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

什麼是 Qwen Image 3.0

探索 Qwen-Image-3.0 的規格、功能、基準測試效能、定價、影像編輯能力、比較，以及 API 存取。

CometAPI
Mia MarenAI 模型與 API 研究團隊
更新於 Sep 12, 2026 7 分鐘閱讀
什麼是 Qwen Image 3.0
套用此模式

發出第一個 API 請求。

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)

先給答案：Qwen-Image-3.0 是一個面向資訊密集型視覺內容而打造的統一圖像生成與編輯模型。其標誌性能力包括約 4.5K token 的長提示詞；官方展示約 10 像素的文字；原生渲染 12 種語言的視覺文字；以及基於 1 至 3 張參考圖像的編輯。Standard 層級強調品質、速度與成本，Pro 則面向極致保真。獨立偏好數據顯示，Standard 的文生圖品質接近 Seedream 5.0 Pro，但其編輯得分落後於 Pro 層級。最後更新：September 7, 2026

TL;DR

Qwen-Image-3.0 是阿里巴巴 Qwen 的第三代圖像創作模型。它結合文字生成圖像與基於參考的圖像編輯，重心在於製作實用的視覺文檔，而非僅僅裝飾性圖像。該模型可理解冗長的創作簡報、協調高密度版面、渲染多語言字體排印，並在編輯時維持視覺結構。

實務上的主要區別在於 Standard 與 Pro。Standard 平衡品質與速度，模型 ID 為 qwen-image-3.0；Pro 則追求最強細節與編輯保真。在 Artificial Analysis Image Arena 中，Standard 的文生圖 Elo 為 1,275、編輯為 1,218；Pro 則分別為 1,284 與 1,250。雖然 GPT Image 2 在一般文生圖偏好上仍具明顯領先，但 Qwen 較低的代表性 API 價格使得 Standard 在高密度版面與大批量生產上更具吸引力。

阿里雲目前在北京與東京部署列出相同的單次生成價格 ¥0.18，但生產前仍應檢查區域可用性與計費條款

重要要點

  • Qwen-Image-3.0 是統一的文字生成圖像與圖像編輯模型，不是文字型的 Qwen LLM。
  • 約 4.5K token 的提示詞容量面向報紙、分鏡、菜單、考卷、資訊圖表與嵌套介面。
  • 官方材料展示約 10 像素的清晰文字、數學符號、12 種視覺文字語言、多種字體與細節逼真的擬真效果。
  • API 可僅以文字生成，或結合 1 至 3 張參考圖像進行編輯；回傳 PNG，文件載明總像素範圍為 512 x 512 至 2048 x 2048。
  • Standard 在文生圖的性價比上尤為突出；Pro 在編輯上展現更大優勢。
  • 發布未包含公開權重、參數量、訓練算力披露或完整技術報告。
  • 生成的文案、數字、公式、日期與品牌資產在發布前仍需人工質檢。

什麼是 Qwen-Image-3.0？

Qwen-Image-3.0 是阿里巴巴 Qwen-Image 系列的第三代基礎圖像模型。其核心設計目標是實用性：在一張連貫畫布中承載結構化資訊、可讀標籤、邏輯關係與逼真細節。

這一定位改變了評估目標。傳統生成器可藉由短提示產生一張好看的圖像即算成功；面向生產的模型需求更多：必須遵循冗長簡報、在有意義的區域中放置文字與物件、維持視覺層級、引入參考並支援在不必要改變其他部分的前提下進行修訂。

官方 API 文件 同時提供文生圖與圖生圖流程。用戶可僅憑文字生成，或結合 1 至 3 張輸入圖像與編輯指令。Qwen-Image-3.0 與 Qwen-Image-3.0-Pro 共用這一統一的生成與編輯介面，但 Standard 明確定位為平衡品質與速度。

命名說明：Qwen-Image-3.0 是圖像模型。不要與 Qwen3 語言模型系列、Qwen3-VL 或早期的 Qwen-Image 與 Qwen-Image-Edit 版本混淆。

