Qwen-Image-2.0 的原生分辨率是多少？

Qwen-Image-2.0 支持原生 2K 分辨率 (2048x2048)。这种高分辨率无需额外的 upscaler 即可展现皮肤毛孔和建筑纹理等微观细节。

Prompt 的 context window 有多大？

该 model 具有 1,000-token 的 context window。这允许用户提供近乎一整页的指令，以定义复杂的布局和视觉风格。

如何访问 Qwen-Image-2.0 API？

该 model 可通过阿里云 DashScope 平台使用，并完全兼容 OpenAI API 格式，只需使用 DashScope API key 即可。

我可以使用该 model 进行图像编辑吗？

是的，它是一个统一的“Omni”模型，在单一的 7B 参数架构内同时支持 text-to-image 生成和 image-to-image 编辑。

它支持双语文本渲染吗？

Qwen-Image-2.0 经过原生训练，能够同时处理英文和中文文本，非常适合国际化营销素材的制作。

Qwen-Image-2.0 的定价如何？

目前的定价约为每百万输入 token 1.00 美元，每百万输出 token 1.00 美元（基于 DashScope 平台）。

该 model 是否支持流式传输？

是的，API 支持流式响应，允许在生成过程中实时监控进度。

它在文本渲染方面与 Flux 相比如何？

社区 benchmark 显示，由于其更大的基于 LLM 的 encoder，Qwen-Image-2.0 在复杂排版和布局遵循度方面通常优于 Flux 系列变体。

Qwen-Image-2.0

Qwen-Image-2.0 是阿里巴巴统一的 7B model，专用于专业信息图表、照片级真实感以及具有原生 2K 分辨率和 1k-token 上限的精确图像编辑。

MultimodalImage GenerationTypographyOpen WeightsAlibaba

alibabaQwen2026年2月10日

上下文

1Ktokens

最大输出

4Ktokens

输入价格

$0.07/ 1M

输出价格

$0.07/ 1M

模态:TextImage

能力:视觉工具流式传输

基准测试

GPQA

HLE

MMLU

MMLU Pro

SimpleQA

IFEval

AIME 2025

MATH

GSM8k

MGSM

MathVista

72%

SWE-Bench

HumanEval

LiveCodeBench

MMMU

77%

MMMU Pro

58%

ChartQA

86%

DocVQA

94%

Terminal-Bench

ARC-AGI

查看API文档

关于 Qwen-Image-2.0

了解 Qwen-Image-2.0 的功能、特性以及它如何帮助您获得更好的效果。

统一的视觉动力引擎

Qwen-Image-2.0 代表了阿里云在 multimodal AI 领域的重大飞跃。与以往需要单独的模型进行创作和修改的迭代不同，这种统一的 7B 参数架构在一个框架内处理高保真图像生成和精确的像素级编辑。这种精简的架构确保了在各种视觉任务中保持风格的一致性和卓越的语义遵循度。

专业级排版与布局

该 model 经过专门设计，旨在克服 AI 艺术创作中的最大障碍之一：文本渲染。支持长达 1,000 tokens 的超长指令，允许用户为专业信息图表、数据仪表板和双语营销材料指定复杂的布局。借助原生 2K 分辨率支持，输出图像保持了微观细节，适用于数字显示和高质量印刷媒体。

state-of-the-art 的 multimodal 理解

除了生成之外，Qwen-Image-2.0 在 multimodal 理解方面也表现出色。通过将深度推理与视觉合成相结合，它在 DocVQA (95.1) 和 ChartQA (88.2) 等 benchmark 上取得了顶级成绩。这使其成为需要将复杂文本数据转换为结构化视觉表现，或使用自然语言指令对现有图像进行迭代编辑的用户的理想工具。

