GPT Image 2.5 Sunburst and Flare are now live on CometAPI →
technology/งานวิจัย CometAPI

Qwen Image 3.0 คืออะไร

สำรวจข้อมูลจำเพาะ คุณสมบัติ ประสิทธิภาพในการทดสอบ Benchmark ราคา ความสามารถในการแก้ไขภาพ การเปรียบเทียบ และการเข้าถึง API ของ Qwen-Image-3.0

CometAPI
Mia Marenทีมวิจัยโมเดล AI และ API
อัปเดตแล้ว Sep 12, 2026 8 นาทีในการอ่าน
Qwen Image 3.0 คืออะไร
ใช้รูปแบบนี้

เรียกใช้ API ครั้งแรก

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)

print(response.choices[0].message.content)

ตอบก่อน: Qwen-Image-3.0 เป็นโมเดลแบบรวมสำหรับการสร้างและแก้ไขภาพ ออกแบบมาสำหรับภาพที่มีข้อมูลหนาแน่น ความสามารถเด่นได้แก่ พรอมต์ยาวได้ประมาณ 4.5K โทเคน ข้อความที่แสดงอย่างเป็นทางการราว 10 พิกเซล ข้อความภาพแบบเนทีฟใน 12 ภาษา และการแก้ไขด้วยภาพอ้างอิง 1 ถึง 3 ภาพ รุ่น Standard เน้นคุณภาพ ความเร็ว และต้นทุน ส่วนรุ่น Pro มุ่งความเที่ยงตรงสูงสุด ข้อมูลความชอบจากแหล่งอิสระจัดวางรุ่น Standard ใกล้ Seedream 5.0 Pro ในคุณภาพข้อความเป็นภาพ แม้คะแนนการแก้ไขจะตามหลังรุ่น Pro อัปเดตล่าสุด: 7 กันยายน 2026

สรุปสั้นๆ

Qwen-Image-3.0 เป็นโมเดลสร้างภาพรุ่นที่สามของ Alibaba Qwen ผสานการสร้างภาพจากข้อความกับการแก้ไขภาพด้วยภาพอ้างอิง และออกแบบเพื่อเอกสารภาพที่ใช้ประโยชน์ได้จริง ไม่ใช่ภาพตกแต่งเพียงอย่างเดียว โมเดลสามารถตีความบรีฟเชิงสร้างสรรค์ที่ยาว จัดวางเลย์เอาต์หนาแน่น เรนเดอร์อักษรหลายภาษา และคงโครงสร้างภาพระหว่างการแก้ไข

ความแตกต่างเชิงปฏิบัติหลักอยู่ที่ Standard กับ Pro รุ่น Standard ให้สมดุลระหว่างคุณภาพและความเร็ว ใช้รหัสโมเดล qwen-image-3.0 รุ่น Pro มุ่งรายละเอียดและความเที่ยงตรงในการแก้ไขสูงสุด ใน Artificial Analysis Image Arena รุ่น Standard ทำคะแนน Elo 1,275 สำหรับข้อความเป็นภาพและ 1,218 สำหรับการแก้ไข ขณะที่รุ่น Pro ทำ 1,284 และ 1,250 GPT Image 2 ยังคงนำอย่างชัดเจนในความชอบภาพทั่วไป แต่ราคาตัวแทน API ที่ต่ำกว่าของ Qwen ทำให้ Standard น่าสนใจสำหรับเลย์เอาต์หนาแน่นและการผลิตปริมาณสูง

ปัจจุบัน Alibaba Cloud แสดงราคาการสร้างเท่ากันที่ ¥0.18 สำหรับการดีพลอยในปักกิ่งและโตเกียว แม้ว่าเขตให้บริการและเงื่อนไขการคิดเงินควรตรวจสอบก่อนใช้งานจริง

ประเด็นสำคัญ

  • Qwen-Image-3.0 เป็นโมเดลรวมสร้างภาพจากข้อความและแก้ไขภาพ ไม่ใช่ LLM Qwen ที่รองรับเฉพาะข้อความ
  • ความจุพรอมต์ประมาณ 4.5K โทเคนมุ่งสำหรับหนังสือพิมพ์ สตอรีบอร์ด เมนู ข้อสอบ อินโฟกราฟิก และอินเทอร์เฟซซ้อนชั้น
  • เอกสารทางการสาธิตข้อความคมชัดราว 10 พิกเซล สัญกรณ์คณิตศาสตร์ ข้อความภาพ 12 ภาษา หลายฟอนต์ และความสมจริงเชิงรายละเอียด
  • API รองรับทั้งข้อความล้วนหรือข้อความพร้อมภาพอ้างอิง 1–3 ภาพ และคืนภาพ PNG ภายในช่วงพิกเซลรวมที่ระบุ 512 x 512 ถึง 2048 x 2048
  • รุ่น Standard มีตำแหน่งคุณภาพต่อราคาที่แข็งแกร่งเป็นพิเศษสำหรับข้อความเป็นภาพ ขณะที่รุ่น Pro ได้เปรียบมากกว่ามากในงานแก้ไข
  • รุ่นนี้ไม่เปิดเผยเวทสาธารณะ จำนวนพารามิเตอร์ คอมพิวต์ฝึกอบรม หรือรายงานเทคนิคฉบับเต็ม
  • ข้อความ ตัวเลข สูตร วันที่ และทรัพย์สินแบรนด์ที่สร้างขึ้นยังต้องผ่านการตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ก่อนเผยแพร่

Qwen-Image-3.0 คืออะไร?

