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MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1

MOSS-Image Turbo और Qwen Image 2.1 साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।

OpenMOSS Alibaba Cloud छवि निर्माण
MOSS-Image Turbo आज़माएं Qwen Image 2.1 आज़माएं कीमत देखें

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1 एक नज़र में

OpenMOSS का MOSS-Image Turbo और Alibaba Cloud का Qwen Image 2.1 दोनों छवि निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।

मुख्य अंतर

  • MOSS-Image Turbo नई रिलीज़ है (16 अक्टू॰ 2026); Qwen Image 2.1 2 अक्टू॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था।
  • सिर्फ Qwen Image 2.1 द्वारा स्वीकार किए जाने वाले इनपुट प्रकार: इमेज।
  • सिर्फ MOSS-Image Turbo के लिए बताई गई क्षमताएं: multilingual text, seed control।
  • सिर्फ Qwen Image 2.1 के लिए बताई गई क्षमताएं: image editing, multi image, multi reference, transparent background।

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1: विशेषताएं

स्पेकMOSS-Image TurboQwen Image 2.1
मॉडल IDmoss-image-turboqwen-image-2-1
निर्माताOpenMOSSAlibaba Cloud
रिलीज16 अक्टू॰ 20262 अक्टू॰ 2026
इनपुट
टेक्स्ट
टेक्स्ट इमेज
आउटपुट
इमेज
इमेज
रीजन-Singapore
एंडपॉइंट
POST /v1/images/generations
POST /v1/images/generations
क्षमताएं
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: API की कीमतें

दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1: API के पैरामीटर

EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।

पैरामीटरMOSS-Image TurboQwen Image 2.1
promptstringstring
aspect_ratio1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3 डिफॉल्ट: 1:1auto, 1:1, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 5:4, 4:5 डिफॉल्ट: auto
sizestringstring
width512 से 2048-
height512 से 2048-
seed0 से 21474836470 से 2147483647
num_images1 से 4 डिफॉल्ट: 11 से 6 डिफॉल्ट: 1
formatwebp, png, jpg, jpeg डिफॉल्ट: webp-
response_formaturl, b64_json डिफॉल्ट: urlurl, b64_json डिफॉल्ट: url
return_base64boolean डिफॉल्ट: false-
model_variant-qwen-image-2.1-pro, qwen-image-2.1-turbo डिफॉल्ट: qwen-image-2.1-pro
image-array
images-array
resolution-auto, 1K, 2K डिफॉल्ट: 2K
use_custom_size-boolean डिफॉल्ट: false
custom_width-182 से 7240
MOSS-Image Turbo API का पूरा संदर्भ Qwen Image 2.1 API का पूरा संदर्भ

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1: सीमाएं और नोट्स

MOSS-Image Turbo

संकेतों, पोस्टर, लेबल और लेआउट में सटीक अंग्रेजी और चीनी पाठ के साथ पाठ से छवियां उत्पन्न करता है।

इनपुट

  • 4,000 वर्णों तक का टेक्स्ट प्रॉम्प्ट। छवि इनपुट, नकारात्मक संकेत और LoRA एडाप्टर समर्थित नहीं हैं।
  • aspect_ratio से आकार (1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, या 2:3), WIDTHxHEIGHT के रूप में size से, या width और height से। प्रत्येक पक्ष 512 से 2,048 पिक्सेल तक 16 का गुणज है, और चौड़ाई x ऊंचाई अधिकतम 1,048,576 पिक्सेल है। डिफ़ॉल्ट 1024x1024 है।
  • num_images के साथ प्रति अनुरोध अधिकतम 4 छवियां।

उत्पादन

  • डिफ़ॉल्ट रूप से WebP, या format के साथ PNG या JPEG।
  • डिफ़ॉल्ट रूप से हस्ताक्षरित URL या base64 के साथ response_format b64_json पर सेट है.
  • प्रत्येक छवि में उसके द्वारा उपयोग की गई seed होती है।

सामग्री सुरक्षा

जेनरेट की गई छवियां एक स्वचालित सामग्री-सुरक्षा जांच पास करती हैं. स्पष्ट के रूप में फ़्लैग की गई छवि वापस नहीं की जाती है. चूंकि छवि चेक चलने से पहले जनरेट हो जाती है, इसलिए फ़्लैग की गई पीढ़ी को अभी भी बिल किया जाता है.

वज़न

  • आईएनटी8.

