Cratecode는 월간 방문 4,655, 전월 대비 성장률 +32%, 무료 가격 모델을 기록합니다. Qwen 4 (알리바바 Qwen4)는 월간 방문 35,101,353, 성장률 -6.2%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다.
알리바바 클라우드의 4세대 파운데이션 모델 패밀리 및 멀티모달 AI 어시스턴트 — Qwen 4 (Qwen4), Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash, Qwen4-27B 및 Qwen 3.8-Flash-Next 아키텍처
| 항목 / 지표 |  | |
|---|---|---|
| 공식 도메인 | cratecode.com | qwen.ai |
| 가격 모델 | 무료 | 무료+유료 |
| 월간 방문 수 | 4.66천 (4,655) | 3510.14만 (35,101,353) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | +1.13천 (+32%) | -233.98만 (-6.2%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🇺🇸 미국 (93.8%) | 🇷🇺 러시아 (37.2%) |
| 월 직접 방문 수 | 1.45천 | 2502.04만 |
| 사용자 평점 | 4.3 | 4.7 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트, API, 오픈 소스 |
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알리바바 클라우드의 4세대 파운데이션 모델 패밀리 및 멀티모달 AI 어시스턴트 — Qwen 4 (Qwen4), Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash, Qwen4-27B 및 Qwen 3.8-Flash-Next 아키텍처
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.
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.
Recursive Self-Improvement(RSI) 메커니즘으로 고난도 추론·코딩 성능을 끌어올리고, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 텍스트·이미지·오디오·비디오의 네이티브 멀티모달 이해를 지원합니다.
Qwen4-27B 등 로컬 티어는 상업적 활용이 자유로운 Apache 2.0 라이선스로 배포되어 Hugging Face와 Ollama를 통해 개인 PC나 워크스테이션에 즉시 구축할 수 있습니다.
무료 / 오픈소스최첨단 오픈 웨이트 추론 모델과 저렴한 API를 제공하지만, 알리바바 생태계의 멀티모달 도구에 대한 비중은 상대적으로 낮습니다.
무료 / 오픈소스최첨단 오픈 웨이트 추론 모델과 저렴한 API를 제공하지만, 알리바바 생태계의 멀티모달 도구에 대한 비중은 상대적으로 낮습니다.
Provides robust developer tools and multimodal APIs, but relies on Google's closed Gemini models rather than open-weight alternatives.
Provides robust developer tools and multimodal APIs, but relies on Google's closed Gemini models rather than open-weight alternatives.
야심찬 소프트웨어를 만드는 AI 코딩 에이전트
특화 강점하나의 API 게이트웨이 뒤에서 수백 개의 모델을 통합하지만, 고유의 Qwen 인프라를 호스팅하기보다는 라우터 역할을 합니다.
경쟁력 있는 중국 기초 모델 API와 에이전트 빌더를 제공하지만, 지푸 AI의 GLM 아키텍처에 특화되어 있습니다.
특화 강점학습 자료 라이브러리, AI 숙제 도움, 24/7 튜터를 한곳에서
무료 / 오픈소스Provides lightweight open-weight models for local deployment, but offers smaller parameter sizes compared to top-tier Qwen variants.
무료 / 오픈소스Provides lightweight open-weight models for local deployment, but offers smaller parameter sizes compared to top-tier Qwen variants.
특화 강점Delivers ultra-fast inference speeds using custom LPU hardware, but supports a more limited selection of open models.
당신의 코딩 취향을 학습하는 AI 코딩 에이전트
