GPT Image 2.5 vs
Qwen Image 2.1
按工作方式選擇：GPT Image 2.5 提供雲端圖片生成與編輯；Qwen Image 2.1 提供可下載權重、多圖編輯和原生 RGBA 工作流。
能力比較GPT Image 2.5
在瀏覽器中開始，無需配置顯示卡環境。
- Flare 面向日常圖片生成
- Sunburst 面向精確編輯
- 兩個版本的 API 均支援透明輸出
Qwen Image 2.1
下載權重自行執行，組合圖片處理步驟。
- 最多 10 張參考圖片
- 原生 RGBA 生成與編輯
- 支援 ComfyUI、Diffusers 與 LoRA 工作流
兩張圖分別來自雙方官方範例，輸入條件不同，用於說明應用場景，不能據此判斷畫質勝負。
你要完成什麼任務？
選擇任務，查看適合的起點。
從 GPT Image 2.5 開始
使用本站雲端工作區製作海報、插畫或編輯單張圖片。日常生成可先用 Flare；更在意編輯精度時嘗試 Sunburst。在 Image Toolkit 使用需要登入並持有點數。
開啟生成工作區嘗試 Qwen 的多圖工作流
用最多 10 張參考圖組合人物、服裝、商品和場景。GPT 的 Image API 同樣支援多圖輸入，但本站 GPT 工作區目前每次只接受一張參考圖。
開啟頁面內 Qwen 示範兩者都支援透明輸出，按工作流選擇
Qwen 原生輸出 RGBA，適合接入本機素材處理流程。GPT Image 2.5 的 API 支援透明 PNG 或 WebP。本站 GPT 工作區目前沒有透明背景選項。
查看 Qwen 透明素材範例評估 Qwen Image 2.1
下載權重本機推理，透過 DiffSynth 訓練 LoRA。硬體預算需計入 Qwen3-VL 和 VAE 等完整元件。Qwen 的研究授權條款要求商業使用另行獲得授權。
查看本機部署說明影響工作流的能力比較
區分模型與 API 支援的能力，以及 Image Toolkit 當前提供的操作選項。
| 比較維度 | GPT Image 2.5 | Qwen Image 2.1 |
|---|---|---|
| 部署方式 | 透過 API 使用雲端服務，模型文件未提供本機權重。 OpenAI API 說明 | 可下載權重，在本機或自有伺服器執行；也提供官方線上示範。 Qwen 模型說明 |
| 參考圖片 | OpenAI 圖片編輯 API 最多接受 16 張圖片；本站工作區目前接受一張。 OpenAI API 說明 | 最多 10 張，可在指令中按圖片順序指定引用物件。 Qwen 模型說明 |
| 透明輸出 | Flare 與 Sunburst 均可透過 API 輸出透明 PNG / WebP。 OpenAI API 說明 | 原生 RGBA VAE，可生成透明圖片，也可將指定主體提取為透明圖層。 Qwen 模型說明 |
| 局部編輯 | Image API 支援遮罩；Sunburst 面向精確編輯。本站 GPT 工作區沒有遮罩編輯器。 OpenAI API 說明 | 可用圈選、塗畫標註或單獨遮罩指定區域，再用文字描述修改。 Qwen 模型說明 |
| 解析度 | API 支援自訂尺寸；高於 2560 × 1440 屬於實驗支援，在像素數與邊長限制內最高支援 3840 × 2160。 OpenAI API 說明 | 官方發布支援原生 2K；Diffusers 預設目標邊長為 1024，可明確設定尺寸。 Qwen 模型說明 |
| 客製化訓練 | 官方模型頁標明不支援微調。 OpenAI API 說明 | DiffSynth 支援 LoRA 與全參數訓練，可使用 RGBA 圖片。 Qwen 模型說明 |
| 硬體需求 | 生成在雲端執行，無需本機顯示卡。 | 7B 僅指視覺生成主體。完整顯示記憶體開銷還受編碼器、解析度、參考圖數量和移轉至 CPU 或磁碟的方式影響。 Qwen 模型說明 |
| 商業使用 | 按所使用服務的條款執行；本站透過 WaveSpeed 提供接入。 | 採用 Qwen Research License Agreement，僅授予非商業研究與評估使用；商用需另行授權。 Qwen 授權條款 |
使用成本怎麼計算？
雲端點數與本機顯示卡採用不同計費方式，應按實際工作流計算總成本。
在 Image Toolkit 使用 GPT Image 2.5
點數 / 張
| 輸出檔位 | 生成圖片 | 編輯圖片 |
|---|---|---|
| 1K | 12 | 15 |
| 2K | 45 | 50 |
| 4K | 80 | 85 |
每次任務輸出一張 PNG，Flare 與 Sunburst 在本站同價。這裡是 Image Toolkit 點數，不是 OpenAI API 報價；生成前工作區會顯示本次費用。
查看點數包與方案本機執行 Qwen Image 2.1
費用取決於顯示卡或雲端執行個體、解析度、參考圖數量、移轉至 CPU 或磁碟的方式與吞吐量。可下載權重不等於免算力成本，也不代表已獲得商業許可。
頁面內示範執行在 Qwen 的 Hugging Face Space，可用狀態、排隊及使用限額由該 Space 管理。
選擇前需要明確的事
哪個模型畫質更好？
本頁比較已公佈的能力和本站可用功能，尚未進行同條件對照測試，因此不評定綜合畫質冠軍。建議使用自己的提示詞，重點檢查文字準確性、主體細節和編輯一致性。
Qwen 支援 10 張參考圖，意味著 GPT 只能用一張嗎？
不是。一張是 Image Toolkit 當前 GPT 工作區的限制。OpenAI 圖片編輯 API 最多支援 16 張輸入圖，Qwen 文件標明最多 10 張。圖片數量本身不能代表參考保真程度。
怎樣用自己的任務進行比較？
在雙方支援的範圍內，使用相同提示詞、參考檔案、長寬比與輸出尺寸。保留多次生成結果，記錄模型版本、設定、耗時與成本，再對照原圖檢查標誌、人臉、文字拼寫、未編輯區域和透明邊緣。