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

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) enregistre 46 082 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +6,6 % et un modèle tarifaire Free (educational content). Qwen 4 (Alibaba Qwen4) enregistre 35 101 353 visites mensuelles avec une croissance de -6,2 % et un modèle tarifaire Freemium.

| Métrique | [The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)](https://openaitools.app/fr/tool/fullstackdeeplearning-com) | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/fr/tool/qwen-4) |
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| URL du site web | https://fullstackdeeplearning.com | https://qwen.ai |
| Catégories | Cours d'IA, Large Language Models (LLMs), Ingénierie de prompts, Outils de développement IA | Large Language Models (LLMs), Modèles d'IA open source, Chatbot IA, Assistant IA |
| Modèle tarifaire | Free (educational content) | Freemium |
| Visites mensuelles | 46 082 | 35 101 353 |
| Taux de croissance mensuel | +6,6 % | -6,2 % |
| Marché principal | États-Unis | Russie |
| Visites directes | 26 064 | 25 020 350 |
| Score d'avis | 4,6 | 4,7 |
| Nombre d'enregistrements | 1 | 1 180 |
| Plateformes prises en charge | Site web | Site web, API, Open source |

## The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)

Full Stack Deep Learning a commencé comme un cours apprenant aux ingénieurs à faire passer l’apprentissage profond du notebook à la production, et est devenu un hub pédagogique plus large. Le site héberge des supports de cours complets — pages de cours, diapositives, notebooks de travaux pratiques et vidéos explicatives — pour le Deep Learning Course comme pour le LLM Bootcamp, afin que chacun avance à son rythme sans payer une place.

Le programme est volontairement full-stack plutôt que centré sur le modèle. Le Deep Learning Course couvre l’infrastructure de développement, la gestion des expériences, le diagnostic et les tests, la gestion et l’annotation des données, le déploiement, l’apprentissage continu et la supervision des modèles, ainsi que la gestion d’équipe et de projet, et l’éthique. Le LLM Bootcamp approfondit l’ingénierie de prompts, les modèles de langage augmentés, les LLMOps et l’expérience utilisateur des interfaces en langage naturel, avec des projets guidés.

Au-delà des cours, le site publie un blog, héberge un manifeste sur la construction collaborative de produits IA et entretient des références comme un guide de tarifs des GPU cloud. Les supports étant ouverts et durablement accessibles, le site fonctionne comme une bibliothèque plutôt que comme un bootcamp limité dans le temps, et s’adresse aux développeurs, aux équipes et aux enseignants.

**Tarifs et offres:** Les supports de cours publiés sur fullstackdeeplearning.com sont gratuits. Aucun abonnement classique ni tarif par place n’est indiqué ; le projet a historiquement été soutenu par des sponsors et sa communauté. Tout programme payant futur serait annoncé sur le site.

- **Supports gratuits du LLM Bootcamp:** Pages de cours et ressources sur l’ingénierie de prompts, les modèles de langage augmentés, les LLMOps et l’UX des interfaces en langage naturel.
- **Archive complète du Deep Learning Course:** Contenus sur plusieurs années : infrastructure, gestion des données, déploiement, supervision et organisation des équipes ML.
- **Working with AI Agents:** Contenu récent sur la construction et la collaboration avec des systèmes d’agents, avec une perspective d’IA multijoueur.
- **Référence GPU cloud:** Guide régulièrement mis à jour sur les options de GPU cloud pour choisir sa puissance d’entraînement et d’inférence.
- **Blog et ressources communautaires:** Articles et actualités pour les praticiens des produits IA, avec une newsletter pour suivre les nouveautés.

