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
월간 웹사이트 방문 수 추정치
이 도메인의 Similarweb 추정치이며 활성 사용자 수가 아닙니다. 관측 데이터가 있는 월만 표시하며 수집일과 집계 월을 구분합니다.
수집일 2026. 11. 10.
에디터가 매긴 5점 만점 평가이며, 사용자 평점의 평균이 아닙니다. 이 페이지의 관점들은 제품 정보를 바탕으로 AI가 정리한 것이며, 실제 사용자 후기가 아닙니다.
2026-11-10에 검증된 OpenAITools.app 텔레메트리에 따르면, Qwen 4 (알리바바 Qwen4)(qwen.ai)은(는) Large Language Models (LLMs)에 색인된 AI 플랫폼으로 월 3510.14만회 방문을 기록 중이며, 전월 대비 트래픽 변화량은 -233.98만(-6.2%)입니다. 주요 지리적 시장은 러시아(트래픽 점유율 37.2%)이며, 무료+유료 가격 모델로 운영됩니다. 월간 트래픽 기준 주요 경쟁 대안으로는 DeepSeek (월 3.73억회 방문), Together AI (월 164.59만회 방문), OpenRouter (월 1994.14만회 방문) 등이 있습니다.
100만 컨텍스트 윈도우 덕분에 긴 문서 분석이 편함.
성능 진짜 잘 뽑아줍니다.
실제 사이트 점검, 요금 구조, 동일 카테고리 기준을 바탕으로 AI가 재구성한 참고 관점이며 개별 실사용자의 후기가 아닙니다.
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.
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.
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.
핵심 추론에는 Qwen4-Max, 일반 엔터프라이즈 워크로드에는 Qwen4-Plus, 대규모 실시간 응답에는 Qwen4-Flash, 소프트웨어 개발에는 qwen4-coder-plus를 조합해 비용 대비 성능을 극대화합니다.
Ollama나 Hugging Face에서 Apache 2.0 라이선스의 Qwen4-27B를 내려받아 외부 클라우드 연결 없이 로컬 워크스테이션에서 안전하게 AI를 구동합니다.
무료 웹/모바일 앱 chat.qwen.ai와 100만 토큰 컨텍스트를 활용해 방대한 보고서, 코드베이스, 오디오·비디오 자료를 한 번에 분석하고 다국어 콘텐츠를 제작합니다.
동일한 주요 카테고리에 속한 경쟁 AI 도구의 나란히 보는 텔레메트리 비교
| 순위 | AI 도구 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 직접 유입 비중 | 가격 | 일대일 비교 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Qwen 4 (알리바바 Qwen4) | 3510.14만 | -6.2% | 직접 유입 71% | 무료+유료 | 현재 도구 |
| 1 | DeepSeek 최첨단 오픈 웨이트 추론 모델과 저렴한 API를 제공하지만, 알리바바 생태계의 멀티모달 도구에 대한 비중은 상대적으로 낮습니다. | 3.73억 | +4.3% | 직접 유입 78% | 무료+유료 | vs DeepSeek |
| 2 | Together AI 오픈소스 모델을 위한 강력한 서버리스 API를 제공하지만, 알리바바 생태계 전용의 네이티브 학습 연동 기능은 부족합니다. | 164.59만 | +64.9% | 직접 유입 54% | 무료+유료, 유료 | vs Together AI |
| 3 | OpenRouter 하나의 API 게이트웨이 뒤에서 수백 개의 모델을 통합하지만, 고유의 Qwen 인프라를 호스팅하기보다는 라우터 역할을 합니다. | 1994.14만 | -6.2% | 직접 유입 60% | 유료 | vs OpenRouter |
| 4 | Fireworks 오픈 웨이트 모델을 위해 예외적으로 높은 처리량의 추론을 제공하지만, Qwen 전용 도구보다는 일반적인 오픈소스 배포에 더 집중합니다. | 65.97만 | +6% | 직접 유입 48% | 가격 문의 | vs Fireworks |
| 5 | DeepInfra 오픈 모델을 위한 저비용 서버리스 추론을 제공하지만, 알리바바 클라우드에서 제공하는 전용 엔터프라이즈 미세조정 기능은 부족합니다. | 45.78만 | -8.9% | 직접 유입 52% | 유료 | vs DeepInfra |
| 6 | BigModel(즈푸 AI GLM 플랫폼) 경쟁력 있는 중국 기초 모델 API와 에이전트 빌더를 제공하지만, 지푸 AI의 GLM 아키텍처에 특화되어 있습니다. | 570.07만 | -17% | 직접 유입 74% | 무료+유료 | vs BigModel(즈푸 AI GLM 플랫폼) |
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.
오픈소스 모델을 위한 강력한 서버리스 API를 제공하지만, 알리바바 생태계 전용의 네이티브 학습 연동 기능은 부족합니다.
특화 강점하나의 API 게이트웨이 뒤에서 수백 개의 모델을 통합하지만, 고유의 Qwen 인프라를 호스팅하기보다는 라우터 역할을 합니다.
오픈 웨이트 모델을 위해 예외적으로 높은 처리량의 추론을 제공하지만, Qwen 전용 도구보다는 일반적인 오픈소스 배포에 더 집중합니다.
오픈 모델을 위한 저비용 서버리스 추론을 제공하지만, 알리바바 클라우드에서 제공하는 전용 엔터프라이즈 미세조정 기능은 부족합니다.
경쟁력 있는 중국 기초 모델 API와 에이전트 빌더를 제공하지만, 지푸 AI의 GLM 아키텍처에 특화되어 있습니다.
무료 / 오픈소스Provides comparable multimodal foundation model APIs from a major tech giant, but utilizes Tencent's proprietary Hunyuan architecture.
무료 / 오픈소스Provides comparable multimodal foundation model APIs from a major tech giant, but utilizes Tencent's proprietary Hunyuan architecture.
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.
특화 강점Delivers ultra-fast inference speeds using custom LPU hardware, but supports a more limited selection of open models.
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 강점Specializes in memory-efficient fine-tuning for open-weight models, but requires external infrastructure to deploy full production APIs.
특화 강점Specializes in memory-efficient fine-tuning for open-weight models, but requires external infrastructure to deploy full production APIs.
Provides diverse open-weight model APIs and serverless GPU jobs, but lacks Alibaba's deep regional enterprise cloud integrations.
