The Full Stack（fullstackdeeplearning.com）记录了 46,082 月访问量，月度环比增长为 +6.6%，定价为 Free (educational content)。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。
系统学习如何端到端打造 AI 产品
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
| 维度 / 指标 | | |
|---|---|---|
| 官方域名 | fullstackdeeplearning.com | qwen.ai |
| 定价模式 | Free (educational content) | 免费增值 |
| 月访问量 | 4.61万 (46,082) | 3510.14万 (35,101,353) |
| 月度环比流量变化 | +2857 (+6.6%) | -233.98万 (-6.2%) |
| 主要市场与份额 | 🇺🇸 美国 (31.7%) | 🇷🇺 俄罗斯 (37.2%) |
| 直接访问 / 月 | 2.61万 | 2502.04万 |
| 用户评分 | 4.6 | 4.7 |
| 支持的平台 | 网站 | 网站, API, 开源 |
系统学习如何端到端打造 AI 产品
讲座页面与资源涵盖提示工程、增强语言模型、LLMOps 以及语言界面的 UX 设计。
多年课程内容，涉及基础设施、数据管理、部署、监控与机器学习团队组织。
关于如何与智能体系统协作及构建智能体的最新材料，包含“多人协作式 AI”的观点阐述。
持续维护的云端 GPU 选型与价格指南，帮助团队为训练和推理挑选算力。
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。
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.
Provides robust developer tools and multimodal APIs, but relies on Google's closed Gemini models rather than open-weight alternatives.
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.
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.
免费 / 开源Provides comparable multimodal foundation model APIs from a major tech giant, but utilizes Tencent's proprietary Hunyuan architecture.
专项更强Specializes in memory-efficient fine-tuning for open-weight models, but requires external infrastructure to deploy full production APIs.
专项更强Specializes in memory-efficient fine-tuning for open-weight models, but requires external infrastructure to deploy full production APIs.
