Prompt của Qwen-Image-3.0 có thể dài bao nhiêu?

Qwen-Image-3.0 hỗ trợ hướng dẫn dài tới khoảng 4.5K token, cho phép mô tả chi tiết các bố cục phức tạp và thành phần thị giác.

ID mô hình API của Qwen-Image-3.0 là gì?

ID mô hình của Qwen-Image-3.0 là qwen-image-3.0.

Qwen-Image-3.0 có điểm chuẩn không?

Chưa có điểm chuẩn được tiêu chuẩn hóa cho Qwen-Image-3.0 được Alibaba công bố công khai, vì vậy hiện nay hiệu năng cạnh tranh của mô hình nên được đánh giá chủ yếu thông qua các ví dụ định tính và kiểm thử độc lập.

Qwen-Image-3.0 có hỗ trợ chỉnh sửa ảnh không?

Có. Qwen-Image-3.0 hỗ trợ tạo ảnh từ ảnh và chỉnh sửa ảnh bằng cách sử dụng 1–3 ảnh tham chiếu cùng với hướng dẫn chỉnh sửa.

Qwen-Image-3.0 hỗ trợ độ phân giải nào?

Qwen-Image-3.0 hỗ trợ độ phân giải đầu ra lên tới 2048×2048, với tài liệu API của Alibaba nêu phạm vi hỗ trợ từ 512×512 đến 2048×2048.

Qwen-Image-3.0 có thể tạo ảnh chứa văn bản không?

Có. Qwen-Image-3.0 được thiết kế để kết xuất văn bản chi tiết, bao gồm chữ nhỏ tới 10 pixel, và hỗ trợ 12 ngôn ngữ cùng hơn 20 phông chữ.

Qwen-Image-3.0 có thể tạo bao nhiêu ảnh cho mỗi yêu cầu?

Qwen-Image-3.0 hỗ trợ tối đa 6 ảnh đầu ra cho mỗi yêu cầu API.

Sắp ra mắt

Aliyun

qwen-image-3.0

Qwen-Image-3.0 API

Q: Qwen-Image-3.0 là gì?

Qwen-Image-3.0 là mô hình tạo ảnh thế hệ thứ ba của Alibaba Qwen, tập trung vào bố cục phức tạp, cấu trúc hình ảnh chi tiết, kết xuất văn bản, kiểu chữ đa ngôn ngữ và các quy trình làm việc thực tiễn cho việc tạo và chỉnh sửa ảnh.

sắp ra mắt

Giá khởi điểm

Xem giá

Tính phí theo mức sử dụng

Tình trạng API

Khả dụng

Endpoint môi trường thực tế

Thời gian phản hồi

Sẵn sàng bất đồng bộ

Thời gian phản hồi API thực đo

Ngày phát hành

Aug 11, 2026

Aliyun

Tóm tắt mô hình

Một định danh mô hình ổn định cho việc tìm kiếm và đánh giá, đi kèm dữ liệu danh mục cập nhật theo thời gian thực có thể thay đổi mà không cần viết lại cấu trúc SEO cốt lõi của trang.

Định danh ổn định

Qwen-Image-3.0 là gì?

sắp ra mắt

Định danh chuẩn của mô hình vẫn ổn định khi giá và các giới hạn thay đổi.

Dữ liệu mô hình theo thời gian thực

Bản chụp danh mục hiện tại

Tính khả dụng

Sắp ra mắt

Giá khởi điểm

Xem giá

Ngữ cảnh

Xem khả năng

Ngày cập nhật danh mục

Aug 11, 2026

Tổng quan

Tổng quan thực tế về Qwen-Image-3.0, bao gồm các hành vi quan trọng và lưu ý khi tích hợp.

Qwen-Image-3.0 là gì?

Qwen-Image-3.0 là mô hình tạo ảnh thế hệ thứ ba của Alibaba Qwen, được thiết kế để khiến hình ảnh do AI tạo ra hữu ích hơn cho các quy trình sáng tạo và thiết kế trong thực tế, thay vì chỉ tập trung vào thẩm mỹ thị giác. Mô hình hỗ trợ cả văn bản thành hình ảnh (T2I) và chỉnh sửa hình ảnh từ hình ảnh (I2I), với trọng tâm đặc biệt vào bố cục phức tạp, mật độ thông tin thị giác cao, hiển thị chữ chính xác, kiểu chữ đa ngôn ngữ và phối cảnh hình ảnh chi tiết.

