Jak długie mogą być polecenia dla Qwen-Image-3.0?

Qwen-Image-3.0 obsługuje polecenia do około 4.5K tokenów, co umożliwia szczegółowe opisy złożonych układów i kompozycji wizualnych.

Jaki jest identyfikator modelu API Qwen-Image-3.0?

Identyfikator modelu Qwen-Image-3.0 to qwen-image-3.0.

Czy Qwen-Image-3.0 ma wyniki benchmarków?

Firma Alibaba nie opublikowała standaryzowanych wyników benchmarków dla Qwen-Image-3.0, dlatego jego konkurencyjna wydajność powinna być obecnie oceniana przede wszystkim na podstawie przykładów jakościowych i niezależnych testów.

Czy Qwen-Image-3.0 obsługuje edycję obrazów?

Tak. Qwen-Image-3.0 obsługuje generowanie obrazu na podstawie obrazu oraz edycję obrazów z użyciem 1–3 obrazów referencyjnych wraz z instrukcjami edycji.

Jaką rozdzielczość obsługuje Qwen-Image-3.0?

Qwen-Image-3.0 obsługuje rozdzielczości wyjściowe do 2048×2048, a dokumentacja API firmy Alibaba określa obsługiwany zakres od 512×512 do 2048×2048.

Czy Qwen-Image-3.0 potrafi generować obrazy zawierające tekst?

Tak. Qwen-Image-3.0 został zaprojektowany do precyzyjnego renderowania tekstu, w tym tekstu o wielkości nawet 10 pikseli, i obsługuje 12 języków oraz ponad 20 czcionek.

Ile obrazów może wygenerować Qwen-Image-3.0 na jedno żądanie?

Qwen-Image-3.0 obsługuje do 6 obrazów wyjściowych na jedno żądanie API.

Wkrótce

Aliyun

qwen-image-3.0

Qwen-Image-3.0 API

Q: Czym jest Qwen-Image-3.0?

Qwen-Image-3.0 to trzecia generacja modelu generowania obrazów od Alibaba Qwen, skoncentrowana na złożonych układach, szczegółowej kompozycji obrazu, renderowaniu tekstu, wielojęzycznej typografii oraz praktycznych przepływach pracy związanych z generowaniem i edycją obrazów.

wkrótce

Cena początkowa

Zobacz cennik

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Dostępny

Endpoint produkcyjny

Czas odpowiedzi

Gotowe na async

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

Aug 11, 2026

Aliyun

Opis modelu

Stabilna tożsamość modelu na potrzeby wyszukiwania i oceny, połączona z aktualnymi danymi katalogowymi, które mogą się zmieniać bez przebudowy podstawowej struktury SEO strony.

Stabilna tożsamość

Czym jest Qwen-Image-3.0?

wkrótce

Kanoniczna tożsamość modelu pozostaje stabilna, nawet gdy zmieniają się ceny i limity.

Aktualne dane modelu

Aktualny obraz katalogu

Dostępność

Wkrótce dostępny

Cena od

Zobacz cennik

Kontekst

Zobacz możliwości

Data katalogu

Aug 11, 2026

Przegląd

Praktyczny przegląd Qwen-Image-3.0, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Czym jest Qwen-Image-3.0?

Qwen-Image-3.0 to trzeciogeneracyjny model generowania obrazów od Alibaba Qwen, zaprojektowany tak, aby obrazy tworzone przez AI były bardziej użyteczne w rzeczywistych procesach kreatywnych i projektowych, a nie skupiały się wyłącznie na estetyce wizualnej. Obsługuje zarówno text-to-image (T2I), jak i image-to-image (I2I) editing, ze szczególnym naciskiem na złożone układy, gęste informacje wizualne, dokładne renderowanie tekstu, wielojęzyczną typografię oraz szczegółową kompozycję obrazu.

