# Boxes.dev vs Qwen 4 (通義千問 4)

Boxes.dev 每月有 552 次造訪，月增率 0%，定價模式為免費增值、需聯絡報價。Qwen 4 (通義千問 4) 每月有 35,101,353 次造訪，成長率 -6.2%，定價模式為免費增值。

| 指標 | [Boxes.dev](https://openaitools.app/tw/tool/boxes-dev) | [Qwen 4 (通義千問 4)](https://openaitools.app/tw/tool/qwen-4) |
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| 網站網址 | https://boxes.dev | https://qwen.ai |
| 分類 | AI Agent, AI 開發者工具, AI 程式碼助手, AI 副駕駛 | Large Language Models (LLMs), 開源 AI 模型, AI 聊天機器人, AI 助手 |
| 定價模式 | 免費增值、需聯絡報價 | 免費增值 |
| 每月造訪次數 | 552 | 35,101,353 |
| 月成長率 | 0% | -6.2% |
| 主要市場 | 全球 | 俄羅斯 |
| 直接造訪 | 159 | 25,020,350 |
| 評論分數 | 4.6 | 4.7 |
| 收藏數 | 0 | 1,180 |
| 支援平台 | 網站 | 網站, API, 開源 |

## Boxes.dev

當你同時執行多個 AI 編程代理時，問題立刻浮現：一台筆電無法為多個代理提供彼此隔離的檔案系統、隔離的連接埠與足夠的 CPU。Boxes.dev 的答案，是為每一個有意義的工作單元分配一台雲端主機，稱為 devbox。devbox 是一台真正的 Linux 電腦，擁有自己的檔案系統、行程、回傳到 localhost 的連接埠轉發，以及已安裝好的開發環境，因此多個任務能並行執行，不會發生連接埠衝突或資源爭奪。

Boxes.dev 的獨特之處在於它不引入新的代理框架。它執行你已經付費使用的原生 Claude Code 與 Codex 命令列工具，使用你現有的訂閱或 API 金鑰——官方明確表示不出售 token。上手機制被設計成直接交給代理本身：你在專案目錄中對 Claude Code 或 Codex 貼上一段提示，代理會檢查你的環境（env 檔、本地資料庫、倉庫之外的工具），草擬一份設定方案，經你確認後由第二個代理在遠端主機上執行該方案。最終產生的「檔案系統＋記憶體」快照會成為範本，之後所有 devbox 都能在數秒內從中啟動。

實際使用上，代理可以透過在 Slack 中標記機器人、將 Linear issue 指派給它、cron 排程或一次 API 呼叫來啟動，結果會回到你發起請求的地方。devbox 閒置時會自動休眠，休眠中的盒子免費，這讓並行不會演變成成本失控。官方將其與 Devin、Cursor 以及裸用 Claude Code/Codex 的方案相比，強調每個代理擁有完整雲端電腦、原生 iOS 與 Android 應用程式、供夥伴共享的即時工作階段，以及執行中應用程式的預覽 URL。

**價格與方案:** 採用免費試用加用量計費的模式。免費試用包含 20 個 box-hour，以及一個範本盒與 3 個活躍 devbox，休眠盒子數量不限。付費方案按每位使用者每月計費：Starter 19 美元（50 box-hour、5 個活躍 devbox）、Pro 99 美元（300 box-hour、12 個活躍 devbox）、Max 249 美元（750 box-hour、25 個活躍 devbox）。超額部分為每個 box-hour 0.40 美元，預付最高可享 10% 折扣。含 SSO、SCIM、RBAC 與稽核記錄的 Teams 方案價格需另行洽談。一個 box-hour 等於標準 4 vCPU / 8 GiB / 100 GB 機器執行一小時；更大規格按比例消耗。

- **每個代理一台雲端電腦:** 每個有意義的任務都獲得一台全新的 Linux devbox，擁有獨立檔案系統、行程與連接埠，並行執行的代理不會互相爭搶資源或在連接埠上衝突。
- **自帶 Claude Code 或 Codex:** Boxes.dev 執行原生命令列工具並沿用你現有的訂閱或 API 金鑰——無需新的代理框架，也不轉售 token。
- **隨時隨地啟動代理:** 在 Slack 中 @boxes.dev、指派 Linear issue、設定排程或呼叫 REST API 都能發起工作，結果會回到你發起請求的同一位置。
- **桌面、行動、終端機與網頁多端:** 在任何介面讀取對話、核准請求、檢視 diff 或開啟終端機，包括功能完整的原生 iOS 與 Android 應用程式。
- **休眠的 devbox 免費:** 閒置盒子會自動暫停，僅在喚醒時按秒計費，讓同時執行大量代理的成本保持可控。

