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。StackRef 每月有 765 次造訪，成長率 +184.4%，定價模式為需聯絡報價。
阿里雲第四代基礎大模型家族與全模態 AI 助手 — 涵蓋 Qwen 4 (Qwen4)、Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、Qwen4-27B 與 Qwen 3.8-Flash-Next 架構
| 面向／指標 | | |
|---|---|---|
| 官方網域 | qwen.ai | stackref.com |
| 定價模式 | 免費增值 | 需聯絡報價 |
| 每月造訪次數 | 3510.14萬 (35,101,353) | 765 (765) |
| 月流量變化量 | -233.98萬 (-6.2%) | +496 (+184.4%) |
| 主要市場與市佔 | 🇷🇺 俄羅斯 (37.2%) | 🇮🇩 印尼 (100%) |
| 每月直接造訪 | 2502.04萬 | 305 |
| 使用者評分 | 4.7 | 4 |
| 支援平台 | 網站, API, 開源 | 網站 |
阿里雲第四代基礎大模型家族與全模態 AI 助手 — 涵蓋 Qwen 4 (Qwen4)、Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、Qwen4-27B 與 Qwen 3.8-Flash-Next 架構
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。
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。
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。
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。
資深雲、DevOps 與安全顧問，外加自架黑客松管理器
由擁有 20 多年經驗、持 CISSP 認證的架構師主導，在 AWS、GCP 和 Azure 上提供實務的架構、安全與成本最佳化。
聚焦強化雲環境並支持合規，強調穩健、治理良好的基礎架構。
透過實務工作降低雲支出並合理配置基礎架構，同時不犧牲可靠性。
自主設計、自架、端到端的內部黑客松管理器，涵蓋沙盒環境與 AI 評分，用於舉辦創新活動。
免費 / 開源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。
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.
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。
免費 / 開源Provides lightweight open-weight models for local deployment, but offers smaller parameter sizes compared to top-tier Qwen variants.
免費 / 開源Provides lightweight open-weight models for local deployment, but offers smaller parameter sizes compared to top-tier Qwen variants.
專項更強Delivers ultra-fast inference speeds using custom LPU hardware, but supports a more limited selection of open models.
免費 / 開源Provides comparable multimodal foundation model APIs from a major tech giant, but utilizes Tencent's proprietary Hunyuan architecture.
專項更強Specializes in memory-efficient fine-tuning for open-weight models, but requires external infrastructure to deploy full production APIs.
專項更強Specializes in memory-efficient fine-tuning for open-weight models, but requires external infrastructure to deploy full production APIs.
