# Qwen 4 (通義千問 4) vs Datascale Qwen 4 (通義千問 4) 每月有 35,101,353 次造訪，月增率 -6.2%，定價模式為免費增值。Datascale 每月有 1,304 次造訪，成長率 +9.4%，定價模式為免費試用。 | 指標 | [Qwen 4 (通義千問 4)](https://openaitools.app/tw/tool/qwen-4) | [Datascale](https://openaitools.app/tw/tool/sql-notes) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://qwen.ai | https://getdatascale.com | | 分類 | Large Language Models (LLMs), 開源 AI 模型, AI 聊天機器人, AI 助手 | AI 知識管理, 資料分析 AI, AI 圖表生成器, AI 搜尋引擎 | | 定價模式 | 免費增值 | 免費試用 | | 每月造訪次數 | 35,101,353 | 1,304 | | 月成長率 | -6.2% | +9.4% | | 主要市場 | 俄羅斯 | 印度 | | 直接造訪 | 25,020,350 | 504 | | 評論分數 | 4.7 | 4.3 | | 收藏數 | 1,180 | 1 | | 支援平台 | 網站, API, 開源 | 網站 | ## 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) ## Datascale Datascale 自稱是「資料庫領域的 Cursor 遇上 Miro」——一塊視覺化畫布，用來設計、記錄與討論資料模型，AI 助手內嵌其中而非外掛。核心技巧是反向工程：指向 DDL、CTAS（CREATE TABLE AS SELECT）、檢視表與 INSERT INTO 語句，它就能畫出主外鍵關係，甚至在沒有宣告鍵的情況下找出隱式關聯。對接手他人資料倉儲的團隊特別有用。 除視覺化之外，Datascale 也被定位為寫作與思考的平台。你可以框選節點或資料表，在不離開畫布的前提下與 AI 討論，讓它把粗略想法擴展為系統設計或分析流程，把筆記變成規範的設計文件與 PRD，並就正規化與反正規化、查詢速度與彈性等架構取捨給出回饋。資料血緣與下游影響追蹤可幫你在改動前看清影響範圍。 畫布可設為公開並嵌入其他頁面，便於向關係人展示架構或撰寫公開文件。定價按使用者計算，提供 7 天免費試用且免信用卡。團隊自述是「為工程師打造工具的工程師」，官網上有來自分析顧問公司的客戶證言。 **價格與方案:** 按使用者訂閱，7 天免費試用且免信用卡。月付為每位使用者每月 12 美元，年付降至每位使用者每月 8 美元。兩檔皆包含不限團隊成員、不限畫布與 wiki、資料血緣與 ER 圖、AI 助手以及共享 AI 對話。官網另有企業／教育洽詢入口。 - **SQL 反向工程:** 讀取 DDL、CTAS、檢視表與 INSERT INTO 語句即可重建資料架構，無需遷移或改框架。 - **隱式關聯識別:** 即使沒有宣告主外鍵，也能辨識出關聯關係，呈現資料的真實結構。 - **畫布內 AI 助手:** 框選節點與資料表後直接提問、重構模型或就地協同設計，無需切換工具。 - **資料血緣與影響分析:** 依真實 SQL 對映依賴與跨表關係，便於追蹤改動帶來的下游影響。 - **文件、wiki 與流程圖集中管理:** 在同一畫布上組合圖表、筆記與流程圖，把粗略想法發展為設計文件、PRD 與資料規格。 **優勢:** 基於既有 SQL 重建血緣與 ER 圖，無需遷移; 能找出只依賴宣告鍵的工具會漏掉的隱式關聯; AI 對話直接作用於畫布中選取的節點，而非另開視窗; 畫布可發布與嵌入，便於與關係人溝通 **限制:** 聚焦 SQL 技術棧，不是通用繪圖套件; 團隊與產品規模小於成熟 BI 目錄廠商，治理類功能相對輕量; 官網定價 FAQ 的部分條目看起來尚未完成 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/sql-notes.md) ## 常見問題 ### Qwen 4 (通義千問 4) 與 Datascale 的每月流量相比如何？ Qwen 4 (通義千問 4) 每月有 35,101,353 次造訪，而 Datascale 有 1,304。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？ Qwen 4 (通義千問 4) 的月增率為 -6.2%；Datascale 為 +9.4%。 ### 價格相比如何？ 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。 Datascale：免費試用。按使用者訂閱，7 天免費試用且免信用卡。月付為每位使用者每月 12 美元，年付降至每位使用者每月 8 美元。兩檔皆包含不限團隊成員、不限畫布與 wiki、資料血緣與 ER 圖、AI 助手以及共享 AI 對話。官網另有企業／教育洽詢入口。 ## 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) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 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 | [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) | | 8 | [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) | | 9 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/tw/tool/unsloth-ai) | 887,457 | -17.6% | 免費 | Specializes in memory-efficient fine-tuning for open-weight models, but requires external infrastructure to deploy full production APIs. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/unsloth-ai.md) | | 10 | [Fireworks](https://openaitools.app/tw/tool/fireworks-ai) | 659,687 | +6% | 需聯絡報價 | 為開源模型提供極高吞吐量的推理，但更專注於一般開源部署而非 Qwen 專屬工具。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/fireworks-ai.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/qwen-4-vs-sql-notes More Markdown: [分類](https://openaitools.app/tw/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/tw/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/tw/llms.txt)