Qwen Image 3 vs GPT Image 2: texto, edición y precio

Qwen Image 3 vs GPT Image 2 se reduce a un intercambio entre calidad y coste. En Artificial Analysis, donde la gente vota a ciegas entre pares de imágenes, GPT Image 2 en calidad alta obtiene 1172 de Elo en texto a imagen. Qwen-Image-3.0-Pro obtiene 1088^[1]. Sin embargo, a precio de lista, una imagen cuadrada de GPT Image 2 en calidad alta cuesta $0.211 en OpenAI^[2], mientras que Alibaba lista una imagen 1K de Qwen-Image-3.0-Pro a $0.04^[3].

Este artículo compara los dos modelos en los cuatro puntos por los que más se pregunta: texto y maquetación, edición, tamaño de salida y precio. Nano Banana 2 se incluye como tercer punto de referencia porque muchos lectores también comparan Qwen Image 3 con él. Cada sección termina con una recomendación clara.

TL;DR

Preferencia general: GPT Image 2 (high) 1172, Nano Banana 2 1126, Qwen-Image-3.0-Pro 1088, Qwen-Image-3.0 1075 en la clasificación de texto a imagen de Artificial Analysis^[1].
Renderizado de texto: GPT Image 2 (high) es primero en la categoría de renderizado de texto con 1207. Qwen-Image-3.0-Pro tiene 1090^[4].
Maquetación: Qwen-Image-3.0-Pro (1181) queda por delante de Nano Banana 2 (1154), pero por detrás de GPT Image 2 (1222)^[5].
Precio: Alibaba lista Qwen-Image-3.0 a $0.03 por imagen tanto en 1K como en 2K^[3]. Google lista Nano Banana 2 a $0.067 por imagen 1K^[6].
Tamaño de salida: Qwen Image 3.0 llega como máximo a 2048×2048 píxeles en total^[7]. GPT Image 2 llega hasta 3840 píxeles en el lado largo^[8].

Qwen Image 3 vs GPT Image 2 de un vistazo

	Qwen Image 3.0 (Standard / Pro)	GPT Image 2	Nano Banana 2
Lanzamiento	21 de julio de 2026^[9]	21 de abril de 2026^[10]	GA el 28 de mayo de 2026^[11]
Longitud del prompt	Hasta 4.5k tokens^[9]	No indicada	No indicada
Salida máxima	2048×2048 píxeles en total^[7]	3840 px en el lado largo, hasta 8,294,400 píxeles^[8]	4K^[6]
Imágenes de referencia	1–3^[7]	Varias, más una máscara^[8]	Hasta 14^[12]
Edición con máscara (inpainting)	Sin entrada de máscara^[7]	Imagen de máscara^[13]	Descrita en el prompt^[12]
Fondo transparente	No documentado	En preview desde el 20 de agosto de 2026^[10]	No documentado
Precio de lista oficial, 1K	$0.03 / $0.04 por imagen^[3]	$0.006 low, $0.053 medium, $0.211 high (1024×1024)^[2]	$0.067^[6]
Elo de arena, texto a imagen	1075 / 1088^[1]	1172 (high)^[1]	1126^[1]
Elo de arena, edición	1056 / 1077^[14]	1125 (high)^[14]	1110^[14]

Los precios son los precios de lista de cada proveedor, comprobados el 7 de octubre de 2026. Las cifras de Alibaba corresponden a la región de Singapur. Los Elo son una instantánea del mismo día y cambiarán a medida que lleguen votos.

Lo que dicen las puntuaciones de arena sobre texto y maquetación

Qwen vende Qwen Image 3.0 por el texto. Su artículo de lanzamiento dice que el modelo renderiza "text as small as 10px", admite 12 idiomas de forma nativa y compone periódicos, exámenes y cuadrículas de infografías de 3×3 a partir de un solo prompt^[9]. La referencia de la API de Alibaba presenta ambos niveles con los mismos límites de entrada y salida, y describe Standard como el nivel que "balances quality and speed"^[7].