Alibaba định vị Qwen-Image-3.0 xung quanh ba năng lực cốt lõi: Nội dung phong phú, Chi tiết chân thực và Kiến thức sâu. Mô hình chấp nhận prompt lên đến khoảng 4,5K token, cho phép người dùng mô tả các bố cục phức tạp như báo chí, storyboard, đề thi, đồ họa nhiều khung và mockup giao diện trong một yêu cầu duy nhất. Mô hình cũng có thể hiển thị chữ nhỏ đến 10 pixel, hỗ trợ 12 ngôn ngữ và hơn 20 phông chữ, và được thiết kế để tái hiện các chi tiết thị giác tinh vi như sợi tóc, lỗ chân lông và vi biểu cảm trên gương mặt.

Những tính năng chính của Qwen-Image-3.0 là gì?

Tạo bố cục phức tạp: Qwen-Image-3.0 được thiết kế cho các bố cục thị giác giàu thông tin. Alibaba trình diễn các bố cục bao gồm lưới hình 3×3, slide toán học, báo in, storyboard, thực đơn, đề thi và các thiết kế có cấu trúc khác được tạo trong một hình ảnh duy nhất thay vì cần ghép nhiều ảnh.

Hướng dẫn tạo ảnh dài hơn: Mô hình hỗ trợ prompt lên đến khoảng 4,5K token, cho người dùng nhiều không gian hơn đáng kể để chỉ định đối tượng, mối quan hệ, kiểu chữ, bố cục, thứ bậc thị giác và phong cách trong một lần sinh.

Kết xuất chữ hạt mịn: Qwen-Image-3.0 được thiết kế riêng để hiển thị chữ nhỏ, với điểm nhấn của Alibaba là chữ nhỏ đến 10px. Điều này khiến mô hình đặc biệt phù hợp cho poster, infographic, sơ đồ, ý tưởng UI, tài liệu giáo dục và các thiết kế mà chữ đọc được là một phần của hình ảnh chứ không phải yếu tố thứ cấp.

Kiểu chữ đa ngôn ngữ: Mô hình hỗ trợ hiển thị gốc trên 12 ngôn ngữ và hơn 20 phông chữ, mở rộng tính hữu dụng cho tài liệu tiếp thị đa ngôn ngữ, đồ họa bản địa hóa, giao diện sản phẩm và sáng tạo nội dung quốc tế.

Chỉnh sửa hình ảnh: Qwen-Image-3.0 hỗ trợ sinh và chỉnh sửa từ hình ảnh bằng cách sử dụng ảnh tham chiếu kết hợp với hướng dẫn chỉnh sửa. Tài liệu API hiện tại của Alibaba hỗ trợ 1–3 ảnh tham chiếu cho quy trình I2I.

Nhiều đầu ra: API hỗ trợ tối đa 6 ảnh đầu ra cho mỗi yêu cầu, cho phép tạo nhiều biến thể từ cùng một prompt.

Thông số kỹ thuật của Qwen-Image-3.0

Alibaba công bố thông tin truy cập và năng lực cụ thể cho phiên bản Standard. Bảng sau tách giới hạn được ghi nhận khỏi các tuyên bố mang tính tiếp thị để nhà phát triển không nhầm lẫn phần trình diễn với cam kết API.

Thông số	Qwen-Image-3.0
Nhà phát triển	Alibaba Qwen Team
Loại mô hình	Tạo ảnh và chỉnh sửa ảnh
Định vị chính	Cân bằng chất lượng, tốc độ và chi phí
ID mô hình	qwen-image-3.0
Kiểu dữ liệu đầu vào	Văn bản và hình ảnh
Kiểu dữ liệu đầu ra	Hình ảnh
Chế độ sinh	Văn bản thành hình ảnh; hình ảnh thành hình ảnh; chỉnh sửa theo hướng dẫn
Prompt tối đa	Xấp xỉ 4,5K token
Ảnh tham chiếu	1-3
Dải pixel đầu ra	Tổng pixel từ 512 x 512 đến 2048 x 2048
Định dạng đầu ra	PNG
Khả năng hiển thị chữ nhỏ được tuyên bố	Xấp xỉ 10 px
Ngôn ngữ chữ hiển thị gốc	12
Giới hạn tốc độ tiêu chuẩn	20 RPM ở các khu vực được ghi nhận
Gọi hàm	Không được hỗ trợ
Suy luận theo lô	Không được hỗ trợ
Tinh chỉnh	Không được hỗ trợ
Endpoint CometAPI	/v1/images/generations; /v1/images/edits

