# Plot vs Qwen 4 (Alibaba Qwen4) Plot は月間 15,580 訪問、前月比成長率 +7.3%、料金体系フリーミアム、有料、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 | [Plot](https://openaitools.app/ja/tool/plot) | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/ja/tool/qwen-4) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://plot.so | https://qwen.ai | | カテゴリ | AI SNS, AIマーケティング, AIリサーチツール, AI コンテンツ検出ツール | 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、有料、料金は要問い合わせ | フリーミアム | | 月間訪問数 | 15,580 | 35,101,353 | | 前月比成長率 | +7.3% | -6.2% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | ロシア | | ダイレクト訪問 | 6,262 | 25,020,350 | | レビュースコア | 4.5 | 4.7 | | 保存数 | 1 | 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 | ## Plot Plot は多くのリスニングツールが見落としている領域に焦点を当てています。現在、ブランド言及の大半は動画内で発生し、その意味はタグ付けされたハンドルではなく音声・映像・画面上のキャプションが担っています。Plot のAIはソーシャル動画のすべてのフレームを大規模に視聴・聴取・読解し、その詳細を再生数、エンゲージメント、Earned Media Value、感情といったマーケティングチームが実際に行動に移せるシグナルへ変換します。同社によれば、テキストベースのツールより約8倍多くUGCを発見できるといいます。 プラットフォームは3種類のチーム向けに専用設計されたワークフローで構成されています。コミュニティチームはアウトバウンドのコメントエンゲージメントとキャンペーン成果を追跡・測定し、クリエイタープログラムはニッチ、属性、オーディエンス、地域、規模、ブランド親和性でクリエイターを精度高く探し、投稿されたすべてのUGCを自動追跡します。リサーチチームはAIによる市場調査、競合ベンチマーク、ブランド感情モニタリングで、消費者が実際にカテゴリをどう語るかを理解できます。すべてが同じ動画データ上で動くため、見たい内容を記述するだけでパフォーマンスを切り出せます。 Plot Technologies, Inc. は XYZ と Mischief Ventures から1,000万ドルを調達し、消費財ブランドのソーシャル責任者の事例も公開しています。価格はトップページに全容が示されておらず、価格ページとデモ予約の導線があるため、プラン詳細はベンダーに直接確認するのが確実です。 **料金とプラン:** フリーミアム/有料として掲載され、デモ予約の導線もあります。トップページに全プランの価格は公開されておらず、ベンダーへの確認が推奨されます。 - **AI動画ソーシャルリスニング:** @ハンドルだけでなく音声・映像・キャプションを読み取り、タグの有無にかかわらずブランド言及を捉えます。 - **Community Hubワークフロー:** アウトバウンドのコメントエンゲージメントとキャンペーン成果を追跡し、EMVを可視化します。 - **クリエイターインテリジェンス:** ニッチ、属性、オーディエンス、地域、規模、ブランド親和性でクリエイターを探し、投稿UGCを自動追跡します。 - **リサーチと感情分析:** 動画インサイトからブランド・カテゴリ・競合の問いに答え、感情をポジティブ・中立・ネガティブに分解します。 - **カスタムレポート:** 見たい内容を記述するだけで、製品の会話、インフルエンサーキャンペーン、ブランド施策のレポートを作成できます。 **強み:** テキストの言及だけでなく動画の音声・映像・字幕を分析; テキストベースのツールが見逃すタグなしUGCを発見; コミュニティ、クリエイター、リサーチチーム向けの専用ワークフロー; VCの支援を受け、企業顧客の事例も公開 **制約・デメリット:** 価格が十分に公開されておらず、評価にはデモ相談が必要; カテゴリに一定のソーシャル動画量があるほど価値が高まる; AI分析の深さをブランド向けに設定するには時間がかかる場合がある [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/plot.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 ### Plot 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？ Plot の月間訪問数は 15,580、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？ Plot の前月比成長率は +7.3%、Qwen 4 (Alibaba Qwen4) は -6.2% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Plot: フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ。フリーミアム/有料として掲載され、デモ予約の導線もあります。トップページに全プランの価格は公開されておらず、ベンダーへの確認が推奨されます。 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 | [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) | | 8 | [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) | | 9 | [HypeAuditor](https://openaitools.app/ja/tool/hypeauditor-com) | 917,615 | +0.5% | 料金は要問い合わせ | AIでインフルエンサーを発掘・審査し、キャンペーンを運用 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/hypeauditor-com.md) | | 10 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/ja/tool/unsloth-ai) | 887,457 | -17.6% | 無料 | Specializes in memory-efficient fine-tuning for open-weight models, but requires external infrastructure to deploy full production APIs. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/unsloth-ai.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/plot-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)