Alibaba pozycjonuje Qwen-Image-3.0 wokół trzech kluczowych możliwości: Bogata zawartość, Autentyczne detale i Głęboka wiedza. Model akceptuje prompty o długości do około 4.5K tokenów, co pozwala użytkownikom opisać skomplikowane kompozycje, takie jak gazety, storyboardy, arkusze egzaminacyjne, wielopanelowe infografiki oraz makiety interfejsów, w jednym żądaniu. Potrafi także renderować tekst o wielkości nawet 10 pixels, obsługuje 12 języków i ponad 20 fontów i jest zaprojektowany do odtwarzania drobnych detali wizualnych, takich jak kosmyki włosów, pory i mikromimika twarzy.

Jakie są kluczowe funkcje Qwen-Image-3.0?

Generowanie złożonych układów: Qwen-Image-3.0 jest zaprojektowany pod kątem kompozycji wizualnych o dużej gęstości informacji. Alibaba prezentuje układy obejmujące siatki 3×3, slajdy matematyczne, gazety, storyboardy, menu, arkusze egzaminacyjne i inne strukturalne projekty generowane w jednym obrazie, bez konieczności łączenia wielu obrazów.

Dłuższe instrukcje generowania obrazów: Model obsługuje prompty o długości do około 4.5K tokenów, dając użytkownikom znacznie więcej miejsca na określenie obiektów, relacji, typografii, układu, hierarchii wizualnej i stylu w jednym żądaniu generowania.

Precyzyjne renderowanie tekstu: Qwen-Image-3.0 jest specjalnie zaprojektowany do renderowania małego tekstu; Alibaba podkreśla tekst o wielkości nawet 10px. Czyni to model szczególnie przydatnym do plakatów, infografik, diagramów, koncepcji UI, materiałów edukacyjnych i innych projektów, w których czytelny tekst jest częścią obrazu, a nie dodatkiem.

Wielojęzyczna typografia: Model natywnie renderuje w 12 językach i obsługuje ponad 20 fontów, zwiększając przydatność w wielojęzycznych materiałach marketingowych, lokalizowanych grafikach, interfejsach produktowych i treściach na rynki międzynarodowe.

Edycja obrazów: Qwen-Image-3.0 obsługuje generowanie i edycję image-to-image z wykorzystaniem obrazów referencyjnych wraz z instrukcjami edycji. Obecna dokumentacja API Alibaba wspiera 1–3 obrazy referencyjne w przepływach I2I.

Wiele wyników: API obsługuje do 6 obrazów wyjściowych na żądanie, co pozwala generować kilka wariantów z tego samego promptu.

Specyfikacja techniczna Qwen-Image-3.0

Alibaba publikuje konkretne informacje o dostępie i możliwościach dla modelu Standard. Tabela rozdziela udokumentowane limity od deklaracji marketingowych, aby deweloperzy nie mylili demonstracji z gwarancją API.

Specyfikacja	Qwen-Image-3.0
Deweloper	Alibaba Qwen Team
Typ modelu	Generowanie obrazów i edycja obrazów
Główne pozycjonowanie	Zrównoważona jakość, szybkość i koszt
ID modelu	qwen-image-3.0
Modalności wejścia	Tekst i obrazy
Modalność wyjścia	Obraz
Tryby generowania	Text-to-image; image-to-image; edycja na podstawie instrukcji
Maksymalny prompt	Około 4.5K tokenów
Obrazy referencyjne	1-3
Zakres pikseli wyjściowych	Łącznie pikseli od 512 x 512 do 2048 x 2048
Format wyjściowy	PNG
Deklarowane renderowanie małego tekstu	Około 10 px
Natywne języki tekstowe	12
Standardowy limit zapytań	20 RPM w udokumentowanych regionach
Wywoływanie funkcji	Nie obsługiwane
Przetwarzanie wsadowe	Nie obsługiwane
Dostrajanie (fine-tuning)	Nie obsługiwane
Endpointy CometAPI	/v1/images/generations; /v1/images/edits

