# The Full Stack（fullstackdeeplearning.com） vs Qwen 4 (通义千问 4)

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。

| 指标 | [The Full Stack（fullstackdeeplearning.com）](https://openaitools.app/zh/tool/fullstackdeeplearning-com) | [Qwen 4 (通义千问 4)](https://openaitools.app/zh/tool/qwen-4) |
| :--- | :--- | :--- |
| 官网地址 | https://fullstackdeeplearning.com | https://qwen.ai |
| 分类 | AI 课程, Large Language Models (LLMs), 提示词工程, AI Developer Tools | Large Language Models (LLMs), Open Source AI Models, AI 聊天机器人, AI 助手 |
| 定价模式 | Free (educational content) | 免费增值 |
| 月访问量 | 46,082 | 35,101,353 |
| 月度环比增长率 | +6.6% | -6.2% |
| 主要市场 | 美国 | 俄罗斯 |
| 直接访问量 | 26,064 | 25,020,350 |
| 评价得分 | 4.6 | 4.7 |
| 收藏数 | 1 | 1,180 |
| 支持平台 | 网站 | 网站, API, 开源 |

## The Full Stack（fullstackdeeplearning.com）

Full Stack Deep Learning 最初是一门教工程师把深度学习从笔记本带入生产的课程，如今已发展成更广泛的教育中心。站点托管完整的课程材料——讲座页面、幻灯片、实验笔记本与视频讲解——涵盖深度学习课程与大语言模型训练营，学习者可以按自己的节奏免费跟进。

其课程体系刻意强调“全栈”而非只聚焦模型。深度学习课程涵盖开发基础设施、实验管理、排错与测试、数据管理与标注、部署、持续学习与模型监控，还包括团队与项目管理以及伦理。大语言模型训练营则深入提示工程、增强语言模型、LLMOps 以及语言界面的用户体验，并包含实际动手的项目讲解。

除课程之外，站点还发布博客、阐述协作式构建 AI 产品的宣言，并维护云端 GPU 价格指南等参考资料。由于这些材料公开且长期可访问，站点更像一座长期图书馆而非限定时间的训练营，受众包括个人开发者、团队以及需要结构化教材的教育工作者。

**定价与套餐:** fullstackdeeplearning.com 上公开的课程材料免费提供，站点并未列出常规的订阅或按席位收费方案。该项目历史上依靠赞助方与社区支持。未来若推出付费项目，会在站点上公布。

- **免费的 LLM 训练营材料:** 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。
- **完整的深度学习课程存档:** 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。
- **Working with AI Agents:** 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。
- **云端 GPU 参考:** 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。
- **博客与社区资源:** 面向 AI 产品实践者的文章与更新，可通过邮件订阅跟进新内容发布。

**优势:** 课程材料开放免费，可按自己的节奏学习; 覆盖完整产品生命周期，而不只是模型训练; 内容跨多年持续维护，记录了实践方式的演进; 包含可动手的实验与项目式讲解

**局限:** 部分旗舰课程为 2021 至 2023 年，工具细节会过时; 不是互动式带班项目，缺少讲师反馈; 缺少正式的认证或结构化考核

[工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/fullstackdeeplearning-com.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

### The Full Stack（fullstackdeeplearning.com）和 Qwen 4 (通义千问 4) 在月流量上如何比较？

The Full Stack（fullstackdeeplearning.com）有 46,082 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？

The Full Stack（fullstackdeeplearning.com）的月度环比增长率为 +6.6%；Qwen 4 (通义千问 4) 为 -6.2%。

### 价格如何比较？

The Full Stack（fullstackdeeplearning.com）: Free (educational content)。fullstackdeeplearning.com 上公开的课程材料免费提供，站点并未列出常规的订阅或按席位收费方案。该项目历史上依靠赞助方与社区支持。未来若推出付费项目，会在站点上公布。 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 | [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) |
| 4 | [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) |
| 5 | [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) |
| 6 | [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) |
| 7 | [DeepLearning.AI](https://openaitools.app/zh/tool/deeplearning-ai) | 2,562,512 | -7.2% | 免费增值 | AI 工程课程、证书与全球最大 AI 新闻通讯 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/deeplearning-ai.md) |
| 8 | [Together AI](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免费增值，付费 | 提供强大的开源模型无服务器 API，但缺乏阿里巴巴生态专属的原生训练集成。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai.md) |
| 9 | [腾讯混元](https://openaitools.app/zh/tool/tencent-hunyuan-large-model) | 1,485,463 | -1.2% | 定价请咨询 | Provides comparable multimodal foundation model APIs from a major tech giant, but utilizes Tencent's proprietary Hunyuan architecture. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/tencent-hunyuan-large-model.md) |
| 10 | [The Rundown AI](https://openaitools.app/zh/tool/the-rundown-ai) | 1,018,070 | +28.6% | 免费 | 每天五分钟，掌握顶尖 AI 新闻与落地方法 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/the-rundown-ai.md) |

---
来源：https://openaitools.app/zh/compare/fullstackdeeplearning-com-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)
