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Qwen Image 3 vs GPT Image 2: 텍스트, 편집, 가격 비교
2026/10/07

Qwen Image 3 vs GPT Image 2: 텍스트, 편집, 가격 비교

Qwen Image 3 vs GPT Image 2(및 Nano Banana 2): 텍스트·레이아웃·편집 아레나 Elo, 출력 한도, 공식 이미지당 가격, 작업별로 무엇을 고를지 정리했습니다.

Qwen Image 3 vs GPT Image 2는 결국 품질과 비용 사이의 선택입니다. 사람들이 이미지 쌍을 블라인드로 비교해 투표하는 Artificial Analysis에서 고품질 설정의 GPT Image 2는 텍스트-이미지 생성에서 1172 Elo를, Qwen-Image-3.0-Pro는 1088을 기록했습니다[1]. 하지만 정가로 보면 OpenAI의 고품질 정사각형 GPT Image 2 이미지는 $0.211[2]이고, Alibaba는 1K Qwen-Image-3.0-Pro 이미지를 $0.04로 책정하고 있습니다[3].

이 글은 사람들이 가장 많이 묻는 네 가지, 즉 텍스트와 레이아웃, 편집, 출력 크기, 가격을 기준으로 두 모델을 비교합니다. Qwen Image 3를 Nano Banana 2와 비교하는 독자도 많아서 세 번째 기준점으로 함께 넣었습니다. 각 섹션은 분명한 추천으로 끝납니다.

핵심 요약

  • 전체 선호도: Artificial Analysis 텍스트-이미지 순위에서 GPT Image 2 (high) 1172, Nano Banana 2 1126, Qwen-Image-3.0-Pro 1088, Qwen-Image-3.0 1075[1].
  • 텍스트 렌더링: 텍스트 렌더링 카테고리에서 GPT Image 2 (high)가 1207로 1위입니다. Qwen-Image-3.0-Pro는 1090입니다[4].
  • 레이아웃: Qwen-Image-3.0-Pro(1181)는 Nano Banana 2(1154)보다 앞서지만 GPT Image 2(1222)보다는 뒤입니다[5].
  • 가격: Alibaba는 Qwen-Image-3.0을 1K와 2K 모두 이미지당 $0.03로 책정합니다[3]. Google은 Nano Banana 2를 1K 이미지당 $0.067로 책정합니다[6].
  • 출력 크기: Qwen Image 3.0은 총 픽셀 수 2048×2048이 상한입니다[7]. GPT Image 2는 긴 변 기준 3840픽셀까지 지원합니다[8].

Qwen Image 3 vs GPT Image 2 한눈에 보기

Qwen Image 3.0 (Standard / Pro)GPT Image 2Nano Banana 2
출시2026년 7월 21일[9]2026년 4월 21일[10]2026년 5월 28일 GA[11]
프롬프트 길이최대 4.5k 토큰[9]명시 없음명시 없음
최대 출력총 픽셀 수 2048×2048[7]긴 변 3840 px, 최대 8,294,400픽셀[8]4K[6]
참조 이미지1–3[7]여러 장과 마스크[8]최대 14[12]
마스크 편집(인페인팅)마스크 입력 없음[7]마스크 이미지[13]프롬프트로 지정[12]
투명 배경문서에 없음2026년 8월 20일부터 프리뷰[10]문서에 없음
공식 정가, 1K이미지당 $0.03 / $0.04[3]$0.006 low, $0.053 medium, $0.211 high (1024×1024)[2]$0.067[6]
아레나 Elo, 텍스트-이미지1075 / 1088[1]1172 (high)[1]1126[1]
아레나 Elo, 편집1056 / 1077[14]1125 (high)[14]1110[14]

가격은 각 업체가 직접 공개한 정가이며 2026년 10월 7일에 확인했습니다. Alibaba의 수치는 싱가포르 리전 기준입니다. Elo 점수는 같은 날의 스냅샷이며 투표가 쌓이면서 바뀝니다.

