MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1

MOSS-Image Turbo وQwen Image 2.1 جنبًا إلى جنب: المواصفات والقدرات والمعلمات والأسعار المباشرة من كتالوج EmpirioLabs.

OpenMOSS Alibaba Cloud توليد الصور

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1 في لمحة

MOSS-Image Turbo من OpenMOSS وQwen Image 2.1 من Alibaba Cloud كلاهما ضمن فئة توليد الصور، ومتاحان عبر واجهة EmpirioLabs API.

أهم الفروق

  • MOSS-Image Turbo هو الإصدار الأحدث (16 أكتوبر 2026)؛ أما Qwen Image 2.1 فصدر في 2 أكتوبر 2026.
  • أنواع الإدخال التي يقبلها Qwen Image 2.1 وحده: صورة.
  • قدرات مذكورة لـ MOSS-Image Turbo فقط: multilingual text, seed control.
  • قدرات مذكورة لـ Qwen Image 2.1 فقط: image editing, multi image, multi reference, transparent background.

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1: المواصفات

المواصفةMOSS-Image TurboQwen Image 2.1
معرّف النموذجmoss-image-turboqwen-image-2-1
المطورOpenMOSSAlibaba Cloud
تاريخ الإصدار16 أكتوبر 20262 أكتوبر 2026
الإدخال
نص
نص صورة
الإخراج
صورة
صورة
المنطقة-Singapore
نقاط النهاية
POST /v1/images/generations
POST /v1/images/generations
القدرات
image generation text rendering multilingual text seed control
image generation image editing multi image multi reference transparent background text rendering

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1: أسعار الواجهة

أسعار مباشرة من كتالوج EmpirioLabs لكلا النموذجين. كل جدول أسعار يطابق دائمًا ما تحتسبه الواجهة.

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1: معلمات الواجهة

معلمات الطلب المدرجة لكل نموذج على EmpirioLabs، مع القيم المسموح بها أو النطاق حيثما ينطبق. تشير الشرطة إلى معلمة غير مدرجة للنموذج.

المعاملMOSS-Image TurboQwen Image 2.1
promptstringstring
aspect_ratio1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3 الافتراضي: 1:1auto, 1:1, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 5:4, 4:5 الافتراضي: auto
sizestringstring
width512 إلى 2048-
height512 إلى 2048-
seed0 إلى 21474836470 إلى 2147483647
num_images1 إلى 4 الافتراضي: 11 إلى 6 الافتراضي: 1
formatwebp, png, jpg, jpeg الافتراضي: webp-
response_formaturl, b64_json الافتراضي: urlurl, b64_json الافتراضي: url
return_base64boolean الافتراضي: false-
model_variant-qwen-image-2.1-pro, qwen-image-2.1-turbo الافتراضي: qwen-image-2.1-pro
image-array
images-array
resolution-auto, 1K, 2K الافتراضي: 2K
use_custom_size-boolean الافتراضي: false
custom_width-182 إلى 7240

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1: الحدود والملاحظات

MOSS-Image Turbo

تولد صورا من النص، بنص دقيق بالإنجليزية والصينية في لافتات وملصقات وملصقات وتصاميم.

المدخلات

  • طلب نصي يصل إلى 4000 حرف. لا يتم دعم مدخلات الصور، والمحفزات السلبية، ومحولات LoRA.
  • الحجم يبدأ من aspect_ratio (1:1، 16:9، 9:16، 4:3، 3:4، 3:2، أو 2:3)، من size كWIDTHxHEIGHT، أو من width وheight. كل جانب هو مضاعف 16 من 512 إلى 2,048 بكسل، والعرض × الارتفاع هو 1,048,576 بكسل كحد أقصى. الافتراضي هو 1024x1024.
  • حتى 4 صور لكل طلب مع num_images.

الإنتاج

  • WebP افتراضيا، أو PNG أو JPEG مع format.
  • رابط موقع افتراضي، أو base64 مع response_format مضبوط على b64_json.
  • كل صورة تحمل seed التي استخدمتها.

سلامة المحتوى

تمر الصور المولدة بفحص آلي لسلامة المحتوى. الصورة التي تم تمييزها كصريحة لا تعاد إليها. نظرا لأن الصورة تولد قبل بدء الفحص، فإن التوليد الذي تم الإبلاغ عنه لا يزال يتم تحميلها.

الأوزان

  • INT8.

Qwen Image 2.1

كوين إيميج 2.1 يجمع بين توليد وتحرير صور برو وتيربو في نموذج واحد. يتم اختيار برو افتراضيا، ويبدأ الإخراج من 2K، ونسبة العرض إلى الارتفاع تبدأ في أوتوماتيك. يوفر تيربو خيارا أسرع وأقل تكلفة.

الأنواع

  • اختر qwen-image-2.1-pro لأعلى جودة صورة وتعديلات معقدة.
  • اختر qwen-image-2.1-turbo لتوليد أسرع وأقل تكلفة وتحريرات روتينية.
  • اختر باستخدام model_variant. بدونه، qwen-image-2.1-turbo معرف الموديل يعمل بنظام Turbo وكل معرف آخر لهذا الطراز يعمل بنظام Pro.