Wydajność Qwen-Image-3.0 w benchmarkach

Model	T2I Elo	T2I Miejsce	Elo edycji	Miejsce edycji	Cena API / 1K
GPT Image 2 (high)	1,367	#1	1,257	#4	$211
Nano Banana 2	1,319	#3	1,250	#7	$67
Qwen-Image-3.0-Pro	1,284	#9	1,250	#5	$43
Seedream 5.0 Pro	1,279	#10	1,247	#8	$90
Qwen-Image-3.0	1,275	#11	1,218	#15	$30

Co oznaczają te wyniki

Standard kontra Pro: różnica w text-to-image to tylko 9 Elo, ale Pro prowadzi o 32 Elo w edycji. Najsilniejszym powodem, by płacić za Pro, może być zatem jakość edycji, a nie jakość pierwszego wygenerowania.
W porównaniu z Seedream 5.0 Pro: Standard traci jedynie 4 Elo w text-to-image, podczas gdy Pro wyprzedza o 5 Elo. Te niewielkie różnice mieszczą się w opublikowanych zakresach niepewności i należy je traktować jako konkurencyjny klaster, a nie ostateczne uporządkowanie.
W porównaniu z Nano Banana 2: Standard odstaje o 44 Elo w text-to-image i 32 Elo w edycji. Pro zawęża lukę w edycji do remisu na poziomie 1,250 Elo.
W porównaniu z GPT Image 2: GPT wyprzedza Standard o 92 Elo w text-to-image i 39 Elo w edycji. Przewagą Qwen jest więc relacja ceny do wydajności oraz specjalizacja w układach, a nie uniwersalne przywództwo jakościowe.
W porównaniu z wcześniejszym Qwen Image 2.0 Pro, model Standard 3.0 zyskuje 39 Elo w text-to-image na tej samej liście rankingowej, podczas gdy reprezentatywna cena spada z $75 do $30 za 1,000 obrazów.

Qwen-Image-3.0 vs GPT Image 2 vs Nano Banana 2

Żaden model obrazowania nie prowadzi we wszystkich wymiarach produkcyjnych. Ogólne preferencje, wierność edycji, renderowanie tekstu, pojemność odniesień, rozdzielczość wyjścia, grounding, latencja i koszt mogą wskazywać różnych zwycięzców. Poniższe porównanie koncentruje się na udokumentowanych możliwościach i niezależnych wynikach Arena.

Aspekt	Qwen 3 Standard	Qwen 3 Pro	GPT Image 2	Nano Banana 2	Seedream 5 Pro
Pozycjonowanie	Równowaga jakości / szybkości / kosztu	Najwyższa wierność Qwen	Premiumowy ogólny model obrazów	Szybki, wielkoskalowy model Gemini do obrazów	Profesjonalny design i edycja
T2I / Elo edycji	1,275 / 1,218	1,284 / 1,250	1,367 / 1,257	1,319 / 1,250	1,279 / 1,247
Deklarowany rozmiar wyjściowy	Około 2K	Około 2K	Elastyczne rozmiary	Do 4K	Około 2K w CometAPI
Wejścia referencyjne	1-3	1-3	Obsługiwane	Wieloreferencyjne	Do 10 w CometAPI
Aspekt typografii	Brief 4.5K; deklaracja 10px; 12 języków	Ten sam główny fokus z wyższą wiernością	Silny wielojęzyczny tekst	Tekst plus grounding wyszukiwawczy	Gęste infografiki i kontrola przestrzenna
Grounding w sieci	Nie	Nie	Nie jest kluczową cechą API	Google Search i Image Search	Zależne od ścieżki dostępu
Najlepsze zastosowanie	Gęste układy przy kontrolowanym koszcie	Wysokiej jakości edycja w Qwen	Maksymalna ogólna preferencja	Szybkie 4K i przepływy pracy z bieżącą informacją	Precyzyjne edycje i projektowanie wieloreferencyjne