Qwen-Image-2.0 的使用案例

发现使用 Qwen-Image-2.0 获得出色效果的不同方式。

专业信息图设计

生成包含多板块财务报告和技术图表的素材，并支持像素级精准的双语文本和结构化数据布局。

一致性主体编辑

执行复杂的 image-to-image 编辑，例如更改主体的服装或配饰，同时保持面部特征和胎记等细节不变。

营销排版

创建高分辨率的海报和广告，其中精确的文本渲染和特定的字体布局对品牌形象至关重要。

漫画创作

生成多格连环画，其中角色一致性和对话框对齐由 model 原生管理。

UI/UX 原型设计

将描述性的线框图文稿转换为真实的移动端应用或网页界面，并带有可读的标题和连贯的导航元素。

视觉数据合成

合并来自不同照片的元素，例如将特定人物置入新环境，同时保留光影和透视关系。

优势

局限性

统一的 Omni 架构: 将 state-of-the-art 的 text-to-image 生成和精确的像素级编辑结合在一个高效的 7B model 中。

发布时闭源权重: 完整的 model 权重在发布初期未公开以供本地部署，主要通过 API 提供访问。

原生 2K 分辨率: 原生提供超高清视觉效果 (2048x2048)，无需外部 upscaling 即可保留精细细节。

数值偏差: 在处理非常具体的数值视觉请求时可能会遇到困难，例如时钟指针精确指向 11:15。

卓越的排版能力: 配备专用引擎，能够渲染精确的双语文本以及信息图中的复杂布局。

主体身份漂移: 在尝试融合来自不同艺术风格的多个角色时，偶尔会出现身份混合的情况。

大 context window: 1,000-token 的 context limit 支持极其详细和描述性的 prompt engineering，且能保证指令执行的稳定性。

UI 溢出问题: 在极其密集的 UI 线框图中，文本元素偶尔会超出其预定的边界框。

API快速入门

alibaba/qwen-image-2-0

查看文档

alibaba SDK

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
});

async function main() {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "qwen-image-2-0",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          { type: "text", text: "Generate a 2K poster for a space movie titled 'ORION' with a glowing nebula background." }
        ],
      },
    ],
  });
  console.log(response.choices[0].message);
}
main();

安装SDK并在几分钟内开始进行API调用。

人们对 Qwen-Image-2.0 的评价

看看社区对 Qwen-Image-2.0 的看法

“根据我的经验，Qwen-Image-2.0 在执行复杂布局指令方面实际上比 Flux Pro 更好。我给它发送了关于数据仪表板的一整页需求，它完美地处理了每一个标签。”

— u/PixelArtist

“7B model 上的原生 2K 分辨率太疯狂了。阿里巴巴目前的效率在视觉领域是无与伦比的。再也不会有看起来像塑料的 AI 皮肤了。”

— @AI_Explorer

twitter

“1000-token 的 context window 终于允许实现真正可落地且稳定的复杂场景布局。这是我用过的第一个不会忘记我 prompt 后半部分的 model。”

— tech_lead_2025

hackernews

“Black Forest Labs 真的需要加把劲了，因为 Qwen 团队在 multimodal 领域简直是在吃掉他们的份额。”

— The AI Revolution

youtube

“它同时处理中文和英文排版的方式对于全球营销活动来说是一个巨大的胜利。”

— u/StableDiffuser

“编辑和生成的统一架构对于在不同帧之间保持角色一致性来说是一个革命性的变化。”

— @DevLog_AI

twitter

关于 Qwen-Image-2.0 的视频

观看关于 Qwen-Image-2.0 的教程、评测和讨论

““该 model 现在具有原生 2K 分辨率……长期以来标准一直是 1K。””

““它有 1000-token 的 context window……这一个 model 可以阅读一整页的指令。””

““Black Forest Labs 真的需要加把劲了，因为中国团队在这一点上简直是在吃掉他们的份额。””

““与标准的 diffusion model 相比，文本渲染质量处于另一个水平。””

““你可以在同一个 pipeline 中进行图像编辑和生成，而不会丢失主体特征。””

““他们在 model 页面上展示的图像质量简直令人惊叹。””

““文本渲染……双语排版是像素级的精准。复杂的汉字和英文标题渲染得非常干净。””

““它将视觉理解与生成相结合，这是这些模型追求的圣杯。””

““对于专业信息图表，我还没有见过如此精确的东西。””

““7B 的参数大小使得它对于这种 Omni 风格的 model 来说反应非常迅速。””

““Qwen 发挥了他们的专长……创造了一个能够进行全面文本渲染的新语言模型。””

““仅仅是处理你 prompt 的 clip 部分就是一个 70 亿参数的大型语言模型。””

““编辑模式是它真正闪光的地方，你可以指向一个区域并自然地描述更改。””

““它感觉更像是一个设计师的工具，而不仅仅是一个随机的艺术生成器。””

““能够在一个 model 中进行生成和编辑节省了大量的 RAM 和延迟。””

不仅仅是提示词

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智能工作流

免费开始

Qwen-Image-2.0专业提示

专家提示助您充分利用Qwen-Image-2.0。

使用精确的引号来控制文本

为了触发专门的排版引擎，请将您想要渲染的任何文本放在 prompt 中的双引号内。

利用 1K token 的上限

提供关于对象位置（例如“右下象限”）和纹理的详细描述，以充分利用该 model 高度的指令遵循能力。

指定空间布局

在创建复杂的图表时，使用诸如“画中画”或“三栏布局”等技术术语来引导 model。

参考图像对

对于编辑任务，请清晰地描述原始图像与所需更改之间的关系（例如：“保留图 1 中的人物，但将其衬衫改为红色”）。

用户评价

用户怎么说

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