MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1

MOSS-Image Turbo et Qwen Image 2.1 côte à côte : caractéristiques, capacités, paramètres et tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs.

OpenMOSS Alibaba Cloud Génération d’images

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1 en un coup d'œil

MOSS-Image Turbo de OpenMOSS et Qwen Image 2.1 de Alibaba Cloud appartiennent tous deux à la catégorie Génération d’images et sont disponibles via l'API EmpirioLabs.

Différences clés

  • MOSS-Image Turbo est la version la plus récente (16 oct. 2026) ; Qwen Image 2.1 est sorti le 2 oct. 2026.
  • Types d'entrée acceptés uniquement par Qwen Image 2.1 : Image.
  • Capacités indiquées uniquement pour MOSS-Image Turbo : multilingual text, seed control.
  • Capacités indiquées uniquement pour Qwen Image 2.1 : image editing, multi image, multi reference, transparent background.

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1 : caractéristiques

Spéc.MOSS-Image TurboQwen Image 2.1
ID du modèlemoss-image-turboqwen-image-2-1
AuteurOpenMOSSAlibaba Cloud
Publié16 oct. 20262 oct. 2026
Entrée
Texte
Texte Image
Sortie
Image
Image
Région-Singapore
Endpoints
POST /v1/images/generations
POST /v1/images/generations
Capacités
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 : tarifs de l'API

Tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs pour les deux modèles. Chaque grille tarifaire correspond toujours à ce que l'API facture.

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1 : paramètres de l'API

Paramètres de requête indiqués pour chaque modèle sur EmpirioLabs, avec les valeurs autorisées ou la plage le cas échéant. Un tiret signale un paramètre que le modèle n'indique pas.

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

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1 : limites et notes

MOSS-Image Turbo

Génère des images à partir du texte, avec un texte précis en anglais et en chinois sous forme de panneaux, affiches, étiquettes et mises en page.

Entrée

  • Une invite texte pouvant atteindre 4 000 caractères. Les entrées d’image, les invites négatives et les adaptateurs LoRA ne sont pas pris en charge.
  • Taille de aspect_ratio (1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2 ou 2:3), de size en WIDTHxHEIGHT, ou de width et height. Chaque face est un multiple de 16 de 512 à 2 048 pixels, et la largeur x hauteur est au maximum de 1 048 576 pixels. Le défaut est 1024x1024.
  • Jusqu’à 4 images par demande avec num_images.

Produit

  • WebP par défaut, ou PNG ou JPEG avec format.
  • Une URL signée par défaut, ou base64 avec response_format réglée sur b64_json.
  • Chaque image porte la seed qu’elle a utilisée.

Sécurité du contenu

Les images générées passent un contrôle automatisé de sécurité du contenu. Une image signalée comme explicite n’est pas retournée. Comme l’image est générée avant l’exécution du contrôle, une génération signalée est toujours facturée.

Poids

  • INT8.

Qwen Image 2.1

Qwen Image 2.1 combine la génération d’images Pro et Turbo et le montage en un seul modèle. Pro est sélectionné par défaut, la sortie commence à 2K, et le format d’image commence en Auto. Turbo offre une option plus rapide et moins coûteuse.

Variantes

  • Choisissez qwen-image-2.1-pro pour la meilleure qualité d’image et des montages complexes.
  • Choisissez qwen-image-2.1-turbo pour une génération plus rapide et moins coûteuse ainsi que des modifications de routine.
  • Choisissez avec model_variant. Sans cela, l’identifiant du modèle qwen-image-2.1-turbo tourne Turbo et tous les autres identifiants de ce modèle tournent Pro.

Modes

  • Texte en image à partir d’une invitation.
  • Retouche d’images et génération guidée par référence de une à dix images.
  • L’extension directe des invites fonctionne pour la génération et l’édition. L’extension des invites pour l’agent offre un affinement plus profond uniquement pour les requêtes text-to-image.

Images transparentes

  • Les images de sortie sont des fichiers PNG. Pour un fond transparent, réglez prompt_extend sur faux et décrivez l’image sous cette forme: « Ceci est une image RGBA avec transparence. Un flacon de parfum en verre. L’image a un canal alpha et l’arrière-plan est transparent. »

Limites de sortie

  • Une à six images de sortie par requête.
  • 1K, 2K, automatique, préréglages au format d’aspect, ou une taille personnalisée exacte.
  • Les tailles exactes et personnalisées restent entre 512x512 et 2560x2560 pixels en surface totale, avec un format allant de 1:8 à 8:1.

Facturation

  • Chaque image de sortie est facturée au débit de sa variante. Les images de référence ne sont pas facturées.

Sécurité du contenu

Les images générées passent un contrôle automatisé de sécurité du contenu. Une image signalée comme explicite n’est pas retournée. Comme l’image est générée avant l’exécution du contrôle, une génération signalée est toujours facturée.

Comment appeler MOSS-Image Turbo et Qwen Image 2.1

MOSS-Image Turbo fonctionne via POST /v1/images/generations. La requête renvoie immédiatement un job_id ; interrogez GET /v1/jobs/{job_id} jusqu'à la fin du job et lisez les URLs de sortie dans le résultat. Ou ajoutez "sync": true pour éviter le polling : la requête reste ouverte et renvoie directement la réponse image au format OpenAI, donc les SDKs OpenAI fonctionnent tels quels. Les deux modèles s'appellent via le même endpoint. Définissez model sur moss-image-turbo ou qwen-image-2-1. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.

cURL : envoyer le job
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 : tests et guides

Tests de prompts et comparaisons qui couvrent les deux modèles.

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1 : questions fréquentes

Quelle est la différence entre MOSS-Image Turbo et Qwen Image 2.1 ?

MOSS-Image Turbo est la version la plus récente (16 oct. 2026) ; Qwen Image 2.1 est sorti le 2 oct. 2026. Types d'entrée acceptés uniquement par Qwen Image 2.1 : Image. Capacités indiquées uniquement pour MOSS-Image Turbo : multilingual text, seed control. Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.

Lequel est le plus récent, MOSS-Image Turbo ou Qwen Image 2.1 ?

MOSS-Image Turbo est la version la plus récente (16 oct. 2026) ; Qwen Image 2.1 est sorti le 2 oct. 2026.

Lequel a le tarif le plus bas, MOSS-Image Turbo ou Qwen Image 2.1 ?

Les deux modèles sont tarifés sur des unités ou des paliers différents : comparez les grilles tarifaires en direct de cette page. Elles correspondent toujours à ce que l'API facture.

Puis-je passer de MOSS-Image Turbo à Qwen Image 2.1 sans reconstruire mon intégration ?

Oui. Les deux modèles utilisent POST /v1/images/generations avec la même clé API EmpirioLabs : la plupart des intégrations basculent en changeant la valeur model. Vérifiez d'abord le tableau des paramètres de cette page si vous dépendez d'un paramètre propre à un modèle.

Puis-je essayer MOSS-Image Turbo et Qwen Image 2.1 dans le navigateur avant d'intégrer ?

Oui. Ouvrez chaque modèle dans le playground EmpirioLabs et lancez le même prompt sur les deux, avec les paramètres exposés par l'API.

Prêt à utiliser de meilleurs points de terminaison ?

Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.