**Forces:** Les supports de cours sont ouverts et gratuits, à suivre à son rythme; Couvre tout le cycle de vie du produit, pas seulement l’entraînement; Maintenu sur plusieurs années, il documente l’évolution des pratiques; Comprend des travaux pratiques et des projets guidés

**Limites:** Certains cours phares datent de 2021-2023, les détails d’outils vieillissent donc; Ce n’est pas un programme interactif en promotion, donc pas de retour d’instructeur; Peu de certification formelle ou d’évaluation structurée

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

## Qwen 4 (Alibaba Qwen4)

Présentée en avant-première à l'Apsara Conference de Hangzhou (22 septembre 2026) puis à Apsara Amsterdam (29 octobre 2026), Qwen 4 (Qwen4) incarne la quatrième génération de modèles fondationnels multimodaux d'Alibaba Cloud (qwen.ai / chat.qwen.ai), avec une feuille de route évoluant vers 5 à 10 billions de paramètres pour Qwen 4.5 et Qwen 5. L'offre s'articule autour de quatre paliers principaux : Qwen4-Max (modèle phare de raisonnement), Qwen4-Plus (API entreprise équilibrée), Qwen4-Flash (faible latence et haut débit) et Qwen4-27B (modèle à poids ouverts de 27 milliards de paramètres pour déploiement local sur PC et station de travail), complétés par qwen4-coder-plus et qwen4-omni-120b-think. L'ensemble repose sur l'architecture MoE éparse hybride Gated DeltaNet + Gated Attention introduite dans Qwen 3.8-Flash-Next (Qwen3.8-Flash-Next : 125B de paramètres totaux, 6B actifs par token et couche de recherche d'embeddings n-gram de 51B), dotée d'une fenêtre de 1M de tokens, d'une compréhension multimodale native et de la Recursive Self-Improvement (RSI).

**Tarifs et offres:** Chat web et mobile gratuit sur chat.qwen.ai ; poids ouverts sous licence Apache 2.0 pour les modèles locaux tels que Qwen4-27B sur Hugging Face et Ollama ; et API commerciale à l'usage pour Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash et qwen4-coder-plus via Alibaba Cloud Model Studio.

- **Gamme Complète : Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash et Qwen4-27B:** Couvre le raisonnement de pointe dans le cloud (Qwen4-Max, Qwen4-Plus), le très haut débit (Qwen4-Flash) et l'exécution locale sur PC/workstation avec Qwen4-27B.
- **Architecture MoE Hybride Gated DeltaNet + Gated Attention:** Héritée de Qwen 3.8-Flash-Next (125B de paramètres totaux, 6B actifs par token et couche n-gram de 51B) pour conjuguer rapidité et sobriété mémoire.
- **Auto-Amélioration Récursive (RSI) et Modèles Spécialisés:** Intègre l'entraînement par Recursive Self-Improvement (RSI) ainsi que les variantes dédiées qwen4-coder-plus (code) et qwen4-omni-120b-think (raisonnement multimodal).
- **Fenêtre de Contexte Native de 1M de Tokens:** Traite simultanément de vastes dépôts de code, documents longs, images, audio et vidéo sur 1 million de tokens.
- **Open Weights Apache 2.0 et Alibaba Cloud Model Studio:** Accès gratuit sur chat.qwen.ai, téléchargement libre sous licence Apache 2.0 sur Hugging Face et Ollama, et API entreprise sur Model Studio.

**Forces:** Écosystème complet allant du modèle phare Qwen4-Max aux poids ouverts Apache 2.0 de Qwen4-27B sur Hugging Face et Ollama.; Architecture MoE hybride Gated DeltaNet + Gated Attention issue de Qwen 3.8-Flash-Next n'activant que 6B de paramètres par token.; Contexte de 1M de tokens avec compréhension multimodale native et modèles spécialisés (qwen4-coder-plus, qwen4-omni-120b-think).; Utilisation gratuite sur chat.qwen.ai et déploiement API industriel via Alibaba Cloud Model Studio.

**Limites:** Les modèles supérieurs Qwen4-Max et Qwen4-Plus restent propriétaires et accessibles uniquement via l'API cloud ou chat.qwen.ai.; Le passage à l'échelle de 5 à 10 billions de paramètres est prévu pour les prochaines étapes de la feuille de route (Qwen 4.5 et Qwen 5).; L'exploitation locale de la fenêtre complète de 1M de tokens demande une station de travail dotée d'une importante mémoire VRAM/RAM.

