Qwen Image 3 vs. GPT Image 2: Text, Bearbeitung und Preis

Bei Qwen Image 3 vs. GPT Image 2 geht es um einen Tausch zwischen Qualität und Kosten. Auf Artificial Analysis, wo Menschen blind zwischen Bildpaaren abstimmen, erreicht GPT Image 2 in hoher Qualität 1172 Elo für Text-zu-Bild. Qwen-Image-3.0-Pro kommt auf 1088^[1]. Zum Listenpreis kostet ein quadratisches GPT-Image-2-Bild in hoher Qualität bei OpenAI allerdings $0.211^[2], während Alibaba ein 1K-Bild von Qwen-Image-3.0-Pro mit $0.04 auflistet^[3].

Dieser Artikel vergleicht beide Modelle in den vier Punkten, nach denen am häufigsten gefragt wird: Text und Layout, Bearbeitung, Ausgabegröße und Preis. Nano Banana 2 ist als dritter Bezugspunkt dabei, weil viele Leser Qwen Image 3 auch damit vergleichen. Jeder Abschnitt endet mit einer klaren Empfehlung.

TL;DR

Gesamtpräferenz: GPT Image 2 (high) 1172, Nano Banana 2 1126, Qwen-Image-3.0-Pro 1088, Qwen-Image-3.0 1075 im Text-zu-Bild-Ranking von Artificial Analysis^[1].
Textdarstellung: GPT Image 2 (high) liegt in der Kategorie Textdarstellung mit 1207 auf Platz eins. Qwen-Image-3.0-Pro hat 1090^[4].
Layout: Qwen-Image-3.0-Pro (1181) liegt vor Nano Banana 2 (1154), aber hinter GPT Image 2 (1222)^[5].
Preis: Alibaba listet Qwen-Image-3.0 mit $0.03 pro Bild, sowohl bei 1K als auch bei 2K^[3]. Google listet Nano Banana 2 mit $0.067 pro 1K-Bild^[6].
Ausgabegröße: Qwen Image 3.0 endet bei 2048×2048 Pixeln Gesamtfläche^[7]. GPT Image 2 erlaubt bis zu 3840 Pixel an der langen Kante^[8].

Qwen Image 3 vs. GPT Image 2 auf einen Blick

	Qwen Image 3.0 (Standard / Pro)	GPT Image 2	Nano Banana 2
Veröffentlicht	21. Juli 2026^[9]	21. April 2026^[10]	GA am 28. Mai 2026^[11]
Prompt-Länge	Bis zu 4.5k Tokens^[9]	Nicht angegeben	Nicht angegeben
Maximale Ausgabe	2048×2048 Pixel Gesamtfläche^[7]	3840 px lange Kante, bis zu 8,294,400 Pixel^[8]	4K^[6]
Referenzbilder	1–3^[7]	Mehrere, plus eine Maske^[8]	Bis zu 14^[12]
Maskierte Bearbeitung (Inpainting)	Keine Masken-Eingabe^[7]	Maskenbild^[13]	Im Prompt beschrieben^[12]
Transparenter Hintergrund	Nicht dokumentiert	Preview seit 20. Aug. 2026^[10]	Nicht dokumentiert
Offizieller Listenpreis, 1K	$0.03 / $0.04 pro Bild^[3]	$0.006 low, $0.053 medium, $0.211 high (1024×1024)^[2]	$0.067^[6]
Arena-Elo, Text-zu-Bild	1075 / 1088^[1]	1172 (high)^[1]	1126^[1]
Arena-Elo, Bearbeitung	1056 / 1077^[14]	1125 (high)^[14]	1110^[14]

Die Preise sind die Listenpreise der Anbieter selbst, geprüft am 7. Oktober 2026. Alibabas Angaben gelten für die Region Singapur. Die Elo-Werte sind eine Momentaufnahme vom selben Tag und ändern sich mit neuen Stimmen.