FAQ

API

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

Przykładowy kod i API dla Qwen-Image-3.0

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla Qwen-Image-3.0, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał Qwen-Image-3.0 w Twoich projektach.

set -euo pipefail
: "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL:?Set QWEN_IMAGE_INPUT_URL before running this example}"

generation_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [{
          text: "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns."
        }]
      }]
    },
    parameters: {
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false,
      size: "1328*1328"
    }
  }')

echo "Generation response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${generation_payload}"
echo

edit_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  --arg image "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL}" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [
          {image: $image},
          {text: "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition."}
        ]
      }]
    },
    parameters: {
      n: 1,
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false
    }
  }')

echo "Edit response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/edits \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${edit_payload}"
echo

cURL Code Example

set -euo pipefail
: "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL:?Set QWEN_IMAGE_INPUT_URL before running this example}"

generation_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [{
          text: "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns."
        }]
      }]
    },
    parameters: {
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false,
      size: "1328*1328"
    }
  }')

echo "Generation response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${generation_payload}"
echo

edit_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  --arg image "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL}" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [
          {image: $image},
          {text: "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition."}
        ]
      }]
    },
    parameters: {
      n: 1,
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false
    }
  }')

echo "Edit response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/edits \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${edit_payload}"
echo

Python Code Example

import json
import os

import requests


COMETAPI_KEY = os.environ["COMETAPI_KEY"]
QWEN_IMAGE_INPUT_URL = os.environ["QWEN_IMAGE_INPUT_URL"]

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

generation_response = requests.post(
    "https://api.cometapi.com/v1/images/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "qwen-image-3.0",
        "input": {
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "text": "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns."
                        }
                    ],
                }
            ]
        },
        "parameters": {
            "negative_prompt": "blurry, low quality",
            "prompt_extend": True,
            "watermark": False,
            "size": "1328*1328",
        },
    },
    timeout=120,
)
generation_response.raise_for_status()
print("Generation response:")
print(json.dumps(generation_response.json(), ensure_ascii=False, indent=2))

edit_response = requests.post(
    "https://api.cometapi.com/v1/images/edits",
    headers=headers,
    json={
        "model": "qwen-image-3.0",
        "input": {
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {"image": QWEN_IMAGE_INPUT_URL},
                        {
                            "text": "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition."
                        },
                    ],
                }
            ]
        },
        "parameters": {
            "n": 1,
            "negative_prompt": "blurry, low quality",
            "prompt_extend": True,
            "watermark": False,
        },
    },
    timeout=120,
)
edit_response.raise_for_status()
print("Edit response:")
print(json.dumps(edit_response.json(), ensure_ascii=False, indent=2))

JavaScript Code Example

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const inputImageUrl = process.env.QWEN_IMAGE_INPUT_URL;

if (!apiKey || !inputImageUrl) {
  throw new Error("Set COMETAPI_KEY and QWEN_IMAGE_INPUT_URL before running this example.");
}

const headers = {
  Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

const generationResponse = await fetch(
  "https://api.cometapi.com/v1/images/generations",
  {
    method: "POST",
    headers,
    body: JSON.stringify({
      model: "qwen-image-3.0",
      input: {
        messages: [
          {
            role: "user",
            content: [
              {
                text: "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns.",
              },
            ],
          },
        ],
      },
      parameters: {
        negative_prompt: "blurry, low quality",
        prompt_extend: true,
        watermark: false,
        size: "1328*1328",
      },
    }),
  },
);

if (!generationResponse.ok) {
  throw new Error(`Generation failed (${generationResponse.status}): ${await generationResponse.text()}`);
}

console.log("Generation response:");
console.log(JSON.stringify(await generationResponse.json(), null, 2));

const editResponse = await fetch(
  "https://api.cometapi.com/v1/images/edits",
  {
    method: "POST",
    headers,
    body: JSON.stringify({
      model: "qwen-image-3.0",
      input: {
        messages: [
          {
            role: "user",
            content: [
              { image: inputImageUrl },
              {
                text: "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition.",
              },
            ],
          },
        ],
      },
      parameters: {
        n: 1,
        negative_prompt: "blurry, low quality",
        prompt_extend: true,
        watermark: false,
      },
    }),
  },
);

if (!editResponse.ok) {
  throw new Error(`Edit failed (${editResponse.status}): ${await editResponse.text()}`);
}

console.log("Edit response:");
console.log(JSON.stringify(await editResponse.json(), null, 2));

