# Qwen 4 (Alibaba Qwen4) vs Datascale Qwen 4 (Alibaba Qwen4) enregistre 35 101 353 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de -6,2 % et un modèle tarifaire Freemium. Datascale enregistre 1 304 visites mensuelles avec une croissance de +9,4 % et un modèle tarifaire Essai gratuit. | Métrique | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/fr/tool/qwen-4) | [Datascale](https://openaitools.app/fr/tool/sql-notes) | | :--- | :--- | :--- | | URL du site web | https://qwen.ai | https://getdatascale.com | | Catégories | Large Language Models (LLMs), Modèles d'IA open source, Chatbot IA, Assistant IA | Gestion des connaissances IA, IA pour l'analyse de données, Générateur de diagrammes par IA, Moteur de recherche IA | | Modèle tarifaire | Freemium | Essai gratuit | | Visites mensuelles | 35 101 353 | 1 304 | | Taux de croissance mensuel | -6,2 % | +9,4 % | | Marché principal | Russie | Inde | | Visites directes | 25 020 350 | 504 | | Score d'avis | 4,7 | 4,3 | | Nombre d'enregistrements | 1 180 | 1 | | Plateformes prises en charge | Site web, API, Open source | Site web | ## 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) ## Datascale Datascale se décrit comme « Cursor rencontre Miro pour les bases de données » : un canevas visuel où vous concevez, documentez et discutez des modèles de données, avec un copilote IA intégré plutôt qu'ajouté après coup. L'astuce centrale est la rétro-ingénierie : pointez-le vers des instructions DDL, CTAS (CREATE TABLE AS SELECT), des vues et des INSERT INTO, et il dessine les clés primaires et étrangères, y compris les jointures implicites là où aucune clé n'est déclarée. C'est précieux pour les équipes qui héritent d'un entrepôt qu'elles n'ont pas construit. Au-delà de la visualisation, Datascale se positionne comme une surface d'écriture et de réflexion. Vous pouvez sélectionner des nœuds ou des tables et discuter avec l'IA sans quitter le tableau, lui demander de développer une idée brute en conception système ou en flux analytique, transformer des notes en documents de conception et PRD soignés, et obtenir des retours sur des compromis d'architecture comme la normalisation face à la dénormalisation. Le lignage de données et l'analyse d'impact en aval montrent ce qu'un changement affecterait avant de le faire. Les tableaux peuvent être rendus publics et intégrés ailleurs, ce qui facilite le partage d'architecture avec les parties prenantes ou la publication de documentation. La tarification est par utilisateur avec un essai gratuit de 7 jours sans carte bancaire. L'équipe se décrit comme des ingénieurs construisant des outils pour d'autres ingénieurs et des références clients de cabinets d'analytique sont citées. **Tarifs et offres:** Abonnement par utilisateur avec un essai gratuit de 7 jours et sans carte bancaire. Le plan mensuel est à 12 $ par utilisateur et par mois ; la facturation annuelle descend à 8 $ par utilisateur et par mois. Les deux incluent les membres d'équipe illimités, les tableaux et wikis illimités, le lignage de données et les diagrammes ER, le copilote IA et les conversations IA partagées. Une voie de contact entreprise/éducation est également mentionnée. - **Rétro-ingénierie SQL:** Lit les instructions DDL, CTAS, les vues et les INSERT INTO pour reconstruire votre architecture de données sans migration ni changement de framework. - **Détection des jointures implicites:** Fait apparaître les relations de clés primaires et étrangères même lorsqu'aucune clé n'est déclarée, révélant la vraie structure des données. - **Copilote IA sur le canevas:** Sélectionnez des nœuds et des tables, puis posez des questions, refactorisez les modèles ou co-concevez en contexte sans changer d'outil. - **Lignage de données et analyse d'impact:** Cartographie les dépendances et les relations entre tables à partir de votre SQL réel pour tracer les effets en aval d'un changement. - **Docs, wikis et organigrammes au même endroit:** Combine diagrammes, notes et organigrammes sur un canevas et transforme des idées brutes en documents de conception, PRD et spécifications de données. **Forces:** Reconstruit lignage et diagrammes ER à partir du SQL existant, sans migration; Détecte les jointures implicites que les outils reposant sur des clés déclarées manqueraient; Le chat IA agit sur les nœuds sélectionnés du canevas, pas dans une fenêtre séparée; Les tableaux peuvent être publiés et intégrés, ce qui aide à communiquer avec les parties prenantes **Limites:** Centré sur les stacks SQL ; ce n'est pas une suite de schématisation généraliste; Produit et équipe plus petits que les éditeurs de catalogues BI établis, avec des fonctions de gouvernance plus légères; Certaines entrées de la FAQ tarifaire du site semblent inachevées [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/sql-notes.md) ## Questions fréquentes ### Comment Qwen 4 (Alibaba Qwen4) et Datascale se comparent-ils en termes de trafic mensuel ? Qwen 4 (Alibaba Qwen4) enregistre 35 101 353 visites mensuelles, tandis que Datascale enregistre 1 304. Les estimations de trafic décrivent la taille de l'audience, pas la qualité du produit. ### Comment leurs taux de croissance se comparent-ils ? Qwen 4 (Alibaba Qwen4) a un taux de croissance mensuel de -6,2 % ; Datascale a +9,4 %. ### Comment les tarifs se comparent-ils ? 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. Datascale : Essai gratuit. Abonnement par utilisateur avec un essai gratuit de 7 jours et sans carte bancaire. Le plan mensuel est à 12 $ par utilisateur et par mois ; la facturation annuelle descend à 8 $ par utilisateur et par mois. Les deux incluent les membres d'équipe illimités, les tableaux et wikis illimités, le lignage de données et les diagrammes ER, le copilote IA et les conversations IA partagées. Une voie de contact entreprise/éducation est également mentionnée. ## Alternatives | # | Nom de l'outil | Visites mensuelles | Taux de croissance mensuel | Modèle tarifaire | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 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 | [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) | | 8 | [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) | | 9 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/fr/tool/unsloth-ai) | 887 457 | -17,6 % | Gratuit | Specializes in memory-efficient fine-tuning for open-weight models, but requires external infrastructure to deploy full production APIs. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/unsloth-ai.md) | | 10 | [Fireworks](https://openaitools.app/fr/tool/fireworks-ai) | 659 687 | +6 % | Tarifs sur demande | Offre des inférences à très haut débit pour les modèles open source, mais se concentre davantage sur le déploiement open source général que sur les outils spécifiques à Qwen. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/fireworks-ai.md) | --- Source : https://openaitools.app/fr/compare/qwen-4-vs-sql-notes More Markdown: [Catégories](https://openaitools.app/fr/categories.md) · [Classements de trafic](https://openaitools.app/fr/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/fr/llms.txt)