Was die Arena-Werte über Text und Layout sagen

Qwen vermarktet Qwen Image 3.0 über Text. Laut Launch-Beitrag rendert das Modell „text as small as 10px", unterstützt 12 Sprachen nativ und setzt Zeitungen, Prüfungsbögen und 3×3-Infografik-Raster aus einem einzigen Prompt^[9]. Alibabas API-Referenz führt beide Stufen mit denselben Ein- und Ausgabegrenzen und beschreibt Standard als die Stufe, die „balances quality and speed"^[7].

Bei Text setzen die Blindabstimmungen Qwen allerdings nicht an die Spitze. Artificial Analysis ordnet Modelle per Elo aus paarweisen menschlichen Präferenzstimmen^[1], und in der Kategorie Textdarstellung steht GPT Image 2 (high) mit 1207 auf Platz eins. Nano Banana 2 hat 1109, Qwen-Image-3.0-Pro 1090 und Qwen-Image-3.0 1078^[4]. Die Konfidenzintervalle von Nano Banana 2 (1087–1131) und Qwen-Image-3.0-Pro (1064–1116) überlappen sich, beim Text liegen die beiden also nahezu gleichauf.

Beim Layout schneidet Qwen am besten ab. In der Kategorie Layout erreicht Qwen-Image-3.0-Pro 1181 und Platz sechs. GPT Image 2 (high) hat 1222, Nano Banana 2 kommt auf 1154^[5]. Das passt zu dem, was Qwen bewirbt: viele Felder und Bildunterschriften auf einer Seite. OpenAI selbst nennt „precise text placement" und „layout-sensitive compositions" unter den Einschränkungen der GPT-Image-Modelle^[8]. Nach diesen Stimmen liegt GPT Image 2 beim Layout trotzdem vor Qwen.

Unsere Lesart von Qwen Image 3 vs. GPT Image 2 beim Text: Wenn die Textqualität über den Auftrag entscheidet und das Budget nicht, hat GPT Image 2 in hoher Qualität die stärkste Evidenz. Wer dichte, mehrteilige Seiten zu einem niedrigen Preis pro Bild braucht, kommt mit Qwen-Image-3.0-Pro nah heran, zu einem Bruchteil der Kosten.

Bearbeitung: Referenzen, Masken und Transparenz

Alle drei Modelle bearbeiten anhand einer Textanweisung plus Referenzbildern, die Steuerung unterscheidet sich aber.

Qwen Image 3.0 nimmt 1 bis 3 Referenzbilder und liefert 1 bis 6 Ausgaben pro Anfrage. Alibabas API-Referenz hat keinen Masken-Parameter, die Bearbeitung wird also im Prompt beschrieben^[7].
GPT Image 2 unterstützt Inpainting^[13]. Sie laden eine Maske hoch, und die Bearbeitung bleibt auf diesen Bereich beschränkt. Bei mehreren Eingabebildern wendet OpenAI die Maske auf das erste an^[8]. Transparente Hintergründe sind für gpt-image-2 seit dem 20. August 2026 als Preview verfügbar^[10].
Nano Banana 2 akzeptiert bis zu 14 Referenzbilder, die meisten der drei. Googles Leitfaden beschreibt Maskierung als etwas, das man im Gespräch festlegt, nicht mit einer Maskendatei^[12].

Die Stimmen im Bearbeitungs-Ranking folgen derselben Reihenfolge wie bei Text-zu-Bild: GPT Image 2 (high) 1125, Nano Banana 2 1110, Qwen-Image-3.0-Pro 1077, Qwen-Image-3.0 1056^[14]. Für Produktfreisteller, lokale Korrekturen oder alles mit Alphakanal hat nur GPT Image 2 die passenden Steuerelemente. Für das Kombinieren vieler Referenzbilder akzeptiert Nano Banana 2 die meisten.

Ausgabegröße und Auflösung

Qwen Image 3.0 liefert zwischen 512×512 und 2048×2048 Pixeln Gesamtfläche^[7]. GPT Image 2 akzeptiert jede Größe, deren Kanten Vielfache von 16 sind, mit einer langen Kante bis 3840 Pixel, einem Seitenverhältnis von höchstens 3:1 und insgesamt bis zu 8,294,400 Pixeln, also ist 3840x2160 eine gültige Größe^[8]. Nano Banana 2 hat Preise bis 4K^[6].