Przypadki użycia

Używaj Qwen-Image-3.0 w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom image, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Wizualizacje produktów i materiały kampanijne

Concept art i szybka eksploracja wizualna

Edycja obrazów, warianty i produkcja zasobów

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

Google

Nano Banana 2.1

Poznaj API modelu Nano Banana 2.1.

Zobacz model

xAI

Grok-Imagine-Image-2.0

Grok Imagine Image 2.0, jego ulepszony model AI do generowania i edycji obrazów

Zobacz model

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 to najnowocześniejszy model generowania obrazów openai, przeznaczony do szybkiego, wysokiej jakości generowania i edycji obrazów. Obsługuje elastyczne rozmiary obrazów oraz wejścia obrazowe o wysokiej wierności.

Zobacz model

Runway

Gen4-image

Poznaj API modelu Gen4-image.

Zobacz model

Runway

Gen4-image-turbo

Poznaj API modelu Gen4-image-turbo.

Zobacz model

Google

Nano Banana 2 lite

Model Gemini 3.1 Flash Lite Image to ekspert od efektywności w rodzinie modeli do generowania obrazów, zaprojektowany z myślą o ultraniskich opóźnieniach oraz optymalnym kosztowo generowaniu i modyfikowaniu obrazów.

Zobacz model

Czas działania

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Aktualizacje

Śledź istotne zmiany dotyczące dostępności, cen i możliwości Qwen-Image-3.0, zachowując stabilną stronę modelu.

Dziennik zmian modelu

Jedna strona, która z czasem staje się coraz lepsza.

Informacje o wydaniach, zmiany cen, aktualizacje wyników benchmarków i wskazówki dotyczące migracji gromadzą się tutaj, a kanoniczny adres URL pozostaje niezmieniony.

Przed premierą

Opublikowano stronę modelu przed premierą

Stała strona encji modelu jest zarezerwowana dla Qwen-Image-3.0; niepotwierdzone dane pozostają wyraźnie oznaczone do czasu premiery.

Aktualne dane

Ceny i limity zsynchronizowane z katalogiem

Cena, kontekst, dostępność i limity są traktowane jako właściwości dynamiczne, a nie jako elementy tytułu strony lub tożsamości modelu.

Aug 12, 2026

Utworzono trwałą encję modelu

Dostawca i slug modelu tworzą trwały kanoniczny adres URL; przyszłe aktualizacje treści i danych pozostaną na tej stronie.

Kontynuuj eksplorację

Porównuj modele i kontynuuj swoje badania

Wkrótce

Aliyun

qwen-image-3.0

Qwen-Image-3.0 API

wkrótce

Cena początkowa

Zobacz cennik

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Dostępny

Endpoint produkcyjny

Czas odpowiedzi

Gotowe na async

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

Aug 11, 2026

Aliyun

Opis modelu

Stabilna tożsamość modelu na potrzeby wyszukiwania i oceny, połączona z aktualnymi danymi katalogowymi, które mogą się zmieniać bez przebudowy podstawowej struktury SEO strony.

Stabilna tożsamość

Czym jest Qwen-Image-3.0?

wkrótce

Kanoniczna tożsamość modelu pozostaje stabilna, nawet gdy zmieniają się ceny i limity.