Aun así, los votos a ciegas no colocan a Qwen primero en texto. Artificial Analysis clasifica los modelos por Elo a partir de votos de preferencia humana por pares^[1], y en su categoría de renderizado de texto GPT Image 2 (high) es número uno con 1207. Nano Banana 2 tiene 1109, Qwen-Image-3.0-Pro 1090 y Qwen-Image-3.0 1078^[4]. Los intervalos de confianza de Nano Banana 2 (1087–1131) y Qwen-Image-3.0-Pro (1064–1116) se solapan, así que en texto esos dos están casi empatados.

La maquetación es donde mejor le va a Qwen. En esa categoría, Qwen-Image-3.0-Pro obtiene 1181 y queda sexto. GPT Image 2 (high) tiene 1222 y Nano Banana 2, 1154^[5]. Eso encaja con lo que Qwen anuncia: muchos paneles y pies de foto en una sola página. La propia OpenAI incluye "precise text placement" y "layout-sensitive compositions" entre las limitaciones de los modelos GPT Image^[8]. Aun así, según estos votos, GPT Image 2 sigue por encima de Qwen en maquetación.

Nuestra lectura de Qwen Image 3 vs GPT Image 2 en texto: si la calidad del texto decide el trabajo y el presupuesto no, GPT Image 2 en calidad alta tiene la evidencia más sólida. Si necesitas páginas densas y de varios paneles a bajo precio por imagen, Qwen-Image-3.0-Pro se acerca por una fracción del coste.

Edición: referencias, máscaras y transparencia

Los tres modelos editan a partir de una instrucción de texto más imágenes de referencia, pero los controles son distintos.

Qwen Image 3.0 acepta de 1 a 3 imágenes de referencia y devuelve de 1 a 6 resultados por solicitud. La referencia de la API de Alibaba no tiene parámetro de máscara, así que la edición se describe en el prompt^[7].
GPT Image 2 admite inpainting^[13]. Subes una máscara y la edición se limita a esa zona. Cuando hay varias imágenes de entrada, OpenAI aplica la máscara a la primera^[8]. Los fondos transparentes están en preview para gpt-image-2 desde el 20 de agosto de 2026^[10].
Nano Banana 2 acepta hasta 14 imágenes de referencia, la mayor cantidad de los tres. La guía de Google describe el enmascarado como algo que se define en la conversación, no con un archivo de máscara^[12].

Los votos de la clasificación de edición siguen el mismo orden que en texto a imagen: GPT Image 2 (high) 1125, Nano Banana 2 1110, Qwen-Image-3.0-Pro 1077, Qwen-Image-3.0 1056^[14]. Para recortes de producto, retoques locales o cualquier cosa que necesite canal alfa, GPT Image 2 es el único de los tres con esos controles. Para combinar muchas imágenes de referencia, Nano Banana 2 es el que más acepta.

Tamaño de salida y resolución

Qwen Image 3.0 genera entre 512×512 y 2048×2048 píxeles en total^[7]. GPT Image 2 acepta cualquier tamaño cuyos lados sean múltiplos de 16, con un lado largo de hasta 3840 píxeles, una proporción no mayor de 3:1 y hasta 8,294,400 píxeles en total, de modo que 3840x2160 es un tamaño válido^[8]. Nano Banana 2 tiene precios hasta 4K^[6].

Si imprimes pósteres grandes o necesitas archivos 4K directamente del modelo, Qwen Image 3.0 es el único de los tres que no puede hacerlo.

Cuánto cuesta cada imagen a precio de lista

Los tres proveedores cobran de forma distinta:

Alibaba (Qwen Image 3.0): por imagen. Qwen-Image-3.0 cuesta $0.03 en 1K y en 2K. Qwen-Image-3.0-Pro cuesta $0.04 en 1K y $0.075 en 2K. Cada imagen de entrada suma $0.003. Son precios de lista de Singapur^[3].
OpenAI (GPT Image 2): por tokens, a $30 por millón de tokens de salida de imagen^[2]. La estimación de OpenAI para una imagen de 1024×1024 es $0.006 en low, $0.053 en medium y $0.211 en high quality^[8].
Google (Nano Banana 2): $0.067 en 1K, $0.101 en 2K y $0.151 en 4K^[6].

