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Qwen Image 3 vs GPT Image 2：文字、編集、価格で比較
2026/10/07

Qwen Image 3 vs GPT Image 2：文字、編集、価格で比較

Qwen Image 3 vs GPT Image 2（と Nano Banana 2）：文字・レイアウト・編集のアリーナ Elo、出力上限、公式の1枚あたり価格、用途別の選び方。

Qwen Image 3 vs GPT Image 2 は、品質とコストのトレードオフに行き着きます。画像のペアをブラインドで比べて投票する Artificial Analysis では、高品質設定の GPT Image 2 がテキストから画像生成で 1172 Elo、Qwen-Image-3.0-Pro は 1088 です[1]。一方で定価を見ると、OpenAI の高品質の正方形 GPT Image 2 画像は $0.211[2]、Alibaba の 1K の Qwen-Image-3.0-Pro 画像は $0.04 です[3]。

この記事では、よく聞かれる4つの観点、つまり文字とレイアウト、編集、出力サイズ、価格で2つのモデルを比べます。Qwen Image 3 を Nano Banana 2 と比べる読者も多いため、3つ目の比較対象として加えています。各セクションの最後に、はっきりした推奨を書いています。

要点まとめ

  • 総合的な評価： Artificial Analysis のテキストから画像生成ランキングで、GPT Image 2 (high) 1172、Nano Banana 2 1126、Qwen-Image-3.0-Pro 1088、Qwen-Image-3.0 1075[1]。
  • 文字描画： 文字描画カテゴリでは GPT Image 2 (high) が 1207 で1位。Qwen-Image-3.0-Pro は 1090[4]。
  • レイアウト： Qwen-Image-3.0-Pro（1181）は Nano Banana 2（1154）より上、GPT Image 2（1222）より下[5]。
  • 価格： Alibaba は Qwen-Image-3.0 を 1K でも 2K でも1枚 $0.03 としています[3]。Google は Nano Banana 2 を 1K 画像1枚 $0.067 としています[6]。
  • 出力サイズ： Qwen Image 3.0 の上限は総ピクセル数 2048×2048 です[7]。GPT Image 2 は長辺 3840 ピクセルまで対応します[8]。

Qwen Image 3 vs GPT Image 2 の早見表

Qwen Image 3.0（Standard / Pro）GPT Image 2Nano Banana 2
リリース2026年7月21日[9]2026年4月21日[10]2026年5月28日に GA[11]
プロンプト長最大 4.5k トークン[9]記載なし記載なし
最大出力総ピクセル数 2048×2048[7]長辺 3840 px、最大 8,294,400 ピクセル[8]4K[6]
参照画像1–3[7]複数枚とマスク[8]最大 14[12]
マスク編集（インペインティング）マスク入力なし[7]マスク画像[13]プロンプトで指定[12]
透明背景記載なし2026年8月20日からプレビュー[10]記載なし
公式定価、1K1枚 $0.03 / $0.04[3]$0.006 low、$0.053 medium、$0.211 high（1024×1024）[2]$0.067[6]
アリーナ Elo、テキストから画像1075 / 1088[1]1172 (high)[1]1126[1]
アリーナ Elo、編集1056 / 1077[14]1125 (high)[14]1110[14]

価格は各社自身の定価で、2026年10月7日に確認しました。Alibaba の数字はシンガポールリージョンのものです。Elo は同日のスナップショットで、投票が増えるにつれて変わります。

アリーナのスコアから見る文字とレイアウト

Qwen は Qwen Image 3.0 を文字の強さで売り出しています。リリース記事によると、このモデルは「text as small as 10px」を描画でき、12言語にネイティブ対応し、新聞、試験問題、3×3 のインフォグラフィックのグリッドを1つのプロンプトから組み上げます[9]。Alibaba の API リファレンスは、2つのティアを同じ入出力の上限で並べ、Standard を「balances quality and speed」なティアと説明しています[7]。

ただし、ブラインド投票では文字で Qwen が1位にはなっていません。Artificial Analysis は人間の一対比較の投票から Elo でモデルを順位付けしており[1]、文字描画カテゴリの1位は 1207 の GPT Image 2 (high) です。Nano Banana 2 は 1109、Qwen-Image-3.0-Pro は 1090、Qwen-Image-3.0 は 1078 です[4]。Nano Banana 2（1087–1131）と Qwen-Image-3.0-Pro（1064–1116）の信頼区間は重なっているので、文字ではこの2つはほぼ互角です。

Qwen が最も健闘しているのはレイアウトです。レイアウトカテゴリで Qwen-Image-3.0-Pro は 1181 で6位。GPT Image 2 (high) は 1222、Nano Banana 2 は 1154 です[5]。これは Qwen がうたう「1ページに多くのパネルやキャプションを配置する」強みと一致します。OpenAI 自身も GPT Image モデルの制限として「precise text placement」と「layout-sensitive compositions」を挙げています[8]。それでも、この投票ではレイアウトでも GPT Image 2 が Qwen を上回っています。

