# Boxes.dev vs Qwen 4 (알리바바 Qwen4)

Boxes.dev는 월간 방문 552, 전월 대비 성장률 0%, 무료+유료, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다. Qwen 4 (알리바바 Qwen4)는 월간 방문 35,101,353, 성장률 -6.2%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [Boxes.dev](https://openaitools.app/ko/tool/boxes-dev) | [Qwen 4 (알리바바 Qwen4)](https://openaitools.app/ko/tool/qwen-4) |
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| 웹사이트 URL | https://boxes.dev | https://qwen.ai |
| 카테고리 | AI Agent, AI 개발자 도구, AI 코드 어시스턴트, AI 코파일럿 | Large Language Models (LLMs), 오픈소스 AI 모델, AI 챗봇, AI 어시스턴트 |
| 가격 모델 | 무료+유료, 가격 문의 | 무료+유료 |
| 월간 방문 수 | 552 | 35,101,353 |
| 전월 대비 성장률 | 0% | -6.2% |
| 주요 시장 | 글로벌 | 러시아 |
| 직접 방문 | 159 | 25,020,350 |
| 리뷰 점수 | 4.6 | 4.7 |
| 저장 수 | 0 | 1,180 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트, API, 오픈 소스 |

## Boxes.dev

AI 코딩 에이전트를 두 개 이상 동시에 실행하는 순간 문제가 생깁니다. 노트북 한 대로는 여러 에이전트에 분리된 파일 시스템과 분리된 포트, 충분한 CPU를 제공할 수 없습니다. Boxes.dev의 해법은 의미 있는 작업 단위마다 하나의 클라우드 머신, 즉 devbox를 할당하는 것입니다. devbox는 자체 파일 시스템과 프로세스, localhost로의 포트 포워딩, 그리고 이미 설치된 개발 환경을 갖춘 실제 리눅스 컴퓨터이므로 여러 작업이 포트 충돌이나 자원 경쟁 없이 병렬로 실행됩니다.

Boxes.dev의 차별점은 새로운 에이전트 하네스를 도입하지 않는다는 점입니다. 이미 비용을 지불하고 있는 네이티브 Claude Code와 Codex CLI를 기존 구독이나 API 키로 그대로 실행하며, 회사는 토큰을 판매하지 않는다고 명시합니다. 온보딩은 에이전트 자체에 맡기도록 설계되었습니다. 프로젝트 폴더에서 Claude Code나 Codex에 프롬프트를 붙여 넣으면 에이전트가 환경(env 파일, 로컬 데이터베이스, 저장소 밖 도구)을 살펴보고 설정 계획을 작성하며, 승인 후 두 번째 에이전트가 원격 머신에서 그 계획을 실행합니다. 이렇게 만들어진 파일 시스템과 메모리 스냅샷이 템플릿이 되어 이후 모든 devbox가 몇 초 만에 부팅됩니다.

운영 측면에서는 Slack에서 봇을 멘션하거나, Linear 이슈를 할당하거나, cron으로 예약하거나, API를 한 번 호출하는 방식으로 에이전트를 시작할 수 있고 결과는 요청한 위치로 돌아옵니다. devbox는 유휴 시 자동으로 잠들며 잠든 박스는 무료이므로 병렬화가 비용 폭주로 이어지지 않습니다. Devin, Cursor, 그리고 순수한 Claude Code/Codex 환경과 비교하며 에이전트별 완전한 클라우드 컴퓨터, 네이티브 iOS·Android 앱, 팀원과의 실시간 세션 공유, 실행 중인 앱의 미리보기 URL을 강조합니다.

**가격 및 요금제:** 무료 체험과 사용량 기반 과금을 결합한 모델입니다. 무료 체험에는 20 box-hour가 포함되며 템플릿 박스 1개와 활성 devbox 3개, 무제한 슬립 박스를 제공합니다. 유료 요금제는 사용자당 월 기준으로 Starter 19달러(50 box-hour, 활성 devbox 5개), Pro 99달러(300 box-hour, 12개), Max 249달러(750 box-hour, 25개)입니다. 초과 사용은 box-hour당 0.40달러이며 선불 결제 시 최대 10% 할인이 적용됩니다. SSO, SCIM, RBAC, 감사 로그를 포함한 Teams 요금제는 별도 협의입니다. 1 box-hour는 표준 4 vCPU / 8 GiB / 100 GB 머신이 1시간 깨어 있는 것에 해당하며, 더 큰 사양은 비례해 소모됩니다.

