Qwen lançou o Qwen-Image-2.1-Turbo em 9 de outubro de 2026. O checkpoint permite gerar imagens a partir de texto e editar imagens, usando um cronograma recomendado de oito etapas de denoising — o processo gradual de remoção de ruído que forma a imagem.
Qwen-Image-2.1-Turbo gera e edita imagens
O modelo oferece as duas tarefas: criação de imagens por texto e edição de imagens. Uma demonstração em inglês percorre esses fluxos de trabalho em execução local.
O que significam as oito etapas
O cronograma recomendado do Qwen-Image-2.1-Turbo prevê oito etapas de denoising. Já o exemplo do Qwen-Image-2.1, modelo-base, usa 40. A comparação é entre as contagens de iterações: o Turbo usa 80% menos etapas do que o exemplo do modelo-base.
O cronograma recomendado fica salvo no checkpoint e é carregado automaticamente pela configuração descrita para o modelo. Alterar apenas num_inference_steps não o substitui; um argumento explícito sigmas pode sobrescrevê-lo.
A arquitetura de geração visual tem 7 bilhões de parâmetros e é a mesma do Qwen-Image-2.1. Na configuração padrão, o valor de CFG é 1. O modelo também usa cache KV de prefixo, que reaproveita o contexto do texto e das imagens de referência entre as etapas.
Para executar o checkpoint com Diffusers, a configuração indicada pela Qwen requer PyTorch compatível com CUDA, uma versão atual do Diffusers e Transformers 5.17.0 ou superior.
Licença dos arquivos baixados e APIs hospedadas
O Qwen Research License Agreement rege os materiais do checkpoint baixado e concede uso não comercial para pesquisa ou avaliação. O uso comercial desses materiais requer uma licença comercial separada da Qwen.
Em 9 de outubro, Qwen também anunciou que as APIs hospedadas Pro e Turbo estavam ativas no Alibaba Cloud Model Studio. Esse anúncio diz respeito ao acesso hospedado; a licença citada acima rege os materiais baixados.
