Qwen Image 3 vs GPT Image 2 : texte, retouche et prix

Qwen Image 3 vs GPT Image 2 se résume à un arbitrage entre qualité et coût. Sur Artificial Analysis, où des personnes votent à l'aveugle entre des paires d'images, GPT Image 2 en qualité haute obtient 1172 Elo en texte vers image. Qwen-Image-3.0-Pro obtient 1088^[1]. Au prix catalogue, en revanche, une image carrée GPT Image 2 en qualité haute coûte $0.211 chez OpenAI^[2], tandis qu'Alibaba affiche une image 1K de Qwen-Image-3.0-Pro à $0.04^[3].

Cet article compare les deux modèles sur les quatre points qui reviennent le plus : texte et mise en page, retouche, taille de sortie et prix. Nano Banana 2 sert de troisième point de repère, car beaucoup de lecteurs comparent aussi Qwen Image 3 avec lui. Chaque section se termine par une recommandation simple.

TL;DR

Préférence globale : GPT Image 2 (high) 1172, Nano Banana 2 1126, Qwen-Image-3.0-Pro 1088, Qwen-Image-3.0 1075 sur le classement texte vers image d'Artificial Analysis^[1].
Rendu du texte : GPT Image 2 (high) est premier dans la catégorie rendu du texte avec 1207. Qwen-Image-3.0-Pro a 1090^[4].
Mise en page : Qwen-Image-3.0-Pro (1181) se place devant Nano Banana 2 (1154), mais derrière GPT Image 2 (1222)^[5].
Prix : Alibaba affiche Qwen-Image-3.0 à $0.03 par image en 1K comme en 2K^[3]. Google affiche Nano Banana 2 à $0.067 par image 1K^[6].
Taille de sortie : Qwen Image 3.0 plafonne à 2048×2048 pixels au total^[7]. GPT Image 2 monte jusqu'à 3840 pixels sur le grand côté^[8].

Qwen Image 3 vs GPT Image 2 en un coup d'œil

	Qwen Image 3.0 (Standard / Pro)	GPT Image 2	Nano Banana 2
Sortie	21 juillet 2026^[9]	21 avril 2026^[10]	GA le 28 mai 2026^[11]
Longueur du prompt	Jusqu'à 4.5k tokens^[9]	Non indiquée	Non indiquée
Sortie maximale	2048×2048 pixels au total^[7]	3840 px sur le grand côté, jusqu'à 8,294,400 pixels^[8]	4K^[6]
Images de référence	1–3^[7]	Plusieurs, plus un masque^[8]	Jusqu'à 14^[12]
Retouche par masque (inpainting)	Pas d'entrée de masque^[7]	Image de masque^[13]	Décrite dans le prompt^[12]
Fond transparent	Non documenté	En preview depuis le 20 août 2026^[10]	Non documenté
Prix catalogue officiel, 1K	$0.03 / $0.04 par image^[3]	$0.006 low, $0.053 medium, $0.211 high (1024×1024)^[2]	$0.067^[6]
Elo d'arène, texte vers image	1075 / 1088^[1]	1172 (high)^[1]	1126^[1]
Elo d'arène, retouche	1056 / 1077^[14]	1125 (high)^[14]	1110^[14]

Les prix sont les prix catalogue des éditeurs eux-mêmes, vérifiés le 7 octobre 2026. Les chiffres d'Alibaba concernent la région de Singapour. Les scores Elo sont un instantané du même jour et évolueront avec les votes.

Ce que disent les scores d'arène sur le texte et la mise en page

Qwen met en avant le texte pour vendre Qwen Image 3.0. Son billet de lancement indique que le modèle rend « text as small as 10px », gère 12 langues nativement et compose journaux, sujets d'examen et grilles d'infographies 3×3 à partir d'un seul prompt^[9]. La référence de l'API d'Alibaba présente les deux niveaux avec les mêmes limites d'entrée et de sortie, et décrit Standard comme le niveau qui « balances quality and speed »^[7].

Les votes à l'aveugle ne placent pourtant pas Qwen en tête sur le texte. Artificial Analysis classe les modèles par Elo à partir de votes de préférence humaine par paires^[1], et dans sa catégorie rendu du texte, GPT Image 2 (high) est numéro un avec 1207. Nano Banana 2 a 1109, Qwen-Image-3.0-Pro 1090 et Qwen-Image-3.0 1078^[4]. Les intervalles de confiance de Nano Banana 2 (1087–1131) et de Qwen-Image-3.0-Pro (1064–1116) se chevauchent : sur le texte, ces deux-là sont presque à égalité.