아레나 점수로 본 텍스트와 레이아웃

Qwen은 Qwen Image 3.0을 텍스트 능력으로 내세웁니다. 출시 글에 따르면 이 모델은 "text as small as 10px"를 렌더링하고, 12개 언어를 네이티브로 지원하며, 신문, 시험지, 3×3 인포그래픽 그리드를 프롬프트 하나로 구성합니다[9]. Alibaba의 API 레퍼런스는 두 티어를 같은 입출력 한도로 나열하고, Standard를 "balances quality and speed"인 티어로 설명합니다[7].

그러나 블라인드 투표에서 Qwen이 텍스트 1위는 아닙니다. Artificial Analysis는 사람의 쌍대 선호 투표를 바탕으로 Elo로 모델 순위를 매기며[1], 텍스트 렌더링 카테고리 1위는 1207의 GPT Image 2 (high)입니다. Nano Banana 2는 1109, Qwen-Image-3.0-Pro는 1090, Qwen-Image-3.0은 1078입니다[4]. Nano Banana 2(1087–1131)와 Qwen-Image-3.0-Pro(1064–1116)의 신뢰 구간이 겹치므로, 텍스트에서는 두 모델이 거의 비슷합니다.

Qwen이 가장 잘하는 분야는 레이아웃입니다. 레이아웃 카테고리에서 Qwen-Image-3.0-Pro는 1181로 6위입니다. GPT Image 2 (high)는 1222, Nano Banana 2는 1154입니다[5]. 한 페이지에 많은 패널과 캡션을 배치한다는 Qwen의 홍보 내용과 맞아떨어집니다. OpenAI도 GPT Image 모델의 한계로 "precise text placement"와 "layout-sensitive compositions"를 직접 꼽습니다[8]. 그럼에도 이 투표에서는 레이아웃에서도 GPT Image 2가 Qwen보다 위에 있습니다.

텍스트 측면에서 본 Qwen Image 3 vs GPT Image 2에 대한 저희 판단: 텍스트 품질이 작업을 좌우하고 예산은 상관없다면, 고품질 설정의 GPT Image 2가 가장 강한 근거를 갖고 있습니다. 정보가 빽빽한 멀티 패널 페이지를 이미지당 낮은 가격으로 만들어야 한다면, Qwen-Image-3.0-Pro가 훨씬 적은 비용으로 근접한 결과를 냅니다.

편집: 참조 이미지, 마스크, 투명 배경

세 모델 모두 텍스트 지시와 참조 이미지로 편집하지만 제어 방식은 다릅니다.

  • Qwen Image 3.0은 참조 이미지를 13장 받고 요청당 16장을 출력합니다. Alibaba의 API 레퍼런스에는 마스크 파라미터가 없으므로 편집 내용은 프롬프트로 설명합니다[7].
  • GPT Image 2는 인페인팅을 지원합니다[13]. 마스크를 업로드하면 편집이 그 영역으로 제한됩니다. 입력 이미지가 여러 장이면 OpenAI는 첫 번째 이미지에 마스크를 적용합니다[8]. gpt-image-2의 투명 배경은 2026년 8월 20일부터 프리뷰로 제공됩니다[10].
  • Nano Banana 2는 참조 이미지를 최대 14장까지 받아 셋 중 가장 많습니다. Google 가이드는 마스킹을 마스크 파일이 아니라 대화 안에서 지정하는 방식으로 설명합니다[12].

편집 순위의 투표도 텍스트-이미지와 같은 순서입니다: GPT Image 2 (high) 1125, Nano Banana 2 1110, Qwen-Image-3.0-Pro 1077, Qwen-Image-3.0 1056[14]. 제품 누끼, 부분 수정, 알파 채널이 필요한 작업이라면 셋 중 해당 제어 기능을 갖춘 모델은 GPT Image 2뿐입니다. 많은 참조 이미지를 합치려면 Nano Banana 2가 가장 많이 받습니다.