Wer große Poster druckt oder 4K-Dateien direkt aus dem Modell braucht: Qwen Image 3.0 ist das einzige der drei, das das nicht kann.

Was ein Bild zum Listenpreis kostet

Die drei Anbieter rechnen unterschiedlich ab:

Alibaba (Qwen Image 3.0): pro Bild. Qwen-Image-3.0 kostet $0.03 bei 1K und bei 2K. Qwen-Image-3.0-Pro kostet $0.04 bei 1K und $0.075 bei 2K. Jedes Eingabebild kostet $0.003 zusätzlich. Das sind Listenpreise für Singapur^[3].
OpenAI (GPT Image 2): nach Tokens, mit $30 pro Million Bild-Ausgabetokens^[2]. OpenAIs Schätzung für ein 1024×1024-Bild liegt bei $0.006 in low, $0.053 in medium und $0.211 in high quality^[8].
Google (Nano Banana 2): $0.067 bei 1K, $0.101 bei 2K und $0.151 bei 4K^[6].

Zusammengenommen bedeuten diese Listenpreise: Die Qualitätsstufe, die Artificial Analysis für GPT Image 2 (high) getestet hat, kostet etwa das Fünffache eines 1K-Bildes von Qwen-Image-3.0-Pro ($0.211 gegenüber $0.04). In medium schrumpft der Abstand auf etwa das 1.3-Fache ($0.053 gegenüber $0.04). Für GPT Image 2 in medium gibt es keinen Arena-Wert, dieser Vergleich betrifft also nur den Preis.

Auf reAPI werden alle drei über denselben Endpoint /api/v1/images/generations aufgerufen. Qwen Image 3.0 wird pro geliefertem Bild abgerechnet. Standard kostet bei 1K und 2K gleich viel, Pro berechnet bei 2K das Doppelte von 1K, und Referenzbilder werden einmal pro Anfrage berechnet^[15]. GPT Image 2 gibt es als zwei Modell-IDs. gpt-image-2 hat einen festen Preis pro Auflösung. gpt-image-2-official wird nach Tokens abgerechnet und bietet zusätzlich Qualitätsstufen, Masken und transparente Hintergründe^[16]. Aktuelle reAPI-Preise stehen auf den Modellseiten von Qwen Image 3.0, GPT Image 2 und Nano Banana 2. Eine vollständige Preisübersicht zu Qwen finden Sie unter Qwen Image 3.0 API pricing.

Welches Modell für welche Aufgabe

Aufgabe	Wahl	Warum
Speisekarten, Zeitungen, Prüfungsbögen, mehrteilige Infografiken mit kleinem Budget	Qwen-Image-3.0-Pro	Platz sechs beim Layout^[5]; $0.04 bei 1K laut Alibabas Liste^[3]
Allgemeine Bilder in großer Menge, bei denen 2K zählt	Qwen-Image-3.0	Gleicher Listenpreis bei 1K und 2K^[3]
Textgenauigkeit ist die Hauptanforderung	GPT Image 2 (high)	Platz eins in der Kategorie Textdarstellung^[4]
Maskierte Bearbeitung, Freisteller, transparente PNGs	GPT Image 2	Inpainting und transparente Hintergründe^[13]^[10]
4K-Ausgabe	GPT Image 2 oder Nano Banana 2	Qwen Image 3.0 endet bei 2048×2048^[7]
Viele Referenzbilder in einer Bearbeitung	Nano Banana 2	Bis zu 14 Referenzen^[12]

Diese Tabelle zu Qwen Image 3 vs. GPT Image 2 ist unsere redaktionelle Einschätzung auf Basis der oben zitierten Werte und Spezifikationen. Testen Sie einige eigene Prompts mit jedem Modell, bevor Sie Produktions-Traffic umstellen.

FAQ

Qwen Image 3 vs. Nano Banana 2?

Nano Banana 2 liegt insgesamt vorn (1126 gegenüber 1088 für Qwen-Image-3.0-Pro)^[1], ebenso bei der Bearbeitung^[14]. Qwen-Image-3.0-Pro liegt beim Layout höher (1181 gegenüber 1154), die Intervalle überlappen sich jedoch^[5]. Qwen ist laut Liste günstiger ($0.04 gegenüber $0.067 bei 1K)^[3]^[6]. Google hat Nano Banana 2 am 6. Oktober 2026 zugunsten von Nano Banana 2.1 als veraltet markiert und noch kein Abschaltdatum genannt^[11].