文字に関する Qwen Image 3 vs GPT Image 2 の私たちの見立て：文字の品質が仕事を決め、予算は問わないなら、高品質設定の GPT Image 2 が最も強い根拠を持ちます。情報量の多いマルチパネルのページを1枚あたり低価格で作りたいなら、Qwen-Image-3.0-Pro がわずかなコストでそこに迫ります。

編集：参照画像、マスク、透明背景

3つのモデルはどれもテキスト指示と参照画像で編集しますが、操作の仕組みは異なります。

  • Qwen Image 3.0 は参照画像を1〜3枚受け取り、1リクエストで1〜6枚を出力します。Alibaba の API リファレンスにはマスクのパラメータがないため、編集内容はプロンプトで記述します[7]。
  • GPT Image 2 はインペインティングに対応しています[13]。マスクをアップロードすると、編集はその範囲に限られます。入力画像が複数ある場合、OpenAI はマスクを1枚目に適用します[8]。gpt-image-2 の透明背景は2026年8月20日からプレビュー提供されています[10]。
  • Nano Banana 2 は参照画像を最大14枚受け付け、3つの中で最多です。Google のガイドは、マスクをファイルではなく会話の中で指定するものとして説明しています[12]。

編集ランキングの投票も、テキストから画像生成と同じ順番です：GPT Image 2 (high) 1125、Nano Banana 2 1110、Qwen-Image-3.0-Pro 1077、Qwen-Image-3.0 1056[14]。商品の切り抜き、部分修正、アルファチャンネルが必要な作業なら、3つの中でその操作を備えるのは GPT Image 2 だけです。多くの参照画像を組み合わせるなら、受け付ける枚数が最も多いのは Nano Banana 2 です。

出力サイズと解像度

Qwen Image 3.0 の出力は総ピクセル数で 512×512 から 2048×2048 の範囲です[7]。GPT Image 2 は辺が16の倍数であれば任意のサイズを受け付け、長辺は最大 3840 ピクセル、比率は 3:1 まで、総ピクセル数は最大 8,294,400 なので、3840x2160 も有効なサイズです[8]。Nano Banana 2 は 4K まで価格が設定されています[6]。

大判ポスターを印刷する場合や、モデルから直接 4K ファイルが必要な場合、3つの中でそれができないのは Qwen Image 3.0 だけです。

定価で見た1枚あたりのコスト

3社の課金方法は異なります。

  • Alibaba（Qwen Image 3.0）： 1枚単位。Qwen-Image-3.0 は 1K でも 2K でも $0.03。Qwen-Image-3.0-Pro は 1K で $0.04、2K で $0.075。入力画像は1枚ごとに $0.003 が加算されます。いずれもシンガポールの定価です[3]。
  • OpenAI（GPT Image 2）： トークン単位で、画像出力トークン100万あたり $30[2]。OpenAI の試算では、1024×1024 の画像は low で $0.006、medium で $0.053、high quality で $0.211 です[8]。
  • Google（Nano Banana 2）： 1K で $0.067、2K で $0.101、4K で $0.151[6]。

これらの定価を並べると、Artificial Analysis が GPT Image 2 (high) として評価した品質設定は、1K の Qwen-Image-3.0-Pro 画像の約5倍のコストです（$0.211 対 $0.04）。medium 品質なら差は約 1.3 倍に縮まります（$0.053 対 $0.04）。ただし medium の GPT Image 2 にはアリーナのスコアがないため、この比較は価格だけの話です。

reAPI では、3つとも同じ /api/v1/images/generations エンドポイントで呼び出せます。Qwen Image 3.0 は納品された画像1枚ごとの課金です。Standard は 1K と 2K が同額、Pro は 2K が 1K の2倍で、参照画像はリクエストごとに1回課金されます[15]。GPT Image 2 は2つのモデル ID で提供されています。gpt-image-2 は解像度ごとの固定価格です。gpt-image-2-official はトークン従量で、品質ティア、マスク、透明背景が加わります[16]。現在の reAPI の料金は Qwen Image 3.0、GPT Image 2、Nano Banana 2 の各モデルページにあります。Qwen の価格の詳しい内訳は Qwen Image 3.0 API pricing をご覧ください。

用途別のモデルの選び方

用途選択理由
予算内でのメニュー、新聞、試験問題、マルチパネルのインフォグラフィックQwen-Image-3.0-Proレイアウトで6位[5]、Alibaba の定価で 1K が $0.04[3]
2K が重要な大量の汎用画像Qwen-Image-3.01K と 2K が同じ定価[3]
文字の正確さが最優先GPT Image 2 (high)文字描画カテゴリで1位[4]
マスク編集、切り抜き、透明 PNGGPT Image 2インペインティングと透明背景[13][10]
4K 出力GPT Image 2 または Nano Banana 2Qwen Image 3.0 は 2048×2048 まで[7]
1回の編集で多数の参照画像Nano Banana 2参照画像は最大14枚[12]

この Qwen Image 3 vs GPT Image 2 の表は、上で引用したスコアと仕様に基づく私たちの編集上の判断です。本番トラフィックを移す前に、自分のプロンプトをいくつか各モデルで試してください。