- **에이전트마다 클라우드 컴퓨터 한 대:** 의미 있는 작업마다 자체 파일 시스템과 프로세스, 포트를 가진 새 리눅스 devbox가 할당되어 병렬 에이전트가 자원이나 포트를 두고 충돌하지 않습니다.
- **Claude Code 또는 Codex 그대로 사용:** Boxes.dev는 네이티브 하네스와 기존 구독 또는 API 키로 동작합니다. 새 에이전트 프레임워크가 필요 없고 토큰을 재판매하지도 않습니다.
- **어디서든 에이전트 시작:** Slack에서 @boxes.dev 멘션, Linear 이슈 할당, cron 예약, REST API 호출로 작업을 시작하고 결과는 요청한 위치에서 받습니다.
- **데스크톱·모바일·터미널·웹 클라이언트:** 모든 화면에서 스레드를 읽고 요청을 승인하며 diff를 검토하거나 터미널을 열 수 있고, 네이티브 iOS·Android 앱도 제공됩니다.
- **잠든 devbox는 무료:** 유휴 박스는 자동으로 일시 중지되고 깨어 있는 동안만 초 단위로 과금되어 다수의 에이전트 비용을 통제할 수 있습니다.

**강점:** 각 에이전트가 노트북의 worktree나 샌드박스가 아닌 진정으로 분리된 클라우드 컴퓨터를 갖는다; 기존 Claude Code 또는 Codex 구독을 그대로 활용해 토큰 비용을 따로 낼 필요가 없다; Slack, Linear, cron, API에서 에이전트를 시작할 수 있어 기존 팀 워크플로에 잘 맞는다; 유휴 devbox는 무료로 잠들고 초 단위로 과금되어 병렬 실험 비용이 낮게 유지된다

**한계:** box-hour 단위 과금이라 장시간·고부하 워크로드는 포함 한도를 초과할 수 있다; 무료 체험의 20 box-hour는 평가에는 충분하지만 매일의 지속 작업에는 부족하다; SSO, 감사 로그, 전용 배포 같은 강력한 기능은 별도 견적이 필요한 Teams 요금제에 있다

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/boxes-dev.md)

## Qwen 4 (알리바바 Qwen4)

Qwen 4(알리바바 Qwen4)는 Qwen3.8-Flash-Next(Qwen 3.8-Flash-Next)에서 먼저 선보인 하이브리드 Gated DeltaNet + Gated Attention 희소 전문가 혼합(MoE) 아키텍처(총 파라미터 125B, 토큰당 활성 파라미터 6B, 51B n-gram 임베딩 룩업 레이어)를 기반으로 구축되었습니다. 이를 통해 100만 토큰(1M) 컨텍스트 윈도우, 네이티브 멀티모달 이해, 재귀적 자기 개선(Recursive Self-Improvement, RSI)을 높은 효율로 구현했습니다. 4대 핵심 모델(Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash, Qwen4-27B) 외에도 코딩 특화 모델 qwen4-coder-plus와 올라운드 멀티모달 추론 모델 qwen4-omni-120b-think가 함께 제공됩니다. 사용자는 chat.qwen.ai에서 무료 웹/모바일 채팅을 이용하거나, Hugging Face 및 Ollama에서 Apache 2.0 오픈웨이트를 다운로드하고, Alibaba Cloud Model Studio를 통해 상용 API를 호출할 수 있습니다.