Qwen-Image-3.0 เป็นโมเดลภาพเชิงรากฐานรุ่นที่สามในตระกูล Qwen-Image ของ Alibaba เป้าหมายการออกแบบหลักคือความใช้ประโยชน์: สร้างภาพที่บรรทุกข้อมูลเชิงโครงสร้าง ป้ายกำกับอ่านได้ ความสัมพันธ์เชิงตรรกะ และรายละเอียดสมจริงในผืนเดียวอย่างสอดคล้อง

การวางตำแหน่งนี้เปลี่ยนเป้าหมายการประเมิน โมเดลสร้างภาพทั่วไปอาจสำเร็จโดยผลิตภาพที่สวยงามจากพรอมต์สั้นๆ โมเดลที่มุ่งการผลิตต้องทำมากกว่านั้น ต้องตามบรีฟยาว วางข้อความและวัตถุในพื้นที่ที่มีความหมาย รักษาลำดับชั้นภาพ ผนวกภาพอ้างอิง และรองรับการแก้ไขโดยไม่เปลี่ยนส่วนอื่นของภาพโดยไม่จำเป็น

เอกสารอ้างอิง API อย่างเป็นทางการ เปิดเผยทั้งเวิร์กโฟลว์สร้างจากข้อความและสร้างจากภาพ ผู้ใช้สามารถสร้างจากข้อความล้วนหรือรวมคำสั่งแก้ไขกับภาพอินพุต 1 ถึง 3 ภาพ ทั้ง Qwen-Image-3.0 และ Qwen-Image-3.0-Pro ใช้พื้นผิวสร้างและแก้ไขแบบเดียวกัน แต่รุ่น Standard ถูกวางตำแหน่งชัดเจนว่าเป็นสมดุลคุณภาพและความเร็ว

หมายเหตุการตั้งชื่อ： Qwen-Image-3.0 เป็นโมเดลภาพ ซึ่งไม่ควรถูกสับสนกับตระกูลโมเดลภาษา Qwen3, Qwen3-VL หรือรุ่นก่อนหน้า Qwen-Image และ Qwen-Image-Edit

ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ Qwen-Image-3.0

Alibaba เผยข้อมูลการเข้าถึงและขีดความสามารถที่เป็นรูปธรรมสำหรับรุ่น Standard ตารางนี้แยกขีดจำกัดที่มีเอกสารยืนยันออกจากคำกล่าวเชิงการตลาด เพื่อให้นักพัฒนาไม่สับสนระหว่างงานโชว์เคสกับการรับประกันของ API

ข้อมูลจำเพาะQwen-Image-3.0
ผู้พัฒนาAlibaba Qwen Team
ประเภทโมเดลการสร้างภาพและการแก้ไขภาพ
การวางตำแหน่งหลักสมดุลคุณภาพ ความเร็ว และต้นทุน
รหัสโมเดลqwen-image-3.0
อินพุต/เอาต์พุตข้อความและภาพ / ภาพ PNG
โหมดการสร้างข้อความเป็นภาพ; ภาพเป็นภาพ; แก้ไขตามคำสั่ง
ขนาดพรอมต์สูงสุดประมาณ 4.5K โทเคน
ภาพอ้างอิง1-3
ช่วงความละเอียด512 × 512 ถึง 2048 × 2048
ความสามารถด้านข้อความภาพข้อความราว 10 พิกเซล; 12 ภาษา
จุดเชื่อมต่อ CometAPI/v1/images/generations; /v1/images/edits

แหล่งที่มา: ข้อมูลโมเดล Alibaba Cloud และ เอกสารอ้างอิง API Qwen Image 3.0.

ภาพ

ภาพรวมขีดความสามารถที่มีเอกสารยืนยันสำหรับรุ่น Standard.

แหล่งที่มา: Alibaba Cloud Model Studio.

มีอะไรใหม่ใน Qwen-Image-3.0?

พรอมต์ 4.5K โทเคนสำหรับคอนเทนต์ภาพหนาแน่น

การอัปเกรดที่เด่นชัดที่สุดคือรองรับ อินพุตประมาณ 4.5K โทเคน พรอมต์ยาวสามารถระบุโซนเลย์เอาต์ หัวเรื่อง ป้ายกำกับที่แน่นอน สี ตัวอักษร สไตล์ภาพ ความสัมพันธ์วัตถุ และบทบาทภาพอ้างอิง โดยไม่ต้องบีบอัดบรีฟทั้งหมดให้เหลือแค่ประโยคไม่กี่บรรทัด

สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับเอกสารภาพ หน้าแรกของหนังสือพิมพ์อาจต้องมีหลายคอลัมน์ หลายภาพถ่าย คำบรรยาย ป้ายส่วน และลำดับชั้นตัวอักษรที่สอดคล้อง อินโฟกราฟิก 9 ช่องอาจต้องมีแนวคิด ไอคอน ชื่อ และคำอธิบายแยกกันในแต่ละช่อง สตอรีบอร์ดอาจต้องรักษาความต่อเนื่องระหว่างช็อต พร้อมทั้งเปลี่ยนมุมกล้องและแอ็กชันได้ คำสั่งที่ยาวขึ้นให้พื้นที่แก่โมเดลในการแสดงข้อจำกัดเหล่านั้นภายในคำขอเดียว

อย่างไรก็ดี ความจุพรอมต์ไม่ควรสับสนกับความจุในการเรนเดอร์ข้อความ โมเดลสามารถรับบรีฟการออกแบบ 4.5K โทเคน แต่ไม่มีการรับประกันว่าจะทำซ้ำข้อความ 4.5K โทเคนได้สมบูรณ์แบบในภาพเอาต์พุต งบประมาณส่วนเกินยังใช้อธิบายสไตล์ การจัดวาง และความสัมพันธ์ที่อาจไม่ปรากฏเป็นข้อความตามตัวอักษร

ข้อความขนาดเล็ก สูตร และตัวอักษรเชิงโครงสร้าง

Qwen เน้น ข้อความที่เรนเดอร์ราว 10 พิกเซล พร้อมสูตร ตัวห้อย ตัวยก อักษรกรีก คำบรรยาย และเนื้อหาบรรณาธิการหนาแน่น ความสามารถนี้ขยายขอบเขตโมเดลให้พ้นจากโปสเตอร์ที่มีสโลแกนสั้นๆ โดยสามารถลองทำแบบฝึกหัด หน้าวิชาการ แผนภาพเทคนิค เมนู แดชบอร์ด และกราฟิกเปรียบเทียบสินค้า

ผลเชิงการผลิตมีแนวโน้มที่ดีแต่มีเงื่อนไข ข้อความขนาดเล็กเป็นจุดที่ความสมจริงทางสายตากับความถูกต้องของข้อเท็จจริงแยกจากกันได้ง่าย บรรทัดหนึ่งอาจดูน่าเชื่อเชิงตัวอักษร แต่มีชื่อสะกดผิด หน่วยเปลี่ยน เครื่องหมายลบหาย หรือสูตรไม่ถูกต้อง ข้อความสำคัญควรพิสูจน์อักษรที่ขนาดแสดงผลสุดท้าย ไม่ใช่แค่ในภาพซูม

การเรนเดอร์แบบเนทีฟครอบคลุม 12 ภาษา

โมเดลรองรับ การเรนเดอร์แบบเนทีฟครอบคลุม 12 ภาษา และหลายฟอนต์ ตัวอย่างเปิดตัวสาธิตเลย์เอาต์หลายภาษา รวมถึงจีน-อังกฤษ และตัวอย่างภาษาญี่ปุ่น เกาหลี และสเปน ทำให้ Qwen-Image-3.0 เกี่ยวข้องกับทรัพย์สินแคมเปญแบบโลคัลไลซ์ สื่อการสอน เมนู อินเทอร์เฟซ และเอกสารผลิตภัณฑ์นานาชาติ

การรองรับภาษายังต้องทดสอบเฉพาะสคริปต์ เครื่องหมายวรรคตอน การตัดบรรทัด ตัวอักษรแนวตั้ง เครื่องหมายกำกับเสียง ระยะห่างอักขระ และการแทนฟอนต์ อาจทำงานต่างกันระหว่างภาษา ทีมงานควรมีชุดทดสอบการยอมรับสำหรับทุกภาษาที่ใช้ในการผลิตแทนที่จะสมมติว่าตัวอย่างภาษาอังกฤษที่สำเร็จหนึ่งชุดพิสูจน์คุณภาพตัวอักษรสากล

รายละเอียดภาพถ่ายและวัสดุที่สมจริง

Qwen ยังเน้นอารมณ์ใบหน้าระดับไมโคร รูขุมขน เส้นผม ผ้า กระดาษ ศิลาจารึก แสง และรายละเอียดภาพจุลอื่นๆ ประโยชน์เชิงปฏิบัติกว้างกว่าการสร้างภาพเหมือนสมจริง การถ่ายภาพผลิตภัณฑ์ต้องการความคงที่ของวัสดุ งานบูรณะต้องการความต่อเนื่องของเนื้อผิว สินค้าอีคอมเมิร์ซต้องการสีและขอบที่เสถียร และภาพบรรณาธิการต้องมีหัวเรื่องที่ยังน่าเชื่อเมื่อวางข้างข้อความหนาแน่น

การสร้างแบบรวมและการแก้ไขด้วยภาพอ้างอิง

API 3.0 รับภาพอ้างอิง 1 ถึง 3 ภาพพร้อมคำสั่งแก้ไข ภาพอ้างอิงสามารถกำหนดหัวเรื่อง ผลิตภัณฑ์ สไตล์ สภาพแวดล้อม หรือองค์ประกอบ ผู้ใช้สามารถปรับสไตล์ภาพถ่ายผลิตภัณฑ์ รวมหัวเรื่องแยกให้อยู่ในฉากเดียว ซ่อมแซมภาพเสีย เปลี่ยนชุดหรือฉากหลัง หรือสร้างเวอร์ชันใหม่ขณะคงองค์ประกอบสำคัญ