よくある質問

Qwen Image 3 vs Nano Banana 2 は？

総合（Qwen-Image-3.0-Pro の 1088 に対して 1126）[1]と編集[14]では Nano Banana 2 の票が上回ります。レイアウトでは Qwen-Image-3.0-Pro が上位（1154 に対して 1181）ですが、区間は重なっています[5]。定価は Qwen の方が安く、1K で $0.04 対 $0.067 です[3][6]。Google は2026年10月6日に Nano Banana 2 を非推奨とし、Nano Banana 2.1 への移行を案内していますが、提供終了日は発表していません[11]。

Qwen-Image-3.0-Pro vs GLM Image は？

この2つは性格の異なる製品です。GLM-Image は MIT ライセンスのオープンウェイトモデルで、9B の自己回帰ジェネレーターと 7B の拡散デコーダーで構成されています[17]。Artificial Analysis ではテキストから画像生成で 891、編集で 785 です。Qwen-Image-3.0-Pro は 1088 と 1077 です[1][14]。自前のハードウェアで動かす必要があるなら GLM-Image、出力品質を重視するなら Qwen-Image-3.0-Pro を選んでください。

Qwen Image 3 のベンチマーク

Qwen のリリース記事にはベンチマーク表がありません[9]。独立した数字は Artificial Analysis のもので、テキストから画像生成で Qwen-Image-3.0-Pro は 1088、Qwen-Image-3.0 は 1075、2026年10月7日時点で14位と16位です[1]。

Qwen Image 3.0 の文字描画能力

Qwen によると、Qwen Image 3.0 は 10px までの文字を描画でき、12言語に対応し、ページ全体を記述できる最大 4.5k トークンのプロンプトを受け付けます[9]。文字描画のブラインド投票では Qwen-Image-3.0-Pro は 1090 で、1207 の GPT Image 2 (high) に次ぎ、1109 の Nano Banana 2 に近い位置です[4]。

Qwen Image 3 Pro の編集

参照画像の URL を1〜3件、指示と一緒に渡すと、Qwen-Image-3.0-Pro はゼロから生成するのではなく編集を行います[7]。マスク入力はありません。編集ランキングでは Pro ティアが 1077、標準ティアが 1056 です[14]。パラメータは Qwen Image 3.0 API ドキュメントにあります。

GPT Image 2.5 vs Nano Banana Pro vs Nano Banana 2 vs Qwen Image 3 vs Seedream 5.0 Pro、どれが一番良いと思う？

2026年10月7日の Artificial Analysis のテキストから画像生成ランキングでは、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、Qwen-Image-3.0 1075 の順です[1]。OpenAI は2026年9月8日に GPT Image 2.5 をリリースしました[10]。reAPI では GPT Image 2.5 として利用できます。

Qwen Image 3 と GPT Image 2 の選び方

根拠の上では GPT Image 2 の勝ちです。人間の評価、文字、レイアウト、編集のすべてでスコアが高く、2つのうちマスク、透明背景、4K 出力を備えるのは GPT Image 2 だけです。1枚あたりのコストで決めるなら Qwen Image 3.0 です。Pro ティアは文字で Nano Banana 2 に迫り、レイアウトでは上回り、しかも定価は安くなっています。つまり Qwen Image 3 vs GPT Image 2 は、まず予算で決まる選択です。迷ったら、同じ3つのプロンプトを両方で試してください。Qwen Image 3.0 はモデルページ、GPT Image 2 はモデルページから試せます。Qwen Image 3.0 をローカルで動かせるかどうかは Is Qwen Image 3 open source? で解説しています。

参考資料

  1. Artificial Analysis. Text to Image leaderboard (AA-Image-T2I v2.0). 2026年10月取得：artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image
  2. OpenAI. API pricing. 2026年10月取得：developers.openai.com/api/docs/pricing
  3. Alibaba Cloud. Model Studio: model inference pricing. 2026年10月取得：alibabacloud.com/help/en/model-studio/model-pricing
  4. Artificial Analysis. Text to Image leaderboard, Text Rendering category. 2026年10月取得：artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image?category=text-rendering
  5. Artificial Analysis. Text to Image leaderboard, Layout category. 2026年10月取得：artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image?category=layout
  6. Google. Gemini Developer API pricing. 2026年10月取得：ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
  7. 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
  8. OpenAI. Image generation guide. 2026年10月取得：developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation
  9. 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
  10. OpenAI. API changelog. 2026年10月取得：developers.openai.com/api/docs/changelog
  11. Google. Gemini API release notes. 2026年10月取得：ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog
  12. Google. Nano Banana image generation. 2026年10月取得：ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
  13. OpenAI. GPT-Image-2 model page. 2026年10月取得：developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2
  14. Artificial Analysis. Image Editing leaderboard (AA-Image-Editing v2.0). 2026年10月取得：artificialanalysis.ai/image/leaderboard/editing
  15. reAPI. Qwen Image 3.0 API reference. 2026年10月取得：reapi.ai/docs/qwen-image-3
  16. reAPI. GPT Image 2 stable API reference. 2026年10月取得：reapi.ai/docs/gpt-image-2-stable
  17. Z.ai. GLM-Image model card. 2026年10月取得：huggingface.co/zai-org/GLM-Image
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