C'est en mise en page que Qwen s'en sort le mieux. Dans cette catégorie, Qwen-Image-3.0-Pro obtient 1181 et se classe sixième. GPT Image 2 (high) a 1222 et Nano Banana 2 1154^[5]. Cela correspond à ce que Qwen met en avant : beaucoup de panneaux et de légendes sur une même page. OpenAI cite elle-même « precise text placement » et « layout-sensitive compositions » parmi les limites des modèles GPT Image^[8]. D'après ces votes, GPT Image 2 reste pourtant au-dessus de Qwen en mise en page.

Notre lecture de Qwen Image 3 vs GPT Image 2 sur le texte : si la qualité du texte décide du travail et que le budget ne compte pas, GPT Image 2 en qualité haute a les preuves les plus solides. S'il vous faut des pages denses à plusieurs panneaux pour un faible prix par image, Qwen-Image-3.0-Pro s'en approche pour une fraction du coût.

Retouche : références, masques et transparence

Les trois modèles retouchent à partir d'une instruction texte et d'images de référence, mais les commandes diffèrent.

Qwen Image 3.0 prend de 1 à 3 images de référence et renvoie de 1 à 6 sorties par requête. La référence de l'API d'Alibaba n'a pas de paramètre de masque : la retouche est décrite dans le prompt^[7].
GPT Image 2 prend en charge l'inpainting^[13]. Vous envoyez un masque et la retouche se limite à cette zone. S'il y a plusieurs images d'entrée, OpenAI applique le masque à la première^[8]. Les fonds transparents sont en preview pour gpt-image-2 depuis le 20 août 2026^[10].
Nano Banana 2 accepte jusqu'à 14 images de référence, le plus des trois. Le guide de Google décrit le masquage comme quelque chose que l'on définit dans la conversation plutôt qu'avec un fichier de masque^[12].

Les votes du classement retouche suivent le même ordre qu'en texte vers image : GPT Image 2 (high) 1125, Nano Banana 2 1110, Qwen-Image-3.0-Pro 1077, Qwen-Image-3.0 1056^[14]. Pour les détourages de produits, les corrections locales ou tout ce qui exige un canal alpha, GPT Image 2 est le seul des trois à offrir les commandes nécessaires. Pour combiner de nombreuses images de référence, c'est Nano Banana 2 qui en accepte le plus.

Taille de sortie et résolution

Qwen Image 3.0 produit entre 512×512 et 2048×2048 pixels au total^[7]. GPT Image 2 accepte toute taille dont les côtés sont des multiples de 16, avec un grand côté jusqu'à 3840 pixels, un rapport pas plus large que 3:1 et jusqu'à 8,294,400 pixels au total ; 3840x2160 est donc une taille valide^[8]. Nano Banana 2 est tarifé jusqu'en 4K^[6].

Si vous imprimez de grandes affiches ou avez besoin de fichiers 4K tout droit sortis du modèle, Qwen Image 3.0 est le seul des trois qui ne peut pas le faire.

Ce que coûte chaque image au prix catalogue

Les trois éditeurs facturent différemment :

Alibaba (Qwen Image 3.0) : à l'image. Qwen-Image-3.0 coûte $0.03 en 1K et en 2K. Qwen-Image-3.0-Pro coûte $0.04 en 1K et $0.075 en 2K. Chaque image d'entrée ajoute $0.003. Ce sont les prix catalogue de Singapour^[3].
OpenAI (GPT Image 2) : aux tokens, à $30 par million de tokens de sortie image^[2]. L'estimation d'OpenAI pour une image 1024×1024 est de $0.006 en low, $0.053 en medium et $0.211 en high quality^[8].
Google (Nano Banana 2) : $0.067 en 1K, $0.101 en 2K et $0.151 en 4K^[6].

En rapprochant ces prix catalogue : le réglage de qualité testé par Artificial Analysis pour GPT Image 2 (high) coûte environ cinq fois une image 1K de Qwen-Image-3.0-Pro ($0.211 contre $0.04). En qualité medium, l'écart se réduit à environ 1.3 fois ($0.053 contre $0.04). Il n'existe pas de score d'arène pour GPT Image 2 en medium : cette comparaison ne porte donc que sur le prix.

Sur reAPI, les trois s'appellent via le même endpoint /api/v1/images/generations. Qwen Image 3.0 est facturé par image livrée. Standard coûte le même prix en 1K et en 2K, Pro facture le double en 2K par rapport au 1K, et les images de référence sont facturées une fois par requête^[15]. GPT Image 2 existe sous deux model ids. gpt-image-2 a un prix fixe par résolution. gpt-image-2-official est facturé aux tokens et ajoute niveaux de qualité, masques et fonds transparents^[16]. Les tarifs reAPI actuels figurent sur les pages modèle de Qwen Image 3.0, GPT Image 2 et Nano Banana 2. Pour le détail complet des prix de Qwen, voir Qwen Image 3.0 API pricing.