Aktualne dane modelu

Aktualny obraz katalogu

Dostępność

Wkrótce dostępny

Cena od

Zobacz cennik

Kontekst

Zobacz możliwości

Data katalogu

Aug 11, 2026

Przegląd

Praktyczny przegląd Qwen-Image-3.0, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Czym jest Qwen-Image-3.0?

Jakie są kluczowe funkcje Qwen-Image-3.0?

Wiele wyników: API obsługuje do 6 obrazów wyjściowych na żądanie, co pozwala generować kilka wariantów z tego samego promptu.

Specyfikacja techniczna Qwen-Image-3.0

Specyfikacja	Qwen-Image-3.0
Deweloper	Alibaba Qwen Team
Typ modelu	Generowanie obrazów i edycja obrazów
Główne pozycjonowanie	Zrównoważona jakość, szybkość i koszt
ID modelu	qwen-image-3.0
Modalności wejścia	Tekst i obrazy
Modalność wyjścia	Obraz
Tryby generowania	Text-to-image; image-to-image; edycja na podstawie instrukcji
Maksymalny prompt	Około 4.5K tokenów
Obrazy referencyjne	1-3
Zakres pikseli wyjściowych	Łącznie pikseli od 512 x 512 do 2048 x 2048
Format wyjściowy	PNG
Deklarowane renderowanie małego tekstu	Około 10 px
Natywne języki tekstowe	12
Standardowy limit zapytań	20 RPM w udokumentowanych regionach
Wywoływanie funkcji	Nie obsługiwane
Przetwarzanie wsadowe	Nie obsługiwane
Dostrajanie (fine-tuning)	Nie obsługiwane
Endpointy CometAPI	/v1/images/generations; /v1/images/edits

Wydajność Qwen-Image-3.0 w benchmarkach

Model	T2I Elo	T2I Miejsce	Elo edycji	Miejsce edycji	Cena API / 1K
GPT Image 2 (high)	1,367	#1	1,257	#4	$211
Nano Banana 2	1,319	#3	1,250	#7	$67
Qwen-Image-3.0-Pro	1,284	#9	1,250	#5	$43
Seedream 5.0 Pro	1,279	#10	1,247	#8	$90
Qwen-Image-3.0	1,275	#11	1,218	#15	$30

Co oznaczają te wyniki

Standard kontra Pro: różnica w text-to-image to tylko 9 Elo, ale Pro prowadzi o 32 Elo w edycji. Najsilniejszym powodem, by płacić za Pro, może być zatem jakość edycji, a nie jakość pierwszego wygenerowania.
W porównaniu z Seedream 5.0 Pro: Standard traci jedynie 4 Elo w text-to-image, podczas gdy Pro wyprzedza o 5 Elo. Te niewielkie różnice mieszczą się w opublikowanych zakresach niepewności i należy je traktować jako konkurencyjny klaster, a nie ostateczne uporządkowanie.
W porównaniu z Nano Banana 2: Standard odstaje o 44 Elo w text-to-image i 32 Elo w edycji. Pro zawęża lukę w edycji do remisu na poziomie 1,250 Elo.
W porównaniu z GPT Image 2: GPT wyprzedza Standard o 92 Elo w text-to-image i 39 Elo w edycji. Przewagą Qwen jest więc relacja ceny do wydajności oraz specjalizacja w układach, a nie uniwersalne przywództwo jakościowe.
W porównaniu z wcześniejszym Qwen Image 2.0 Pro, model Standard 3.0 zyskuje 39 Elo w text-to-image na tej samej liście rankingowej, podczas gdy reprezentatywna cena spada z $75 do $30 za 1,000 obrazów.

