选择适合文生图、图片编辑等场景的模型。
从闭源模型迁移到千问AI平台？
如果你正在使用 Nano Banana、GPT Image、Midjourney 或 Seedream，可参考下表选择对应的千问AI平台模型。
| 能力档位 | 闭源模型代表 | 千问AI平台推荐 |
|---|---|---|
| 高质量 | Nano Banana Pro、GPT Image、Seedream 4.0 | qwen-image-3.0-pro、wan2.7-image-pro |
| 平衡 | Imagen 4 Ultra、Midjourney v7 | qwen-image-3.0、wan2.7-image |
| 快速低成本 | FLUX.2 | z-image-turbo |
文生图
推荐从 qwen-image-3.0-pro 开始——擅长复杂版面生成（报纸、分镜、菜单、试卷等）、10 像素小字精准渲染、多语言字体和摄影级细节，支持负向提示词排除不想要的元素，单次调用最多输出 6 张变体图。最高支持 2048×2048。
追求速度和成本时改用 qwen-image-3.0，能力相同、生成更快。
何时改用 wan2.7-image-pro
- 需要超过 2K 的分辨率——最高支持 4096×4096
- 需要品牌色精确控制
- 需要顺序模式单次输出最多 12 张角色一致的图片
何时改用 z-image-turbo
- 只需生图，不需要编辑
- 追求速度或成本——速度快 10 倍，价格约 1/5
- 写实人像和产品图
不确定选哪个？
在模型体验中试用——同样的提示词，直接对比效果。风格偏好因人而异。
图片编辑
推荐从 qwen-image-3.0-pro 开始——支持负向提示词，单次最多输出 6 张，且生图和编辑使用同一模型 ID。支持一至三张输入图片，可做多图融合。
何时改用 wan2.7-image-pro
- 需要更多参考图——最多支持 9 张输入图片
- 需要边界框交互式编辑
- 需要角色一致性多图生成
推荐模型
| 模型 | 适用场景 | 文生图 | 编辑 | 最大输出数 | 最大分辨率 |
|---|---|---|---|---|---|
qwen-image-3.0-pro | 复杂版面生成、小字渲染、多语言字体、摄影级细节、负向提示词 | ✓ | ✓ | 6 | 2048×2048 |
qwen-image-3.0 | qwen-image-3.0-pro 的快速版 | ✓ | ✓ | 6 | 2048×2048 |
wan2.7-image-pro | 4K 输出、品牌色、多图一致性、多图编辑 | ✓ | ✓ | 4（顺序模式 12） | 4096×4096（文生图）/ 2048×2048（编辑） |
wan2.7-image | 同等能力，生成更快，最高 2K | ✓ | ✓ | 4（顺序模式 12） | 2048×2048 |
z-image-turbo | 快速生图、低成本、写实人像 | ✓ | 1 | 2048×2048 |
全部模型
Qwen Image
Qwen Image
| 模型 ID | 文生图 | 编辑 | 最大输出数 | 最大分辨率 |
|---|---|---|---|---|
qwen-image-3.0-pro | ✓ | ✓ | 6 | 2048×2048 |
qwen-image-3.0 | ✓ | ✓ | 6 | 2048×2048 |
qwen-image-2.0-pro | ✓ | ✓ | 6 | 2048×2048 |
qwen-image-2.0-pro-2026-06-22 | ✓ | ✓ | 6 | 2048×2048 |
qwen-image-2.0-pro-2026-04-22 | ✓ | ✓ | 6 | 2048×2048 |
qwen-image-2.0-pro-2026-03-03 | ✓ | ✓ | 6 | 2048×2048 |
qwen-image-2.0 | ✓ | ✓ | 6 | 2048×2048 |
qwen-image-2.0-2026-03-03 | ✓ | ✓ | 6 | 2048×2048 |
Wan
Wan
| 模型 ID | 文生图 | 编辑 | 最大输出数 | 最大分辨率 |
|---|---|---|---|---|
wan2.7-image-pro | ✓ | ✓ | 4（顺序模式 12） | 4096×4096（文生图）/ 2048×2048（编辑） |
wan2.7-image | ✓ | ✓ | 4（顺序模式 12） | 2048×2048 |
Z-Image
Z-Image