Hiệu năng benchmark của Qwen-Image-3.0

Mô hình	T2I Elo	Thứ hạng T2I	Edit Elo	Thứ hạng Edit	Giá 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

Ý nghĩa của các kết quả

Standard so với Pro: khoảng cách T2I chỉ 9 Elo, nhưng Pro dẫn 32 Elo ở chỉnh sửa. Lý do mạnh nhất để trả thêm cho Pro vì thế có thể là chất lượng chỉnh sửa chứ không phải sinh ảnh lần đầu.
So với Seedream 5.0 Pro: Standard chỉ kém 4 Elo ở text-to-image, trong khi Pro vượt 5 Elo. Những khác biệt nhỏ này nằm trong biên độ bất định đã công bố và nên được xem là một cụm cạnh tranh, không phải thứ hạng tuyệt đối.
So với Nano Banana 2: Standard thua 44 Elo ở text-to-image và 32 Elo ở chỉnh sửa. Pro thu hẹp khoảng cách chỉnh sửa xuống mức hòa tại 1.250 Elo.
So với GPT Image 2: GPT dẫn Standard 92 Elo ở text-to-image và 39 Elo ở chỉnh sửa. Lập luận của Qwen vì thế là tỷ lệ giá–hiệu năng và chuyên môn về bố cục, không phải dẫn đầu chất lượng toàn diện.
So với Qwen Image 2.0 Pro trước đó, mẫu Standard 3.0 tăng 39 Elo ở text-to-image trên cùng bảng xếp hạng trong khi mức giá đại diện giảm từ $75 xuống $30 cho mỗi 1.000 ảnh.

Qwen-Image-3.0 so với GPT Image 2 và Nano Banana 2

Không mô hình ảnh nào dẫn đầu ở mọi khía cạnh sản xuất. Sở thích tổng quát, độ trung thực khi chỉnh sửa, hiển thị chữ, khả năng tham chiếu, độ phân giải đầu ra, grounding, độ trễ và chi phí có thể chỉ ra những kẻ chiến thắng khác nhau. So sánh dưới đây tập trung vào các khả năng đã được ghi nhận và kết quả Arena độc lập.

Khía cạnh	Qwen 3 Standard	Qwen 3 Pro	GPT Image 2	Nano Banana 2	Seedream 5 Pro
Định vị	Cân bằng chất lượng / tốc độ / chi phí	Độ trung thực cao nhất của Qwen	Mô hình ảnh tổng quát cao cấp	Mô hình ảnh Gemini nhanh, khối lượng lớn	Thiết kế và chỉnh sửa chuyên nghiệp
T2I / Edit Elo	1,275 / 1,218	1,284 / 1,250	1,367 / 1,257	1,319 / 1,250	1,279 / 1,247
Đầu ra được trích dẫn	Khoảng 2K	Khoảng 2K	Kích cỡ linh hoạt	Tối đa 4K	Khoảng 2K trên CometAPI
Đầu vào tham chiếu	1-3	1-3	Được hỗ trợ	Tham chiếu đa ảnh	Tối đa 10 trên CometAPI
Khía cạnh kiểu chữ	Brief 4,5K; tuyên bố 10px; 12 ngôn ngữ	Cùng trọng tâm với độ trung thực cao hơn	Chữ đa ngôn ngữ mạnh	Chữ kèm grounding tìm kiếm	Infographic dày đặc và điều khiển không gian
Grounding web	Không	Không	Không phải tính năng API quyết định	Google Search và Image Search	Phụ thuộc đường truy cập
Phù hợp nhất	Bố cục dày đặc với chi phí kiểm soát	Chỉnh sửa Qwen chất lượng cao	Mức ưu tiên tổng quát tối đa	4K nhanh và quy trình thông tin hiện hành	Chỉnh sửa chính xác và thiết kế đa tham chiếu

Câu Hỏi Thường Gặp

API

Sao chép một endpoint và ví dụ mã hoạt động, sau đó mở tài liệu tham khảo API đầy đủ khi bạn cần mọi tham số.

