# Qwen 4 (Alibaba Qwen4) vs Datascale Qwen 4 (Alibaba Qwen4) は月間 35,101,353 訪問、前月比成長率 -6.2%、料金体系フリーミアムを記録しています。Datascale は月間 1,304 訪問、成長率 +9.4%、料金体系無料トライアルを記録しています。 | 指標 | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/ja/tool/qwen-4) | [Datascale](https://openaitools.app/ja/tool/sql-notes) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://qwen.ai | https://getdatascale.com | | カテゴリ | 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 | AI ナレッジマネジメント, データ分析のためのAI, AI 図解生成ツール, AI 検索エンジン | | 料金モデル | フリーミアム | 無料トライアル | | 月間訪問数 | 35,101,353 | 1,304 | | 前月比成長率 | -6.2% | +9.4% | | 主要市場 | ロシア | インド | | ダイレクト訪問 | 25,020,350 | 504 | | レビュースコア | 4.7 | 4.3 | | 保存数 | 1,180 | 1 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト, API, オープンソース | ウェブサイト | ## 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) ## Datascale Datascaleは自らを「データベース界のCursor meets Miro」と説明します。データモデルを設計・文書化・議論するためのビジュアルキャンバスで、AIコパイロットは後付けではなく内部に組み込まれています。核となるのはリバースエンジニアリングです。DDL、CTAS（CREATE TABLE AS SELECT）、ビュー、INSERT INTO文を指定すると主キー・外部キーの関係を描き出し、宣言されたキーが存在しない暗黙の結合まで検出します。他人が構築したウェアハウスを引き継ぐチームに特に有用です。 可視化だけでなく、Datascaleは執筆と思考の場としても位置づけられています。ノードやテーブルをドラッグ選択してボードを離れずにAIと対話し、粗いアイデアをシステム設計や分析ワークフローに展開させ、メモを設計書やPRDに仕上げ、正規化か非正規化か、クエリ速度か柔軟性かといったアーキテクチャのトレードオフについてフィードバックを得られます。データリネージと下流影響の追跡により、変更の影響範囲を事前に把握できます。 ボードは公開して外部に埋め込めるため、関係者へのアーキテクチャ共有や公開ドキュメントの作成に役立ちます。料金はユーザー単位で、クレジットカード不要の7日間無料トライアルがあります。運営チームは「エンジニアのためのツールを作るエンジニア」と述べており、分析コンサルティング企業の導入事例も掲載されています。 **料金とプラン:** ユーザー単位のサブスクリプションで、クレジットカード不要の7日間無料トライアル付き。月払いは1ユーザーあたり月12ドル、年払いは月8ドルに下がります。どちらもチームメンバー無制限、ボードとwiki無制限、データリネージとER図、AIコパイロット、共有AI会話を含みます。エンタープライズ／教育向けの相談窓口も案内されています。 - **SQLリバースエンジニアリング:** DDL、CTAS、ビュー、INSERT INTO文を読み取り、移行やフレームワーク変更なしにデータアーキテクチャを再構築します。 - **暗黙の結合の検出:** 主キー・外部キーが宣言されていなくても関係を可視化し、データの本当の構造を明らかにします。 - **キャンバス内AIコパイロット:** ノードやテーブルをドラッグ選択し、ツールを切り替えずに質問、モデル再設計、文脈を踏まえた共同設計ができます。 - **データリネージと影響分析:** 実際のSQLに基づいて依存関係とテーブル間の関係を可視化し、変更の下流影響を追跡できます。 - **ドキュメント・wiki・フローチャートを一元化:** 図、ノート、フローチャートを1つのキャンバスに統合し、粗いアイデアを設計書、PRD、データ仕様に発展させます。 **強み:** 既存のSQLからリネージとER図を再構築でき、移行が不要; 宣言キーに頼るツールでは見逃す暗黙の結合を検出; AIとの対話がキャンバス上の選択ノードに直接働き、別ウィンドウ不要; ボードを公開・埋め込みでき、関係者との共有に適する **制約・デメリット:** SQLベースのスタックに特化しており、汎用作図スイートではない; 確立したBIカタログベンダーより規模が小さく、ガバナンス機能は軽め; サイトの料金FAQの一部項目が未完成に見える [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/sql-notes.md) ## よくある質問 ### Qwen 4 (Alibaba Qwen4) と Datascale の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Qwen 4 (Alibaba Qwen4) の月間訪問数は 35,101,353、Datascale は 1,304 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？ Qwen 4 (Alibaba Qwen4) の前月比成長率は -6.2%、Datascale は +9.4% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ 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。 Datascale: 無料トライアル。ユーザー単位のサブスクリプションで、クレジットカード不要の7日間無料トライアル付き。月払いは1ユーザーあたり月12ドル、年払いは月8ドルに下がります。どちらもチームメンバー無制限、ボードとwiki無制限、データリネージとER図、AIコパイロット、共有AI会話を含みます。エンタープライズ／教育向けの相談窓口も案内されています。 ## 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 | [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) | | 10 | [Fireworks](https://openaitools.app/ja/tool/fireworks-ai) | 659,687 | +6% | 料金は要問い合わせ | オープンウェイトモデル向けに非常にスループットの高い推論を実現しますが、Qwen固有のツールよりも一般的なオープンソースのデプロイに重点を置いています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/fireworks-ai.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/qwen-4-vs-sql-notes 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)