อินเทอร์เฟซแบบรวมนี้ลดความแตกต่างระหว่างการสร้างและการแก้ไขในชั้นแอปพลิเคชัน นักพัฒนาสามารถใช้หนึ่งตระกูลโมเดลและเปลี่ยนแค่การมีอยู่ของภาพอ้างอิงและเส้นทาง API ข้อแลกเปลี่ยนคือภาพอ้างอิงสามภาพอาจจำกัดเกินไปสำหรับเวิร์กโฟลว์แคตตาล็อกหรือแคมเปญที่ซับซ้อน ซึ่งโมเดลอย่าง Seedream 5.0 Pro รับอินพุตมากกว่าผ่านบางช่องทางเข้าถึง

ประสิทธิภาพเบนช์มาร์กของ Qwen-Image-3.0

สิ่งที่การเปิดตัวทางการไม่ได้แสดง

การเปรียบเทียบเชิงปริมาณด้านล่างใช้ข้อมูลความชอบแบบปิดตาจากแหล่งอิสระ คะแนนอารีนาเป็นพลวัตและขึ้นกับการแจกแจงพรอมต์ คะแนนโหวต การตั้งค่าโมเดล และช่วงความเชื่อมั่น ควรใช้เป็นแนวทางเลือกโมเดล ไม่ใช่แทนที่การทดสอบเฉพาะเวิร์กโหลด

ผลงานข้อความเป็นภาพและการแก้ไขจากแหล่งอิสระ

โมเดลT2I Eloอันดับ T2IEdit Eloอันดับ Editราคา API / 1K
GPT Image 2 (สูง)1,367#11,257#4$211
Nano Banana 21,319#31,250#7$67
Qwen-Image-3.0-Pro1,284#91,249#5$43
Seedream 5.0 Pro1,279#101,247#8$90
Qwen-Image-3.01,270#121,218#15$30

แหล่งที่มา: กระดานผู้นำข้อความเป็นภาพของ Artificial Analysis และ กระดานผู้นำการแก้ไขภาพ. ราคาตัวแทนคือค่าประมาณที่แหล่งข้อมูลปรับให้เป็น API สร้างสรรค์ที่ค่าเริ่มต้น 1024 x 1024.

ความหมายของผลลัพธ์

  • Standard เทียบกับ Pro: ช่องว่างข้อความเป็นภาพเพียง 9 Elo แต่ Pro นำ 32 Elo ในการแก้ไข เหตุผลที่แข็งแกร่งที่สุดในการจ่ายเพิ่มเพื่อ Pro จึงอาจเป็นคุณภาพการแก้ไขมากกว่าการสร้างครั้งแรก
  • เทียบกับ Seedream 5.0 Pro: Standard ตามหลังเพียง 4 Elo สำหรับข้อความเป็นภาพ ขณะที่ Pro นำ 5 Elo ความต่างเล็กเหล่านี้อยู่ในช่วงความไม่แน่นอนที่เผยแพร่ จึงควรมองเป็นกลุ่มที่แข่งขันกัน ไม่ใช่การจัดอันดับตายตัว
  • เทียบกับ Nano Banana 2: Standard ตามหลัง 44 Elo ในข้อความเป็นภาพ และ 32 Elo ในการแก้ไข Pro ลดช่องว่างการแก้ไขจนเสมอที่ 1,250 Elo
  • เทียบกับ GPT Image 2: GPT นำ Standard 92 Elo ในข้อความเป็นภาพ และ 39 Elo ในการแก้ไข กรณีของ Qwen จึงเป็นด้านความคุ้มค่าราคาและความเชี่ยวชาญเลย์เอาต์ ไม่ใช่ผู้นำคุณภาพภาพโดยรวม
  • เมื่อเทียบกับ Qwen Image 2.0 Pro รุ่นก่อน รุ่น Standard 3.0 ได้ Elo ข้อความเป็นภาพเพิ่ม 39 ในกระดานเดียวกัน ขณะที่ราคาตัวแทนลดจาก $75 เหลือ $30 ต่อ 1,000 ภาพ

ภาพ

ภาพที่ 3. Qwen-Image-3.0 อยู่ในตำแหน่งคุณภาพต่อราคาที่แข็งแกร่ง แม้ว่าราคาต่อสินทรัพย์ที่ยอมรับยังขึ้นอยู่กับการลองใหม่และความน่าเชื่อถือของการแก้ไข ข้อมูล: การเปรียบเทียบโมเดลของ Artificial Analysis.