Một API, quyền truy cập mô hình sẵn sàng cho môi trường thực tế

Xác thực một lần, gọi endpoint mô hình và duy trì cùng một quy trình thanh toán và giám sát trên các nhà cung cấp.

Mã mẫu và API cho Qwen-Image-3.0

Truy cập mã mẫu toàn diện và tài nguyên API cho Qwen-Image-3.0 để tối ưu hóa quy trình tích hợp của bạn. Tài liệu chi tiết của chúng tôi cung cấp hướng dẫn từng bước, giúp bạn khai thác toàn bộ tiềm năng của Qwen-Image-3.0 trong các dự án của mình.

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));

Trường hợp sử dụng

Sử dụng Qwen-Image-3.0 cho các quy trình môi trường thực tế phù hợp với khả năng image của nó, sau đó so sánh các lựa chọn khác trước khi cam kết tích hợp lâu dài.

Hình ảnh sản phẩm và nội dung sáng tạo cho chiến dịch

Concept art và khám phá hình ảnh nhanh

Chỉnh sửa ảnh, tạo biến thể và sản xuất tài nguyên

Mô hình khác

So sánh các mô hình khác có sẵn qua CometAPI theo chất lượng, độ trễ, khả năng và giá cả.

Mở so sánh mô hình →

Google

Nano Banana 2.1

Khám phá API của Nano Banana 2.1.

Xem mô hình

xAI

Grok-Imagine-Image-2.0

Grok Imagine Image 2.0, mô hình AI tạo sinh và chỉnh sửa hình ảnh đã được nâng cấp

Xem mô hình

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 là mô hình tạo sinh hình ảnh tối tân của openai, cho phép tạo sinh và chỉnh sửa hình ảnh nhanh, chất lượng cao. Nó hỗ trợ các kích thước hình ảnh linh hoạt và đầu vào hình ảnh có độ trung thực cao.

Xem mô hình

Runway

Gen4-image

Khám phá API của Gen4-image.

Xem mô hình

Runway

Gen4-image-turbo

Khám phá API của Gen4-image-turbo.

Xem mô hình

Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image model là một chuyên gia về hiệu suất trong dòng mô hình tạo ảnh, được thiết kế cho độ trễ siêu thấp và khả năng tạo cũng như chỉnh sửa hình ảnh hiệu quả về chi phí.

Xem mô hình

Thời gian hoạt động

Xem dữ liệu heartbeat trực tiếp, tính khả dụng của endpoint và thời gian phản hồi thực đo trước khi triển khai thực tế.

Cập nhật

Theo dõi các thay đổi đáng kể về tính khả dụng, giá và khả năng của Qwen-Image-3.0 mà vẫn duy trì trang mô hình ổn định.

Nhật ký thay đổi mô hình

Một trang ngày càng hoàn thiện theo thời gian.

Ghi chú phát hành, thay đổi về giá, cập nhật đánh giá hiệu năng và hướng dẫn chuyển đổi được tập hợp tại đây, trong khi URL chuẩn vẫn giữ nguyên.

Trước khi ra mắt

Trang mô hình trước khi ra mắt đã được xuất bản

Một trang thực thể mô hình lâu dài đã được dành riêng cho Qwen-Image-3.0; dữ liệu chưa được xác nhận vẫn được đánh dấu rõ ràng cho đến khi mô hình ra mắt.

Dữ liệu cập nhật theo thời gian thực

Đã đồng bộ giá và giới hạn từ danh mục

Giá, ngữ cảnh, tình trạng khả dụng và các giới hạn được xem là các thuộc tính động thay vì được nhúng vào tiêu đề trang hoặc danh tính mô hình.

Aug 12, 2026

Đã tạo thực thể mô hình vĩnh viễn

Nhà cung cấp và slug mô hình tạo thành URL chuẩn ổn định; nội dung và dữ liệu trong tương lai vẫn sẽ được cập nhật trên trang này.

