# Cratecode vs Qwen 4 (通义千问 4) Cratecode 记录了 4,655 月访问量，月度环比增长为 +32%，定价为免费。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。 | 指标 | [Cratecode](https://openaitools.app/zh/tool/cratecode) | [Qwen 4 (通义千问 4)](https://openaitools.app/zh/tool/qwen-4) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://cratecode.com | https://qwen.ai | | 分类 | AI 代码助手, AI 代码审查, AI 问答, AI 教师 | Large Language Models (LLMs), Open Source AI Models, AI 聊天机器人, AI 助手 | | 定价模式 | 免费 | 免费增值 | | 月访问量 | 4,655 | 35,101,353 | | 月度环比增长率 | +32% | -6.2% | | 主要市场 | 美国 | 俄罗斯 | | 直接访问量 | 1,452 | 25,020,350 | | 评价得分 | 4.3 | 4.7 | | 收藏数 | 5 | 1,180 | | 支持平台 | 网站 | 网站, API, 开源 | ## Cratecode Cratecode 建立在一个朴素的前提上：当学习者有理由去学时，编程才学得进去。平台课程不采用抽象习题和死记硬背，而是围绕有真实用途的项目来组织，并且刻意设计为非线性的路径。你可以直接跳到当前感兴趣或卡住你的主题，之后再回头补基础；进度追踪衡量的是你已经走过多远，而不是还剩多少。 教学之外还有内置的 AI 助手。在线学习容易孤单，因此这位助手扮演老师的角色：回答编程相关问题、检查你提交的代码、找出错误或写得更差的写法，并给出详细讲解和示例代码。你也可以让它把一个难题分步拆解，而不是直接甩出最终答案。 网站本身免费使用，注册只需片刻，并带有登录区用来保存进度。除课程外还有文章板块，网站也公开了条款、隐私与安全说明。由于平台面向自主学习的人，它的价值取决于你是否享受自己探索的过程——而当你就自己真正写过的代码提出具体问题时，AI 助手的效果最好。 **定价与套餐:** Cratecode 免费使用：注册和完成课程都不收费，内置的 AI 助手也包含在免费体验中。 - **项目驱动课程:** 课程围绕有真实用途的趣味项目展开，你做出的东西是有用的，而非纯学术练习。 - **非线性学习路径:** 可以自由在主题之间切换，走出自己的路线，而不被锁死在固定顺序里。 - **AI 编程助手:** 提交或写下代码，助手会通读并指出错误、给出改进建议，附讲解与示例。 - **分步解题引导:** 可以让导师把难题分阶段讲清楚，而不只是直接公布答案。 - **进度追踪与免费使用:** 一个简单账号记录你已经完成的部分，整个网站免费开放。 **优势:** 完全免费，核心课程没有付费门槛; 以项目为先的设计让课程紧扣你真正想做的东西; 非线性结构适合喜欢探索、不愿照本宣科的学习者; AI 助手会讲清推理过程并给出示例代码，而不只抛出一个答案 **局限:** 学习高度自主，动力不足的初学者可能需要额外约束; AI 助手在你已经动手写代码之后才最有用，被动阅读效果有限; 作为较小的平台，课程广度无法与大型商业训练营相比 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/cratecode.md) ## Qwen 4 (通义千问 4) Qwen 4（通义千问 4 / Qwen4）构建在 Qwen3.8-Flash-Next（Qwen 3.8-Flash-Next）率先验证的混合 Gated DeltaNet + Gated Attention 稀疏混合专家（MoE）架构之上（总参数量 125B，每 Token 激活 6B 参数，并配备 51B n-gram 嵌入查找层）。这一设计使 Qwen 4 家族在保持极低推理成本的同时，实现了原生 100 万 Token（1M）上下文窗口、原生全模态理解与生成，以及递归自我改进（Recursive Self-Improvement, RSI）能力。除四大核心梯度（Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、Qwen4-27B）外，还提供面向代码工程的 qwen4-coder-plus 与面向全模态深度思考的 qwen4-omni-120b-think。用户可通过 chat.qwen.ai 免费使用网页与移动端助手，在 Hugging Face 和 Ollama 下载 Apache 2.0 协议开源权重，或通过阿里云百炼（Alibaba Cloud Model Studio）调用商业 API。 **定价与套餐:** chat.qwen.ai（及 qwen.ai）提供免费的网页端与移动端多模态 AI 对话服务；本地部署模型（如 Qwen4-27B）基于宽松的 Apache 2.0 许可证在 Hugging Face 与 Ollama 免费开源；企业级模型（Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、qwen4-coder-plus、qwen4-omni-120b-think）通过阿里云百炼（Alibaba Cloud Model Studio）提供按 Token 计费的高性价比商业 API。 - **四大核心梯度与专项模型矩阵 (Qwen4-Max / Plus / Flash / 27B):** 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。 - **混合 Gated DeltaNet + Gated Attention 稀疏 MoE 架构:** 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。 - **递归自我改进 (RSI) 与 100 万 Token 原生上下文:** 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。 - **Apache 2.0 开源生态与本地 PC/工作站一键运行:** 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。 - **迈向 5–10 万亿参数的清晰演进路线:** 在 2026 杭州云栖大会（9 月 22 日）与阿姆斯特丹峰会（10 月 29 日）正式公布，奠定了通往 5 万亿至 10 万亿参数规模的 Qwen 4.5 与 Qwen 5 下一代扩展蓝图。 **优势:** 产品线层次清晰，同时提供商业闭源旗舰（Qwen4-Max/Plus/Flash）与 Apache 2.0 开源本地模型（Qwen4-27B）; 创新的 Gated DeltaNet + Gated Attention + 51B n-gram 查找层架构，仅需 6B 激活参数即可释放百亿级模型性能; 原生支持 100 万 Token 上下文窗口、全模态（Omni）思考以及递归自我改进（RSI）推理; chat.qwen.ai 提供免费无门槛的网页与移动端体验，阿里云百炼 API 定价极具竞争力 **局限:** 最高参数规模的完整体路线（5–10 万亿参数的 Qwen 4.5 与 Qwen 5）仍处于分阶段演进周期中; 在本地运行 Qwen4-27B 并开启超长上下文时，仍需具备充足显存的高端 PC 或工作站硬件; 部分最新专项预览模型（如 qwen4-omni-120b-think）在不同云地域的配额开放存在先后顺序 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/qwen-4.md) ## 常见问题 ### Cratecode 和 Qwen 4 (通义千问 4) 在月流量上如何比较？ Cratecode 有 4,655 月访问量，而 Qwen 4 (通义千问 4) 有 35,101,353。流量估算描述的是受众规模，而非产品质量。 ### 它们的增长率如何比较？ Cratecode 的月度环比增长率为 +32%；Qwen 4 (通义千问 4) 为 -6.2%。 ### 价格如何比较？ Cratecode: 免费。Cratecode 免费使用：注册和完成课程都不收费，内置的 AI 助手也包含在免费体验中。 Qwen 4 (通义千问 4): 免费增值。chat.qwen.ai（及 qwen.ai）提供免费的网页端与移动端多模态 AI 对话服务；本地部署模型（如 Qwen4-27B）基于宽松的 Apache 2.0 许可证在 Hugging Face 与 Ollama 免费开源；企业级模型（Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、qwen4-coder-plus、qwen4-omni-120b-think）通过阿里云百炼（Alibaba Cloud Model Studio）提供按 Token 计费的高性价比商业 API。 ## 替代工具 | # | 工具名称 | 月访问量 | 月度环比增长率 | 定价模式 | 简介 | 工具详情（Markdown） | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/zh/tool/deepseek) | 372,761,591 | +4.3% | 免费增值 | 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。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/deepseek.md) | | 2 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/zh/tool/google-ai-studio) | 112,620,020 | +2% | 免费增值 | Provides robust developer tools and multimodal APIs, but relies on Google's closed Gemini models rather than open-weight alternatives. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/google-ai-studio.md) | | 3 | [Cursor](https://openaitools.app/zh/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | 免费增值 | 打造宏大软件的 AI 编程智能体 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/cursor.md) | | 4 | [OpenRouter](https://openaitools.app/zh/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 付费 | 通过单一 API 网关整合数百个模型，但更偏向路由器而非托管 Qwen 原生基础设施。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/openrouter-ai.md) | | 5 | [Coddy](https://openaitools.app/zh/tool/coddy-tech) | 7,478,457 | +17.8% | 免费增值 | 通过动手练习与即时在线编译器免费学编程 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/coddy-tech.md) | | 6 | [DataCamp](https://openaitools.app/zh/tool/datacamp-com) | 6,237,230 | -0.4% | 免费增值 | 数据科学、AI 与分析技能的互动式课程平台 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/datacamp-com.md) | | 7 | [BigModel（智谱大模型开放平台）](https://openaitools.app/zh/tool/bigmodel) | 5,700,686 | -17% | 免费增值 | 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。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/bigmodel.md) | | 8 | [Course Hero](https://openaitools.app/zh/tool/coursehero-com) | 5,163,395 | -1.4% | 免费增值 | 学习资料库、AI 作业辅导与 24/7 导师服务，一站式整合 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/coursehero-com.md) | | 9 | [Google Gemma 开源模型](https://openaitools.app/zh/tool/gemma-open-models-by-google) | 4,900,914 | -13.5% | 免费增值，付费 | Provides lightweight open-weight models for local deployment, but offers smaller parameter sizes compared to top-tier Qwen variants. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/gemma-open-models-by-google.md) | | 10 | [Groq](https://openaitools.app/zh/tool/groq) | 3,987,936 | +10% | 付费 | Delivers ultra-fast inference speeds using custom LPU hardware, but supports a more limited selection of open models. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/groq.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/cratecode-vs-qwen-4 更多 Markdown 页面: [分类](https://openaitools.app/zh/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/zh/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/zh/llms.txt)