Qwen 开源 Qwen-Image-2.1 并推出 Turbo 加速版

MarkTechPost

阿里千问发布 Qwen-Image-2.1-Turbo，将 Qwen-Image-2.1 的 40 步去噪缩减为 8 步，保持 7B 架构，支持 2K 生成、多参考图编辑和透明 RGBA 输出，文本编码器为 Qwen3-VL 8B。

通义千问 / Qwen

通义千问发布 Qwen-Image-2.1-Turbo，基于同一 7B 视觉生成架构的加速 checkpoint，只需 8 个去噪步骤即可生成和编辑图像，权重已开放。

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文章按时间线回顾了阿里 Qwen 从 2023 年 4 月通义千问邀测到 2026 年 Qwen3.8-2.4T-A95B（2.4 万亿参数、激活 95B）的完整发布历程。

Artificial Analysis

Artificial Analysis 自行本地部署评测了阿里 9 月 20 日以开源权重发布的 Qwen-Image-2.1，该模型在 AA-Image-T2I v2.0 和 AA-Image-Editing v2.0 上均排名第 18，为两个榜单上排名第一的开源权重模型，超过 Ideogram 4.0（Quality）和 HunyuanImage 3.0 Instruct。

通义千问 / Qwen

通义千问宣布 Qwen-Image-2.1 在 Arena 的 Image Edit Arena 和 Text-to-Image Arena 均为开源模型第一。引用内容显示其 Image Edit Arena 得分 1367，总榜第 16，距第 15 名 GPT-Image-1.5-high-fidelity 仅 3 分，官方邀请用户体验该模型。

UUnsloth

Unsloth 发布 Qwen-Image-2.1 的 Dynamic GGUF 量化版本，让这个 7B 文生图加编辑模型可在 12GB 显存上本地运行，并称其表现与 Nano Banana 2.0 相当。

Arena

通义千问发布 Qwen-Image-2.1，开放权重，在 Arena Image Edit Arena 以 1367 分位列开源第一、总榜第 16，距第 15 名 GPT-Image-1.5-high-fidelity 仅 3 分，同时登上 Text-to-Image Arena 开源第一。

通义千问 / Qwen

来自 @inteldevs 的 Day-0 OpenVINO 支持！🥳 Qwen-Image-2.1 已可在 Intel 硬件上优化运行。一个开放权重 checkpoint，同时支持生成和编辑。👇

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阿里 Qwen 团队发布 Qwen-Image-2.1，将文生图与图像编辑统一到一个 7B 单流 DiT 模型中，搭配 8B Qwen3-VL 编码器，支持原生 RGBA 透明输出和最多 10 张参考图编辑。

通义千问 / Qwen

SGLang-Diffusion 发布对 Qwen-Image 2.1 的 Day-0 支持，覆盖文本生成图像、多图编辑和透明 RGBA 输出，单 checkpoint 即可完成。

通义千问 / Qwen

通义千问发布 Qwen-Image-2.1，一个 7B 参数的原生图像生成与编辑模型，生成和编辑共用单一检查点，最多支持 10 张参考图。模型自带提示词增强 LLM，已集成 diffusers 和 ComfyUI，并在 Hugging Face Spaces 提供免安装的浏览器在线 demo：https://huggingface.co/spaces/hugging-apps/qwen-image-2-1

The Decoder：AI News

阿里 Qwen 团队发布开源权重图像生成与编辑模型 Qwen-Image-2.1，视觉生成部分仅 7B 参数，团队称在其自建基准上超过多数闭源模型，独立基准尚待验证，可在 RTX 3090 等消费级 GPU 上运行。

通义千问 / Qwen

Qwen 宣布 Qwen-Image-2.1 现已支持 ComfyUI，权重开放。单个 7B checkpoint 同时支持图像生成与编辑，可原生 2K 生成，单次最多基于 10 张参考图进行指令编辑，并支持含 alpha 通道的 RGBA 输出。

通义千问 / Qwen

通义千问发布 Qwen-Image-2.1，vLLM-Omni 提供 day-0 支持。该模型可在一个模型内完成图像生成、编辑和透明图像输出，由 7.1B DiT 搭配 Qwen3-VL-8B 组成，设置和受支持的组合见 https://recipes.vllm.ai/Qwen/Qwen-Image-2.1。

HHacker News：AI 热帖

Qwen 团队开源 Qwen-Image-2.1 图像模型，将文生图与图像编辑统一在单一模型中，视觉生成组件仅 7B 参数，并原生支持生成和编辑透明图像。模型支持最多 10 张参考图、圆形/涂鸦/掩码指定局部编辑、人物与产品保真，并通过混合粒度注意力与 KV cache 复用提升推理效率，还改进了文字渲染与人像光照细节。

通义千问 / Qwen

通义千问发布 Qwen-Image-2.1，定位为 Qwen-Image 系列中均衡且高性价比的图像生成模型，现已开放权重。该模型为生成与编辑一体化的 7B 轻量架构，原生支持生成和编辑 RGBA 透明图层，编辑支持最多 10 张参考图和精确局部控制，并擅长全景图、信息图和虚拟试穿等场景。

IT之家·人工智能

阿里千问开源图像模型 Qwen-Image-2.1，将文生图与图像编辑整合在同一模型中，视觉生成部分仅 7B 参数，原生支持透明图像的生成与编辑。更新亮点包括轻量结构与推理优化、支持最多 10 张参考图的局部编辑与人像商品保真，以及文字排版和人物光影表现提升，模型已上架 GitHub、HuggingFace 和 ModelScope。

QQwen：Blog Retrieval官方

Qwen 团队开源 Qwen-Image-2.1，将文生图与图像编辑统一到一个模型中，视觉生成组件仅 7B 参数，并原生支持生成和编辑透明图像。模型支持最多 10 张参考图、圆形/涂鸦/独立蒙版指定局部编辑，通过混合粒度注意力架构和 KV cache 复用提升推理效率，同时改进文字渲染、人像光照与人物产品保真度，并覆盖全景图、信息图和分镜等任务。