# Qwen 4 (알리바바 Qwen4) vs Datascale

Qwen 4 (알리바바 Qwen4)는 월간 방문 35,101,353, 전월 대비 성장률 -6.2%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다. Datascale는 월간 방문 1,304, 성장률 +9.4%, 무료 체험 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [Qwen 4 (알리바바 Qwen4)](https://openaitools.app/ko/tool/qwen-4) | [Datascale](https://openaitools.app/ko/tool/sql-notes) |
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| 웹사이트 URL | https://qwen.ai | https://getdatascale.com |
| 카테고리 | Large Language Models (LLMs), 오픈소스 AI 모델, AI 챗봇, AI 어시스턴트 | AI 지식 관리, 데이터 분석용 AI, AI 다이어그램 생성기, AI 검색 엔진 |
| 가격 모델 | 무료+유료 | 무료 체험 |
| 월간 방문 수 | 35,101,353 | 1,304 |
| 전월 대비 성장률 | -6.2% | +9.4% |
| 주요 시장 | 러시아 | 인도 |
| 직접 방문 | 25,020,350 | 504 |
| 리뷰 점수 | 4.7 | 4.3 |
| 저장 수 | 1,180 | 1 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트, API, 오픈 소스 | 웹사이트 |

## 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)

## Datascale

Datascale은 스스로를 '데이터베이스판 Cursor meets Miro'라고 설명합니다. 데이터 모델을 설계하고 문서화하고 논의하는 시각적 캔버스로, AI 코파일럿이 나중에 덧붙은 것이 아니라 내부에 통합되어 있습니다. 핵심은 역설계입니다. DDL, CTAS(CREATE TABLE AS SELECT), 뷰, INSERT INTO 문을 지정하면 기본키·외래키 관계를 그려내고, 선언된 키가 없어도 암시적 조인을 찾아냅니다. 다른 사람이 만든 웨어하우스를 인수한 팀에 특히 유용합니다.

시각화를 넘어 Datascale은 글쓰기와 사고의 공간으로도 자리매김합니다. 노드나 테이블을 드래그 선택해 보드를 벗어나지 않고 AI와 대화하고, 거친 아이디어를 시스템 설계나 분석 워크플로로 확장하며, 메모를 정제된 설계 문서와 PRD로 다듬고, 정규화 대 비정규화, 쿼리 속도 대 유연성 같은 아키텍처 트레이드오프에 대한 피드백을 받을 수 있습니다. 데이터 계보와 하위 영향 추적은 변경 전에 영향 범위를 파악하게 해줍니다.

보드는 공개해 외부에 임베드할 수 있어 이해관계자에게 아키텍처를 공유하거나 공개 문서를 작성하는 데 유용합니다. 가격은 사용자 단위이며 신용카드가 필요 없는 7일 무료 체험을 제공합니다. 운영팀은 '엔지니어를 위한 도구를 만드는 엔지니어'라고 밝히고 있으며 분석 컨설팅 업체의 도입 사례도 있습니다.

**가격 및 요금제:** 사용자 단위 구독이며 신용카드 없이 7일 무료 체험을 제공합니다. 월 결제는 사용자당 월 12달러, 연 결제는 월 8달러로 낮아집니다. 두 요금제 모두 팀원 무제한, 보드와 위키 무제한, 데이터 계보와 ER 다이어그램, AI 코파일럿, 공유 AI 대화를 포함합니다. 엔터프라이즈/교육 상담 경로도 안내됩니다.

- **SQL 역설계:** DDL, CTAS, 뷰, INSERT INTO 문을 읽어 마이그레이션이나 프레임워크 변경 없이 데이터 아키텍처를 재구성합니다.
- **암시적 조인 탐지:** 기본키·외래키가 선언되지 않아도 관계를 드러내 데이터의 실제 구조를 보여줍니다.
- **캔버스 내 AI 코파일럿:** 노드와 테이블을 드래그 선택해 도구 전환 없이 질문하고 모델을 리팩터링하며 맥락 속에서 공동 설계합니다.
- **데이터 계보와 영향 분석:** 실제 SQL을 기반으로 의존성과 테이블 간 관계를 시각화해 변경의 하위 영향을 추적합니다.
- **문서·위키·순서도 통합:** 다이어그램, 노트, 순서도를 하나의 캔버스에 결합하고 거친 아이디어를 설계 문서, PRD, 데이터 명세로 발전시킵니다.

**강점:** 기존 SQL에서 계보와 ER 다이어그램을 재구성하며 마이그레이션 불필요; 선언된 키에 의존하는 도구가 놓치는 암시적 조인을 탐지; AI 대화가 별도 창이 아니라 캔버스에서 선택한 노드에 직접 작동; 보드를 공개·임베드할 수 있어 이해관계자 소통에 유리

**한계:** SQL 기반 스택에 집중되어 범용 다이어그래밍 도구는 아님; 기존 BI 카탈로그 벤더보다 규모가 작아 거버넌스 기능은 가벼움; 사이트의 가격 FAQ 일부 항목이 미완성으로 보임

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

## 자주 묻는 질문

### Qwen 4 (알리바바 Qwen4)과(와) Datascale의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요?

Qwen 4 (알리바바 Qwen4)의 월간 방문 수는 35,101,353이고, Datascale는 1,304입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

Qwen 4 (알리바바 Qwen4)의 전월 대비 성장률은 -6.2%이며, Datascale는 +9.4%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

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. Datascale: 무료 체험. 사용자 단위 구독이며 신용카드 없이 7일 무료 체험을 제공합니다. 월 결제는 사용자당 월 12달러, 연 결제는 월 8달러로 낮아집니다. 두 요금제 모두 팀원 무제한, 보드와 위키 무제한, 데이터 계보와 ER 다이어그램, AI 코파일럿, 공유 AI 대화를 포함합니다. 엔터프라이즈/교육 상담 경로도 안내됩니다.

## 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 | [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) |
| 8 | [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) |
| 9 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/ko/tool/unsloth-ai) | 887,457 | -17.6% | 무료 | Specializes in memory-efficient fine-tuning for open-weight models, but requires external infrastructure to deploy full production APIs. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/unsloth-ai.md) |
| 10 | [Fireworks](https://openaitools.app/ko/tool/fireworks-ai) | 659,687 | +6% | 가격 문의 | 오픈 웨이트 모델을 위해 예외적으로 높은 처리량의 추론을 제공하지만, Qwen 전용 도구보다는 일반적인 오픈소스 배포에 더 집중합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/fireworks-ai.md) |

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출처: https://openaitools.app/ko/compare/qwen-4-vs-sql-notes

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