การตั้งราคา Qwen-Image-3.0

การตั้งราคา Alibaba Cloud อย่างเป็นทางการ

Alibaba Cloud คิดค่าบริการตระกูล 3.0 ตามจำนวนภาพอินพุตและภาพเอาต์พุตที่สร้างสำเร็จ ตารางราคาปักกิ่งอย่างเป็นทางการ ระบุรุ่น Standard ที่ ¥0.02 ต่อภาพอ้างอิงอินพุต และ ¥0.18 ต่อภาพเอาต์พุต ทั้งขนาด 1K และ 2K รุ่น Pro ใช้ราคาอินพุตเท่ากัน แต่คิด ¥0.25 สำหรับเอาต์พุต 1K และ ¥0.50 สำหรับเอาต์พุต 2K

โมเดลภาพอินพุตเอาต์พุต 1Kเอาต์พุต 2K
Qwen-Image-3.0¥0.02 / ภาพ¥0.18 / ภาพ¥0.18 / ภาพ
Qwen-Image-3.0-Pro¥0.02 / ภาพ¥0.25 / ภาพ¥0.50 / ภาพ

แหล่งที่มา: การตั้งราคา Alibaba Cloud Model Studio. ราคาแต่ละภูมิภาคและเงื่อนไขโปรโมชันอาจต่างกัน.

ตัวอย่างสถานการณ์ค่าใช้จ่าย

เวิร์กโหลดวิธีคำนวณค่าใช้จ่ายโดยประมาณ
เอาต์พุตข้อความเป็นภาพ Standard 1 ครั้ง1 x ¥0.18¥0.18
การแก้ไข Standard 1 ภาพอ้างอิง¥0.02 + ¥0.18¥0.20
การแก้ไข Standard 3 ภาพอ้างอิง3 x ¥0.02 + ¥0.18¥0.24
เอาต์พุตข้อความเป็นภาพ Standard 1,000 ครั้ง1,000 x ¥0.18¥180
เอาต์พุต Pro 1K จำนวน 1,000 ครั้ง1,000 x ¥0.25¥250
เอาต์พุต Pro 2K จำนวน 1,000 ครั้ง1,000 x ¥0.50¥500

ตัวอย่างเหล่านี้ครอบคลุมเฉพาะเอาต์พุตที่สำเร็จและไม่รวมภาษี การแปลงตามภูมิภาค เครดิตโปรโมชัน ที่เก็บข้อมูล การตรวจสอบเนื้อหา เวิร์กโฟลว์ปลายทางที่ล้มเหลว และค่าใช้จ่ายของการสร้างเพิ่มเติมเพื่อให้ได้สินทรัพย์ที่ยอมรับ

ใครควรใช้ Qwen-Image-3.0?

เลือก Qwen-Image-3.0 Standard เมื่อ:

  • คุณสร้างภาพจำนวนมาก;
  • เลย์เอาต์มีข้อความจำนวนมาก;
  • พรอมต์ละเอียดเป็นพิเศษ;
  • ตัวอักษรภาพหลายภาษามีความสำคัญ;
  • ต้องแก้ไขภาพแต่ไม่ต้องการความเที่ยงตรงสูงสุด;
  • ต้นทุนต่อการสร้างมีความสำคัญ

เลือก Qwen-Image-3.0-Pro เมื่อ:

  • ความเที่ยงตรงในการแก้ไขสำคัญกว่าต้นทุนการสร้างดิบ;
  • การคงหัวเรื่อง/วัสดุ/เลย์เอาต์ผ่านการแก้ไขมีความสำคัญ;
  • จำนวนการสร้างค่อนข้างน้อย

เลือกโมเดลอื่นเมื่อ:

  • ต้องการเอาต์พุต 4K แบบเนทีฟ;
  • ต้องการเวิร์กโฟลว์ภาพอ้างอิงแบบกว้าง;
  • การยึดโยงกับการค้นหาคือข้อกำหนดหลัก;
  • ต้องการคะแนนความชอบภาพทั่วไปสูงสุดอย่างแท้จริง

Qwen-Image-3.0 เทียบกับโมเดลสร้างภาพชั้นนำ

ไม่มีโมเดลภาพใดเป็นผู้นำทุกมิติการผลิต ความชอบโดยรวม ความเที่ยงตรงการแก้ไข การเรนเดอร์ข้อความ ความจุภาพอ้างอิง ความละเอียดเอาต์พุต การยึดโยง ความหน่วงเวลา และต้นทุน อาจชี้ไปยังผู้ชนะต่างกัน การเปรียบเทียบด้านล่างเน้นขีดความสามารถที่มีเอกสารยืนยันและผลอารีนาอิสระ

มิติQwen 3 StandardQwen 3 ProGPT Image 2Nano Banana 2Seedream 5 Pro
การวางตำแหน่งสมดุลคุณภาพ / ความเร็ว / ต้นทุนความเที่ยงตรงสูงสุดของ Qwenโมเดลภาพทั่วไประดับพรีเมียมโมเดลภาพ Gemini ที่เร็ว ปริมาณสูงการออกแบบมืออาชีพและการแก้ไขแม่นยำ
T2I / Edit Elo1,275 / 1,2181,284 / 1,2501,367 / 1,2571,319 / 1,2501,279 / 1,247
เอาต์พุตอ้างอิงประมาณ 2Kประมาณ 2Kขนาดยืดหยุ่นสูงสุด 4Kประมาณ 2K บน CometAPI
อินพุตอ้างอิง1-31-3รองรับอ้างอิงหลายภาพสูงสุด 10 บน CometAPI
มุมมองตัวอักษรบรีฟ 4.5K; เคลม 10px; 12 ภาษาโฟกัสแกนเดียวกันแต่ความเที่ยงตรงสูงกว่าข้อความหลายภาษาที่แข็งแกร่งข้อความพร้อมยึดโยงการค้นหาอินโฟกราฟิกหนาแน่นและการควบคุมเชิงพื้นที่
การยึดโยงเว็บไม่มีไม่มีไม่ใช่คุณสมบัติเด่นของ APIGoogle Search และ Image Searchขึ้นกับช่องทางเข้าถึง
ความเหมาะสมที่สุดเลย์เอาต์หนาแน่นในต้นทุนที่ควบคุมได้การแก้ไข Qwen คุณภาพสูงความชอบภาพทั่วไปสูงสุด4K เร็วและเวิร์กโฟลว์ข้อมูลปัจจุบันการแก้ไขแม่นยำและการออกแบบอ้างอิงหลายภาพ