Qwen-Image-3.0 vs GPT Image 2 vs Nano Banana 2

Aspekt	Qwen 3 Standard	Qwen 3 Pro	GPT Image 2	Nano Banana 2	Seedream 5 Pro
Pozycjonowanie	Równowaga jakości / szybkości / kosztu	Najwyższa wierność Qwen	Premiumowy ogólny model obrazów	Szybki, wielkoskalowy model Gemini do obrazów	Profesjonalny design i edycja
T2I / Elo edycji	1,275 / 1,218	1,284 / 1,250	1,367 / 1,257	1,319 / 1,250	1,279 / 1,247
Deklarowany rozmiar wyjściowy	Około 2K	Około 2K	Elastyczne rozmiary	Do 4K	Około 2K w CometAPI
Wejścia referencyjne	1-3	1-3	Obsługiwane	Wieloreferencyjne	Do 10 w CometAPI
Aspekt typografii	Brief 4.5K; deklaracja 10px; 12 języków	Ten sam główny fokus z wyższą wiernością	Silny wielojęzyczny tekst	Tekst plus grounding wyszukiwawczy	Gęste infografiki i kontrola przestrzenna
Grounding w sieci	Nie	Nie	Nie jest kluczową cechą API	Google Search i Image Search	Zależne od ścieżki dostępu
Najlepsze zastosowanie	Gęste układy przy kontrolowanym koszcie	Wysokiej jakości edycja w Qwen	Maksymalna ogólna preferencja	Szybkie 4K i przepływy pracy z bieżącą informacją	Precyzyjne edycje i projektowanie wieloreferencyjne

FAQ

API

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

Przykładowy kod i API dla Qwen-Image-3.0

set -euo pipefail
: "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL:?Set QWEN_IMAGE_INPUT_URL before running this example}"

generation_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [{
          text: "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns."
        }]
      }]
    },
    parameters: {
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false,
      size: "1328*1328"
    }
  }')

echo "Generation response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${generation_payload}"
echo

edit_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  --arg image "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL}" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [
          {image: $image},
          {text: "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition."}
        ]
      }]
    },
    parameters: {
      n: 1,
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false
    }
  }')

echo "Edit response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/edits \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${edit_payload}"
echo

cURL Code Example

set -euo pipefail
: "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL:?Set QWEN_IMAGE_INPUT_URL before running this example}"

generation_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [{
          text: "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns."
        }]
      }]
    },
    parameters: {
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false,
      size: "1328*1328"
    }
  }')

echo "Generation response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${generation_payload}"
echo

edit_payload=$(jq -nc \
  --arg model "qwen-image-3.0" \
  --arg image "${QWEN_IMAGE_INPUT_URL}" \
  '{
    model: $model,
    input: {
      messages: [{
        role: "user",
        content: [
          {image: $image},
          {text: "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition."}
        ]
      }]
    },
    parameters: {
      n: 1,
      negative_prompt: "blurry, low quality",
      prompt_extend: true,
      watermark: false
    }
  }')

echo "Edit response:"
curl --fail-with-body --silent --show-error --request POST \
  https://api.cometapi.com/v1/images/edits \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data "${edit_payload}"
echo

Python Code Example

import json
import os

import requests


COMETAPI_KEY = os.environ["COMETAPI_KEY"]
QWEN_IMAGE_INPUT_URL = os.environ["QWEN_IMAGE_INPUT_URL"]

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

generation_response = requests.post(
    "https://api.cometapi.com/v1/images/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "qwen-image-3.0",
        "input": {
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "text": "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns."
                        }
                    ],
                }
            ]
        },
        "parameters": {
            "negative_prompt": "blurry, low quality",
            "prompt_extend": True,
            "watermark": False,
            "size": "1328*1328",
        },
    },
    timeout=120,
)
generation_response.raise_for_status()
print("Generation response:")
print(json.dumps(generation_response.json(), ensure_ascii=False, indent=2))

edit_response = requests.post(
    "https://api.cometapi.com/v1/images/edits",
    headers=headers,
    json={
        "model": "qwen-image-3.0",
        "input": {
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {"image": QWEN_IMAGE_INPUT_URL},
                        {
                            "text": "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition."
                        },
                    ],
                }
            ]
        },
        "parameters": {
            "n": 1,
            "negative_prompt": "blurry, low quality",
            "prompt_extend": True,
            "watermark": False,
        },
    },
    timeout=120,
)
edit_response.raise_for_status()
print("Edit response:")
print(json.dumps(edit_response.json(), ensure_ascii=False, indent=2))