الأوضاع

  • تحويل النص إلى صورة من طلب المعلومات.
  • تحرير الصور والتوليد الموجه بالمراجع من صورة إلى عشر صور.
  • امتداد الموجه المباشر يعمل في التوليد والتحرير. يوفر امتداد موجه الوكيل تحسينا أعمق فقط لطلبات text-to-image.

الصور الشفافة

  • الصور المخرجة هي ملفات PNG. للحصول على خلفية شفافة، قم بضبط prompt_extend على الخطأ ووصف الصورة بهذا الشكل: "هذه صورة RGBA مع شفافية. زجاجة عطر زجاجية. الصورة لها قناة ألفا والخلفية شفافة."

حدود الإخراج

  • صورة إلى ست صور مخرجة لكل طلب.
  • 1K، 2K، أوتوماتيكي، إعدادات مسبقة بنسبة الوجه، أو حجم مخصص دقيق.
  • الأحجام الدقيقة والمخصصة تبقى بين 512x512 و2560x2560 بكسل في المساحة الكلية، مع نسبة عرض إلى ارتفاع تتراوح بين 1:8 إلى 8:1.

التصنيف

  • يتم فوترة كل صورة مخرجة بمعدل نسختها المتغيرة. الصور المرجعية لا تتم الفوترة.

سلامة المحتوى

تمر الصور المولدة بفحص آلي لسلامة المحتوى. الصورة التي تم تمييزها كصريحة لا تعاد إليها. نظرا لأن الصورة تولد قبل بدء الفحص، فإن التوليد الذي تم الإبلاغ عنه لا يزال يتم تحميلها.

كيفية استدعاء MOSS-Image Turbo وQwen Image 2.1

يعمل MOSS-Image Turbo عبر POST /v1/images/generations. يعيد الطلب job_id فورًا؛ استعلم عن GET /v1/jobs/{job_id} حتى تكتمل المهمة ثم اقرأ روابط الإخراج من النتيجة. أو أضف "sync": true لتخطي الاستعلام: يبقى الطلب مفتوحًا ويعيد استجابة الصورة الكاملة بنمط OpenAI مباشرة، لذا تعمل حزم OpenAI SDK كما هي. يُستدعى النموذجان عبر نقطة النهاية نفسها. اضبط model على moss-image-turbo أو qwen-image-2-1. احصل على مفتاح API من لوحة تحكم EmpirioLabs.

cURL: إرسال المهمة
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "moss-image-turbo",
    "prompt": "Describe what you want MOSS-Image Turbo to generate."
  }'

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1: اختبارات وأدلة

اختبارات مطالبات ومقارنات تغطي كلا النموذجين.

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1: أسئلة شائعة

ما الفرق بين MOSS-Image Turbo وQwen Image 2.1؟

MOSS-Image Turbo هو الإصدار الأحدث (16 أكتوبر 2026)؛ أما Qwen Image 2.1 فصدر في 2 أكتوبر 2026. أنواع الإدخال التي يقبلها Qwen Image 2.1 وحده: صورة. قدرات مذكورة لـ MOSS-Image Turbo فقط: multilingual text, seed control. المواصفات وجداول الأسعار والمعلمات في هذه الصفحة مصدرها كتالوج EmpirioLabs المباشر.

أيهما أحدث، MOSS-Image Turbo أم Qwen Image 2.1؟

MOSS-Image Turbo هو الإصدار الأحدث (16 أكتوبر 2026)؛ أما Qwen Image 2.1 فصدر في 2 أكتوبر 2026.

أيهما سعره أقل، MOSS-Image Turbo أم Qwen Image 2.1؟

يُسعَّر النموذجان بوحدات أو مستويات مختلفة، لذا قارن جداول الأسعار المباشرة في هذه الصفحة. وهي تطابق دائمًا ما تحتسبه الواجهة.

هل يمكنني التبديل بين MOSS-Image Turbo وQwen Image 2.1 دون إعادة بناء التكامل؟

نعم. يستخدم النموذجان POST /v1/images/generations بمفتاح EmpirioLabs API نفسه، لذا يكفي في معظم التكاملات تغيير قيمة model للتبديل. راجع أولًا جدول المعلمات في هذه الصفحة إذا كنت تعتمد على معلمة خاصة بنموذج معين.

هل يمكنني تجربة MOSS-Image Turbo وQwen Image 2.1 في المتصفح قبل الدمج؟

نعم. افتح كل نموذج في ملعب EmpirioLabs وشغّل المطالبة نفسها على الاثنين، بالمعلمات التي توفرها الواجهة.

هل أنت مستعد لاستخدام نقاط نهاية أفضل؟

تحقق من تسعيرنا أو تواصل إذا كنت ترغب في نشر نموذجك الخاص على مجموعتنا.