Qwen-Image-3.0 技術規格

阿里巴巴公布了 Standard 模型的具體存取與能力資訊。下表將文件化限制與行銷層面的宣稱加以區分，以免開發者將展示案例誤認為 API 保證。

規格Qwen-Image-3.0
開發方Alibaba Qwen Team
模型類型圖像生成與圖像編輯
主要定位品質、速度與成本的平衡
模型 IDqwen-image-3.0
輸入 / 輸出文字與圖像 / PNG 圖像
生成模式文生圖；圖生圖；指令式編輯
最大提示詞約 4.5K token
參考圖像1-3
解析度範圍512 × 512 至 2048 × 2048
視覺文字能力約 10px 文字；12 種語言
CometAPI 端點/v1/images/generations; /v1/images/edits

來源： Alibaba Cloud model information 與 Qwen Image 3.0 API reference。

img

Standard 模型的文件化能力快照。

來源： Alibaba Cloud Model Studio.

Qwen-Image-3.0 有哪些新特性？

面向高密度視覺內容的 4.5K token 提示詞

最顯著的升級是支援 約 4.5K token 的輸入。較長的提示詞可以在不壓縮為幾句話的前提下，明確指定版面區域、標題、精確標籤、顏色、字體排印、視覺風格、物件關係與參考角色。

這對視覺文檔尤為有用。一張報紙頁面可能需要多欄、多張照片、圖說、章節標籤與一致的字體層級；九宮格資訊圖可能在每格都需要單獨的概念、圖示、標題與說明；分鏡可能需要在鏡頭之間保持連續性，同時變化機位與動作。更長的指示讓模型能在一次請求中表達更多約束。

然而，提示詞容量不等於可渲染文字容量。模型可以接受 4.5K token 的設計簡報，但不保證能在輸出圖像內完美重現 4.5K token 的文字。額外的 budget 也會用來描述風格、位置與關係，這些未必以字面文字呈現。

小字體、公式與結構化字體排印

Qwen 強調 約 10 像素的文字渲染，以及公式、下標、上標、希臘字母、圖說與密集編輯用文案。這讓模型能力不僅局限於有一條口號的大海報；它可以嘗試習作紙、學術頁面、技術圖、菜單、儀表板與產品比較圖。

生產上的啟示是可期但有條件。小字體最容易在視覺可信與事實正確之間產生分歧：看似排印合理的一行可能包含拼寫錯誤、單位變動、缺少負號或無效公式。重要文案應在最終顯示尺寸下校對，而非僅在放大預覽中校對。

跨 12 種語言的原生渲染

模型支援 跨 12 種語言的原生渲染 與多種字體。發布示例展示了多語版面，包括中英組合，以及日語、韓語與西語示例。這使 Qwen-Image-3.0 適用於在地化行銷素材、教育材料、菜單、介面與國際化產品文檔。

語言支援仍需針對文字系統做特定測試。標點、換行、直排、變音符、字距與字體替換在不同語言中可能表現不同。團隊應為生產中使用的每種語言維護驗收測試，而非假設一個成功的英文樣本就代表通用的排印品質。

真實的攝影與材質細節

Qwen 也強調臉部微表情、毛孔、髮絲、布料、紙張、石刻、光線與其他精細視覺細節。這一實務收益不只侷限於寫實人像生成：產品攝影需要材質一致性；修復任務需要紋理連續性；電商素材需要穩定的顏色與邊緣細節；編輯影像需要在密集文字旁仍維持可信的主體。

統一的生成與基於參考的編輯

3.0 API 可在編輯指令旁接收 1 至 3 張參考圖像。這些參考可定義主體、產品、風格、環境或構圖。用戶可以重塑產品照風格、將分離主體合成一景、修復受損圖像、改變服裝或背景，或在保留重要元素的同時生成新變體。

這一統一介面在應用層降低了生成與編輯的差別。開發者可以使用同一模型家族，只調整是否提供參考圖像與端點。取捨在於：三張參考可能對於複雜的型錄或行銷流程偏少，而如 Seedream 5.0 Pro 等模型在某些存取路徑下可接收更多輸入。

