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
網站月造訪量估算
資料為該網域的 Similarweb 流量估算，不是活躍使用者數。僅顯示有資料的統計月份；擷取時間與流量統計月份分別標示。
擷取於 2026年11月10日
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依據 OpenAITools.app 於 2026-11-10 查驗的觀測資料，Qwen 4 (通義千問 4)（qwen.ai）是收錄於 Large Language Models (LLMs) 的 AI 平台，每月產生 3510.14萬次造訪，月流量變化量為 -233.98萬（-6.2%）。其主要地理市場為俄羅斯（流量佔比 37.2%），並採用免費增值定價模式。依每月流量計算的主要競爭替代方案包括 DeepSeek（每月 3.73億次造訪），Together AI（每月 164.59萬次造訪），OpenRouter（每月 1994.14萬次造訪）。
100萬上下文太狂了，讀整本文件完全沒壓力。
中文理解能力第一梯隊。
以下短評基於實時網頁探查、定價機制與同類基準由 AI 綜合生成，用於呈現不同情境下的常見亮點與槽點，非實名真實用戶留言。
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。
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。
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。
在阿里雲百煉平台組合運用 Qwen4-Max 處理核心複雜決策、Qwen4-Plus 承載日常業務流、Qwen4-Flash 處理高併發即時回應，並透過 qwen4-coder-plus 加速軟體開發。
透過 Ollama 或 Hugging Face 下載 Apache 2.0 授權的 Qwen4-27B 開源權重，在本地 PC 或工作站上離線執行高效能長上下文模型。
善用 chat.qwen.ai 與 qwen4-omni-120b-think 的 1M 上下文與全模態理解能力，免費完成超長財報解析、音視訊理解及跨語言內容創作。
同一分類下同類 AI 工具的流量並排比較
| 排名 | AI 工具 | 每月造訪次數 | 月增幅 | 直接流量占比 | 價格 | 正面對決 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Qwen 4 (通義千問 4) | 3510.14萬 | -6.2% | 71% 直接流量 | 免費增值 | 目前產品 |
| 1 | DeepSeek 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。 | 3.73億 | +4.3% | 78% 直接流量 | 免費增值 | 對比 DeepSeek |
| 2 | Together AI 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。 | 164.59萬 | +64.9% | 54% 直接流量 | 免費增值、付費 | 對比 Together AI |
| 3 | OpenRouter 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。 | 1994.14萬 | -6.2% | 60% 直接流量 | 付費 | 對比 OpenRouter |
| 4 | Fireworks 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。 | 65.97萬 | +6% | 48% 直接流量 | 需聯絡報價 | 對比 Fireworks |
| 5 | DeepInfra 提供開源模型的平價無伺服器推理，但缺乏阿里雲上專屬的企業級微調套件。 | 45.78萬 | -8.9% | 52% 直接流量 | 付費 | 對比 DeepInfra |
| 6 | BigModel（智譜大模型開放平台） 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。 | 570.07萬 | -17% | 74% 直接流量 | 免費增值 | 對比 BigModel（智譜大模型開放平台） |
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。
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 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.
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 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.
Provides diverse open-weight model APIs and serverless GPU jobs, but lacks Alibaba's deep regional enterprise cloud integrations.
