2026/10/07

Qwen Image 2 vs 3：どちらが新しく、オープンで、優れているか

Qwen Image 2 vs 3、さらに 2.1：リリース日、オープンウェイトのあるバージョン、プロンプト・文字・編集の変化、アリーナのスコア、どのモデルを呼ぶべきかを整理。

Qwen Image 2 vs 3 は単純な新旧比較に見えますが、バージョン番号はリリース順と一致していません。Qwen-Image-3.0 は 2026 年 7 月 21 日に公開されました^[1]。Qwen-Image-2.1 はその 2 か月後、2026 年 9 月 20 日に登場し、オープンウェイトがあるのはこちらです^[2]。Reddit で「2.1 は 3.0 より新しいのか」と聞かれるのはこのためです。

この記事では、ラインアップ全体を日付つきで整理し、2.0、3.0、2.1 の間で何が変わったか、人間によるブラインド投票でどう比較されるかを示し、最後にどの用途でどのモデルを呼ぶべきかをまとめます。

要点まとめ

リリース順： Qwen-Image-2.0 が 2026 年 2 月 10 日^[3]、Qwen-Image-3.0 が 2026 年 7 月 21 日^[1]、Qwen-Image-2.1 が 2026 年 9 月 20 日^[2]。
オープンウェイト： この 3 つのうち重みが公開されているのは 2.1 だけで、ライセンスは Qwen Research License です^[4]。2025 年 8 月の初代 Qwen-Image は Apache 2.0 で公開されました^[5]。
2 から 3 への最大の変化： プロンプトが 1k トークンから 4.5k トークンに増え、Qwen によれば 12 言語で 10px までの文字が読める状態で描画されます^[3]^[1]。
品質： Artificial Analysis のテキストから画像生成では、Qwen-Image-3.0-Pro が 1088、Qwen Image 2.0 (2026-03-03) が 963 です^[6]。
2.1 は 3.0 のアップグレードではない： テキストから画像生成では 3.0 より低いものの、編集では 3.0 Pro と並び、透過、マスク、最大 10 枚の参照画像に対応します^[6]^[7]^[2]。

Qwen Image のリリース年表

リリース	日付	重み	主な変更点
Qwen-Image	2025 年 8 月 4 日	あり、Apache 2.0^[5]	正確な文字描画^[3]、技術レポートつき^[5]
Qwen-Image-2512	2025 年 12 月	あり、Apache 2.0^[8]	ディテールとフォトリアリズム^[3]
Qwen-Image-2.0	2026 年 2 月 10 日	未公開^[8]	1k トークンのプロンプト、ネイティブ 2K、生成と編集を 1 つのモデルに統合^[3]
Qwen-Image-3.0	2026 年 7 月 21 日	未公開^[8]	4.5k トークンのプロンプト、10px の文字、12 言語^[1]
Qwen-Image-2.1	2026 年 9 月 20 日	あり、Qwen Research License^[4]	7B の視覚生成部、透過、最大 10 枚の参照画像^[2]

「未公開」とは、2026 年 10 月 7 日時点で Hugging Face 上の Qwen 組織に Qwen-Image-2.0 と Qwen-Image-3.0 のリポジトリが存在しなかったことを指します。画像関連のリポジトリは Qwen-Image、Qwen-Image-Edit の各リリース、Qwen-Image-Layered、Qwen-Image-2512、Qwen-Image-2.1 の各リリースでした^[8]。

2.0 の記事が、ここまでの経緯を説明しています。2.0 以前の Qwen は、生成（Qwen-Image、その後 Qwen-Image-2512）と編集（2025 年 8 月に単一画像の編集、9 月に複数画像の編集、12 月に一貫性の向上）の 2 系統で開発していました。Qwen-Image-2.0 はこの 2 つを 1 つのモデルに統合しました^[3]。Qwen-Image-3.0 はその系統の第 3 世代で、引き続き生成と編集の両方に対応します^[9]。Qwen-Image-2.1 は、その横でオープンに公開された小型モデルです。

Qwen Image 2 vs 3：実際に何が変わったか

Qwen は各世代をキーワードで表現しています。2.0 では「Precision, Variety, Completeness, Beauty, and Authenticity」を挙げ、3.0 では「Real」の一語を選びました^[1]。実際の変化は次の 3 つです。

長いプロンプト。 Qwen-Image-2.0 は 1k トークンの指示に対応します^[3]。Qwen-Image-3.0 は最大 4.5k トークンです。Qwen が示した例は、9 つの独立したインフォグラフィックを並べた 3×3 のグリッドで、3.7k トークンで記述し、1 回で生成しています^[1]。
より小さな文字。 Qwen によると、3.0 は「as small as 10px」の文字を描画でき、LaTeX の数式を含む学術論文の 1 ページ全体も再現できます^[1]。
より多くの知識。 3.0 は 12 言語をネイティブに描画し、Web、ゲーム、ライブ配信の画面を再現し、特定の日の天気予報のような最新情報をオンラインで調べることもできます^[1]。