Qwen-Image-3.0 基準表現

官方發布未展示的部分

下述量化比較使用獨立的盲選偏好數據。Arena 分數具動態性，依提示分佈、投票、模型設定與信賴區間而變化。它們應作為模型選型的參考，而非取代特定工作負載的測試。

獨立的文生圖與編輯結果

模型T2I EloT2I 排名編輯 Elo編輯排名API 價格 / 1K
GPT Image 2 (high)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

來源： Artificial Analysis text-to-image leaderboard 與 image-editing leaderboard。代表性價格為該來源基於預設 1024 x 1024 設定之創作者 API 正規化估值。

這些結果的意涵

  • Standard 對 Pro：文生圖差距僅 9 Elo，但 Pro 在編輯上領先 32 Elo。支付 Pro 的最強理由或在於編輯品質，而非首張生成。
  • 對 Seedream 5.0 Pro：Standard 在文生圖僅落後 4 Elo，Pro 則領先 5 Elo。這些小差異落在已公布的不確定範圍內，應視為競爭集群，而非定論排序。
  • 對 Nano Banana 2：Standard 在文生圖落後 44 Elo、編輯落後 32 Elo；Pro 將編輯差距收斂至與對方同為 1,250 Elo。
  • 對 GPT Image 2：GPT 在文生圖領先 Standard 92 Elo、在編輯領先 39 Elo。Qwen 的主張因此在於價格性能與版面專長，而非全面性的品質領先。
  • 相較於早期的 Qwen Image 2.0 Pro，3.0 Standard 在同一榜單的文生圖提升 39 Elo，代表性價格由每 1,000 張 $75 降至 $30。

img

圖 3。Qwen-Image-3.0 在品質-價格位置上表現強勢，但每個被接受資產的單價仍取決於重試與編輯可靠性。資料： Artificial Analysis model comparison。

Qwen-Image-3.0 定價

阿里雲官方定價

阿里雲對 3.0 系列按輸入圖像數與成功輸出圖像數計費。北京價目 顯示 Standard 的輸入參考圖每張 ¥0.02，輸出圖像在 1K 與 2K 皆為 ¥0.18。Pro 的輸入價格相同，1K 輸出為 ¥0.25，2K 輸出為 ¥0.50。

模型輸入圖像1K 輸出2K 輸出
Qwen-Image-3.0¥0.02 / image¥0.18 / image¥0.18 / image
Qwen-Image-3.0-Pro¥0.02 / image¥0.25 / image¥0.50 / image

來源： Alibaba Cloud Model Studio pricing。各區價格與促銷條款可能不同。

成本場景示例

工作負載計算方式預估成本
一次 Standard 文生圖輸出1 x ¥0.18¥0.18
一參考圖之 Standard 編輯¥0.02 + ¥0.18¥0.20
三參考圖之 Standard 編輯3 x ¥0.02 + ¥0.18¥0.24
1,000 次 Standard 文生圖輸出1,000 x ¥0.18¥180
1,000 次 Pro 1K 輸出1,000 x ¥0.25¥250
1,000 次 Pro 2K 輸出1,000 x ¥0.50¥500

以上示例僅涵蓋成功輸出，不含稅費、區域換算、促銷點數、儲存、內容審核、下游流程失敗，以及為達到可接受資產所需的額外生成成本。

誰該使用 Qwen-Image-3.0？

適合選擇 Qwen-Image-3.0 Standard 的情況：

  • 需要生成大量圖像；
  • 版面包含大量文字；
  • 提示詞異常詳盡；
  • 多語字體排印很重要；
  • 需要圖像編輯但不追求最高保真；
  • 在意每次生成的成本。

適合選擇 Qwen-Image-3.0-Pro 的情況：

  • 編輯保真度比生成成本更重要；
  • 需要在多次編輯中保留主體/材質/版面；
  • 生成次數相對較少。

適合選擇其他模型的情況：

  • 必須原生 4K 輸出；
  • 需要大規模參考圖像工作流；
  • 搜尋對齊是核心需求；
  • 需要最高的一般圖像偏好分數。

Qwen-Image-3.0 與主流圖像模型的比較

沒有單一模型能在所有生產維度中領先。整體偏好、編輯保真、文字渲染、參考容量、輸出解析度、grounding、延遲與成本會導向不同贏家。下表聚焦於文件化能力與獨立 Arena 結果。