**가격 및 요금제:** chat.qwen.ai(및 qwen.ai)에서 무료 웹·모바일 멀티모달 채팅을 제공합니다. 로컬 배포용 오픈웨이트 모델(Qwen4-27B 등)은 Apache 2.0 라이선스로 Hugging Face와 Ollama에서 무료로 다운로드할 수 있으며, 엔터프라이즈 API(Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash, qwen4-coder-plus, qwen4-omni-120b-think)는 Alibaba Cloud Model Studio에서 토큰 기반 종량제로 제공됩니다.

- **4대 핵심 티어 및 특화 모델 라인업 (Qwen4-Max / Plus / Flash / 27B):** 플래그십 추론 모델 Qwen4-Max, 엔터프라이즈 표준 Qwen4-Plus, 초저지연 Qwen4-Flash, 로컬 PC/워크스테이션용 27B 오픈웨이트 Qwen4-27B와 더불어 qwen4-coder-plus 및 qwen4-omni-120b-think를 제공합니다.
- **하이브리드 Gated DeltaNet + Gated Attention 희소 MoE 아키텍처:** Qwen 3.8-Flash-Next (Qwen3.8-Flash-Next)에서 검증된 구조(125B 총 파라미터, 토큰당 6B 활성 파라미터, 51B n-gram 임베딩 룩업 레이어)를 통해 방대한 지식 용량과 초고속 추론을 동시에 달성합니다.
- **재귀적 자기 개선 (RSI) 및 100만 토큰 네이티브 멀티모달:** Recursive Self-Improvement(RSI) 메커니즘으로 고난도 추론·코딩 성능을 끌어올리고, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 텍스트·이미지·오디오·비디오의 네이티브 멀티모달 이해를 지원합니다.
- **Apache 2.0 오픈웨이트 (Hugging Face & Ollama 지원):** Qwen4-27B 등 로컬 티어는 상업적 활용이 자유로운 Apache 2.0 라이선스로 배포되어 Hugging Face와 Ollama를 통해 개인 PC나 워크스테이션에 즉시 구축할 수 있습니다.
- **5조~10조 파라미터(Qwen 4.5 / Qwen 5)로의 확장 로드맵:** 2026년 9월 항저우 압사라 컨퍼런스 및 10월 압사라 암스테르담에서 발표된 로드맵을 통해 차세대 Qwen 4.5와 Qwen 5에서 5~10조 파라미터 규모로 확장할 계획을 제시했습니다.

**강점:** 상용 플래그십(Qwen4-Max/Plus/Flash)부터 Apache 2.0 로컬 오픈웨이트(Qwen4-27B)까지 아우르는 완성도 높은 라인업; Gated DeltaNet + Gated Attention + 51B n-gram 룩업 아키텍처로 토큰당 6B 활성 파라미터만으로 뛰어난 추론 효율 달성; 100만 토큰(1M) 컨텍스트 윈도우, 네이티브 멀티모달 및 재귀적 자기 개선(RSI) 지원; chat.qwen.ai 무료 제공 및 Hugging Face, Ollama, Alibaba Cloud Model Studio 생태계 완벽 지원

**한계:** 5조~10조 파라미터 규모의 차세대 모델(Qwen 4.5 및 Qwen 5)은 향후 로드맵에 따라 순차 공개 예정; Qwen4-27B를 최대 컨텍스트로 로컬 구동할 경우 충분한 VRAM을 갖춘 고사양 PC나 워크스테이션이 필요함; qwen4-omni-120b-think 등 초대형 특화 모델은 클라우드 API 환경 중심으로 제공됨

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/qwen-4.md)

## 자주 묻는 질문

### Boxes.dev과(와) Qwen 4 (알리바바 Qwen4)의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요?

Boxes.dev의 월간 방문 수는 552이고, Qwen 4 (알리바바 Qwen4)는 35,101,353입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

Boxes.dev의 전월 대비 성장률은 0%이며, Qwen 4 (알리바바 Qwen4)는 -6.2%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