Quel modèle choisir pour quel travail

Travail	Choix	Pourquoi
Menus, journaux, sujets d'examen, infographies multi-panneaux à petit budget	Qwen-Image-3.0-Pro	Sixième en mise en page^[5] ; $0.04 en 1K au catalogue d'Alibaba^[3]
Images générales en grand volume où le 2K compte	Qwen-Image-3.0	Même prix catalogue en 1K et 2K^[3]
La précision du texte est l'exigence principale	GPT Image 2 (high)	Premier dans la catégorie rendu du texte^[4]
Retouches par masque, détourages, PNG transparents	GPT Image 2	Inpainting et fonds transparents^[13]^[10]
Sortie 4K	GPT Image 2 ou Nano Banana 2	Qwen Image 3.0 s'arrête à 2048×2048^[7]
Nombreuses images de référence dans une retouche	Nano Banana 2	Jusqu'à 14 références^[12]

Ce tableau Qwen Image 3 vs GPT Image 2 reflète notre jugement éditorial, fondé sur les scores et spécifications cités plus haut. Testez quelques-uns de vos propres prompts sur chaque modèle avant de basculer du trafic de production.

FAQ

Qwen Image 3 vs Nano Banana 2 ?

Nano Banana 2 recueille plus de votes au classement général (1126 contre 1088 pour Qwen-Image-3.0-Pro)^[1] et en retouche^[14]. Qwen-Image-3.0-Pro se classe plus haut en mise en page (1181 contre 1154), même si les intervalles se chevauchent^[5]. Qwen est moins cher au catalogue ($0.04 contre $0.067 en 1K)^[3]^[6]. Google a déprécié Nano Banana 2 le 6 octobre 2026 au profit de Nano Banana 2.1 et n'a pas annoncé de date d'arrêt^[11].

Qwen-Image-3.0-Pro vs GLM Image ?

Ce sont deux types de produits différents. GLM-Image est un modèle à poids ouverts sous licence MIT, composé d'un générateur autorégressif de 9B et d'un décodeur de diffusion de 7B^[17]. Sur Artificial Analysis, il obtient 891 en texte vers image et 785 en retouche. Qwen-Image-3.0-Pro obtient 1088 et 1077^[1]^[14]. Choisissez GLM-Image si vous devez faire tourner le modèle sur votre propre matériel, et Qwen-Image-3.0-Pro si la qualité de sortie compte davantage.

Benchmark de Qwen Image 3

Le billet de lancement de Qwen ne contient aucun tableau de benchmark^[9]. Les chiffres indépendants viennent d'Artificial Analysis : Qwen-Image-3.0-Pro a 1088 et Qwen-Image-3.0 1075 en texte vers image, aux 14e et 16e rangs le 7 octobre 2026^[1].

Capacités de rendu du texte de Qwen Image 3.0

Selon Qwen, Qwen Image 3.0 rend le texte jusqu'à 10px, couvre 12 langues et accepte des prompts jusqu'à 4.5k tokens, de quoi décrire une page entière^[9]. Dans les votes à l'aveugle sur le rendu du texte, Qwen-Image-3.0-Pro obtient 1090, derrière GPT Image 2 (high) à 1207 et proche de Nano Banana 2 à 1109^[4].

Retouche avec Qwen Image 3 Pro

Envoyez 1 à 3 URL d'images de référence avec une instruction, et Qwen-Image-3.0-Pro retouche au lieu de générer à partir de zéro^[7]. Il n'y a pas d'entrée de masque. Au classement retouche, le niveau Pro obtient 1077 et le niveau standard 1056^[14]. Les paramètres se trouvent dans la documentation de l'API 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 : lequel est le meilleur selon vous ?

Au classement texte vers image d'Artificial Analysis du 7 octobre 2026, l'ordre est 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 et Qwen-Image-3.0 1075^[1]. OpenAI a lancé GPT Image 2.5 le 8 septembre 2026^[10]. Il est disponible sur reAPI sous le nom GPT Image 2.5.

Choisir entre Qwen Image 3 et GPT Image 2

Sur les preuves disponibles, GPT Image 2 l'emporte : il obtient de meilleurs scores en préférence humaine, en texte, en mise en page et en retouche, et c'est le seul des deux à proposer masques, transparence et sortie 4K. Qwen Image 3.0 est le bon choix quand le coût par image décide. Son niveau Pro est à portée de Nano Banana 2 sur le texte et devant lui en mise en page, pour un prix catalogue plus bas. Qwen Image 3 vs GPT Image 2 est donc d'abord une question de budget. En cas de doute, testez les trois mêmes prompts sur les deux : Qwen Image 3.0 sur sa page modèle et GPT Image 2 sur sa page modèle. La possibilité d'exécuter Qwen Image 3.0 en local est traitée dans Is Qwen Image 3 open source?.

References

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