# Qwen 4 (通义千问 4) vs ScrollEngine

Qwen 4 (通义千问 4) 记录了 35,101,353 月访问量，月度环比增长为 -6.2%，定价为免费增值。ScrollEngine 记录了 0 月访问量，增长率为 0%，定价为免费试用，定价请咨询。

| 指标 | [Qwen 4 (通义千问 4)](https://openaitools.app/zh/tool/qwen-4) | [ScrollEngine](https://openaitools.app/zh/tool/scrollengine) |
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| 官网地址 | https://qwen.ai | https://scrollengine.com |
| 分类 | Large Language Models (LLMs), Open Source AI Models, AI 聊天机器人, AI 助手 | AI Shopify 店铺搭建工具, AI Workflow, AI Productivity Tools |
| 定价模式 | 免费增值 | 免费试用，定价请咨询 |
| 月访问量 | 35,101,353 | 0 |
| 月度环比增长率 | -6.2% | 0% |
| 主要市场 | 俄罗斯 | 全球 |
| 直接访问量 | 25,020,350 | 0 |
| 评价得分 | 4.7 | 4.1 |
| 收藏数 | 1,180 | 0 |
| 支持平台 | 网站, API, 开源 | 网站 |

## 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)

## ScrollEngine

本地订单最常断裂在结账与门口之间的落差里。结账工具卖配送时段，却看不到路线；路线工具规划路线，却不知道承诺了什么。ScrollEngine 的前提是：应当由单条订单记录掌握整条链路。它把这份记录称为“The Scroll”——每笔本地订单的实时类型化事件日志——而作用于其上的自动化层称为“The Engine”，会应用你的能力规则、优化路线、监控实时进度，并把每个动作标注为规则驱动、优化或辅助。

平台围绕一个核心指标构建：Promise-Kept Rate（PKR），即守住承诺的本地订单比例，也就是在预约时段内送达的配送，或在时段开始前标记为已备好的自提订单。围绕这个数字有四个运营杠杆：在结账时只卖真正能送达的选项、为每家门店和每个时段设定真实处理能力、用优化路线和送达证明落地执行、在客户开口询问前先告知。ScrollEngine 列举了食品、香氛、宠物用品、鲜花和建材领域的客户，借助它缩短出车时间、降低配送错误与延误，并减少 WISMO（“我的订单在哪”）问询。

面向门店网络，实施是分阶段推进的：用 30–90 天历史订单做为期两周的 Promise Audit，然后在一个区域内以 10–20 个门店试点，之后按区域逐步铺开，并配备专属导入负责人与每月的 PKR 复盘。目前已具备的治理能力包括按门店和区域限定的角色访问控制、仪表盘／司机端应用／门店工具的分离访问、每笔订单与路线的完整配送历史，以及按门店设置的时区；MFA、SSO/SAML 和管理员变更日志列为带排期的计划。

**定价与套餐:** ScrollEngine 采用顾问式销售：网站提供“Request a quote”和“Book a demo”，而非公开套餐，门店网络的企业项目通常从范围明确的 Promise Audit 开始。同时提供免费试用。由于未公布价目表，具体金额应直接向 ScrollEngine 确认。

- **从结账到门前的承诺追踪:** 结账时预约的时段、被分配的门店、规划的路线以及每一条客户通知，都来自同一条订单记录，消除了结账工具与派车工具之间的人工重复录入。
- **按门店控制处理能力与时段:** 为每个门店和时段设置处理能力、截单时间和备货时间，随着订单预约观察剩余能力，并把每笔订单分配到真正作出承诺的门店。
- **路线优化配合司机端应用与送达证明:** 一次性规划多位司机的路线，把配送拆分给不同司机，让司机通过移动应用执行各自路线并在交付时附上照片证明。
- **实时 ETA、风险预警与主动通知:** 客户通过偏好的渠道收到“配送中”和“已送达”通知，在时段可能失守前收到风险预警，从而减少 WISMO 问询和配送争议。
- **按门店、时段和区域的 Promise-Kept Rate 分析:** 衡量守住承诺的本地订单比例，并按门店、时段和区域拆分，让运营团队清楚看到承诺在哪一环失守、代价有多高。

**优势:** 结账承诺、门店备货、路线和通知共用同一条订单记录，消除了多数本地配送失败所在的人工落差; 单核心指标（Promise-Kept Rate）让配送表现对运营与财务都清晰可读; 专为 Shopify 多门店零售设计，而非改造自通用货运软件; 分阶段铺开并配备专属导入负责人与每月复盘，降低门店网络的变革风险

**局限:** 没有公开价目表，必须索取报价，导致比价困难; 核心价值集中在 Shopify 的本地配送与门店自提，不在该技术栈上的商家获益有限; MFA、SSO/SAML 和管理员变更日志等部分企业级管控仍标注为计划中而非已上线

[工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/scrollengine.md)

## 常见问题

### Qwen 4 (通义千问 4) 和 ScrollEngine 在月流量上如何比较？

Qwen 4 (通义千问 4) 有 35,101,353 月访问量，而 ScrollEngine 有 0。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？

Qwen 4 (通义千问 4) 的月度环比增长率为 -6.2%；ScrollEngine 为 0%。

### 价格如何比较？

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。 ScrollEngine: 免费试用，定价请咨询。ScrollEngine 采用顾问式销售：网站提供“Request a quote”和“Book a demo”，而非公开套餐，门店网络的企业项目通常从范围明确的 Promise Audit 开始。同时提供免费试用。由于未公布价目表，具体金额应直接向 ScrollEngine 确认。

## 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） |
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| 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 | [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) |
| 8 | [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) |
| 9 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/zh/tool/unsloth-ai) | 887,457 | -17.6% | 免费 | Specializes in memory-efficient fine-tuning for open-weight models, but requires external infrastructure to deploy full production APIs. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/unsloth-ai.md) |
| 10 | [Fireworks](https://openaitools.app/zh/tool/fireworks-ai) | 659,687 | +6% | 定价请咨询 | 为开源模型提供极高吞吐量的推理，但更专注于一般开源部署而非 Qwen 专属工具。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/fireworks-ai.md) |

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来源：https://openaitools.app/zh/compare/qwen-4-vs-scrollengine

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