ข้อมูลเบนช์มาร์ก: Artificial Analysis. แหล่งขีดความสามารถของโมเดลเชื่อมโยงไว้ในส่วนหัวตาราง; ช่องทางเข้าถึงแต่ละแบบอาจเปิดเผยขีดจำกัดต่างกัน.

Qwen-Image-3.0 เทียบกับ Qwen-Image-3.0-Pro

รุ่น Standard ไม่ใช่เพียงรุ่นความละเอียดต่ำ ทั้งสองระดับใช้ API สร้างและแก้ไข 3.0 เดียวกัน และช่วงพิกเซลรวมที่มีเอกสารยืนยันเหมือนกัน ความต่างคือการวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์และคุณภาพที่สังเกตได้ Standard มุ่งการผลิตทุกวันอย่างยั่งยืน ขณะที่ Pro เน้นรายละเอียด ความสมจริง และความเที่ยงตรงการแก้ไขที่แข็งแกร่งที่สุด

สำหรับการสร้างครั้งแรก ช่องว่างจากแหล่งอิสระมีขนาดเล็ก สำหรับการแก้ไข ช่องว่างใหญ่กว่าอย่างมีนัย เลือก Standard เมื่อปริมาณ ความหน่วงเวลา และต้นทุนสำคัญ และเวิร์กโฟลว์ยอมรับการสร้างใหม่หรือการเกลารอบนอก เลือก Pro เมื่อการคงหัวเรื่อง ตัวอักษร เลย์เอาต์ หรือรายละเอียดวัสดุผ่านหลายการแก้ไขคุ้มค่าราคาที่สูงกว่า

Qwen-Image-3.0 เทียบกับ GPT Image 2

GPT Image 2 เป็นจุดเริ่มต้นที่ปลอดภัยกว่าเมื่อวัตถุประสงค์หลักคือความชอบภาพทั่วไปสูงสุด OpenAI วางตำแหน่งไว้รอบการเรนเดอร์ข้อความที่ดีขึ้น รองรับหลายภาษา การแก้ไขขั้นสูง และการสร้างภาพระดับมืออาชีพ และถือคะแนนนำอย่างมากในอารีนาข้อความเป็นภาพจากแหล่งอิสระ

Qwen น่าสนใจขึ้นเมื่อเวิร์กโหลดให้คุณค่าสูงกับบรีฟสร้างสรรค์ยาว เลย์เอาต์ข้อมูลหนาแน่น เอกสารภาพหลายภาษา และต้นทุน API ตัวแทนที่ต่ำกว่า ระบบการผลิตที่สมเหตุสมผลอาจใช้ GPT Image 2 สำหรับทรัพย์สินหลักมูลค่าสูง และใช้ Qwen-Image-3.0 สำหรับกราฟิกบรรณาธิการ การศึกษา หรือแคตตาล็อกที่สเกลได้

Qwen-Image-3.0 เทียบกับ Nano Banana 2

Nano Banana 2 รองรับเอาต์พุตตั้งแต่ 0.5K ถึง 4K รวมถึงอัตราส่วนสุดขั้ว 1:4, 4:1, 1:8 และ 8:1 อีกทั้งใช้การยึดโยง Google Search และ Image Search ซึ่งมีประโยชน์สำหรับภาพที่อิงผลิตภัณฑ์ สถานที่ หรือบริบทข้อเท็จจริงปัจจุบัน

ใช้ Nano Banana 2 เมื่อเอาต์พุต 4K รูปแบบยาว การยึดโยงการค้นหา หรือการสร้างแบบวนเร็วเป็นแกนกลาง ทดสอบ Qwen ก่อนเมื่อพรอมต์เหมือนเอกสารออกแบบ และเอาต์พุตต้องประสานข้อความหนาแน่น สูตร พาเนล อินเทอร์เฟซ หรือส่วนหลายภาษาในผืนเดียว

Qwen-Image-3.0 เทียบกับ Seedream 5.0 Pro

Seedream 5.0 Pro โฟกัสที่ความเข้าใจการออกแบบระดับมืออาชีพและการแก้ไขที่แม่นยำ ByteDance เน้นการกำกับแบบจุด วงเส้น กล่อง และสเก็ตช์ การแทนที่สีและวัสดุ การแยกเลเยอร์ และการผสานภาพหลายภาพ CometAPI ระบุสูงสุดสิบภาพอ้างอิงสำหรับเส้นทาง Seedream ปัจจุบัน

