# CodeGeeX vs Qwen 4 (Alibaba Qwen4) CodeGeeX は月間 0 訪問、前月比成長率 —、料金体系無料を記録しています。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 | [CodeGeeX](https://openaitools.app/ja/tool/codegeex) | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/ja/tool/qwen-4) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://huggingface.co/spaces/THUDM/CodeGeeX | https://qwen.ai | | カテゴリ | AIコード生成, Large Language Models (LLMs), AI 翻訳 | 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 | 無料 | フリーミアム | | 月間訪問数 | 0 | 35,101,353 | | 前月比成長率 | — | -6.2% | | 主要市場 | グローバル | ロシア | | ダイレクト訪問 | 0 | 25,020,350 | | レビュースコア | 4.4 | 4.7 | | 保存数 | 6 | 1,180 | | 対応プラットフォーム | オープンソース | ウェブサイト, API, オープンソース | ## CodeGeeX CodeGeeX は 130 億パラメータの多言語コード生成モデルを中心に据えたオープンな AI コーディングプロジェクトです。事前学習コーパスは 20 以上のプログラミング言語にわたる大量のソースコードを含み、Python、Java、C/C++、JavaScript、Go といった主要言語から利用頻度の低い言語まで一つのモデルで扱えます。モデルの上には無料のコーディング支援があり、一般的なエディタに組み込めます。現在行や後続行の補完、自然言語コメントからの関数全体の生成、既存コードへの解説コメント付与、そしてある言語のスニペットを別の言語へ変換する作業を担います。 プロジェクトがオープンであるため、CodeGeeX の使い方には大きく二通りあります。手早く試したい開発者は公式の Hugging Face Space を開き、プログラミングやコンピュータサイエンスの質問を入力すれば、コードと解説が返ってきます。作業をローカルに留めたいチームは重みをダウンロードして自前のハードウェアで実行するか、ホスト型 API を呼び出し、CodeGeeX のエディタ拡張から操作します。モデルは複数世代にわたり更新されており、CodeGeeX4 コレクションが公開されている最新世代です。 なお、この Space は原作者自身による公式デモであり、第三者による非公式ミラーではありません。ホスト型の Gradio デモに共通することですが、コンテナの再起動や再ビルド中は一時的に利用できない場合があります。対話パネルにランタイムエラーが表示されても、リポジトリ、API、ローカル配備を通じてモデルと拡張機能は引き続き利用できます。 **料金とプラン:** CodeGeeX のエディタ拡張と公開モデルは無料で利用でき、重みとコードリポジトリはダウンロードおよびセルフホスト用に公開されています。プロジェクトページには席位単位のライセンス価格表が掲載されていないため、商用やチームでの導入条件は提供元に確認してください。 - **多言語コード生成:** 広範なコードコーパスで学習した 130 億パラメータモデルが、20 以上のプログラミング言語で現在行と後続行のコードを提案します。 - **言語をまたぐコード変換:** スニペットを貼り付けて別のプログラミング言語で表現するよう指示でき、ユーティリティの移植や未知のスタックの学習に役立ちます。 - **コメントの自動生成:** 既存の関数に解説コメントや docstring を生成し、プロジェクトの引き継ぎと保守を容易にします。 - **自然言語による質問応答:** ホスト型デモはプレーンテキストのプログラミング・情報科学の質問を受け取り、実行可能なコードと解説を返します。 - **オープンな重みとセルフホスト:** モデルは Hugging Face で公開されているため、コードをホスト型サービスに送らず自社インフラで実行できます。 **強み:** モデルの重みとリポジトリが公開されており、検証もセルフホストも可能。; 20 以上のプログラミング言語をカバーする真の多言語対応。; エディタ拡張と Web デモを通じて個人開発者は無料で利用可能。; 複数世代のモデルを公開してきた活発な研究系列に支えられている。 **制約・デメリット:** 公式の Hugging Face デモは共有 Space で動作するため、ランタイムエラーや再ビルド時の停止が起こり得る。; チーム向け・商用のライセンス条件がプロジェクトページに明示されておらず、企業利用には確認が必要。; ローカル配備には自前の GPU 資源と機械学習エンジニアリングの工数がかかる。 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/codegeex.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 ### CodeGeeX 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？ CodeGeeX の月間訪問数は 0、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？ CodeGeeX の前月比成長率は —、Qwen 4 (Alibaba Qwen4) は -6.2% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ CodeGeeX: 無料。CodeGeeX のエディタ拡張と公開モデルは無料で利用でき、重みとコードリポジトリはダウンロードおよびセルフホスト用に公開されています。プロジェクトページには席位単位のライセンス価格表が掲載されていないため、商用やチームでの導入条件は提供元に確認してください。 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 | [Ollama](https://openaitools.app/ja/tool/ollama) | 9,421,973 | +4.3% | Free, Freemium, Paid | オープン AI モデルをローカルでもクラウドでも実行・構築 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/ollama.md) | | 5 | [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) | | 6 | [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) | | 7 | [Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4)](https://openaitools.app/ja/tool/gemini-4-carbon) | 4,339,429 | +12.7% | フリーミアム | Google DeepMind による世界第1位のサイバーセキュリティ防御・長期エージェンティック開発モデル — Gemini 4 Argon に続く Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4) | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/gemini-4-carbon.md) | | 8 | [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) | | 9 | [Pi コーディングエージェント](https://openaitools.app/ja/tool/pi-coding-agent) | 1,929,244 | +4% | 無料 | ターミナルで自在に作り変えられるミニマルなコーディングエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/pi-coding-agent.md) | | 10 | [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) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/codegeex-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)