Qwen Image 2.1

Qwen Image 2.1 प्रो और टर्बो इमेज जनरेशन और एडिटिंग को एक मॉडल में जोड़ती है। प्रो को डिफ़ॉल्ट रूप से चुना जाता है, आउटपुट 2K से शुरू होता है, और पहलू अनुपात ऑटो में शुरू होता है। टर्बो एक तेज़, कम लागत वाला विकल्प प्रदान करता है।

विकल्प

  • उच्चतम छवि गुणवत्ता और जटिल संपादन के लिए qwen-image-2.1-pro चुनें।
  • तेज़, कम लागत वाले जनरेशन और नियमित संपादन के लिए qwen-image-2.1-turbo चुनें।
  • model_variant के साथ चुनें। इसके बिना, मॉडल आईडी टर्बो चलाती qwen-image-2.1-turbo और इस मॉडल की हर दूसरी आईडी प्रो चलाती है।

मोड

  • एक संकेत से छवि के लिए पाठ।
  • छवि संपादन और एक से दस छवियों तक संदर्भ-निर्देशित पीढ़ी।
  • डायरेक्ट प्रॉम्प्ट एक्सटेंशन जनरेशन और एडिटिंग के लिए काम करता है। एजेंट प्रॉम्प्ट एक्सटेंशन केवल text-to-image अनुरोधों के लिए गहन परिशोधन प्रदान करता है।

पारदर्शी छवियां

  • आउटपुट छवियां पीएनजी फाइलें हैं। पारदर्शी पृष्ठभूमि के लिए, prompt_extend को गलत पर सेट करें और इस रूप में छवि का वर्णन करें: "यह पारदर्शिता के साथ एक आरजीबीए छवि है। एक कांच की इत्र की बोतल। छवि में अल्फा चैनल है और पृष्ठभूमि पारदर्शी है।

आउटपुट सीमा

  • प्रति अनुरोध एक से छह आउटपुट छवियां।
  • 1K, 2K, स्वचालित, पहलू-अनुपात प्रीसेट, या एक सटीक कस्टम आकार।
  • सटीक और कस्टम आकार कुल क्षेत्रफल में 512x512 और 2560x2560 पिक्सेल के बीच रहते हैं, जिसका पहलू अनुपात 1:8 से 8:1 तक होता है।

बिलिंग

  • हर आउटपुट इमेज को उसके वैरिएंट की दर पर बिल किया जाता है. संदर्भ इमेज को बिल नहीं किया जाता है.

सामग्री सुरक्षा

जेनरेट की गई छवियां एक स्वचालित सामग्री-सुरक्षा जांच पास करती हैं. स्पष्ट के रूप में फ़्लैग की गई छवि वापस नहीं की जाती है. चूंकि छवि चेक चलने से पहले जनरेट हो जाती है, इसलिए फ़्लैग की गई पीढ़ी को अभी भी बिल किया जाता है.

MOSS-Image Turbo और Qwen Image 2.1 को कैसे कॉल करें

MOSS-Image Turbo POST /v1/images/generations से चलता है। request तुरंत job_id देती है; job पूरा होने तक GET /v1/jobs/{job_id} को poll करें और परिणाम से आउटपुट URLs पढ़ें। या polling छोड़ने के लिए "sync": true जोड़ें: request खुली रहती है और सीधे OpenAI-शैली की पूरी इमेज प्रतिक्रिया देती है, इसलिए OpenAI SDKs वैसे ही काम करते हैं। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को moss-image-turbo या qwen-image-2-1 पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।

cURL: job सबमिट करें
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: परीक्षण और गाइड

prompt परीक्षण और तुलना रन जिनमें दोनों मॉडल शामिल हैं।

काई छवि टर्बो बनाम FLUX.2 Klein 4B बनाम Qwen छवि 2.1 बनाम Seedream 5.0 फ्लैश ब्लॉग कवरगाइड काई छवि टर्बो बनाम FLUX.2 Klein 4B बनाम Qwen छवि 2.1 बनाम Seedream 5.0 फ्लैश: तीन पाठ संकेत देता है तीन संकेतों पर चार छवि मॉडल जिन्हें लेटरिंग की आवश्यकता होती है, एक अंग्रेजी ट्रेल साइन, एक जैज़ पोस्टर, और एक चीनी दुकान...

MOSS-Image Turbo vs Qwen Image 2.1: आम सवाल

MOSS-Image Turbo और Qwen Image 2.1 में क्या अंतर है?

MOSS-Image Turbo नई रिलीज़ है (16 अक्टू॰ 2026); Qwen Image 2.1 2 अक्टू॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था। सिर्फ Qwen Image 2.1 द्वारा स्वीकार किए जाने वाले इनपुट प्रकार: इमेज। सिर्फ MOSS-Image Turbo के लिए बताई गई क्षमताएं: multilingual text, seed control। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।

MOSS-Image Turbo और Qwen Image 2.1 में से नया कौन सा है?

MOSS-Image Turbo नई रिलीज़ है (16 अक्टू॰ 2026); Qwen Image 2.1 2 अक्टू॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था।

MOSS-Image Turbo और Qwen Image 2.1 में से किसकी दर कम है?

दोनों मॉडलों की कीमत अलग इकाइयों या स्तरों पर तय होती है, इसलिए इस पेज की लाइव दर तालिकाओं की तुलना करें। वे हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।

क्या मैं अपना इंटीग्रेशन दोबारा बनाए बिना MOSS-Image Turbo और Qwen Image 2.1 के बीच बदल सकता हूं?

हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/images/generations इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।

क्या मैं इंटीग्रेट करने से पहले ब्राउज़र में MOSS-Image Turbo और Qwen Image 2.1 आज़मा सकता हूं?

हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।

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