# Boxes.dev vs Qwen 4 (Alibaba Qwen4) Boxes.dev は月間 552 訪問、前月比成長率 0%、料金体系フリーミアム、料金は要問い合わせを記録しています。Qwen 4 (Alibaba Qwen4) は月間 35,101,353 訪問、成長率 -6.2%、料金体系フリーミアムを記録しています。 | 指標 | [Boxes.dev](https://openaitools.app/ja/tool/boxes-dev) | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/ja/tool/qwen-4) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://boxes.dev | https://qwen.ai | | カテゴリ | AI Agent, AI開発者ツール, AIコードアシスタント, AI Copilot | Large Language Models (LLMs), オープンソース AI モデル, AIチャットボット, AIアシスタント | | 料金モデル | フリーミアム、料金は要問い合わせ | フリーミアム | | 月間訪問数 | 552 | 35,101,353 | | 前月比成長率 | 0% | -6.2% | | 主要市場 | グローバル | ロシア | | ダイレクト訪問 | 159 | 25,020,350 | | レビュースコア | 4.6 | 4.7 | | 保存数 | 0 | 1,180 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト, API, オープンソース | ## Boxes.dev AI コーディングエージェントを複数同時に動かした瞬間に問題が生じます。1 台のノート PC では、複数のエージェントに分離されたファイルシステム、分離されたポート、十分な CPU を提供できないのです。Boxes.dev の答えは、意味のある作業単位ごとに 1 台のクラウドマシン、すなわち devbox を割り当てることです。devbox は独自のファイルシステム、プロセス、localhost へのポートフォワーディング、そして導入済みの開発環境を持つ本物の Linux マシンであり、複数のタスクがポート衝突やリソース競合なしに並行して動きます。 Boxes.dev の際立った特徴は、新しいエージェントハーネスを導入しないことです。すでに課金しているネイティブの Claude Code と Codex CLI を、既存のサブスクリプションまたは API キーでそのまま動かします。同社はトークンを販売しないと明言しています。オンボーディングはエージェント自身に任せる設計で、プロジェクトフォルダ内の Claude Code または Codex にプロンプトを貼り付けると、エージェントが環境（env ファイル、ローカルデータベース、リポジトリ外のツール）を調査してセットアップ計画を起草し、承認後に 2 つ目のエージェントがリモートマシン上でその計画を実行します。出来上がったファイルシステムとメモリのスナップショットがテンプレートとなり、以後の devbox は数秒で起動します。 運用面では、Slack でボットにメンションする、Linear の issue を割り当てる、cron でスケジュールする、あるいは API を 1 回呼ぶ、といった方法でエージェントを開始でき、結果は依頼した場所に返ります。devbox はアイドル時に自動でスリープし、スリープ中のボックスは無料なので、並列化がコスト暴走につながりません。Devin、Cursor、素の Claude Code/Codex 環境との比較では、エージェントごとの完全なクラウドマシン、ネイティブ iOS/Android アプリ、チームメイトとのライブセッション共有、実行中アプリのプレビュー URL を強調しています。 **料金とプラン:** 無料トライアルと従量課金の併用モデルです。無料トライアルは 20 box-hour（テンプレートボックス 1 台＋稼働中 devbox 3 台、スリープ中は無制限）を含みます。有料プランはユーザーあたり月額で、Starter 19 ドル（50 box-hour、稼働 devbox 5 台）、Pro 99 ドル（300 box-hour、12 台）、Max 249 ドル（750 box-hour、25 台）。超過分は 1 box-hour あたり 0.40 ドルで、前払いにより最大 10% 割引されます。SSO、SCIM、RBAC、監査ログを含む Teams プランは個別見積もりです。1 box-hour は標準の 4 vCPU / 8 GiB / 100 GB マシンが 1 時間稼働することに相当し、より大きなサイズは比例して消費します。 - **エージェントごとに 1 台のクラウドマシン:** 意味のあるタスクごとに新しい Linux devbox が割り当てられ、独自のファイルシステム、プロセス、ポートを持つため、並列エージェントがリソースやポートを奪い合いません。 - **Claude Code / Codex を持ち込み:** Boxes.dev はネイティブハーネスと既存のサブスクリプションまたは API キーで動作します。新しいエージェントフレームワークは不要で、トークンの転売もありません。 - **どこからでもエージェントを起動:** Slack で @boxes.dev にメンション、Linear の issue 割り当て、cron スケジュール、REST API 呼び出しで開始でき、結果は依頼した場所に返ります。 - **デスクトップ・モバイル・ターミナル・Web:** あらゆるサーフェスでスレッドの閲覧、リクエストの承認、diff の確認、ターミナル起動が可能。ネイティブ iOS/Android アプリも揃っています。 - **スリープ中の devbox は無料:** アイドル時は自動で一時停止し、稼働中のみ秒単位で課金されるため、多数のエージェントを動かしてもコストを抑えられます。 **強み:** 各エージェントに、ノート PC 上の worktree やサンドボックスではなく、真に分離されたクラウドマシンが与えられる; 既存の Claude Code または Codex サブスクリプションをそのまま利用でき、トークン費用を別途払う必要がない; Slack、Linear、cron、API からエージェントを起動でき、既存のチームワークフローに適合する; アイドル状態の devbox は無料でスリープし秒単位課金のため、並列実験のコストを抑えられる **制約・デメリット:** box-hour 単位の従量課金のため、長時間・高負荷のワークロードでは含まれる枠を超えることがある; 無料トライアルの 20 box-hour は評価には十分だが、日常的な継続作業には足りない; SSO、監査ログ、専用デプロイなどの強力な機能は個別見積もりの Teams プランに含まれる [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/boxes-dev.md) ## Qwen 4 (Alibaba Qwen4) Qwen 4（Qwen4）は、Qwen3.8-Flash-Next（Qwen 3.8-Flash-Next）で実証されたハイブリッド Gated DeltaNet + Gated Attention スパース MoE アーキテクチャ（総パラメータ数125B、トークンあたりアクティブ6B、51B n-gram 埋め込みルックアップ層）の上に構築されています。