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Qwen发布Qwen-Image-2.1-Turbo开放权重

5 篇正式报道5 条事件动态更新于 10月10日 14:45

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AI 综述

2026年10月9日,Qwen发布Qwen-Image-2.1-Turbo,并开放该模型的权重。据官方说明,该模型基于Qwen-Image-2.1,沿用同一7B视觉生成架构,仅需8步去噪即可生成和编辑图像;权重已在ModelScope和Hugging Face开放。该版本仍可从文本生成2K图像,并支持通过自然语言编辑继续创作,例如添加配饰或更换场景。使用Diffusers加载QwenImage21Pipeline即可按推荐的8步采样方案运行。Qwen-Image-2.1 Pro与Turbo的API也已正式上线。目前尚无后续发展事实。

AI 根据公开报道生成

最新进展 · 正式报道

TypeSafe/Jev 上线三周 ARR 破 1 亿美元、估值 75 亿美元

事件进展

1 个已确认进展

  1. Qwen发布Qwen-Image-2.1-Turbo开放权重

    来源:通义千问 / Qwen

报道与讨论时间线

按时间查看正式报道与传播讨论;两类内容的证据等级保持独立。

10月10日

  1. Latent Space

    TypeSafe/Jev 上线三周 ARR 破 1 亿美元、估值 75 亿美元

    TypeSafe 的 Jev 上线三周即实现超 1 亿美元 ARR、估值达 75 亿美元,Sequoia 称其首周就跨过 1 亿美元 ARR。同日多家厂商推出返回概率、选项或分数的“决策”模型:OpenAI Decisions API 基于 GPT-6 Luna、输入 $0.10/M tokens 且无输出费用,Perplexity pplx-decider-v1.1-27b 在 1,071 个案例上取得 94.5% 的 Decision Bench 准确率。Unsloth 发布免费 notebook,可在 8GB 显存上把 Qwen3.5-4B 训练成决策模型。

  2. MarkTechPost

    阿里千问发布 Qwen-Image-2.1-Turbo,8 步 7B 图像模型

    阿里千问团队发布 Qwen-Image-2.1-Turbo,这是开源权重 Qwen-Image-2.1 的加速版本,在同样的 7B 视觉生成架构上把去噪步数从基础版默认的 40 步降到 8 步,并保留 2K 输出与编辑能力。模型搭配 Qwen3-VL 8B 文本编码器,可通过 Diffusers 的 QwenImage21Pipeline 加载,阿里云百炼同时托管 Turbo 与 Pro,Turbo 每张图 0.1 元、限速 120 RPM,Pro 为 0.25 元、20 RPM。权重仅限研究许可,商业自托管需另行获得授权,且目前尚无 Turbo 专属基准,基础版 Qwen-Image-2.1 在 Qwen-Image-Bench 上得分为 60.28。

10月9日

  1. 通义千问 / Qwen一手

    Qwen 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo,8 步去噪即可生成和编辑图像

    Qwen 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo,在 8 个去噪步骤内完成图像生成与编辑,并开放模型权重。该模型基于 Qwen-Image-2.1,沿用同一 7B 视觉生成架构,仍可从文本生成 2K 图像,并支持通过自然语言编辑继续创作,例如添加配饰或改变场景。用户可在 Diffusers 中加载 QwenImage21Pipeline 使用推荐的 8 步采样,Qwen-Image-2.1 Pro 与 Turbo 的 API 也已上线。

  2. 通义千问 / Qwen一手精选

    Qwen 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo,8 步去噪生成与编辑图像并开放权重

    Qwen 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo,基于 Qwen-Image-2.1 的同一 7B 视觉生成架构,仅需 8 步去噪即可生成和编辑图像,权重已开放。该版本仍可从文本生成 2K 图像,并支持通过自然语言编辑继续创作,例如添加配饰或更换场景。使用 Diffusers 加载 QwenImage21Pipeline 即可按推荐的 8 步采样计划运行,Qwen-Image-2.1 Pro 与 Turbo API 也已正式上线。

  3. 通义千问 / Qwen一手

    Qwen 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo,8 步去噪即可生成和编辑图像

    Qwen 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo,仅需 8 步去噪即可生成和编辑图像,权重已在 ModelScope 和 Hugging Face 开放。该模型基于 Qwen-Image-2.1,沿用同一 7B 视觉生成架构,仍可从文本生成 2K 图像,并支持通过自然语言编辑继续创作。Qwen-Image-2.1 Pro 与 Turbo 的 API 也已正式上线,Diffusers 中加载 QwenImage21Pipeline 即可使用推荐的 8 步采样方案。

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