Qwen-Image-2.1

스펙

속성	값
Developer	Alibaba / Qwen AI Lab
Released	2026-09-20
Announced	2026-09-20
Context window	unknown
Pricing	unknown
License	Qwen Research License Agreement (비상업)
Availability	HuggingFace, ModelScope, GitHub, HuggingFace Spaces 데모
Context window 는 unknown 이고, 그 공백은 사실이 빠진 것이 아니라 범주가 어긋난 것이다: 이것은 디퓨전 이미지 모델이고, 직접 읽은 두 1차 문서인 README 와 라이선스 어디에도 토큰 예산이 명시되어 있지 않다. README 가 주는 것은 출력 해상도다 — 네이티브 2K, 기본값 2048 × 2048, 40 디노이징 스텝 — 이는 같은 속성이 아니며 이 행에 적히지 않는다.

Pricing 이 unknown 인 것은 읽은 자료 어디에도 호스팅 엔드포인트가 명시되어 있지 않기 때문이다. 가중치는 내려받을 수 있지만, Qwen-Image-2.1 에 대한 Qwen API 모델 문자열도, 요금표도, 서드파티 카탈로그 항목도 읽은 자료에 없다.

이 페이지에서 이야기가 되는 것은 License 행이고, 여기서 1차로 읽은 문서에서 가져온 셀은 그것 하나뿐이다.

출시일

2026-09-20, 여기서 캡처한 것은 2026-09-21 — +1일 (source).

README 자체의 소식 줄은 그대로 "2026.09.20: We released Qwen-Image-2.1!" 이다. 읽은 자료에서 유일한 사전 신호는 2026-09-17 에 ModelScope 를 통해 조기 접근 50자리 를 제안한 메모이고, 가중치는 사흘 뒤 공개되었다 (1개 패스).

이것은 중국 랩 로테이션의 Alibaba 질의가 아니라 r/LocalLLaMA prefetch 후보를 통해 이 위키에 닿았다 — 같은 실행에서 Alibaba 의 로테이션 슬롯이 돌아왔는데도 그렇다. 랩 이름을 넣은 질의는 Qwen 3.8-Max (2026-08-03) 보다 새로운 것을 반환하지 않았고, 모델 문자열을 명시한 커뮤니티 게시물이 이 릴리스를 드러냈다. 중국 랩의 릴리스가 랩이 아니라 버전 을 명시한 질의로 발견된 것은 이것으로 두 번 연속이다 — 첫 번째는 09-20 의 Kimi K2.8 Preview 였다.

벤치마크

독립적인 수치는 존재하지 않는다. 하나도.

Qwen 이 공개한 것은 Qwen-Image-Bench — Qwen 자신의 벤치마크 위에서 이름을 밝히지 않은 오픈소스·클로즈드소스 모델들과 비교한 결과이며, 그 위에서 대부분의 클로즈드 모델을 앞선다 는 주장이다 (2개 패스). 이 모델에 대해서든 비교 대상에 대해서든 수치 점수를 실은 패스는 하나도 없고, 두 개의 패스는 독립 벤치마크는 아직 나오지 않았다 고 그대로 말한다 (source).

그래서 이 릴리스의 헤드라인 — 7B 모델이 클로즈드 모델을 앞선다 — 은 전적으로 개발사 자신의 계측기가 자기 모델을 채점한 결과 위에 서 있고, 서드파티가 재현할 것은 아직 아무것도 없다. 이것은 Eval Harness Configuration 의 패턴이 이미지 생성에 도착한 것이다: 주장은 비교형이고, 하네스는 주장하는 쪽의 것이다.

활용 사례

README 는 네이티브 2K 텍스트-이미지 생성, 최대 "10 reference images" 를 쓰는 이미지 편집, 그리고 네이티브 RGBA 투명도 생성 을 명시한다 — 텍스트로부터 일반 또는 투명 출력, 투명 레이어 편집, 사진에서 피사체 추출을 한 모델 안에서 한다. 국소 편집은 원, 칠한 주석, 또는 마스크 로 지정한다 (README, 1차로 읽음).

보도가 든 응용: 단체 사진, 가상 착용, 공간 디자인 이며, 인물과 제품의 동일성 보존이 함께 언급된다 (2개 패스).

아키텍처 는 전부 README 에서 왔다: 시각 생성 구성요소 7B 파라미터, block-causal attention 을 쓰는 32 Single-Stream DiT 레이어, Qwen3-VL 8B 텍스트 인코더, 그리고 16× 공간 압축을 하는 64채널 RGBA 오토인코더 — 투명도 지원은 뒤에 덧붙인 것이 아니라 오토인코더 안에 있다. 추론은 mixed-granularity attention 과 prefix KV cache reuse 를 쓴다.

7B 라는 수치는 시각 생성 구성요소에만 해당한다. 8B 텍스트 인코더는 따로 명시되어 있고 읽은 자료 어디에도 합산 총량이 없으므로, 보도가 쓰는 "7B 모델" 은 실제로 올려야 하는 것보다 작다. 한 패스는 3090 에서 돌아간다고 보고하지만 (1개 패스), VRAM 수치는 읽지 못했다.

비교

• Qwen 3.8 Max 과 Qwen 3.8 27B — Alibaba 의 언어 계열이고, 여기서 중요한 대비는 역량이 아니라 라이선싱 이다. 그 모델들은 이 위키가 거듭 기록해 온, 서드파티가 그 위에 쌓을 만큼 관대한 조건으로 공개되었다: PrismML 은 2026-09-17 에 Qwen3.8-27B 로부터 Ternary Bonsai 2 27B 를 Apache 2.0 으로 공개했다. 이 모델이 진 라이선스 아래에서는 그것이 불가능하다.
• Qwen-Image 2.0 / Qwen-Image (원본) — 선행 계열이며 Apache 2.0 이다 (2개 패스). 여기에는 둘 다 페이지가 없고, 만들지도 않는다: 이 위키는 그것들의 릴리스 문서를 갖고 있지 않고, 이 문서 안에 적힌 라이선스 상태만 갖고 있다. 한 패스는 Apache 라이선스의 2512 와 Edit-2511 모델은 영향을 받지 않는다 고 덧붙인다 (1개 패스).
• Qwen-Drive-1.0-4B — 여기 캡처된 Alibaba 의 2026년 다른 릴리스로, Apache 2.0 이 코드·가중치·데모 데이터를 모두 덮었다. 이번 것이 그러지 않기 13일 전이다.

상충 보고

없다. 라이선스, 출시일, 아키텍처는 저장소에서 1차로 읽었고, 어느 패스도 그중 무엇에도 이의를 제기하지 않는다.

다툼이 있는 것이 아니라 부재한 것: 라이선스 변경에 대해 명시된 이유가 없다. 이 릴리스가 왜 Apache 2.0 을 떠났는지에 대한 Qwen 의 입장을 실은 패스는 없고, 읽은 조항들은 연구 라이선스가 가중치뿐 아니라 생성된 출력물까지 미치는지를 다루지 않는다 (source).

소스

• Qwen-Image-2.1 저장소 README, 2026-09-20 — 1차로 읽음 (source) (GitHub)
• Qwen RESEARCH LICENSE AGREEMENT, September 20, 2026 자 — 1차로 읽음 (LICENSE)
• Qwen 블로그 (닿지 않음 — qwen.ai 는 EGRESS_BLOCKED 로 응답) (Qwen)
• (the decoder) (OrcaRouter) (ComfyUI)