維度Qwen 3 StandardQwen 3 ProGPT Image 2Nano Banana 2Seedream 5 Pro
定位品質 / 速度 / 成本平衡Qwen 的最高保真高階通用圖像模型快速、高量的 Gemini 圖像模型專業設計理解與精確編輯
T2I / 編輯 Elo1,275 / 1,2181,284 / 1,2501,367 / 1,2571,319 / 1,2501,279 / 1,247
標稱輸出約 2K約 2K彈性尺寸最多 4K在 CometAPI 約 2K
參考輸入1-31-3支援多參考在 CometAPI 最多 10
排版重點4.5K 簡報；10px 主張；12 種語言相同核心聚焦，保真更高多語文字強文字 + 搜尋 grounding密集資訊圖與空間控制
網路對齊無無非定義性 API 特性Google Search 與 Image Search視存取路徑而定
最佳適用受控成本下的高密度版面高品質 Qwen 編輯最高的一般偏好快速 4K 與時事資訊工作流精準編輯與多參考設計

基準數據： Artificial Analysis。模型能力來源見表頭連結；個別存取路徑可能曝光不同限制。

Qwen-Image-3.0 vs Qwen-Image-3.0-Pro

Standard 並非單純的低解析度版本。兩個層級共用 3.0 的生成與編輯 API 與相同的總像素範圍。差異在於產品定位與觀察到的品質：Standard 面向可持續的日常生產；Pro 強調最強細節、寫實與編輯保真。

首次生成時，獨立差距很小；在編輯上，差距則明顯更大。當量、延遲與成本重要且工作流能容忍重生成或外部完工時，選擇 Standard；當需要在多次編輯中保留主體、字體排印、構圖或材質細節，且提升保真能實質降低重試時，選擇 Pro。

Qwen-Image-3.0 vs GPT Image 2

GPT Image 2 在追求最高的一般圖像偏好時更安全。OpenAI 將其定位於更好的文字渲染、多語支援、進階編輯與專業圖像創作，且在獨立文生圖 Arena 中保持顯著領先。

當工作負載重視冗長創作簡報、資訊密集版面、多語視覺文檔與較低的代表性 API 成本時，Qwen 更具吸引力。合理的生產系統可以用 GPT Image 2 產出最高價值的主打資產，用 Qwen-Image-3.0 規模化地生成編輯、教育或型錄圖像。

Qwen-Image-3.0 vs Nano Banana 2

Nano Banana 2 支援 0.5K 至 4K 的輸出，包含極端的 1:4、4:1、1:8 與 8:1 長寬比。它也可使用 Google Search 與 Image Search 的 grounding，適合基於最新產品、地點或事實背景的視覺。

當 4K 輸出、拉長格式、搜尋 grounding 或快速迭代生成是核心時，選擇 Nano Banana 2；當提示詞像是設計文檔、輸出需在單一畫布協調密集文字、公式、面板、介面或多語區段時，優先測試 Qwen。

Qwen-Image-3.0 vs Seedream 5.0 Pro

Seedream 5.0 Pro 聚焦於專業設計理解與精確編輯。ByteDance 強調點/套索/框/草圖引導、顏色與材質替換、圖層分離與多圖融合。CometAPI 文件目前為 Seedream 路徑提供最多十個參考。

兩者在文生圖偏好接近，但 Seedream 在編輯上領先 Qwen Standard。因此，Seedream 更適合局部校正、標記區域控制與由多參考資產構成的活動；當長提示詞、密集編輯版面、多語文案與 Standard 層級成本權重更高時，Qwen 更具特色。

Qwen-Image-3.0 的限制

  • 尚無公開參數量、架構描述、訓練算力披露或完整技術報告。
  • 3.0 發布未提供可下載的開放權重，故不應描述為開源模型。
  • 10 像素文字是官方能力主張，非跨所有字體、語言與版面的普遍可靠保證。
  • 4.5K token 的提示詞不代表能在一張圖中無誤渲染出 4.5K token 的文字。
  • Standard 的獨立編輯得分落後於 Pro 與若干領先競品。
  • 文件化輸出範圍約為 2K 級，低於曝光原生 4K 輸出的競品。
  • API 僅接收 1 至 3 個參考，可能限制複雜的型錄或角色一致性工作流。
  • 文件化的 Standard 路徑不支援批量推理、微調、函式呼叫、結構化輸出與上下文快取。
  • 生成的事實、公式、圖表、品牌標識與出版文案需要人工 QA，並可能需在傳統設計軟體中更正。

