专项更强Offers industry-leading reasoning and artifact generation, but lacks direct terminal-first integration and local preference memory.
#1Command Code 记录了 2,358,177 月访问量,月度环比增长为 -12.1%,定价为免费增值,定价请咨询。Qwen 4 (通义千问 4) 记录了 35,101,353 月访问量,增长率为 -6.2%,定价为免费增值。
| 维度 / 指标 | ![]() | ![]() |
|---|---|---|
| 官方域名 | commandcode.ai | qwen.ai |
| 定价模式 | 免费增值,定价请咨询 | 免费增值 |
| 月访问量 | 235.82万 (2,358,177) | 3510.14万 (35,101,353) |
| 月度环比流量变化 | -32.57万 (-12.1%) |
| -233.98万 (-6.2%) |
| 主要市场与份额 | 🇨🇳 中国 (47%) | 🇷🇺 俄罗斯 (37.2%) |
|---|
| 直接访问 / 月 | 174.96万 | 2502.04万 |
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| 用户评分 | 4.3 | 4.7 |
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| 支持的平台 | 网站 | 网站, API, 开源 |
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会学习你编码品味的 AI 编程智能体
持续强化学习层把每一次采纳、拒绝和手动编辑变成信号,再把反复出现的模式转化为可复用的项目级技能。
自动修复格式错误的工具调用,让较弱的开放权重模型也能可靠完成智能体循环,接近前沿模型的水平。
交互式 CLI 用于结对,无头标志用于脚本化,后台沙箱智能体则用于更长时间的自主任务。
自定义 /agents 与持久化 /memory 跨会话携带项目上下文,让你不必反复解释代码库与规范。

阿里云第四代基础大模型家族与全模态 AI 助手 — 涵盖 Qwen 4 (Qwen4)、Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、Qwen4-27B 与 Qwen 3.8-Flash-Next 架构
完整覆盖旗舰深度推理 Qwen4-Max、企业级均衡主力 Qwen4-Plus、高吞吐低延迟 Qwen4-Flash、本地工作站开源模型 Qwen4-27B,以及专项模型 qwen4-coder-plus 和 qwen4-omni-120b-think。
基于 Qwen 3.8-Flash-Next (Qwen3.8-Flash-Next) 验证的创新架构(125B 总参数、每 Token 仅激活 6B 参数 + 51B n-gram 嵌入查找层),兼顾超大容量知识记忆与极速推理吞吐。
引入 Recursive Self-Improvement (RSI) 机制提升复杂数学、代码与智能体推理上限,同时支持 1M Token 超长上下文窗口与原生多模态(文本、图像、音频、视频)理解。
Qwen4-27B 等开源权重采用 Apache 2.0 协议商用友好授权,原生适配 Hugging Face、Ollama、vLLM 与消费级 GPU 工作站本地私有化部署。
专项更强Offers industry-leading reasoning and artifact generation, but lacks direct terminal-first integration and local preference memory.
#1免费 / 开源提供顶尖开源推理模型与平价 API,但较少着墨于阿里生态的多模态工具。

Provides robust developer tools and multimodal APIs, but relies on Google's closed Gemini models rather than open-weight alternatives.
#3
提供具有竞争力的中国基础模型 API 和智能体构建器,但专注于智谱 AI 的 GLM 架构。

免费 / 开源Provides lightweight open-weight models for local deployment, but offers smaller parameter sizes compared to top-tier Qwen variants.

专项更强Delivers ultra-fast inference speeds using custom LPU hardware, but supports a more limited selection of open models.

Provides robust developer tools and multimodal APIs, but relies on Google's closed Gemini models rather than open-weight alternatives.
免费 / 开源Provides lightweight open-weight models for local deployment, but offers smaller parameter sizes compared to top-tier Qwen variants.