modelo de precios Freemium. StackRef registra 765 visitas mensuales con un crecimiento de +184,4 % y un modelo de precios Precio a consultar. | Métrica | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/es/tool/qwen-4) | [StackRef](https://openaitools.app/es/tool/stackref) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://qwen.ai | https://stackref.com | | Categorías | Large Language Models (LLMs), Modelos de IA de código abierto, Chatbot con IA, Asistente de IA | Otros | | Modelo de precios | Freemium | Precio a consultar | | Visitas mensuales | 35.101.353 | 765 | | Tasa de crecimiento intermensual | -6,2 % | +184,4 % | | Mercado principal | Rusia | Indonesia | | Visitas directas | 25.020.350 | 305 | | Puntuación de reseñas | 4,7 | 4 | | Número de guardados | 1180 | 0 | | Plataformas compatibles | Sitio web, API, Código abierto | Sitio web | ## 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) ## StackRef StackRef es una práctica de consultoría independiente dirigida por Keith McDuffee, un arquitecto de nube con certificación CISSP y más de 20 años en infraestructura, DevOps y seguridad, que actualmente también es Senior Director de DevOps y Seguridad de Aplicaciones. El lado de consultoría ofrece ayuda práctica para diseñar, asegurar y optimizar entornos de nube en AWS, GCP y Azure, con énfasis en ser preciso y claro sobre los requisitos en lugar de cobrar de más o complicar en exceso. Junto a la consultoría, StackRef ofrece su propio gestor de hackathons internos autohospedado y de principio a fin. Este producto cubre el ciclo del hackathon con funciones como entornos sandbox, puntuación asistida por IA y colaboración en equipo, lo que lo hace útil para organizaciones que quieren ejecutar eventos internos de innovación en su propia infraestructura en lugar de un SaaS de terceros. Las reseñas de clientes destacan la respuesta rápida, el profundo conocimiento de infraestructura de principio a fin y la disposición a profundizar en los problemas y proponer varias soluciones. Con base cerca de Boston y trabajo remoto con clientes de todo el mundo, StackRef encaja con equipos que quieren un experto sénior y responsable además de una herramienta de hackathon interna hecha a medida. El precio se acuerda mediante una llamada introductoria gratuita o correo directo. **Precios y planes:** StackRef no publica precios fijos. Su modelo es precio a consultar: reservas una llamada introductoria gratuita de 30 minutos o escribes directamente para hablar del alcance de la consultoría o de la plataforma de hackathon autohospedada y recibir una cotización. - **Consultoría de arquitectura en la nube:** Arquitectura, seguridad y optimización de costes prácticas en AWS, GCP y Azure, lideradas por un arquitecto certificado CISSP con más de 20 años de experiencia. - **Seguridad y cumplimiento:** Intervenciones centradas en reforzar entornos de nube y apoyar el cumplimiento, con énfasis en infraestructura robusta y bien gobernada. - **Optimización de costes:** Trabajo práctico para reducir el gasto en la nube y dimensionar bien la infraestructura sin sacrificar la fiabilidad. - **Plataforma de hackathons internos:** Un gestor de hackathons internos autohospedado y de principio a fin, con entornos sandbox y puntuación asistida por IA para eventos de innovación. - **Acceso directo al experto:** Reserva una llamada gratuita de 30 minutos y trabaja directamente con el arquitecto principal en lugar de pasar por una cola o un traspaso. **Fortalezas:** Acceso directo a un arquitecto certificado CISSP con más de 20 años de experiencia; Experiencia multicloud que abarca AWS, GCP y Azure; Consultoría combinada con una plataforma de hackathons autohospedada; Llamada introductoria gratuita de 30 minutos antes de comprometerse **Limitaciones:** La capacidad de consultoría depende de un único arquitecto principal, lo que puede limitar proyectos en paralelo; El software de hackathons y la consultoría son ofertas distintas que pueden encajar a compradores diferentes; No publica precios fijos, por lo que presupuestar requiere una conversación; Es un nicho centrado en arquitectura de nube y hackathons internos más que en herramientas amplias de equipo [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/stackref.md) ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se comparan Qwen 4 (Alibaba Qwen4) y StackRef en tráfico mensual? Qwen 4 (Alibaba Qwen4) tiene 35.101.353 visitas mensuales, mientras que StackRef tiene 765. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto. ### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento? Qwen 4 (Alibaba Qwen4) tiene una tasa de crecimiento intermensual de -6,2 %; StackRef tiene +184,4 %. ### ¿Cómo se comparan los precios? 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. StackRef: Precio a consultar. StackRef no publica precios fijos. Su modelo es precio a consultar: reservas una llamada introductoria gratuita de 30 minutos o escribes directamente para hablar del alcance de la consultoría o de la plataforma de hackathon autohospedada y recibir una cotización. ## Alternativas | # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 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 | [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) | | 8 | [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) | | 9 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/es/tool/unsloth-ai) | 887.457 | -17,6 % | Gratis | Specializes in memory-efficient fine-tuning for open-weight models, but requires external infrastructure to deploy full production APIs. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/unsloth-ai.md) | | 10 | [Angular](https://openaitools.app/es/tool/angular-dev) | 735.108 | -7,5 % | Gratis | El framework todo incluido de Google para apps web escalables | [.md](https://openaitools.app/es/tool/angular-dev.md) | --- Fuente: https://openaitools.app/es/compare/qwen-4-vs-stackref More Markdown: [Categorías](https://openaitools.app/es/categories.md) · [Clasificaciones de tráfico](https://openaitools.app/es/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/es/llms.txt)