GPT Image 2.5 vs
Qwen Image 2.1
Choisissez selon votre façon de travailler : GPT Image 2.5 propose la génération et la retouche dans le cloud ; Qwen Image 2.1 propose des poids téléchargeables, la retouche avec plusieurs images et des flux RGBA natifs.
Comparer les fonctionsGPT Image 2.5
Commencez dans le navigateur sans configurer de GPU.
- Flare pour la génération courante
- Sunburst pour la retouche précise
- Les deux variantes gèrent la transparence via API
Qwen Image 2.1
Exécutez les poids et combinez les étapes de traitement d’images.
- Jusqu’à 10 images de référence
- Génération et retouche RGBA natives
- Flux avec ComfyUI, Diffusers et LoRA
Ces exemples officiels sont indépendants et utilisent des entrées différentes. Ils illustrent des usages et ne permettent pas de classer la qualité des modèles.
Quelle tâche souhaitez-vous réaliser ?
Sélectionnez une tâche pour trouver un point de départ.
Commencez avec GPT Image 2.5
Utilisez l’espace cloud pour des affiches, des illustrations ou la retouche d’une image. Commencez avec Flare ; essayez Sunburst lorsque la précision compte. Image Toolkit nécessite un compte et des crédits.
Ouvrir le générateurEssayez le flux multi-image de Qwen
Combinez personnes, vêtements, produits et décors à partir de 10 références au maximum. L’API Image de GPT accepte aussi plusieurs images, mais l’espace GPT de ce site n’accepte actuellement qu’une référence par requête.
Ouvrir la démo Qwen intégréeLes deux gèrent la transparence : choisissez le flux
Qwen produit du RGBA natif pour les chaînes locales de création de ressources. L’API GPT Image 2.5 prend en charge les PNG et WebP transparents. L’espace GPT de ce site ne propose pas encore de réglage de fond transparent.
Voir les exemples transparents de QwenÉvaluez Qwen Image 2.1
Téléchargez les poids pour l’inférence locale et utilisez DiffSynth pour entraîner un LoRA. Prévoyez le matériel pour toute la chaîne, y compris Qwen3-VL et le VAE. La licence de recherche Qwen exige une autorisation distincte pour l’usage commercial.
Lire le guide d’installation localeLes fonctions qui influencent votre travail
Nous distinguons les capacités des modèles et des API des réglages actuellement disponibles sur Image Toolkit.
| Critère | GPT Image 2.5 | Qwen Image 2.1 |
|---|---|---|
| Déploiement | Service cloud accessible par API. La documentation du modèle ne propose pas de poids locaux. Détails de l’API OpenAI | Poids téléchargeables pour l’inférence locale ou sur votre serveur. Une démo officielle hébergée est aussi disponible. Détails du modèle Qwen |
| Images de référence | L’API de retouche OpenAI accepte jusqu’à 16 images. L’espace de ce site en accepte une. Détails de l’API OpenAI | Jusqu’à 10 images, désignables dans les instructions par leur ordre d’entrée. Détails du modèle Qwen |
| Sortie transparente | Flare et Sunburst prennent en charge les PNG / WebP transparents via API. Détails de l’API OpenAI | VAE RGBA natif : génération d’images transparentes ou extraction d’un sujet dans un calque transparent. Détails du modèle Qwen |
| Retouche locale | L’API Image accepte un masque. Sunburst vise la retouche précise. L’espace GPT de ce site n’a pas d’éditeur de masque. Détails de l’API OpenAI | Sélectionnez une zone avec des cercles, des annotations peintes ou un masque séparé, puis décrivez la modification. Détails du modèle Qwen |
| Résolution | L’API accepte des tailles personnalisées ; au-delà de 2560 × 1440, la prise en charge est expérimentale, jusqu’à 3840 × 2160 dans les limites de pixels et de côtés. Détails de l’API OpenAI | 2K natif selon l’annonce officielle. Diffusers utilise 1024 comme côté cible par défaut ; les dimensions sont configurables. Détails du modèle Qwen |
| Personnalisation | Les pages officielles des modèles indiquent que l’ajustement fin n’est pas pris en charge. Détails de l’API OpenAI | DiffSynth prend en charge LoRA et l’entraînement complet, y compris avec des images RGBA. Détails du modèle Qwen |
| Matériel | La génération s’exécute dans le cloud ; aucun GPU local n’est requis. | 7B désigne seulement le générateur visuel. La mémoire dépend aussi de l’encodeur, de la résolution, des références et du déchargement vers le CPU ou le disque. Détails du modèle Qwen |
| Usage commercial | Soumis aux conditions du service utilisé. Ce site fournit l’accès via WaveSpeed. | Qwen Research License Agreement : recherche et évaluation non commerciales. L’usage commercial nécessite une licence distincte. Licence Qwen |
Combien coûte l’utilisation ?
Les crédits cloud et les GPU locaux ont des modèles de coût différents. Comparez le coût total du flux que vous utiliserez réellement.
GPT Image 2.5 sur Image Toolkit
crédits / image
| Sortie | Générer | Retoucher |
|---|---|---|
| 1K | 12 | 15 |
| 2K | 45 | 50 |
| 4K | 80 | 85 |
Un PNG par tâche. Flare et Sunburst ont le même tarif sur ce site. Il s’agit de crédits Image Toolkit, pas des tarifs de l’API OpenAI. Le coût est affiché avant la génération.
Voir les crédits et les forfaitsQwen Image 2.1 en local
Le coût dépend du GPU ou de l’instance cloud, de la résolution, du nombre de références, du déchargement et du débit. Des poids téléchargeables ne signifient ni calcul gratuit ni autorisation commerciale.
La démo intégrée s’exécute sur le Space Hugging Face de Qwen. La disponibilité, les files d’attente et les éventuelles limites sont gérées par ce Space.
Avant de choisir
Quel modèle produit les plus belles images ?
Cette page compare les capacités documentées et les réglages du site. Nous n’avons pas réalisé de test comparatif à conditions identiques et ne désignons donc aucun vainqueur global en qualité. Testez vos propres consignes et examinez les textes, les détails du sujet et la cohérence des retouches.
Si Qwen accepte 10 références, GPT n’en accepte-t-il qu’une ?
Non. Une référence est la limite actuelle de l’espace GPT d’Image Toolkit. L’API de retouche OpenAI accepte jusqu’à 16 entrées ; Qwen en documente jusqu’à 10. Le nombre d’images ne mesure pas à lui seul la fidélité aux références.
Comment les comparer sur ma propre tâche ?
Utilisez la même consigne, les mêmes références, le même format et la même taille de sortie lorsque c’est possible. Conservez plusieurs résultats et notez variante, réglages, durée et coût. Vérifiez logos, visages, orthographe, zones inchangées et contours alpha par rapport aux originaux.