# Qwen 4 (Alibaba Qwen4) vs Datascale Qwen 4 (Alibaba Qwen4) registra 35.101.353 visitas mensais com crescimento de -6,2% mês a mês e preços Freemium. Datascale registra 1.304 visitas mensais com crescimento de +9,4% e preços Teste gratuito. | Métrica | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/pt/tool/qwen-4) | [Datascale](https://openaitools.app/pt/tool/sql-notes) | | :--- | :--- | :--- | | URL do site | https://qwen.ai | https://getdatascale.com | | Categorias | Large Language Models (LLMs), Modelos de IA de código aberto, Chatbot de IA, Assistente de IA | Gestão do conhecimento com IA, IA para análise de dados, Gerador de diagramas com IA, Mecanismo de busca com IA | | Modelo de preços | Freemium | Teste gratuito | | Visitas mensais | 35.101.353 | 1.304 | | Taxa de crescimento mensal | -6,2% | +9,4% | | Mercado principal | Rússia | Índia | | Visitas diretas | 25.020.350 | 504 | | Nota de avaliação | 4,7 | 4,3 | | Contagem de favoritos | 1.180 | 1 | | Plataformas suportadas | Site, API, Código aberto | Site | ## Qwen 4 (Alibaba Qwen4) Apresentado na Apsara Conference em Hangzhou (22 de setembro de 2026) e na Apsara Amsterdam (29 de outubro de 2026), o Qwen 4 (Qwen4) inaugura a quarta geração de modelos fundacionais da Alibaba Cloud, com um roadmap projetado para escalar até 5–10 trilhões de parâmetros no Qwen 4.5 e Qwen 5. A família conta com quatro níveis centrais: Qwen4-Max (modelo principal de raciocínio avançado), Qwen4-Plus (nível corporativo equilibrado via API), Qwen4-Flash (baixa latência e alta vazão) e Qwen4-27B (modelo open-weight de 27 bilhões de parâmetros para execução local em PCs e workstations), além dos modelos especializados qwen4-coder-plus e qwen4-omni-120b-think. Sua base é a arquitetura MoE esparsa híbrida Gated DeltaNet + Gated Attention antecipada no Qwen 3.8-Flash-Next (Qwen3.8-Flash-Next, com 125B de parâmetros totais, 6B ativos por token e camada de lookup de embeddings n-gram de 51B), oferecendo janela de 1M de tokens, compreensão multimodal nativa e Recursive Self-Improvement (RSI). **Preços e planos:** Chat web e mobile gratuito em chat.qwen.ai; pesos abertos sob licença Apache 2.0 para versões locais (como Qwen4-27B) no Hugging Face e Ollama; e API comercial sob demanda para Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash e qwen4-coder-plus via Alibaba Cloud Model Studio. - **Quatro Níveis Principais: Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash e Qwen4-27B:** Atende desde raciocínio de ponta em nuvem (Qwen4-Max e Qwen4-Plus) e inferência rápida (Qwen4-Flash) até execução local em workstations com o Qwen4-27B. - **Arquitetura MoE Híbrida Gated DeltaNet + Gated Attention:** Baseada no Qwen 3.8-Flash-Next (125B parâmetros totais, apenas 6B ativos por token e camada n-gram de 51B) para altíssima eficiência em longos contextos. - **Recursive Self-Improvement (RSI) e Modelos Especialistas:** Treinado com Autoaperfeiçoamento Recursivo (RSI) e acompanhado pelo qwen4-coder-plus para engenharia de software e qwen4-omni-120b-think para raciocínio multimodal. - **Janela de Contexto Multimodal de 1M de Tokens:** Compreende texto, código, imagens, áudio e vídeo nativamente em uma janela contínua de 1 milhão de tokens. - **Pesos Abertos Apache 2.0 + Alibaba Cloud Model Studio:** Acesso gratuito em chat.qwen.ai, download no Hugging Face e Ollama com licença Apache 2.0 e API corporativa no Alibaba Cloud Model Studio. **Pontos fortes:** Linha completa que une o poder do Qwen4-Max na nuvem aos pesos abertos Apache 2.0 do Qwen4-27B para uso local.; Arquitetura híbrida Gated DeltaNet + Gated Attention validada no Qwen 3.8-Flash-Next com apenas 6B de parâmetros ativos por token.; Contexto de 1M de tokens com suporte multimodal nativo e variantes dedicadas (qwen4-coder-plus e qwen4-omni-120b-think).; Chat gratuito em chat.qwen.ai e integração direta com Hugging Face, Ollama e Alibaba Cloud Model Studio. **Limitações:** As versões de topo Qwen4-Max e Qwen4-Plus são fechadas e acessíveis apenas via API comercial ou chat web.; A escala de 5 a 10 trilhões de parâmetros está programada para as próximas gerações do roadmap (Qwen 4.5 e Qwen 5).; Inferência