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

## Questions fréquentes

### Comment The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) et Qwen 4 (Alibaba Qwen4) se comparent-ils en termes de trafic mensuel ?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) enregistre 46 082 visites mensuelles, tandis que Qwen 4 (Alibaba Qwen4) enregistre 35 101 353. Les estimations de trafic décrivent la taille de l'audience, pas la qualité du produit.

### Comment leurs taux de croissance se comparent-ils ?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) a un taux de croissance mensuel de +6,6 % ; Qwen 4 (Alibaba Qwen4) a -6,2 %.

### Comment les tarifs se comparent-ils ?

The Full Stack (fullstackdeeplearning.com) : Free (educational content). Les supports de cours publiés sur fullstackdeeplearning.com sont gratuits. Aucun abonnement classique ni tarif par place n’est indiqué ; le projet a historiquement été soutenu par des sponsors et sa communauté. Tout programme payant futur serait annoncé sur le site. Qwen 4 (Alibaba Qwen4) : Freemium. Chat web et mobile gratuit sur chat.qwen.ai ; poids ouverts sous licence Apache 2.0 pour les modèles locaux tels que Qwen4-27B sur Hugging Face et Ollama ; et API commerciale à l'usage pour Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash et qwen4-coder-plus via Alibaba Cloud Model Studio.

## Alternatives

| # | Nom de l'outil | Visites mensuelles | Taux de croissance mensuel | Modèle tarifaire | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/fr/tool/deepseek) | 372 761 591 | +4,3 % | Freemium | Propose des modèles de raisonnement open source de pointe et des API économiques, mais met moins l'accent sur les outils multimodaux de l'écosystème Alibaba. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/deepseek.md) |
| 2 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/fr/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/fr/tool/google-ai-studio.md) |
| 3 | [OpenRouter](https://openaitools.app/fr/tool/openrouter-ai) | 19 941 437 | -6,2 % | Payant | Regroupe des centaines de modèles derrière une passerelle API unique, mais fonctionne comme un routeur plutôt que d'héberger l'infrastructure native de Qwen. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/openrouter-ai.md) |
| 4 | [BigModel](https://openaitools.app/fr/tool/bigmodel) | 5 700 686 | -17 % | Freemium | Propose des API de modèles de fondation chinois concurrents et des créateurs d'agents, mais se spécialise dans l'architecture GLM de Zhipu AI. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/bigmodel.md) |
| 5 | [Gemma, modèles ouverts de Google](https://openaitools.app/fr/tool/gemma-open-models-by-google) | 4 900 914 | -13,5 % | Freemium, Payant | Provides lightweight open-weight models for local deployment, but offers smaller parameter sizes compared to top-tier Qwen variants. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/gemma-open-models-by-google.md) |
| 6 | [Groq](https://openaitools.app/fr/tool/groq) | 3 987 936 | +10 % | Payant | Delivers ultra-fast inference speeds using custom LPU hardware, but supports a more limited selection of open models. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/groq.md) |
| 7 | [DeepLearning.AI](https://openaitools.app/fr/tool/deeplearning-ai) | 2 562 512 | -7,2 % | Freemium | Cours d'ingénierie IA, certificats et la plus grande newsletter IA | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/deeplearning-ai.md) |
| 8 | [Together AI](https://openaitools.app/fr/tool/together-ai) | 1 645 930 | +64,9 % | Freemium, Payant | Propose des API sans serveur robustes pour les modèles open source, mais manque d'intégrations d'entraînement natives propres à l'écosystème d'Alibaba. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/together-ai.md) |
| 9 | [Tencent Hunyuan](https://openaitools.app/fr/tool/tencent-hunyuan-large-model) | 1 485 463 | -1,2 % | Tarifs sur demande | Provides comparable multimodal foundation model APIs from a major tech giant, but utilizes Tencent's proprietary Hunyuan architecture. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/tencent-hunyuan-large-model.md) |
| 10 | [The Rundown AI](https://openaitools.app/fr/tool/the-rundown-ai) | 1 018 070 | +28,6 % | Gratuit | L'essentiel de l'actualité IA et comment l'appliquer, en cinq minutes par jour | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/the-rundown-ai.md) |

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Source : https://openaitools.app/fr/compare/fullstackdeeplearning-com-vs-qwen-4

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