これにより、100万トークン（1M）のコンテキストウィンドウ、ネイティブなマルチモーダル理解、そして再帰的自己改善（Recursive Self-Improvement: RSI）を高効率に実現しています。コアラインナップである Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、Qwen4-27B に加え、コーディング特化の qwen4-coder-plus とマルチモーダル思考モデル qwen4-omni-120b-think を展開。chat.qwen.ai での無料Web・モバイルチャット、Hugging Face や Ollama での Apache 2.0 オープンウェイト配布、Alibaba Cloud Model Studio 経由の商用 API として提供されています。 **料金とプラン:** chat.qwen.ai（および qwen.ai）にて無料のWeb・モバイルチャットを提供。Qwen4-27B などのローカル向けティアは Apache 2.0 ライセンスのもと Hugging Face および Ollama で無償公開されています。商用 API（Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、qwen4-coder-plus、qwen4-omni-120b-think）は Alibaba Cloud Model Studio を通じて従量課金で利用可能です。 - **4つのコアティアと特化型モデル (Qwen4-Max / Plus / Flash / 27B):** 最高峰の推論モデル Qwen4-Max、バランス型エンタープライズ API の Qwen4-Plus、高速・低遅延の Qwen4-Flash、ローカル展開向け27Bオープンウェイト Qwen4-27B に加え、qwen4-coder-plus と qwen4-omni-120b-think を提供します。 - **ハイブリッド Gated DeltaNet + Gated Attention スパース MoE:** Qwen 3.8-Flash-Next (Qwen3.8-Flash-Next) で導入された 125B 総パラメータ・6B アクティブパラメータ・51B n-gram 埋め込みルックアップ層アーキテクチャを採用し、高い知識容量と高速推論を両立します。 - **再帰的自己改善 (RSI) と 100万トークン長文脈・マルチモーダル理解:** Recursive Self-Improvement (RSI) による高度な論理・コード推論と、1Mトークンのコンテキストウィンドウ、テキスト・画像・音声・動画のネイティブマルチモーダル処理を備えています。 - **Apache 2.0 オープンウェイト（Hugging Face & Ollama 対応）:** Qwen4-27B などのオープンウェイトモデルは商用利用可能な Apache 2.0 ライセンスで公開され、ローカルPCやワークステーション上で手軽にセルフホスト可能です。 - **5兆〜10兆パラメータ（Qwen 4.5 / Qwen 5）への明確なロードマップ:** 2026年9月の杭州 Apsara Conference および10月の Apsara Amsterdam で発表され、次世代の Qwen 4.5 と Qwen 5 に向けて5〜10兆パラメータ規模へ拡張する計画が示されています。 **強み:** 商用の Qwen4-Max / Plus / Flash から Apache 2.0 オープンウェイトの Qwen4-27B まで用途に応じた完全なラインナップ; Gated DeltaNet + Gated Attention + 51B n-gram 層により、トークンあたり6Bのアクティブパラメータで極めて高い効率を実現; 100万トークンの長文脈、ネイティブマルチモーダル、再帰的自己改善（RSI）を統合; chat.qwen.ai で無料チャットが利用でき、Hugging Face / Ollama / Alibaba Cloud Model Studio のエコシステムが充実 **制約・デメリット:** 5兆〜10兆パラメータ規模の次世代拡張（Qwen 4.5 および Qwen 5）は今後のロードマップとして段階的に提供される; Qwen4-27B を1Mコンテキスト近くでローカル実行する場合、十分なVRAMを備えたワークステーションが必要; qwen4-omni-120b-think などの一部大型モデルはクラウド API 経由での利用が中心となる [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/qwen-4.md) ## よくある質問 ### Boxes.dev と Qwen 4 (Alibaba Qwen4) の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Boxes.dev の月間訪問数は 552、Qwen 4 (Alibaba Qwen4) は 35,101,353 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ Boxes.dev の前月比成長率は 0%、Qwen 4 (Alibaba Qwen4) は -6.2% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Boxes.dev: フリーミアム、料金は要問い合わせ。無料トライアルと従量課金の併用モデルです。無料トライアルは 20 box-hour（テンプレートボックス 1 台＋稼働中 devbox 3 台、スリープ中は無制限）を含みます。有料プランはユーザーあたり月額で、Starter 19 ドル（50 box-hour、稼働 devbox 5 台）、Pro 99 ドル（300 box-hour、12 台）、Max 249 ドル（750 box-hour、25 台）。超過分は 1 box-hour あたり 0.40 ドルで、前払いにより最大 10% 割引されます。SSO、SCIM、RBAC、監査ログを含む Teams プランは個別見積もりです。1 box-hour は標準の 4 vCPU / 8 GiB / 100 GB マシンが 1 時間稼働することに相当し、より大きなサイズは比例して消費します。 Qwen 4 (Alibaba Qwen4): フリーミアム。chat.qwen.ai（および qwen.ai）にて無料のWeb・モバイルチャットを提供。