โมเดลอยู่ใกล้กันในคะแนนความชอบข้อความเป็นภาพ แต่ Seedream นำ Qwen Standard ในการแก้ไข ดังนั้น Seedream จึงเป็นตัวเลือกที่แข็งแรงกว่าในการแก้ไขจุดเฉพาะ การควบคุมพื้นที่ที่ทำเครื่องหมาย และแคมเปญที่สร้างจากทรัพย์สินอ้างอิงจำนวนมาก Qwen เด่นกว่าเมื่อพรอมต์ยาว เลย์เอาต์บรรณาธิการหนาแน่น ข้อความหลายภาษา และต้นทุนรุ่น Standard มีน้ำหนักมากกว่า

ข้อจำกัดของ Qwen-Image-3.0

  • ไม่มีจำนวนพารามิเตอร์ คำอธิบายสถาปัตยกรรม คอมพิวต์ฝึกอบรม หรือรายงานเทคนิคฉบับเต็มเปิดเผยสาธารณะ
  • รุ่น 3.0 ไม่ปล่อยเวทเปิดดาวน์โหลด จึงไม่ควรถูกอธิบายว่าเป็นโมเดลโอเพนซอร์ส
  • ผลข้อความ 10 พิกเซลเป็นข้อกล่าวอ้างจากทางการ ไม่ใช่การรับประกันความน่าเชื่อถือสากลครอบคลุมทุกฟอนต์ ภาษา และเลย์เอาต์
  • พรอมต์ 4.5K โทเคนไม่ได้หมายความว่าข้อความ 4.5K โทเคนจะเรนเดอร์โดยปราศจากข้อผิดพลาดในภาพเดียว
  • คะแนนการแก้ไขของรุ่น Standard จากแหล่งอิสระตามหลังรุ่น Pro และคู่แข่งชั้นนำหลายราย
  • ช่วงเอาต์พุตที่มีเอกสารยืนยันอยู่ประมาณสเกล 2K ต่ำกว่าคู่แข่งที่เปิดเผยเอาต์พุต 4K แบบเนทีฟ
  • API รับเพียง 1 ถึง 3 ภาพอ้างอิง ซึ่งอาจจำกัดเวิร์กโฟลว์แคตตาล็อกหรือความสม่ำเสมอของคาแรกเตอร์ที่ซับซ้อน
  • ไม่รองรับแบตช์อินเฟอเรนซ์ ไฟน์จูน ฟังก์ชันคอลลิง เอาต์พุตเชิงโครงสร้าง และแคชบริบทบนเส้นทาง Standard ที่มีเอกสารยืนยัน
  • ข้อเท็จจริง สูตร แผนภาพ เครื่องหมายแบรนด์ และข้อความเพื่อการเผยแพร่ที่สร้างขึ้นต้องผ่าน QA โดยมนุษย์และอาจต้องแก้ไขในซอฟต์แวร์ออกแบบแบบดั้งเดิม

วิธีเข้าถึง Qwen-Image-3.0

เข้าถึงผ่าน Qwen และ Alibaba Cloud

ผู้ใช้ทั่วไปสามารถสัมผัสการสร้างภาพของ Qwen ผ่านผลิตภัณฑ์ผู้บริโภคของ Qwen ขณะที่นักพัฒนาสามารถใช้ Alibaba Cloud Model Studio โมเดล URL ปลายทาง พื้นที่ทำงาน และคีย์ API ต้องอยู่ในภูมิภาคดีพลอยเดียวกัน ชุดต่างภูมิภาคจะล้มเหลว ดังนั้นทีมผลิตควรเลือกภูมิภาคก่อนสร้างข้อมูลยืนยันตัวตนและฮาร์ดโค้ดปลายทาง

เข้าถึงผ่าน CometAPI

Qwen-Image-3.0 บน CometAPI ระบุว่า coming soon ดังนั้นอย่าถือว่า qwen-image-3.0 เป็นเส้นทางพร้อมใช้งานผลิตจริงจนกว่าจะเปิดใช้งาน ระหว่างนี้พิจารณา GPT Image 2, Nano Banana 2, หรือ Seedream 5.0 Pro ตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ การแก้ไข ความละเอียด และต้นทุนของคุณ

ก่อนดีพลอย ตรวจสอบหน้ารายการโมเดลและ เอกสาร CometAPI อีกครั้งสำหรับรหัสโมเดลสด ปลายทาง จำนวนอินพุตที่รองรับ ขนาดเอาต์พุต และสคีมาคำตอบ

ข้อความเป็นภาพปลายทาง: POST https://api.cometapi.com/v1/images/generations

การแก้ไขภาพปลายทาง: POST https://api.cometapi.com/v1/images/edits

สร้างคีย์ใน คอนโซล CometAPI เก็บเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม และหลีกเลี่ยงการฮาร์ดโค้ดข้อมูลยืนยันตัวตนในซอร์สคอนโทรล

สำหรับการแก้ไข ให้เรียก /v1/images/edits และใส่ URL ภาพอินพุต 1 ถึง 3 รายการในเนื้อหาข้อความก่อนคำสั่งข้อความ ตรวจทาน เอกสาร CometAPI สำหรับสคีมาคำตอบปัจจุบัน ขนาดที่รองรับ และพารามิเตอร์เฉพาะเส้นทาง

