Alibaba Cloud випустила нове покоління полегшеної моделі створення зображень штучного інтелекту під назвою Qwen Image 2.1. Це дуже легка модель із 7 мільярдами параметрів, яка здатна працювати навіть на старих споживчих відеокартах, таких як RTX 3090. Незважаючи на легкий дизайн, її розробники кажуть, що вона більш потужна, ніж низка легких моделей, які можна носити, включаючи Google Nano Banana 2.0.
Це власний еталонний тест, тому ми хотіли б побачити більше тестів, перш ніж робити якісь конкретні заяви, але перші звіти показують, що це дуже потужна модель із вбудованою підтримкою прозорості та можливістю створювати окремі зображення з кількох еталонних зображень.
Однією з проблем, що викликають занепокоєння, є зміни в ліцензійній угоді Qwen Image 2.1. На відміну від попередньої версії, ця модель прямо забороняє комерційний продаж моделі та вимагає від усіх, хто хоче її використовувати, отримати окрему ліцензію безпосередньо від розробника.
Нові відео відОбладнання Тома
Змагатися з найкращими?
Qwen Image 2.1 представляє низку нових функцій, які покращують його обслуговування та допомагають йому краще конкурувати з усталеними альтернативами. Він підтримує власну прозорість, тому ви можете змусити його створювати зображення з прозорим фоном, що робить його особливо корисним для художників, які хочуть використовувати штучний інтелект як частину чогось іншого, або для друкованої продукції, наприклад наклейок.
Він також покращує редагування зображень завдяки можливості використовувати до 10 еталонних зображень. Приклади включають взяття наявного зображення людини, подачу йому зразків зображень предметів одягу, а потім воно може об’єднати зображення людини, яка носить цей одяг. Команда Qwen обіцяє узгодженість усіх зображень, забезпечуючи продуктивність людей і продуктів.
Видатною особливістю Qwen Image 2.1 є його компактний розмір. Його візуальний вихідний компонент має лише 7B параметрів, що робить його однією з найтонших моделей у своєму роді. У першому бенчмарк тесті єдиною моделлю з меншою кількістю параметрів була LongCat-Image, розроблена Meituan, яка увійшла з 6 мільярдами параметрів. Більшість інших моделей в кілька разів більше або мають повністю закриту вагу.
Це ті самі легкі моделі, з якими, за словами розробників Qwen Image 2.1, вона може прямо конкурувати. У тому ж внутрішньому бенчмарку його модель отримала 60,2 бала в Qwen Image Benchmark. Для порівняння, OpenAI GPT Image 2.5 Sunburst набрав 67 балів, Muse Image – 62,34, а Google Nano Banana 2.0 – 59,82.
Що стосується редагування зображень, AI Arena стверджує, що наразі це найкращий варіант у відкритих вагах:
Qwen-Image-2.1 від @Alibaba_Qwen щойно вийшов як модель №1 з відкритим кодом у Image Edit Arena та Text-to-Image Arena! З 1367 балами в Edit Arena Image Qwen-Image-2.1 зайняв перше місце серед відкритих. Він посів 16 місце в загальному заліку, лише на 3 позиції позаду GPT-Image-1.5-fidelity на 15 місці.… pic.twitter.com/MV5USBrMa922 вересня 2026 р
Це ще ранні результати, і для повного підтвердження або спростування заяв команди Qwen знадобляться додаткові тести, але поки що вони досить близькі до реальності. Хоча ми не можемо знати, на скільки параметрів запатентовані моделі покладаються, щоб отримати вищі бали, Qwen Image 2.1, схоже, тисне на п’яти своєю скромною вагою.
Він добре працює на локальному обладнанні
У звітах перших користувачів Qwen Image 2.1 сказано, що вона добре працює на їхніх споживчих відеокартах. Учасник форуму Hacker News Вундерба, розробник GenAI Showdown, стверджують, що вони змогли перетворити зображення 1MP за допомогою Qwen Image 2.1 за п’ять секунд на RTX 4090.
У субредіті Stable Diffusion користувач cgs019283 високо оцінив його можливості, заявивши, що він може створювати 1-мегапіксельне зображення за 25 секунд на сучасних відеокартах Nvidia 50-ї серії, таких як RTX 5070 і 5080. Але вони заявили, що якщо ви використовуєте це найповільніше зображення, редагування цього зображення займе багато часу. в їх суді.
Інші мають моделі, які працюють на старішому, набагато легшому обладнанні. Один користувач стверджує, що використовує його для створення зображень з роздільною здатністю 2K приблизно за 50 секунд за допомогою Nvidia RTX 3060 і 64 ГБ пам’яті.
Одному користувачеві пощастило мати RTX 6000 Pro для гри. Там потужне обладнання здатне створювати зображення 1024 x 1024 за лічені секунди.
Хоча встановлення та використання локального штучного інтелекту все ще далекі від хмарних платформ, таких як Nano Banana від Google і моделі OpenAI від GPT Image, початкові результати вражають, принаймні на землі. Якщо набір функцій буде піддано більшій пильній увазі, ті, хто хочуть такого ж швидкого, високоякісного створення зображень, але працюють локально з повним контролем і не потребують хмарних облікових записів або підписок, можуть знайти його сильним суперником.
Питання ліцензування
З усіх ранніх інтерпретацій Qwen Image 2.1 триває дискусія щодо того, як розробники поводитимуться з ліцензією. Ця фраза виглядає неоднозначно:
«Вам надається обмежена, невиключна, всесвітня ліцензія, яка не підлягає передачі та не підлягає передачі, згідно з нашими правами інтелектуальної власності або іншими правами, що належать нам на Матеріали, на використання, відтворення, розповсюдження, копіювання, створення похідних робіт і змінення Матеріалів ДЛЯ НЕКОМЕРЦІЙНИХ ЦІЛЕЙ».
Потім зазначено, що будь-хто, хто бажає використовувати ці «Матеріали» в комерційних цілях, повинен отримати спеціальну ліцензію від Qwen Group для цієї мети. Це викликало достатнє занепокоєння громадськості, тому команда Qwen опублікувала заяву в Twitter/X:
Ми дуже полюбили Qwen-Image-2.1 за останні 24 години, дякуємо!! Також було багато запитань щодо ліцензії, особливо щодо випуску моделей. Отже, ось відповідь: результати не є частиною ліцензованого матеріалу. Користувачі зберігають права на зображення та інші… https://t.co/5kLG46bvN921 вересня 2026 р
Здається, це в основному прояснює речі. Усе, що ви створюєте за допомогою моделі, не повинно класифікуватися як ліцензований матеріал, тому на нього не поширюється дія цього пункту.
Але це означає, що сама модель не може бути перепродана без ліцензії Alibaba. Це суттєво відрізняється від моделі Apache, на якій базується оригінальне зображення Qwen, і, можливо, розширює визначення відкритої ваги. Звичайно, це не так відкрито.
Але більшість людей це не хвилює. Ви можете запустити Qwen Image 2.1 на вашому локальному апаратному забезпеченні, щоб створювати високоефективні згенеровані зображення та використовувати їх за бажанням. Завдяки такому легкому дизайну, який пропонує такі вражаючі можливості, відповідь розробників закритих моделей буде цікавою.