Tiếp tục khám phá

So sánh các mô hình và tiếp tục nghiên cứu của bạn

Sắp ra mắt

Aliyun

qwen-image-3.0

Qwen-Image-3.0 API

sắp ra mắt

Giá khởi điểm

Xem giá

Tính phí theo mức sử dụng

Tình trạng API

Khả dụng

Endpoint môi trường thực tế

Thời gian phản hồi

Sẵn sàng bất đồng bộ

Thời gian phản hồi API thực đo

Ngày phát hành

Aug 11, 2026

Aliyun

Tóm tắt mô hình

Định danh ổn định

Qwen-Image-3.0 là gì?

sắp ra mắt

Định danh chuẩn của mô hình vẫn ổn định khi giá và các giới hạn thay đổi.

Dữ liệu mô hình theo thời gian thực

Bản chụp danh mục hiện tại

Tính khả dụng

Sắp ra mắt

Giá khởi điểm

Xem giá

Ngữ cảnh

Xem khả năng

Ngày cập nhật danh mục

Aug 11, 2026

Tổng quan

Tổng quan thực tế về Qwen-Image-3.0, bao gồm các hành vi quan trọng và lưu ý khi tích hợp.

Qwen-Image-3.0 là gì?

Những tính năng chính của Qwen-Image-3.0 là gì?

Nhiều đầu ra: API hỗ trợ tối đa 6 ảnh đầu ra cho mỗi yêu cầu, cho phép tạo nhiều biến thể từ cùng một prompt.

Thông số kỹ thuật của Qwen-Image-3.0

Thông số	Qwen-Image-3.0
Nhà phát triển	Alibaba Qwen Team
Loại mô hình	Tạo ảnh và chỉnh sửa ảnh
Định vị chính	Cân bằng chất lượng, tốc độ và chi phí
ID mô hình	qwen-image-3.0
Kiểu dữ liệu đầu vào	Văn bản và hình ảnh
Kiểu dữ liệu đầu ra	Hình ảnh
Chế độ sinh	Văn bản thành hình ảnh; hình ảnh thành hình ảnh; chỉnh sửa theo hướng dẫn
Prompt tối đa	Xấp xỉ 4,5K token
Ảnh tham chiếu	1-3
Dải pixel đầu ra	Tổng pixel từ 512 x 512 đến 2048 x 2048
Định dạng đầu ra	PNG
Khả năng hiển thị chữ nhỏ được tuyên bố	Xấp xỉ 10 px
Ngôn ngữ chữ hiển thị gốc	12
Giới hạn tốc độ tiêu chuẩn	20 RPM ở các khu vực được ghi nhận
Gọi hàm	Không được hỗ trợ
Suy luận theo lô	Không được hỗ trợ
Tinh chỉnh	Không được hỗ trợ
Endpoint CometAPI	/v1/images/generations; /v1/images/edits

Hiệu năng benchmark của Qwen-Image-3.0

Mô hình	T2I Elo	Thứ hạng T2I	Edit Elo	Thứ hạng Edit	Giá 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

Ý nghĩa của các kết quả

Standard so với Pro: khoảng cách T2I chỉ 9 Elo, nhưng Pro dẫn 32 Elo ở chỉnh sửa. Lý do mạnh nhất để trả thêm cho Pro vì thế có thể là chất lượng chỉnh sửa chứ không phải sinh ảnh lần đầu.
So với Seedream 5.0 Pro: Standard chỉ kém 4 Elo ở text-to-image, trong khi Pro vượt 5 Elo. Những khác biệt nhỏ này nằm trong biên độ bất định đã công bố và nên được xem là một cụm cạnh tranh, không phải thứ hạng tuyệt đối.
So với Nano Banana 2: Standard thua 44 Elo ở text-to-image và 32 Elo ở chỉnh sửa. Pro thu hẹp khoảng cách chỉnh sửa xuống mức hòa tại 1.250 Elo.
So với GPT Image 2: GPT dẫn Standard 92 Elo ở text-to-image và 39 Elo ở chỉnh sửa. Lập luận của Qwen vì thế là tỷ lệ giá–hiệu năng và chuyên môn về bố cục, không phải dẫn đầu chất lượng toàn diện.
So với Qwen Image 2.0 Pro trước đó, mẫu Standard 3.0 tăng 39 Elo ở text-to-image trên cùng bảng xếp hạng trong khi mức giá đại diện giảm từ $75 xuống $30 cho mỗi 1.000 ảnh.