| 模型 ID | 文生图 | 编辑 | 最大输出数 | 最大分辨率 |
|---|---|---|---|---|
z-image-turbo | ✓ | 1 | 2048×2048 |
Vidu（生数科技）
Vidu（生数科技）
| 模型 ID | 文生图 | 参考图生图 | 编辑 | 最大输出数 | 最大分辨率 |
|---|---|---|---|---|---|
vidu/vidu-image_reference2image | ✓ | ✓ | ✓ | 1 | 4K |
vidu/viduq3-fast_reference2image | ✓ | ✓ | ✓ | 1 | 4K |
vidu/viduq2-pro_reference2image | ✓ | ✓ | ✓ | 1 | 4K |
vidu/viduq2-fast_reference2image | ✓ | ✓ | ✓ | 1 | 1K |
Legacy
Legacy
上一代模型。新项目推荐使用 Qwen Image 3.0 或 Wan 2.7。
* 需设置
Wan
| 模型 ID | 文生图 | 编辑 | 最大输出数 | 最大分辨率 |
|---|---|---|---|---|
wan2.6-t2i | ✓ | 4 | ~1440×1440 | |
wan2.6-image | ✓* | ✓ | 4 | ~1440×1440 |
wan2.5-t2i-preview | ✓ | 4 | ~1440×1440 | |
wan2.5-i2i-preview | ✓ | 4 | 1280×1280 | |
wan2.2-t2i-plus | ✓ | 4 | ~1440×1440 | |
wan2.2-t2i-flash | ✓ | 4 | ~1440×1440 | |
wan2.1-t2i-plus | ✓ | 4 | ~1440×1440 | |
wan2.1-t2i-turbo | ✓ | 4 | ~1440×1440 | |
wanx2.1-t2i-plus | ✓ | 4 | ~1440×1440 | |
wanx2.1-t2i-turbo | ✓ | 4 | ~1440×1440 | |
wanx2.0-t2i-turbo | ✓ | 4 | ~1440×1440 | |
wanx2.1-imageedit | ✓ | 4 | ~1440×1440 | |
wanx-v1 | ✓ | 4 | ~1440×1440 |
enable_interleave=true 和 stream=true。详见文生图指南。Qwen Image
| 模型 ID | 文生图 | 编辑 | 最大输出数 | 最大分辨率 |
|---|---|---|---|---|
qwen-image-max | ✓ | 1 | 1664×928 | |
qwen-image-max-2025-12-30 | ✓ | 1 | 1664×928 | |
qwen-image-plus | ✓ | 1 | 1664×928 | |
qwen-image-plus-2026-01-09 | ✓ | 1 | 1664×928 | |
qwen-image | ✓ | 1 | 1664×928 | |
qwen-image-edit-max | ✓ | 6 | 2048×2048 | |
qwen-image-edit-max-2026-01-16 | ✓ | 6 | 2048×2048 | |
qwen-image-edit-plus | ✓ | 6 | 2048×2048 | |
qwen-image-edit-plus-2025-12-15 | ✓ | 6 | 2048×2048 | |
qwen-image-edit-plus-2025-10-30 | ✓ | 6 | 2048×2048 | |
qwen-image-edit | ✓ | 1 | 1024×1024 |
图像处理工具
图像处理工具
非生成型图像处理 API。
| 模型 ID | 功能 |
|---|---|
qwen-mt-image | 图像翻译（自动识别语言并翻译图中文字） |
wanx-background-generation-v2 | 商品图背景生成 |
wanx-sketch-to-image-lite | 涂鸦生成图片 |
wanx-style-repaint-v1 | 人物风格重绘 |
wanx-x-painting | 图像局部重绘 |
image-out-painting | 画面扩展（外绘） |
image-instance-segmentation | 人物实例分割 |