โครงสร้างพรอมต์แนะนำสำหรับ Qwen-Image-3.0

Qwen-Image-3.0 ได้ประโยชน์จากพรอมต์ที่อ่านเหมือนบรีฟการออกแบบที่กระชับ โครงสร้างที่มีประโยชน์คือ:

Subject + information hierarchy + exact copy + layout regions + visual style + typography + color system + reference roles + elements to preserve + output ratio

สำหรับงานข้อมูลหนาแน่น ให้กำหนดลำดับชั้นหน้าก่อนอธิบายความสวยงาม ระบุว่าช่วงไหนเป็นหลัก ต้องมีพาเนลกี่ส่วน ข้อความไหนต้องเป๊ะ อะไรสรุปด้วยภาพได้ และองค์ประกอบใดควรไม่สัมผัสระหว่างการแก้ไข วิธีนี้ลดความกำกวมได้มีประสิทธิภาพกว่าเพิ่มคุณศัพท์สไตล์จำนวนมาก

เคล็ดลับในการผลิต： สร้างชุดยอมรับที่มีตัวอักษร การแสดงผลหลายภาษา ใบหน้า ผลิตภัณฑ์ สูตร การแก้ไขเฉพาะที่ และองค์ประกอบหลายภาพอ้างอิง เปรียบเทียบคุณภาพครั้งแรก อัตราการลองใหม่ การดริฟต์ระหว่างแก้ไข ความหน่วงเวลา และต้นทุนรวมต่อสินทรัพย์ที่ยอมรับ – ไม่ใช่แค่ราคาของการสร้างดิบหนึ่งครั้ง

ข้อแนะนำสุดท้าย

Qwen-Image-3.0 ไม่ใช่ผู้นำคุณภาพภาพโดยรวม GPT Image 2 ยังคงแข็งแกร่งกว่าในความชอบภาพทั่วไป Nano Banana 2 มีเอาต์พุต 4K แบบเนทีฟและเวิร์กโฟลว์ยึดโยงการค้นหา และ Seedream 5.0 Pro ให้การควบคุมการแก้ไขเฉพาะทางและงบภาพอ้างอิงที่มากกว่าใน CometAPI

คุณค่าของมันเฉพาะเจาะจงและใช้งานได้จริง รุ่น Standard ผสมผสานคุณภาพการสร้างที่แข่งขันได้ ความจุพรอมต์ยาว เลย์เอาต์หลายภาษาหนาแน่น ความทะเยอทะยานข้อความขนาดเล็ก อินเทอร์เฟซแก้ไขแบบรวม และราคาตัวแทน API ที่ต่ำ เป็นหนึ่งในตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับอินโฟกราฟิก สื่อการสอน หน้าบรรณาธิการ เมนู ม็อกอัป UI สตอรีบอร์ด ภาพอธิบายสินค้า และทรัพย์สินอื่นๆ ที่ต้องบรรทุกข้อมูลมากกว่าดูสวยงามเฉยๆ

เริ่มด้วย Standard สำหรับการสร้างปริมาณสูงและงานเลย์เอาต์หนัก ขยับไป Pro เมื่อความเที่ยงตรงการแก้ไขหรือรายละเอียดจุลช่วยลดการลองใหม่อย่างมีนัย สำรอง GPT Image 2, Nano Banana 2 หรือ Seedream 5.0 Pro เป็นเส้นทางเปรียบเทียบ และตัดสินใจสุดท้ายโดยใช้พรอมต์การผลิตเดียวกันและรูบริกการรีวิวโดยมนุษย์ที่คงที่

เรียนรู้ต่อ

เชื่อมโยงบทความนี้กับการตัดสินใจถัดไป

ดูทุกหัวข้อ
คู่มือ AI API
เปลี่ยนจากรายชื่อโมเดลที่คัดเลือกไว้ไปสู่คำขอที่ทำงานได้จริงในระบบโปรดักชัน
โครงสร้างพื้นฐาน LLM
สร้างชั้นการจัดการคำขอ AI ที่ยังคงทำงานได้แม้ผู้ให้บริการและโมเดลจะเปลี่ยนแปลง
AI Agent
พัฒนาจากการสาธิตด้วยพรอมป์ไปสู่เวิร์กโฟลว์ของ Agent ที่สังเกตและตรวจสอบได้
การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน
ลดต้นทุนโดยไม่บดบังข้อแลกเปลี่ยนด้านคุณภาพหรือความน่าเชื่อถือ
เผยแพร่เมื่อ Sep 12, 2026
อัปเดตล่าสุด Sep 12, 2026
0 ครั้งที่ดู
ตรวจสอบความชัดเจน การอ้างอิงแหล่งที่มา และคำศัพท์ API ปัจจุบันแล้ว

พร้อมลดต้นทุนการพัฒนา AI ลง 20% แล้วหรือยัง?

เริ่มต้นฟรีภายในไม่กี่นาที มีเครดิตทดลองใช้ฟรี ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต

อ่านเพิ่มเติม