Qwen-Image-3.0-Pro vs. GLM Image?

Es sind verschiedene Arten von Produkt. GLM-Image ist ein Open-Weight-Modell unter MIT-Lizenz, aufgebaut aus einem autoregressiven 9B-Generator und einem 7B-Diffusionsdecoder^[17]. Auf Artificial Analysis erreicht es 891 für Text-zu-Bild und 785 für Bearbeitung. Qwen-Image-3.0-Pro erreicht 1088 und 1077^[1]^[14]. Wählen Sie GLM-Image, wenn Sie das Modell auf eigener Hardware betreiben müssen, und Qwen-Image-3.0-Pro, wenn die Ausgabequalität wichtiger ist.

Qwen Image 3 Benchmark

Qwens Launch-Beitrag enthält keine Benchmark-Tabelle^[9]. Die unabhängigen Zahlen stammen von Artificial Analysis: Qwen-Image-3.0-Pro hat 1088 und Qwen-Image-3.0 1075 für Text-zu-Bild, am 7. Oktober 2026 auf Platz 14 und 16^[1].

Qwen Image 3.0 Fähigkeiten bei der Textdarstellung

Laut Qwen rendert Qwen Image 3.0 Text bis hinunter zu 10px, deckt 12 Sprachen ab und nimmt Prompts bis zu 4.5k Tokens an, genug, um eine ganze Seite zu beschreiben^[9]. In den Blindabstimmungen zur Textdarstellung erreicht Qwen-Image-3.0-Pro 1090, hinter GPT Image 2 (high) mit 1207 und nah an Nano Banana 2 mit 1109^[4].

Qwen Image 3 Pro Bearbeitung

Übergeben Sie 1 bis 3 Referenzbild-URLs zusammen mit einer Anweisung, dann bearbeitet Qwen-Image-3.0-Pro, statt neu zu generieren^[7]. Eine Masken-Eingabe gibt es nicht. Im Bearbeitungs-Ranking erreicht die Pro-Stufe 1077 und die Standard-Stufe 1056^[14]. Die Parameter stehen in der Qwen Image 3.0 API-Dokumentation.

GPT Image 2.5 vs. Nano Banana Pro vs. Nano Banana 2 vs. Qwen Image 3 vs. Seedream 5.0 Pro: Was ist besser?

Im Text-zu-Bild-Ranking von Artificial Analysis am 7. Oktober 2026 lautet die Reihenfolge: GPT Image 2.5 Sunburst (max) 1198, GPT Image 2.5 Flare (max) 1191, Nano Banana 2 1126, Nano Banana Pro 1102, Qwen-Image-3.0-Pro 1088, Seedream 5.0 Pro 1081 und Qwen-Image-3.0 1075^[1]. OpenAI hat GPT Image 2.5 am 8. September 2026 veröffentlicht^[10]. Auf reAPI ist es als GPT Image 2.5 verfügbar.

Zwischen Qwen Image 3 und GPT Image 2 wählen

Nach der Evidenz gewinnt GPT Image 2: Es liegt bei der menschlichen Präferenz, beim Text, beim Layout und bei der Bearbeitung vorn und ist das einzige der beiden mit Masken, Transparenz und 4K-Ausgabe. Qwen Image 3.0 ist die Wahl, wenn die Kosten pro Bild entscheiden. Seine Pro-Stufe liegt beim Text in Reichweite von Nano Banana 2 und beim Layout davor, zu einem niedrigeren Listenpreis. Qwen Image 3 vs. GPT Image 2 ist deshalb zuerst eine Budgetfrage. Wenn Sie unsicher sind, testen Sie dieselben drei Prompts mit beiden: Qwen Image 3.0 auf der Modellseite und GPT Image 2 auf seiner Modellseite. Ob sich Qwen Image 3.0 lokal betreiben lässt, behandelt Is Qwen Image 3 open source?.

References

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