Boxes.dev: 무료+유료, 가격 문의. 무료 체험과 사용량 기반 과금을 결합한 모델입니다. 무료 체험에는 20 box-hour가 포함되며 템플릿 박스 1개와 활성 devbox 3개, 무제한 슬립 박스를 제공합니다. 유료 요금제는 사용자당 월 기준으로 Starter 19달러(50 box-hour, 활성 devbox 5개), Pro 99달러(300 box-hour, 12개), Max 249달러(750 box-hour, 25개)입니다. 초과 사용은 box-hour당 0.40달러이며 선불 결제 시 최대 10% 할인이 적용됩니다. SSO, SCIM, RBAC, 감사 로그를 포함한 Teams 요금제는 별도 협의입니다. 1 box-hour는 표준 4 vCPU / 8 GiB / 100 GB 머신이 1시간 깨어 있는 것에 해당하며, 더 큰 사양은 비례해 소모됩니다. Qwen 4 (알리바바 Qwen4): 무료+유료. chat.qwen.ai(및 qwen.ai)에서 무료 웹·모바일 멀티모달 채팅을 제공합니다. 로컬 배포용 오픈웨이트 모델(Qwen4-27B 등)은 Apache 2.0 라이선스로 Hugging Face와 Ollama에서 무료로 다운로드할 수 있으며, 엔터프라이즈 API(Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash, qwen4-coder-plus, qwen4-omni-120b-think)는 Alibaba Cloud Model Studio에서 토큰 기반 종량제로 제공됩니다.

## 대안

| # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/ko/tool/deepseek) | 372,761,591 | +4.3% | 무료+유료 | 최첨단 오픈 웨이트 추론 모델과 저렴한 API를 제공하지만, 알리바바 생태계의 멀티모달 도구에 대한 비중은 상대적으로 낮습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/deepseek.md) |
| 2 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/ko/tool/google-ai-studio) | 112,620,020 | +2% | 무료+유료 | Provides robust developer tools and multimodal APIs, but relies on Google's closed Gemini models rather than open-weight alternatives. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/google-ai-studio.md) |
| 3 | [OpenRouter](https://openaitools.app/ko/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 유료 | 하나의 API 게이트웨이 뒤에서 수백 개의 모델을 통합하지만, 고유의 Qwen 인프라를 호스팅하기보다는 라우터 역할을 합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/openrouter-ai.md) |
| 4 | [BigModel(즈푸 AI GLM 플랫폼)](https://openaitools.app/ko/tool/bigmodel) | 5,700,686 | -17% | 무료+유료 | 경쟁력 있는 중국 기초 모델 API와 에이전트 빌더를 제공하지만, 지푸 AI의 GLM 아키텍처에 특화되어 있습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/bigmodel.md) |
| 5 | [Google Gemma 오픈 모델](https://openaitools.app/ko/tool/gemma-open-models-by-google) | 4,900,914 | -13.5% | 무료+유료, 유료 | Provides lightweight open-weight models for local deployment, but offers smaller parameter sizes compared to top-tier Qwen variants. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/gemma-open-models-by-google.md) |
| 6 | [Groq](https://openaitools.app/ko/tool/groq) | 3,987,936 | +10% | 유료 | Delivers ultra-fast inference speeds using custom LPU hardware, but supports a more limited selection of open models. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/groq.md) |
| 7 | [RunPod](https://openaitools.app/ko/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 유료 | GPU Pod, Serverless 추론, 클러스터링을 위한 AI 개발자 클라우드 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/runpod.md) |
| 8 | [Together AI](https://openaitools.app/ko/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 무료+유료, 유료 | 오픈소스 모델을 위한 강력한 서버리스 API를 제공하지만, 알리바바 생태계 전용의 네이티브 학습 연동 기능은 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/together-ai.md) |
| 9 | [Tencent Hunyuan(텐센트 훈위안)](https://openaitools.app/ko/tool/tencent-hunyuan-large-model) | 1,485,463 | -1.2% | 가격 문의 | Provides comparable multimodal foundation model APIs from a major tech giant, but utilizes Tencent's proprietary Hunyuan architecture. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/tencent-hunyuan-large-model.md) |
| 10 | [MyClaw](https://openaitools.app/ko/tool/myclaw) | 990,387 | -23.8% | 유료 | 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/ko/tool/myclaw.md) |

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출처: https://openaitools.app/ko/compare/boxes-dev-vs-qwen-4

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