local com o contexto máximo de 1M de tokens exige workstations com alta capacidade de VRAM/RAM. [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/qwen-4.md) ## Datascale O Datascale se descreve como "Cursor encontra Miro para bancos de dados" — um canvas visual onde você projeta, documenta e discute modelos de dados, com um copiloto de IA integrado em vez de acoplado depois. O truque central é a engenharia reversa: aponte para instruções DDL, CTAS (CREATE TABLE AS SELECT), views e INSERT INTO e ele desenha as chaves primárias e estrangeiras, incluindo joins implícitos onde não há chaves declaradas. Isso o torna útil para equipes que herdam um data warehouse que não construíram. Além da visualização, o Datascale se posiciona como uma superfície de escrita e raciocínio. Você pode arrastar e selecionar nós ou tabelas e conversar com a IA sem sair do quadro, pedir para expandir uma ideia bruta em um design de sistema ou fluxo analítico, transformar notas em documentos de design e PRDs refinados, e receber feedback sobre trade-offs de arquitetura como normalização versus desnormalização. A linhagem de dados e o rastreamento de impacto a jusante ajudam a ver o que uma mudança afetaria antes de fazê-la. Os quadros podem ser tornados públicos e incorporados em outros lugares, o que apoia o compartilhamento de arquitetura com stakeholders ou a publicação de documentação. O preço é por usuário, com teste gratuito de 7 dias sem cartão de crédito. A equipe se descreve como engenheiros criando ferramentas para outros engenheiros e há referências de clientes de consultorias de analytics. **Preços e planos:** Assinatura por usuário com teste gratuito de 7 dias e sem cartão de crédito. O plano mensal é de US$ 12 por usuário ao mês; a cobrança anual cai para US$ 8 por usuário ao mês. Ambos incluem membros de equipe ilimitados, quadros e wikis ilimitados, linhagem de dados e diagramas ER, o copiloto de IA e conversas de IA compartilhadas. Também há um caminho de contato para empresas e educação. - **Engenharia reversa de SQL:** Lê instruções DDL, CTAS, views e INSERT INTO para reconstruir sua arquitetura de dados sem migrações nem mudanças de framework. - **Detecção de joins implícitos:** Revela relações de chave primária e estrangeira mesmo sem chaves declaradas, mostrando a estrutura real dos seus dados. - **Copiloto de IA no canvas:** Arraste e selecione nós e tabelas, e então pergunte, refatore modelos ou co-desenhe em contexto sem trocar de ferramenta. - **Linhagem de dados e análise de impacto:** Mapeia dependências e relações entre tabelas com base no seu SQL real para rastrear o efeito a jusante de uma mudança. - **Docs, wikis e fluxogramas em um só lugar:** Combine diagramas, notas e fluxogramas em um canvas e transforme ideias brutas em documentos de design, PRDs e especificações de dados. **Pontos fortes:** Reconstrói linhagem e diagramas ER a partir do SQL que você já tem, sem migrações; Detecta joins implícitos que ferramentas baseadas em chaves declaradas ignorariam; O chat de IA atua nos nós selecionados do canvas, não em uma janela separada; Os quadros podem ser publicados e incorporados, o que ajuda na comunicação com stakeholders **Limitações:** Focado em stacks baseados em SQL; não é uma suíte de diagramação de propósito geral; Produto e equipe menores que fornecedores consolidados de catálogo BI, com recursos de governança mais leves; Algumas entradas do FAQ de preços no site parecem incompletas [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/sql-notes.md) ## Perguntas frequentes ### Como Qwen 4 (Alibaba Qwen4) e Datascale se comparam em tráfego mensal? Qwen 4 (Alibaba Qwen4) tem 35.101.353 visitas mensais, enquanto Datascale tem 1.304. As estimativas de tráfego descrevem o tamanho da audiência, não a qualidade do produto. ### Como as taxas de crescimento se comparam? Qwen 4 (Alibaba Qwen4) tem taxa de crescimento mês a mês de -6,2%; Datascale tem +9,4%. ### Como os preços se comparam? Qwen 4 (Alibaba Qwen4): Freemium. Chat web e mobile gratuito em chat.qwen.ai; pesos abertos sob licença Apache 2.0 para versões locais (como Qwen4-27B) no Hugging Face e Ollama; e API