解像度はあまり変わっていません。Qwen-Image-2.0 でネイティブ 2K が導入され^[3]、Alibaba の API では 3.0 シリーズの総ピクセル数の上限が 2048×2048 です^[9]。

ブラインド投票を見ると、Qwen Image 2 vs 3 の差がはっきりします。Artificial Analysis は、人間による 2 枚比較の選好投票から Elo でモデルを順位付けしています^[6]。

モデル（Artificial Analysis の表記）	テキストから画像 Elo	編集 Elo
Qwen-Image-3.0-Pro	1088	1077
Qwen-Image-3.0	1075	1056
Qwen-Image-2.1	1035	1074
Qwen Image 2.0 Pro (2026-04-22)	1032	1021
Qwen Image 2.0 (2026-03-03)	963	965

テキストから画像のスコアはテキストから画像のランキング^[6]、編集のスコアは編集ランキング^[7]から取ったもので、いずれも 2026 年 10 月 7 日に取得しました。どちらのランキングでも、3.0 の 2 つのティアは 2.0 の 2 つのバージョンを上回っています。

Qwen-Image-2.1 が新しいのに 3.0 の後継ではない理由

Qwen-Image-2.1 は性格の違うリリースです。Qwen はこのモデルを「balances generation quality, inference efficiency, and cost」と説明しており、視覚生成部は 32 層の single-stream DiT で構成された 7B パラメータです^[2]。ファミリーのオープンで小型な系統であり、次のフラッグシップではありません。

一方で、3.0 にない機能も加わっています。Qwen-Image-2.1 は透過画像を出力でき、参照画像を最大 10 枚受け付け、円、塗りつぶしの注釈、または別のマスクで指定した部分だけを編集できます^[2]。Alibaba の API では、3.0 シリーズの入力画像は 1〜3 枚です^[9]。

投票結果もこの役割分担と一致します。テキストから画像では、2.1（1035）は 3.0 の両ティアを下回ります^[6]。レイアウトのカテゴリでは差がさらに大きく、2.1 が 1085、Qwen-Image-3.0 が 1160、Qwen-Image-3.0-Pro が 1181 です^[10]。編集では 2.1 が 1074 で、3.0 Pro の 1077 に近く、標準の 3.0 の 1056 を上回ります^[7]。

私たちの見立て：画像に密度の高い文字や複雑なレイアウトを載せるなら 3.0 を使いましょう。編集作業、特に参照画像が多い場合や切り抜き、透過素材には 2.1 が向いています。自分の GPU でモデルを動かしたい場合、ダウンロードできる最新モデルは 2.1 です。この点は Is Qwen Image 3 open source? で詳しく扱っています。

reAPI でどの Qwen Image モデルを呼ぶか

3 つとも reAPI では同じ /api/v1/images/generations エンドポイントから呼び出せますが、リクエストの形が異なります。

	Qwen Image 2	Qwen Image 2.1	Qwen Image 3.0
モデル ID	`qwen-image-2`	`qwen-image-2.1`	`qwen-image-3.0`、`qwen-image-3.0-pro`
プロンプト上限	800 文字^[11]	5,000 文字^[12]	約 4.5k トークン^[13]
参照画像	元画像 1 枚^[11]	1〜10 枚、マスクは任意^[12]	1〜3 枚^[13]
1 リクエストあたりの画像数	1 枚^[11]	1 枚^[12]	1〜6 枚^[13]
解像度	最大 2K^[11]	1K または 2K^[12]	1K または 2K^[13]
透過出力	なし	あり、PNG または WebP^[12]	なし
課金	画像 1 枚ごとの定額^[11]	画像 1 枚ごと、2K は 1K の 2 倍、参照画像は無料^[12]	画像 1 枚ごと。Standard は 1K と 2K が同額、Pro は 2K が 2 倍、参照画像はリクエストごとに 1 回課金^[13]

用途ごとに Qwen Image 2 vs 3 を選ぶなら、次のようになります。

ポスター、メニュー、新聞、スライド、インフォグラフィック： Qwen Image 3.0。小さな文字が多いページには qwen-image-3.0-pro を使います。
商品画像の編集、複数参照の合成、透過素材： Qwen Image 2.1。
すでに Qwen Image 2 を使っている場合： より長いプロンプト、1 リクエストあたりの画像数の増加、または上で示した高いスコアが必要になった時点で 3.0 に移行しましょう。

最新の料金は Qwen Image 3.0、Qwen Image 2.1、Qwen Image 2 の各モデルページに掲載しています。3.0 の各ティアのコストは Qwen Image 3.0 API pricing をご覧ください。

よくある質問

Qwen image 2.1 は Qwen image 3.0 より新しいですか？

はい、リリース日で見れば新しいです。Qwen-Image-2.1 は 2026 年 9 月 20 日に公開され^[2]、2026 年 7 月 21 日の Qwen-Image-3.0 の 2 か月後です^[1]。ただしオープンウェイトの小型モデルであり、後継ではありません。Artificial Analysis のテキストから画像では、今も 3.0 のほうがスコアが上です^[6]。