Qwen4-27B などのローカル向けティアは Apache 2.0 ライセンスのもと Hugging Face および Ollama で無償公開されています。商用 API（Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、qwen4-coder-plus、qwen4-omni-120b-think）は Alibaba Cloud Model Studio を通じて従量課金で利用可能です。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/ja/tool/deepseek) | 372,761,591 | +4.3% | フリーミアム | 最先端のオープンウェイト推論モデルと低コストなAPIを提供しますが、Alibabaのエコシステム向けのマルチモーダルツールの比重は小さめです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/deepseek.md) | | 2 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/ja/tool/google-ai-studio) | 112,620,020 | +2% | フリーミアム | Provides robust developer tools and multimodal APIs, but relies on Google's closed Gemini models rather than open-weight alternatives. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/google-ai-studio.md) | | 3 | [OpenRouter](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 有料 | 1つのAPIゲートウェイの裏で数百のモデルを集約しますが、独自のQwenインフラをホスティングするというよりはルーターとして機能します。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai.md) | | 4 | [BigModel（智譜 GLM オープンプラットフォーム）](https://openaitools.app/ja/tool/bigmodel) | 5,700,686 | -17% | フリーミアム | 中国の競合基盤モデルAPIやエージェントビルダーを提供しますが、Zhipu AIのGLMアーキテクチャに特化しています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/bigmodel.md) | | 5 | [Google Gemma オープンモデル](https://openaitools.app/ja/tool/gemma-open-models-by-google) | 4,900,914 | -13.5% | フリーミアム、有料 | Provides lightweight open-weight models for local deployment, but offers smaller parameter sizes compared to top-tier Qwen variants. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/gemma-open-models-by-google.md) | | 6 | [Groq](https://openaitools.app/ja/tool/groq) | 3,987,936 | +10% | 有料 | Delivers ultra-fast inference speeds using custom LPU hardware, but supports a more limited selection of open models. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/groq.md) | | 7 | [RunPod](https://openaitools.app/ja/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 有料 | GPU Pod、Serverless推論、クラスタリングのためのAI開発者向けクラウド | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/runpod.md) | | 8 | [Together AI](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | フリーミアム、有料 | オープンソースモデル向けの堅牢なサーバーレスAPIを提供しますが、Alibabaエコシステム固有のネイティブなトレーニング連携はありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai.md) | | 9 | [Tencent Hunyuan（テンセント混元）](https://openaitools.app/ja/tool/tencent-hunyuan-large-model) | 1,485,463 | -1.2% | 料金は要問い合わせ | Provides comparable multimodal foundation model APIs from a major tech giant, but utilizes Tencent's proprietary Hunyuan architecture. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/tencent-hunyuan-large-model.md) | | 10 | [MyClaw](https://openaitools.app/ja/tool/myclaw) | 990,387 | -23.8% | 有料 | MyClaw is a managed cloud hosting service for OpenClaw (formerly Clawdbot) agents. It gives you an always-on private AI agent with a cloud computer, preinstalled automation skills, daily backups and automatic updates, so | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/myclaw.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/boxes-dev-vs-qwen-4 More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)