Qwen-Image-3.0 so với GPT Image 2 và Nano Banana 2

Khía cạnh	Qwen 3 Standard	Qwen 3 Pro	GPT Image 2	Nano Banana 2	Seedream 5 Pro
Định vị	Cân bằng chất lượng / tốc độ / chi phí	Độ trung thực cao nhất của Qwen	Mô hình ảnh tổng quát cao cấp	Mô hình ảnh Gemini nhanh, khối lượng lớn	Thiết kế và chỉnh sửa chuyên nghiệp
T2I / Edit Elo	1,275 / 1,218	1,284 / 1,250	1,367 / 1,257	1,319 / 1,250	1,279 / 1,247
Đầu ra được trích dẫn	Khoảng 2K	Khoảng 2K	Kích cỡ linh hoạt	Tối đa 4K	Khoảng 2K trên CometAPI
Đầu vào tham chiếu	1-3	1-3	Được hỗ trợ	Tham chiếu đa ảnh	Tối đa 10 trên CometAPI
Khía cạnh kiểu chữ	Brief 4,5K; tuyên bố 10px; 12 ngôn ngữ	Cùng trọng tâm với độ trung thực cao hơn	Chữ đa ngôn ngữ mạnh	Chữ kèm grounding tìm kiếm	Infographic dày đặc và điều khiển không gian
Grounding web	Không	Không	Không phải tính năng API quyết định	Google Search và Image Search	Phụ thuộc đường truy cập
Phù hợp nhất	Bố cục dày đặc với chi phí kiểm soát	Chỉnh sửa Qwen chất lượng cao	Mức ưu tiên tổng quát tối đa	4K nhanh và quy trình thông tin hiện hành	Chỉnh sửa chính xác và thiết kế đa tham chiếu

Câu Hỏi Thường Gặp

API

Sao chép một endpoint và ví dụ mã hoạt động, sau đó mở tài liệu tham khảo API đầy đủ khi bạn cần mọi tham số.

Một API, quyền truy cập mô hình sẵn sàng cho môi trường thực tế

Xác thực một lần, gọi endpoint mô hình và duy trì cùng một quy trình thanh toán và giám sát trên các nhà cung cấp.

Mã mẫu và API cho 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));

Trường hợp sử dụng

Hình ảnh sản phẩm và nội dung sáng tạo cho chiến dịch

Concept art và khám phá hình ảnh nhanh

Chỉnh sửa ảnh, tạo biến thể và sản xuất tài nguyên

Mô hình khác

So sánh các mô hình khác có sẵn qua CometAPI theo chất lượng, độ trễ, khả năng và giá cả.

Mở so sánh mô hình →

Google

Nano Banana 2.1

Khám phá API của Nano Banana 2.1.

Xem mô hình

xAI

Grok-Imagine-Image-2.0

Grok Imagine Image 2.0, mô hình AI tạo sinh và chỉnh sửa hình ảnh đã được nâng cấp

Khám phá API của Gen4-image.

Xem mô hình

Runway

Gen4-image-turbo

Khám phá API của Gen4-image-turbo.

Thời gian hoạt động

Xem dữ liệu heartbeat trực tiếp, tính khả dụng của endpoint và thời gian phản hồi thực đo trước khi triển khai thực tế.

Cập nhật

Theo dõi các thay đổi đáng kể về tính khả dụng, giá và khả năng của Qwen-Image-3.0 mà vẫn duy trì trang mô hình ổn định.

Nhật ký thay đổi mô hình

Một trang ngày càng hoàn thiện theo thời gian.

Ghi chú phát hành, thay đổi về giá, cập nhật đánh giá hiệu năng và hướng dẫn chuyển đổi được tập hợp tại đây, trong khi URL chuẩn vẫn giữ nguyên.

Trước khi ra mắt

Trang mô hình trước khi ra mắt đã được xuất bản

Dữ liệu cập nhật theo thời gian thực

Đã đồng bộ giá và giới hạn từ danh mục

Giá, ngữ cảnh, tình trạng khả dụng và các giới hạn được xem là các thuộc tính động thay vì được nhúng vào tiêu đề trang hoặc danh tính mô hình.

Aug 12, 2026

Đã tạo thực thể mô hình vĩnh viễn

Nhà cung cấp và slug mô hình tạo thành URL chuẩn ổn định; nội dung và dữ liệu trong tương lai vẫn sẽ được cập nhật trên trang này.

Tiếp tục khám phá