Qwen image 3 のリリース日

Qwen は 2026 年 7 月 21 日に Qwen-Image-3.0 の発表を公開しました^[1]。Alibaba の API では qwen-image-3.0 と qwen-image-3.0-pro として提供されています^[9]。

Qwen Image 2.0 はオープンソースですか？

重みは公開されていません。2026 年 10 月 7 日時点で、Hugging Face 上の Qwen 組織に Qwen-Image-2.0 のリポジトリはありませんでした^[8]。最も近いオープンなリリースは、2025 年 12 月の Qwen-Image-2512（Apache 2.0）と 2026 年 9 月の Qwen-Image-2.1（Qwen Research License）です^[8]^[4]。

どの Qwen モデルがオープンソースですか？

Hugging Face 上の画像系では、Qwen-Image、Qwen-Image-Edit とその 2509・2511 アップデート、Qwen-Image-Layered、Qwen-Image-2512 が Apache 2.0、Qwen-Image-2.1 が Qwen Research License です^[8]^[4]。Qwen-Image-2.0 と Qwen-Image-3.0 の重みは公開されていません。

Qwen image はローカルで動かせますか？

重みが公開されているリリース、たとえば Qwen-Image や Qwen-Image-2.1 に限られます^[8]。Qwen Image 3.0 は API でのみ利用できます。詳しくは Is Qwen Image 3 open source? をご覧ください。

Qwen image の性能は良いですか？

Artificial Analysis の人間によるブラインド投票では、Qwen-Image-3.0-Pro はテキストから画像のデフォルト表示で 1088 Elo の 14 位で、GPT Image 2 (high) の 1172、Nano Banana 2 の 1126 に次ぐ位置です^[6]。レイアウトのカテゴリでは 6 位です^[10]。GPT Image 2 との比較は Qwen Image 3 vs GPT Image 2 で取り上げています。

Qwen image は無料で使えますか？

オープンウェイトの Qwen-Image は Apache 2.0 のもとで無料でダウンロードできます^[5]。Qwen Image 3.0 は有料の API です。Alibaba のシンガポールリージョンでは、Qwen-Image-3.0 に 10 枚分の無料枠があり、有効期間は 90 日です^[14]。1 枚あたりのコストは Qwen Image 3.0 API pricing で解説しています。

今、どの Qwen Image を選ぶか

バージョン番号は紛らわしいものの、選び方は難しくありません。Qwen-Image-3.0 は最新のフラッグシップで、ファミリーの中で最も長いプロンプトに対応し、スコアも最も高いモデルです。Qwen-Image-2.1 は日付では新しく、小型でオープンであり、透過素材や多数の参照画像を使う編集に強いモデルです。Qwen-Image-2.0 は両者の土台となった前世代のモデルです。Qwen Image 2 vs 3 で迷う新規案件の多くは、3.0 から始めて、編集用に 2.1 を残しておくのがよいでしょう。どちらも Qwen Image 3.0 と Qwen Image 2.1 のモデルページから試せます。

参考資料

Qwen Team. Qwen-Image-3.0: Rich Content, Authentic Details, Deep Knowledge. 2026年10月取得：qwen.ai/blog?id=qwen-image-3.0
Qwen Team. Qwen-Image-2.1: Compact, Efficient, and Unified Image Creation. 2026年10月取得：qwen.ai/blog?id=qwen-image-2.1
Qwen Team. Qwen-Image-2.0: Professional infographics, exquisite photorealism. 2026年10月取得：qwen.ai/blog?id=qwen-image-2.0
Qwen. Qwen-Image-2.1 model card. 2026年10月取得：huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1
Qwen. Qwen-Image model card. 2026年10月取得：huggingface.co/Qwen/Qwen-Image
Artificial Analysis. Text to Image leaderboard (AA-Image-T2I v2.0). 2026年10月取得：artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image
Artificial Analysis. Image Editing leaderboard (AA-Image-Editing v2.0). 2026年10月取得：artificialanalysis.ai/image/leaderboard/editing
Hugging Face. Qwen organization model list (search: Qwen-Image). 2026年10月取得：huggingface.co/Qwen
Alibaba Cloud. Qwen Image Generation and Editing API reference. 2026年10月取得：alibabacloud.com/help/en/model-studio/qwen-image-generation-and-editing-api-reference
Artificial Analysis. Text to Image leaderboard, Layout category. 2026年10月取得：artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image?category=layout
reAPI. Qwen Image 2 API reference. 2026年10月取得：reapi.ai/docs/qwen-image-2
reAPI. Qwen Image 2.1 API reference. 2026年10月取得：reapi.ai/docs/qwen-image-2-1
reAPI. Qwen Image 3.0 API reference. 2026年10月取得：reapi.ai/docs/qwen-image-3
Alibaba Cloud. Model Studio: model inference pricing. 2026年10月取得：alibabacloud.com/help/en/model-studio/model-pricing