출력 크기와 해상도

Qwen Image 3.0은 총 픽셀 수 512×512에서 2048×2048 사이로 출력합니다[7]. GPT Image 2는 변이 16의 배수인 크기라면 무엇이든 받으며, 긴 변은 최대 3840픽셀, 비율은 3:1 이내, 총 픽셀 수는 최대 8,294,400이므로 3840x2160도 유효한 크기입니다[8]. Nano Banana 2는 4K까지 가격이 책정되어 있습니다[6].

대형 포스터를 인쇄하거나 모델에서 바로 4K 파일이 필요하다면, 셋 중 그것이 불가능한 모델은 Qwen Image 3.0뿐입니다.

정가 기준 이미지 한 장의 비용

세 업체의 과금 방식은 다릅니다.

  • Alibaba(Qwen Image 3.0): 이미지당 과금. Qwen-Image-3.0은 1K와 2K 모두 $0.03입니다. Qwen-Image-3.0-Pro는 1K에서 $0.04, 2K에서 $0.075입니다. 입력 이미지마다 $0.003이 추가됩니다. 모두 싱가포르 정가입니다[3].
  • OpenAI(GPT Image 2): 토큰 단위로, 이미지 출력 토큰 100만 개당 $30입니다[2]. OpenAI의 추산으로 1024×1024 이미지는 low에서 $0.006, medium에서 $0.053, high quality에서 $0.211입니다[8].
  • Google(Nano Banana 2): 1K $0.067, 2K $0.101, 4K $0.151[6].

이 정가들을 함께 보면, Artificial Analysis가 GPT Image 2 (high)로 평가한 품질 설정은 1K Qwen-Image-3.0-Pro 이미지의 약 다섯 배입니다($0.211 대 $0.04). medium 품질에서는 차이가 약 1.3배로 줄어듭니다($0.053 대 $0.04). medium 설정의 GPT Image 2에 대한 아레나 점수는 없으므로 이 비교는 가격에 한정됩니다.

reAPI에서는 세 모델 모두 같은 /api/v1/images/generations 엔드포인트로 호출합니다. Qwen Image 3.0은 전달된 이미지당 과금됩니다. Standard는 1K와 2K 가격이 같고, Pro는 2K가 1K의 두 배이며, 참조 이미지는 요청당 한 번 과금됩니다[15]. GPT Image 2는 두 가지 모델 ID로 제공됩니다. gpt-image-2는 해상도별 고정 가격입니다. gpt-image-2-official은 토큰 종량제이며 품질 티어, 마스크, 투명 배경이 추가됩니다[16]. 현재 reAPI 요금은 Qwen Image 3.0, GPT Image 2, Nano Banana 2 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다. Qwen의 상세한 가격 분석은 Qwen Image 3.0 API pricing을 참고하세요.

작업별 모델 선택

작업선택이유
한정된 예산의 메뉴판, 신문, 시험지, 멀티 패널 인포그래픽Qwen-Image-3.0-Pro레이아웃 6위[5], Alibaba 정가 기준 1K $0.04[3]
2K가 중요한 대량의 일반 이미지Qwen-Image-3.01K와 2K 정가가 같음[3]
텍스트 정확도가 핵심 요구사항GPT Image 2 (high)텍스트 렌더링 카테고리 1위[4]
마스크 편집, 누끼, 투명 PNGGPT Image 2인페인팅과 투명 배경[13][10]
4K 출력GPT Image 2 또는 Nano Banana 2Qwen Image 3.0은 2048×2048까지[7]
한 번의 편집에 많은 참조 이미지Nano Banana 2최대 14장의 참조 이미지[12]

이 Qwen Image 3 vs GPT Image 2 표는 위에 인용한 점수와 사양을 바탕으로 한 저희의 편집상 판단입니다. 프로덕션 트래픽을 옮기기 전에 직접 만든 프롬프트 몇 개를 각 모델로 실행해 보세요.

자주 묻는 질문

Qwen Image 3 vs Nano Banana 2는?