如何存取 Qwen-Image-3.0

透過 Qwen 與阿里雲

用戶可透過 Qwen 的消費者產品體驗圖像生成，開發者可使用阿里雲 Model Studio。模型、端點 URL、工作空間與 API 金鑰必須屬於同一部署區域。跨區域組合會失敗，因此生產團隊應在建立憑證與硬編碼端點前先選定區域。

透過 CometAPI

Qwen-Image-3.0 on CometAPI 顯示為「即將推出」，因此暫勿將 qwen-image-3.0 視為可投入生產的路徑。在其啟用前，請依據品質、編輯、解析度與成本需求考慮 GPT Image 2、Nano Banana 2 或 Seedream 5.0 Pro。

部署前，請重新檢查模型頁面與 CometAPI 文件，確認線上模型 ID、端點、支援的輸入數、輸出尺寸與回應結構。

Text-to-image endpoint: POST https://api.cometapi.com/v1/images/generations

Image-editing endpoint: POST https://api.cometapi.com/v1/images/edits

在 CometAPI 控制台 建立金鑰，將其存為環境變數，避免在原始碼中硬編碼憑證。

進行編輯時，呼叫 /v1/images/edits，在文字指令前於訊息內容中包含 1 至 3 個輸入圖像 URL。請參閱 CometAPI 文件，了解最新回應結構、支援尺寸與路徑參數。

Qwen-Image-3.0 的建議提示詞結構

Qwen-Image-3.0 對於讀起來像簡潔設計簡報的提示詞反應良好。實用結構如下：

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

對於資訊密集的工作，請先定義頁面層級，再描述美學。說明哪個區塊為主、所需的面板數、哪些文字必須完全一致、哪些可視覺化摘要，以及在編輯中哪些元素應保持不變。這比堆疊大量風格形容詞更能有效降低歧義。

生產提示：Build an acceptance set with typography, multilingual text, faces, products, formulas, local edits, and multi-reference compositions. Compare first-pass quality, retry rate, edit drift, latency, and total cost per accepted asset - not just the price of one raw generation.

最終建議

Qwen-Image-3.0 並非通用圖像品質的領導者。GPT Image 2 在整體文生圖偏好上仍更強；Nano Banana 2 提供原生 4K 與搜尋對齊工作流；Seedream 5.0 Pro 提供更專業的編輯控制與更大的參考配額（在 CometAPI）。

其價值更具體且更務實。Standard 結合了具競爭力的生成品質、長提示詞容量、密集多語版面、小字體企圖、統一編輯介面與較低的代表性 API 價格。它是資訊圖、教育內容、編輯頁面、菜單、UI 模型、分鏡、產品解說等需要承載資訊而非僅追求美觀的資產中最值得關注的選項之一。

針對高量生成與重版面任務，先從 Standard 開始；當編輯保真或細節能實質降低重試時，再轉向 Pro。保留 GPT Image 2、Nano Banana 2 或 Seedream 5.0 Pro 作為對照路徑，使用相同的生產提示詞與固定的人為審核標準做最終決策。

繼續學習

把這篇文章連到下一個決策。

查看所有主題
AI API 指南
從模型候選清單一路走到可運行的正式生產請求。
LLM 基礎架構
建立一個能在供應商與模型變動時持續運作的 AI 請求層。
AI Agent
從 prompt 示範進階為可觀測的 agent 工作流程。
成本優化
在不掩蓋品質或可靠性取捨的前提下，降低成本。
發布於 Sep 12, 2026
最後更新 Sep 12, 2026
0 次瀏覽
已審核內容清晰度、來源標註與最新 API 術語。

準備好將 AI 開發成本降低 20% 了嗎？

幾分鐘內免費開始。包含免費試用點數。無需信用卡。

閱讀更多