Juntando estos precios de lista: el ajuste de calidad que Artificial Analysis probó para GPT Image 2 (high) cuesta unas cinco veces una imagen 1K de Qwen-Image-3.0-Pro ($0.211 frente a $0.04). En calidad medium la diferencia baja a unas 1.3 veces ($0.053 frente a $0.04). No hay puntuación de arena para GPT Image 2 en medium, así que esa comparación es solo de precio.

En reAPI, los tres se llaman a través del mismo endpoint /api/v1/images/generations. Qwen Image 3.0 se factura por imagen entregada. Standard cuesta lo mismo en 1K y 2K, Pro cobra el doble en 2K que en 1K, y las imágenes de referencia se cobran una vez por solicitud^[15]. GPT Image 2 se ofrece con dos model ids. gpt-image-2 tiene un precio fijo por resolución. gpt-image-2-official se mide por tokens y añade niveles de calidad, máscaras y fondos transparentes^[16]. Las tarifas actuales de reAPI están en las páginas de modelo de Qwen Image 3.0, GPT Image 2 y Nano Banana 2. Para un desglose completo de precios de Qwen, consulta Qwen Image 3.0 API pricing.

Qué modelo elegir para cada trabajo

Trabajo	Elección	Por qué
Menús, periódicos, exámenes, infografías de varios paneles con presupuesto ajustado	Qwen-Image-3.0-Pro	Sexto en maquetación^[5]; $0.04 en 1K según la lista de Alibaba^[3]
Imágenes generales en gran volumen donde importa 2K	Qwen-Image-3.0	Mismo precio de lista en 1K y 2K^[3]
La precisión del texto es el requisito principal	GPT Image 2 (high)	Primero en la categoría de renderizado de texto^[4]
Ediciones con máscara, recortes, PNG transparentes	GPT Image 2	Inpainting y fondos transparentes^[13]^[10]
Salida en 4K	GPT Image 2 o Nano Banana 2	Qwen Image 3.0 llega hasta 2048×2048^[7]
Muchas imágenes de referencia en una edición	Nano Banana 2	Hasta 14 referencias^[12]

Esta tabla de Qwen Image 3 vs GPT Image 2 es nuestro criterio editorial, basado en las puntuaciones y especificaciones citadas arriba. Prueba algunos prompts propios con cada modelo antes de mover tráfico de producción.

FAQ

¿Qwen Image 3 vs Nano Banana 2?

Nano Banana 2 tiene más votos a favor en la clasificación general (1126 frente a 1088 de Qwen-Image-3.0-Pro)^[1] y en edición^[14]. Qwen-Image-3.0-Pro queda más arriba en maquetación (1181 frente a 1154), aunque los intervalos se solapan^[5]. Qwen tiene un precio de lista menor ($0.04 frente a $0.067 en 1K)^[3]^[6]. Google declaró obsoleto Nano Banana 2 el 6 de octubre de 2026 en favor de Nano Banana 2.1 y no ha anunciado fecha de retirada^[11].

¿Qwen-Image-3.0-Pro vs GLM Image?

Son productos de distinto tipo. GLM-Image es un modelo de pesos abiertos con licencia MIT, formado por un generador autorregresivo de 9B y un decodificador de difusión de 7B^[17]. En Artificial Analysis obtiene 891 en texto a imagen y 785 en edición. Qwen-Image-3.0-Pro obtiene 1088 y 1077^[1]^[14]. Elige GLM-Image si necesitas ejecutar el modelo en tu propio hardware, y Qwen-Image-3.0-Pro si la calidad de salida pesa más.

Benchmark de Qwen Image 3

El artículo de lanzamiento de Qwen no incluye tabla de benchmarks^[9]. Las cifras independientes vienen de Artificial Analysis: Qwen-Image-3.0-Pro tiene 1088 y Qwen-Image-3.0 1075 en texto a imagen, en los puestos 14 y 16 el 7 de octubre de 2026^[1].

