Qwen Image 2.1 vs Qwen Image 2.0

Qwen Image 2.1 与 Qwen Image 2.0 并排比较:规格、能力、参数,以及 EmpirioLabs 目录中的实时价格。

Alibaba Cloud 图像生成

Qwen Image 2.1 vs Qwen Image 2.0 概览

Qwen Image 2.1 和 Qwen Image 2.0 都是 Alibaba Cloud 的模型,属于图像生成类别,可通过 EmpirioLabs API 使用。

主要区别

  • Qwen Image 2.1 发布更晚(2026年10月2日);Qwen Image 2.0 发布于 2026年3月3日。
  • 仅 Qwen Image 2.1 列出的能力:image generation, multi reference, transparent background。
  • 优点(每张图片)的价格 Qwen Image 2.1 更低。

Qwen Image 2.1 vs Qwen Image 2.0:规格

规格Qwen Image 2.1Qwen Image 2.0
模型 IDqwen-image-2-1qwen-image-2-0
开发方Alibaba CloudAlibaba Cloud
发布日期2026年10月2日2026年3月3日
输入
文本 图像
文本 图像
输出
图像
图像
区域SingaporeSingapore
端点
POST /v1/images/generations
POST /v1/images/generations
能力
image generation image editing multi image multi reference transparent background text rendering
text rendering image editing multi image

Qwen Image 2.1 vs Qwen Image 2.0:API 价格

两个模型在 EmpirioLabs 目录中的实时价格。每张价格表始终与 API 的实际计费一致。

Qwen Image 2.1 vs Qwen Image 2.0:API 参数

每个模型在 EmpirioLabs 上列出的请求参数,以及适用的可选值或范围。短横线表示该模型未列出此参数。

参数Qwen Image 2.1Qwen Image 2.0
promptstringstring
model_variantqwen-image-2.1-pro, qwen-image-2.1-turbo 默认值: qwen-image-2.1-proqwen-image-2.0-pro-2026-04-22, qwen-image-2.0-pro-2026-03-03,... 默认值: qwen-image-2.0-pro-2026-04-22
imagearrayarray
imagesarray-
aspect_ratioauto, 1:1, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 5:4, 4:5 默认值: auto16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 5:4, 4:5
resolutionauto, 1K, 2K 默认值: 2K-
sizestring-
use_custom_sizeboolean 默认值: falseboolean 默认值: false
custom_width182 到 7240512 到 2048
custom_height182 到 7240512 到 2048
num_images1 到 6 默认值: 11 到 6 默认值: 1
negative_promptstringstring
prompt_extendboolean 默认值: trueboolean 默认值: true
prompt_extend_modedirect, agent 默认值: direct-
seed0 到 21474836470 到 2147483647
watermarkboolean 默认值: falseboolean 默认值: false

Qwen Image 2.1 vs Qwen Image 2.0:限制与说明

Qwen Image 2.1

Qwen Image 2.1 将 Pro 和 Turbo 图像生成及编辑集成于一个模型中。默认选择 Pro 模式,输出从 2K 开始,宽高比从自动开始。Turbo 提供了更快、更低成本的选项。

变体

  • 选择qwen-image-2.1-pro以获得最高画质和复杂编辑。
  • 选择qwen-image-2.1-turbo以实现更快、更低成本的生成和常规编辑。
  • 用model_variant选。没有它,型号IDqwen-image-2.1-turbo运行Turbo,而该型号的其他ID运行Pro。

模式

  • 从提示词转图片。
  • 图像编辑和参考引导生成,从一到十张图像。
  • 直接提示扩展用于生成和编辑。代理提示扩展仅对text-to-image请求提供更深入的细化。

透明图像

  • 输出图像为PNG文件。对于透明背景,将prompt_extend设为false,并以此形式描述图像:“这是一张带透明的RGBA图像。一个玻璃香水瓶。图像具有alpha通道,背景是透明的。”

输出极限

  • 每个请求输出一到六张图像。
  • 1K、2K、自动、长宽比预设,或者精确自定义尺寸。
  • 精确和自定义尺寸在总面积上保持在512x512到2560x2560像素之间,宽高比为1:8到8:1。

账单

  • 每个输出图像按其变体的费率计费。参考图像不计费。

内容安全

生成的图像通过了自动内容安全检查。标记为显式的图像不会返回。由于该图像是在检查运行前生成的,标记生成仍会计费。

Qwen Image 2.0

模式

  • 文本转图片:无图片附件
  • 图片编辑:上传1-3张图片

约束条件

  • 正面提示:最多800字符
  • 否定提示:最多500字符
  • 自定义width/height:512-2048像素(总面积在512x512到2048x2048之间)
  • 按图片计费

性能

  • 响应时间根据分辨率、图片数量和提示复杂度不同,需时10-30秒

内容安全

  • 生成的图像通过了自动内容安全检查。标记为显式的图像不会返回。由于该图像是在检查运行前生成的,标记生成仍会计费。

如何调用 Qwen Image 2.1 和 Qwen Image 2.0

Qwen Image 2.1 通过 POST /v1/images/generations 运行。请求会立即返回 job_id;轮询 GET /v1/jobs/{job_id} 直到任务完成,再从结果中读取输出 URL。 也可以加上 "sync": true 跳过轮询:请求保持打开并直接返回 OpenAI 风格的完整图像响应,OpenAI SDK 可以原样使用。 两个模型通过同一个端点调用。将 model 设为 qwen-image-2-1 或 qwen-image-2-0。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。

cURL:提交任务
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen-image-2-1",
    "prompt": "Describe what you want Qwen Image 2.1 to generate."
  }'

Qwen Image 2.1 vs Qwen Image 2.0:常见问题

Qwen Image 2.1 和 Qwen Image 2.0 有什么区别?

Qwen Image 2.1 发布更晚(2026年10月2日);Qwen Image 2.0 发布于 2026年3月3日。 仅 Qwen Image 2.1 列出的能力:image generation, multi reference, transparent background。 优点(每张图片)的价格 Qwen Image 2.1 更低。 本页的规格、价格表和参数来自 EmpirioLabs 实时目录。

Qwen Image 2.1 和 Qwen Image 2.0 哪个更新?

Qwen Image 2.1 发布更晚(2026年10月2日);Qwen Image 2.0 发布于 2026年3月3日。

Qwen Image 2.1 和 Qwen Image 2.0 哪个价格更低?

优点(每张图片)的价格 Qwen Image 2.1 更低。 两张实时价格表都在本页,并始终与 API 的实际计费一致。

可以在不重构集成的情况下在 Qwen Image 2.1 和 Qwen Image 2.0 之间切换吗?

可以。两个模型都使用 POST /v1/images/generations 和同一个 EmpirioLabs API 密钥,大多数集成只需更改 model 值即可切换。如果依赖某个模型特有的参数,请先查看本页的参数表。

集成之前可以在浏览器里试用 Qwen Image 2.1 和 Qwen Image 2.0 吗?

可以。在 EmpirioLabs Playground 中分别打开两个模型,用 API 提供的参数对两者运行同一个提示词。

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