comercial sob demanda para Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash e qwen4-coder-plus via Alibaba Cloud Model Studio. Datascale: Teste gratuito. Assinatura por usuário com teste gratuito de 7 dias e sem cartão de crédito. O plano mensal é de US$ 12 por usuário ao mês; a cobrança anual cai para US$ 8 por usuário ao mês. Ambos incluem membros de equipe ilimitados, quadros e wikis ilimitados, linhagem de dados e diagramas ER, o copiloto de IA e conversas de IA compartilhadas. Também há um caminho de contato para empresas e educação. ## Alternativas | # | Nome da ferramenta | Visitas mensais | Taxa de crescimento mensal | Modelo de preços | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/pt/tool/deepseek) | 372.761.591 | +4,3% | Freemium | Oferece modelos de raciocínio de código aberto avançados e APIs de baixo custo, mas com menos ênfase nas ferramentas multimodais do ecossistema Alibaba. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/deepseek.md) | | 2 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/pt/tool/google-ai-studio) | 112.620.020 | +2% | Freemium | Provides robust developer tools and multimodal APIs, but relies on Google's closed Gemini models rather than open-weight alternatives. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/google-ai-studio.md) | | 3 | [OpenRouter](https://openaitools.app/pt/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2% | Pago | Agrega centenas de modelos em um único gateway de API, mas funciona como um roteador em vez de hospedar a infraestrutura nativa do Qwen. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/openrouter-ai.md) | | 4 | [BigModel](https://openaitools.app/pt/tool/bigmodel) | 5.700.686 | -17% | Freemium | Oferece APIs de modelos base chineses concorrentes e construtores de agentes, mas especializa-se na arquitetura GLM da Zhipu AI. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/bigmodel.md) | | 5 | [Gemma, modelos abertos do Google](https://openaitools.app/pt/tool/gemma-open-models-by-google) | 4.900.914 | -13,5% | Freemium, Pago | Provides lightweight open-weight models for local deployment, but offers smaller parameter sizes compared to top-tier Qwen variants. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/gemma-open-models-by-google.md) | | 6 | [Groq](https://openaitools.app/pt/tool/groq) | 3.987.936 | +10% | Pago | Delivers ultra-fast inference speeds using custom LPU hardware, but supports a more limited selection of open models. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/groq.md) | | 7 | [Together AI](https://openaitools.app/pt/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9% | Freemium, Pago | Oferece APIs serverless robustas para modelos de código aberto, mas carece de integrações de treinamento nativas específicas do ecossistema da Alibaba. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/together-ai.md) | | 8 | [Tencent Hunyuan](https://openaitools.app/pt/tool/tencent-hunyuan-large-model) | 1.485.463 | -1,2% | Preço sob consulta | Provides comparable multimodal foundation model APIs from a major tech giant, but utilizes Tencent's proprietary Hunyuan architecture. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/tencent-hunyuan-large-model.md) | | 9 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/pt/tool/unsloth-ai) | 887.457 | -17,6% | Grátis | Specializes in memory-efficient fine-tuning for open-weight models, but requires external infrastructure to deploy full production APIs. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/unsloth-ai.md) | | 10 | [Fireworks](https://openaitools.app/pt/tool/fireworks-ai) | 659.687 | +6% | Preço sob consulta | Entrega inferência de alto rendimento excepcional para modelos de código aberto, mas foca mais no ecossistema geral de código aberto do que em ferramentas específicas do Qwen. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/fireworks-ai.md) | --- Fonte: https://openaitools.app/pt/compare/qwen-4-vs-sql-notes More Markdown: [Categorias](https://openaitools.app/pt/categories.md) · [Rankings de tráfego](https://openaitools.app/pt/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/pt/llms.txt)