Capacidades de renderizado de texto de Qwen Image 3.0

Qwen afirma que Qwen Image 3.0 renderiza texto de hasta 10px, cubre 12 idiomas y acepta prompts de hasta 4.5k tokens, suficiente para describir una página completa^[9]. En los votos a ciegas de renderizado de texto, Qwen-Image-3.0-Pro obtiene 1090, por detrás de GPT Image 2 (high) con 1207 y cerca de Nano Banana 2 con 1109^[4].

Edición con Qwen Image 3 Pro

Pasa de 1 a 3 URL de imágenes de referencia junto con una instrucción y Qwen-Image-3.0-Pro edita en lugar de generar desde cero^[7]. No hay entrada de máscara. En la clasificación de edición, el nivel Pro obtiene 1077 y el nivel estándar 1056^[14]. Los parámetros están en la documentación de la API de Qwen Image 3.0.

GPT Image 2.5 vs Nano Banana Pro vs Nano Banana 2 vs Qwen Image 3 vs Seedream 5.0 Pro, ¿cuál crees que es mejor?

En la clasificación de texto a imagen de Artificial Analysis del 7 de octubre de 2026, el orden es 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 y Qwen-Image-3.0 1075^[1]. OpenAI lanzó GPT Image 2.5 el 8 de septiembre de 2026^[10]. Está en reAPI como GPT Image 2.5.

Elegir entre Qwen Image 3 y GPT Image 2

GPT Image 2 gana según la evidencia: puntúa más alto en preferencia humana, en texto, en maquetación y en edición, y es el único de los dos con máscaras, transparencia y salida 4K. Qwen Image 3.0 es la opción cuando decide el coste por imagen. Su nivel Pro está al alcance de Nano Banana 2 en texto y por delante en maquetación, con un precio de lista menor. Por eso, Qwen Image 3 vs GPT Image 2 es ante todo una decisión de presupuesto. Si dudas, prueba los mismos tres prompts en ambos: Qwen Image 3.0 en su página de modelo y GPT Image 2 en su página de modelo. Si Qwen Image 3.0 se puede ejecutar en local se explica en Is Qwen Image 3 open source?.

References

Artificial Analysis. Text to Image leaderboard (AA-Image-T2I v2.0). Consultado en octubre de 2026 en artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image
OpenAI. API pricing. Consultado en octubre de 2026 en developers.openai.com/api/docs/pricing
Alibaba Cloud. Model Studio: model inference pricing. Consultado en octubre de 2026 en alibabacloud.com/help/en/model-studio/model-pricing
Artificial Analysis. Text to Image leaderboard, Text Rendering category. Consultado en octubre de 2026 en artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image?category=text-rendering
Artificial Analysis. Text to Image leaderboard, Layout category. Consultado en octubre de 2026 en artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image?category=layout
Google. Gemini Developer API pricing. Consultado en octubre de 2026 en ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
Alibaba Cloud. Qwen Image Generation and Editing API reference. Consultado en octubre de 2026 en alibabacloud.com/help/en/model-studio/qwen-image-generation-and-editing-api-reference
OpenAI. Image generation guide. Consultado en octubre de 2026 en developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation
Qwen Team. Qwen-Image-3.0: Rich Content, Authentic Details, Deep Knowledge. Consultado en octubre de 2026 en qwen.ai/blog?id=qwen-image-3.0
OpenAI. API changelog. Consultado en octubre de 2026 en developers.openai.com/api/docs/changelog
Google. Gemini API release notes. Consultado en octubre de 2026 en ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog
Google. Nano Banana image generation. Consultado en octubre de 2026 en ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
OpenAI. GPT-Image-2 model page. Consultado en octubre de 2026 en developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2
Artificial Analysis. Image Editing leaderboard (AA-Image-Editing v2.0). Consultado en octubre de 2026 en artificialanalysis.ai/image/leaderboard/editing
reAPI. Qwen Image 3.0 API reference. Consultado en octubre de 2026 en reapi.ai/docs/qwen-image-3
reAPI. GPT Image 2 stable API reference. Consultado en octubre de 2026 en reapi.ai/docs/gpt-image-2-stable
Z.ai. GLM-Image model card. Consultado en octubre de 2026 en huggingface.co/zai-org/GLM-Image