**優勢:** 每個代理獲得真正隔離的雲端電腦，而不是筆電上的 worktree 或沙箱; 相容你現有的 Claude Code 或 Codex 訂閱，無需另外支付 token 費用; 可從 Slack、Linear、排程或 API 觸發代理，契合團隊現有工作流程; 閒置 devbox 免費休眠，按秒計費，讓並行試驗保持低成本

**限制:** 按 box-hour 計量，重度或長時間執行的工作負載可能超出方案額度; 免費試用的 20 box-hour 足以評估，但不足以支撐日常持續工作; SSO、稽核記錄與專屬部署等最強功能位於需洽談定價的 Teams 方案中

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

## Qwen 4 (通義千問 4)

Qwen 4（通義千問 4 / Qwen4）建構於 Qwen3.8-Flash-Next（Qwen 3.8-Flash-Next）率先驗證的混合 Gated DeltaNet + Gated Attention 稀疏混合專家（MoE）架構之上（總參數量 125B，每 Token 啟動 6B 參數，並配備 51B n-gram 嵌入查找層）。此設計讓 Qwen 4 家族在保持極低推理成本的同時，實現了原生 100 萬 Token（1M）上下文視窗、原生全模態理解與生成，以及遞迴自我改進（Recursive Self-Improvement, RSI）能力。除四大核心層級（Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、Qwen4-27B）外，亦提供針對程式碼工程的 qwen4-coder-plus 與全模態深度思考的 qwen4-omni-120b-think。用戶可透過 chat.qwen.ai 免費使用網頁與行動端助手，於 Hugging Face 與 Ollama 下載 Apache 2.0 授權開源權重，或透過阿里雲百煉（Alibaba Cloud Model Studio）串接商業 API。

**價格與方案:** chat.qwen.ai（及 qwen.ai）提供免費的網頁版與行動端多模態 AI 對話服務；本地部署模型（如 Qwen4-27B）採用寬鬆的 Apache 2.0 授權於 Hugging Face 與 Ollama 免費開源；企業級模型（Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、qwen4-coder-plus、qwen4-omni-120b-think）則透過阿里雲百煉（Alibaba Cloud Model Studio）提供按 Token 計費的商業 API。

- **四大核心層級與專項模型矩陣 (Qwen4-Max / Plus / Flash / 27B):** 完整涵蓋旗艦深度推理 Qwen4-Max、企業級均衡主力 Qwen4-Plus、高吞吐低延遲 Qwen4-Flash、本地工作站開源模型 Qwen4-27B，以及專項模型 qwen4-coder-plus 與 qwen4-omni-120b-think。
- **混合 Gated DeltaNet + Gated Attention 稀疏 MoE 架構:** 基於 Qwen 3.8-Flash-Next (Qwen3.8-Flash-Next) 驗證的創新架構（125B 總參數、每 Token 僅啟動 6B 參數 + 51B n-gram 嵌入查找層），兼顧超大容量知識記憶與極速推理吞吐。
- **遞迴自我改進 (RSI) 與 100 萬 Token 原生上下文:** 導入 Recursive Self-Improvement (RSI) 機制提升複雜數學、程式碼與智慧體推理上限，同時支援 1M Token 超長上下文視窗與原生多模態（文字、影像、音訊、影片）理解。
- **Apache 2.0 開源生態與本地 PC/工作站一鍵執行:** Qwen4-27B 等開源權重採用 Apache 2.0 商業友善授權，原生支援 Hugging Face、Ollama、vLLM 與消費級 GPU 工作站本地私有化部署。
- **邁向 5–10 兆參數的清晰演進路線:** 於 2026 杭州雲棲大會（9 月 22 日）與阿姆斯特丹峰會（10 月 29 日）正式發表，奠定通往 5 兆至 10 兆參數規模的 Qwen 4.5 與 Qwen 5 下一代擴展藍圖。

**優勢:** 產品線層次分明，同時提供商業閉源旗艦（Qwen4-Max/Plus/Flash）與 Apache 2.0 開源本地模型（Qwen4-27B）; 創新的 Gated DeltaNet + Gated Attention + 51B n-gram 查找層架構，僅需 6B 啟動參數即可釋放百億級模型效能; 原生支援 100 萬 Token 上下文視窗、全模態（Omni）思考以及遞迴自我改進（RSI）推理; chat.qwen.ai 提供免費無門檻的網頁與行動端體驗，Alibaba Cloud Model Studio API 定價極具競爭力