전체 순위(Qwen-Image-3.0-Pro 1088 대비 1126)[1]와 편집[14]에서는 Nano Banana 2가 더 많은 표를 받았습니다. 레이아웃에서는 Qwen-Image-3.0-Pro가 더 높지만(1154 대비 1181) 구간이 겹칩니다[5]. 정가는 Qwen이 더 저렴합니다(1K 기준 $0.04 대 $0.067)[3][6]. Google은 2026년 10월 6일 Nano Banana 2를 지원 중단(deprecated) 처리하고 Nano Banana 2.1로 안내했으며, 종료일은 발표하지 않았습니다[11].

Qwen-Image-3.0-Pro vs GLM Image는?

두 모델은 성격이 다른 제품입니다. GLM-Image는 MIT 라이선스의 오픈 웨이트 모델로, 9B 자기회귀 생성기와 7B 확산 디코더로 구성됩니다[17]. Artificial Analysis에서는 텍스트-이미지 891, 편집 785를 기록했습니다. Qwen-Image-3.0-Pro는 1088과 1077입니다[1][14]. 자체 하드웨어에서 모델을 돌려야 한다면 GLM-Image를, 출력 품질이 더 중요하다면 Qwen-Image-3.0-Pro를 고르세요.

Qwen Image 3 벤치마크

Qwen의 출시 글에는 벤치마크 표가 없습니다[9]. 독립적인 수치는 Artificial Analysis에서 나옵니다. 텍스트-이미지에서 Qwen-Image-3.0-Pro는 1088, Qwen-Image-3.0은 1075이며, 2026년 10월 7일 기준 14위와 16위입니다[1].

Qwen Image 3.0 텍스트 렌더링 능력

Qwen에 따르면 Qwen Image 3.0은 10px까지 텍스트를 렌더링하고, 12개 언어를 지원하며, 페이지 전체를 설명할 수 있는 최대 4.5k 토큰의 프롬프트를 받습니다[9]. 텍스트 렌더링 블라인드 투표에서 Qwen-Image-3.0-Pro는 1090으로, 1207의 GPT Image 2 (high)보다 뒤이고 1109의 Nano Banana 2와 가깝습니다[4].

Qwen Image 3 Pro 편집

참조 이미지 URL 1~3개를 지시와 함께 전달하면 Qwen-Image-3.0-Pro는 처음부터 생성하는 대신 편집을 수행합니다[7]. 마스크 입력은 없습니다. 편집 순위에서 Pro 티어는 1077, 표준 티어는 1056입니다[14]. 파라미터는 Qwen Image 3.0 API 문서에 있습니다.

GPT Image 2.5 vs Nano Banana Pro vs Nano Banana 2 vs Qwen Image 3 vs Seedream 5.0 Pro, 어느 것이 더 낫다고 보나요?

2026년 10월 7일 Artificial Analysis 텍스트-이미지 순위는 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 순입니다[1]. OpenAI는 2026년 9월 8일 GPT Image 2.5를 출시했습니다[10]. reAPI에서는 GPT Image 2.5로 이용할 수 있습니다.

Qwen Image 3와 GPT Image 2 중 고르기

근거로 보면 GPT Image 2가 앞섭니다. 사람의 선호도, 텍스트, 레이아웃, 편집 모두에서 점수가 높고, 둘 중 마스크, 투명 배경, 4K 출력을 갖춘 것은 GPT Image 2뿐입니다. 이미지당 비용이 결정 요인이라면 Qwen Image 3.0이 맞습니다. Pro 티어는 텍스트에서 Nano Banana 2에 근접하고 레이아웃에서는 앞서며, 정가도 더 낮습니다. 따라서 Qwen Image 3 vs GPT Image 2는 무엇보다 예산의 문제입니다. 확신이 없다면 같은 프롬프트 세 개를 두 모델에서 모두 실행해 보세요. Qwen Image 3.0은 모델 페이지에서, GPT Image 2는 해당 모델 페이지에서 시험할 수 있습니다. Qwen Image 3.0을 로컬에서 실행할 수 있는지는 Is Qwen Image 3 open source?에서 다룹니다.

참고 자료

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