JavaScript Code Example

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const inputImageUrl = process.env.QWEN_IMAGE_INPUT_URL;

if (!apiKey || !inputImageUrl) {
  throw new Error("Set COMETAPI_KEY and QWEN_IMAGE_INPUT_URL before running this example.");
}

const headers = {
  Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

const generationResponse = await fetch(
  "https://api.cometapi.com/v1/images/generations",
  {
    method: "POST",
    headers,
    body: JSON.stringify({
      model: "qwen-image-3.0",
      input: {
        messages: [
          {
            role: "user",
            content: [
              {
                text: "Create a cinematic watercolor of a moonlit harbor with glowing paper lanterns.",
              },
            ],
          },
        ],
      },
      parameters: {
        negative_prompt: "blurry, low quality",
        prompt_extend: true,
        watermark: false,
        size: "1328*1328",
      },
    }),
  },
);

if (!generationResponse.ok) {
  throw new Error(`Generation failed (${generationResponse.status}): ${await generationResponse.text()}`);
}

console.log("Generation response:");
console.log(JSON.stringify(await generationResponse.json(), null, 2));

const editResponse = await fetch(
  "https://api.cometapi.com/v1/images/edits",
  {
    method: "POST",
    headers,
    body: JSON.stringify({
      model: "qwen-image-3.0",
      input: {
        messages: [
          {
            role: "user",
            content: [
              { image: inputImageUrl },
              {
                text: "Turn the scene into a moonlit watercolor while preserving the main composition.",
              },
            ],
          },
        ],
      },
      parameters: {
        n: 1,
        negative_prompt: "blurry, low quality",
        prompt_extend: true,
        watermark: false,
      },
    }),
  },
);

if (!editResponse.ok) {
  throw new Error(`Edit failed (${editResponse.status}): ${await editResponse.text()}`);
}

console.log("Edit response:");
console.log(JSON.stringify(await editResponse.json(), null, 2));

Przypadki użycia

Używaj Qwen-Image-3.0 w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom image, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Wizualizacje produktów i materiały kampanijne

Concept art i szybka eksploracja wizualna

Edycja obrazów, warianty i produkcja zasobów

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

Google

Nano Banana 2.1

Poznaj API modelu Nano Banana 2.1.

Zobacz model

xAI

Grok-Imagine-Image-2.0

Grok Imagine Image 2.0, jego ulepszony model AI do generowania i edycji obrazów

Poznaj API modelu Gen4-image.

Zobacz model

Runway

Gen4-image-turbo

Poznaj API modelu Gen4-image-turbo.

Czas działania

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Aktualizacje

Śledź istotne zmiany dotyczące dostępności, cen i możliwości Qwen-Image-3.0, zachowując stabilną stronę modelu.

Dziennik zmian modelu

Jedna strona, która z czasem staje się coraz lepsza.

Informacje o wydaniach, zmiany cen, aktualizacje wyników benchmarków i wskazówki dotyczące migracji gromadzą się tutaj, a kanoniczny adres URL pozostaje niezmieniony.

Przed premierą

Opublikowano stronę modelu przed premierą

Stała strona encji modelu jest zarezerwowana dla Qwen-Image-3.0; niepotwierdzone dane pozostają wyraźnie oznaczone do czasu premiery.

Aktualne dane

Ceny i limity zsynchronizowane z katalogiem

Cena, kontekst, dostępność i limity są traktowane jako właściwości dynamiczne, a nie jako elementy tytułu strony lub tożsamości modelu.

Aug 12, 2026

Utworzono trwałą encję modelu

Dostawca i slug modelu tworzą trwały kanoniczny adres URL; przyszłe aktualizacje treści i danych pozostaną na tej stronie.

Kontynuuj eksplorację