**限制:** 最高參數規模的完整藍圖（5–10 兆參數的 Qwen 4.5 與 Qwen 5）仍處於分階段演進週期中; 在本地執行 Qwen4-27B 並開啟超長上下文時，仍需具備充足 VRAM 的高階 PC 或工作站硬體; 部分最新專項預覽模型（如 qwen4-omni-120b-think）在不同雲端區域的配額開放有先後順序

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

## 常見問題

### Boxes.dev 與 Qwen 4 (通義千問 4) 的每月流量相比如何？

Boxes.dev 每月有 552 次造訪，而 Qwen 4 (通義千問 4) 有 35,101,353。流量估算反映受眾規模，並非產品品質。

### 兩者的成長率相比如何？

Boxes.dev 的月增率為 0%；Qwen 4 (通義千問 4) 為 -6.2%。

### 價格相比如何？

Boxes.dev：免費增值、需聯絡報價。採用免費試用加用量計費的模式。免費試用包含 20 個 box-hour，以及一個範本盒與 3 個活躍 devbox，休眠盒子數量不限。付費方案按每位使用者每月計費：Starter 19 美元（50 box-hour、5 個活躍 devbox）、Pro 99 美元（300 box-hour、12 個活躍 devbox）、Max 249 美元（750 box-hour、25 個活躍 devbox）。超額部分為每個 box-hour 0.40 美元，預付最高可享 10% 折扣。含 SSO、SCIM、RBAC 與稽核記錄的 Teams 方案價格需另行洽談。一個 box-hour 等於標準 4 vCPU / 8 GiB / 100 GB 機器執行一小時；更大規格按比例消耗。 Qwen 4 (通義千問 4)：免費增值。chat.qwen.ai（及 qwen.ai）提供免費的網頁版與行動端多模態 AI 對話服務；本地部署模型（如 Qwen4-27B）採用寬鬆的 Apache 2.0 授權於 Hugging Face 與 Ollama 免費開源；企業級模型（Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、qwen4-coder-plus、qwen4-omni-120b-think）則透過阿里雲百煉（Alibaba Cloud Model Studio）提供按 Token 計費的商業 API。

## 替代方案

| # | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 月成長率 | 定價模式 | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/tw/tool/deepseek) | 372,761,591 | +4.3% | 免費增值 | 提供頂級開源推理模型與平價 API，但較少著墨於阿里生態系的多模態工具。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/deepseek.md) |
| 2 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/tw/tool/google-ai-studio) | 112,620,020 | +2% | 免費增值 | Provides robust developer tools and multimodal APIs, but relies on Google's closed Gemini models rather than open-weight alternatives. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/google-ai-studio.md) |
| 3 | [OpenRouter](https://openaitools.app/tw/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 付費 | 透過單一 API 閘道器整合數百個模型，但更偏向路由器而非代管 Qwen 原生基礎設施。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/openrouter-ai.md) |
| 4 | [BigModel（智譜大模型開放平台）](https://openaitools.app/tw/tool/bigmodel) | 5,700,686 | -17% | 免費增值 | 提供具競爭力的中國基礎模型 API 與代理建構器，但專精於智譜 AI 的 GLM 架構。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/bigmodel.md) |
| 5 | [Google Gemma 開源模型](https://openaitools.app/tw/tool/gemma-open-models-by-google) | 4,900,914 | -13.5% | 免費增值、付費 | Provides lightweight open-weight models for local deployment, but offers smaller parameter sizes compared to top-tier Qwen variants. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/gemma-open-models-by-google.md) |
| 6 | [Groq](https://openaitools.app/tw/tool/groq) | 3,987,936 | +10% | 付費 | Delivers ultra-fast inference speeds using custom LPU hardware, but supports a more limited selection of open models. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/groq.md) |
| 7 | [RunPod](https://openaitools.app/tw/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 付費 | 面向 AI 開發者的 GPU Pod、Serverless 推論與叢集雲平台 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/runpod.md) |
| 8 | [Together AI](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免費增值、付費 | 提供強大的開源模型無伺服器 API，但缺乏阿里巴巴生態系專屬的原生訓練整合。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai.md) |
| 9 | [騰訊混元](https://openaitools.app/tw/tool/tencent-hunyuan-large-model) | 1,485,463 | -1.2% | 需聯絡報價 | Provides comparable multimodal foundation model APIs from a major tech giant, but utilizes Tencent's proprietary Hunyuan architecture. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/tencent-hunyuan-large-model.md) |
| 10 | [MyClaw](https://openaitools.app/tw/tool/myclaw) | 990,387 | -23.8% | 付費 | 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/tw/tool/myclaw.md) |

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來源：https://openaitools.app/tw/compare/boxes-dev-vs-qwen-4

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