六格模型能力值Model Capability Score
input文字（提示詞）
output圖片（PNG／JPEG）
模型基礎框架 · 圖片模型
Qwen-Image-2512
- ⑴ 阿里巴巴（通義千問）出品 —— Qwen-Image 系列嘅文生圖基礎模型，官方釋出開源權重（Apache-2.0）。
- ⑵ 中文文字渲染係招牌 —— OneIG 文字維度 0.990／0.983，係同代開源模型第一梯隊（見六格「文字渲染」）。
- ⑶ 授權寬鬆 —— Apache-2.0、冇營收門檻、冇地區排除；但授權只由 HF／ModelScope model card 標籤斷定（2512 repo 內冇 LICENSE 檔），詳見「已知限制」。
想長期跟住本地部署嘅實測資訊？
用 agent 接駁 MCP →
用你嘅 agent 接我哋 MCP —— 接一次，之後你問同類問題，佢直接查我哋查證過嘅數字，唔使自己記。
呢一頁由開源模型專區嘅館主 agent NEO 維護 —— 資料由佢定期出去搵、核對原文、更新入庫。有錯或者想補充，右下角同佢講。
獨立顯卡Discrete GPU
NVIDIA B200 ×2 張卡 出 1024×1024 一張圖：2.584 秒
| 層 | 硬件 | 量化 | 解像度 | 步數 | 引擎 | 出圖時間 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 消費級 | RTX 4090 24GB ×1 張卡 | GGUF q4 13.2GB | 1024×1024 | 20 | mold 0.21.0 | 119.8 秒（≈ 2 分 0 秒） |
| 消費級 | RTX 4090 24GB ×1 張卡 | GGUF q4 13.2GB | 1328×1328 | 20 | mold 0.21.0 | 180.9 秒（≈ 3 分 1 秒） |
| 消費級 | RTX 4090 24GB ×1 張卡 | GGUF q4 13.2GB | 640×640 | 20 | mold 0.21.0 | 27.1 秒 |
| 消費級 | RTX 4090 24GB ×1 張卡 | GGUF q4 13.2GB | 1328×1328 | 50 | mold（官方 spec 明寫量測機＝24GB 卡） | 148 秒（≈ 2 分 28 秒） |
每一行嘅量度條件都喺下面「出圖速度」表；解像度、步數、量化唔同就唔可以直接比。
睇詳細 →Apple 實測Apple Silicon
Apple M1 Max 64GB 出 查唔到 一張圖：153 秒（≈ 2 分 33 秒）
| 機型 | 量化 | 解像度 | 步數 | 出圖時間 |
|---|---|---|---|---|
| Apple M1 Max 64GB | bf16 38GB split | 查唔到 | 4 | 153 秒（≈ 2 分 33 秒） |
Apple 統一記憶體同獨立顯卡嘅速度唔可以直接比；每一行都寫明量度條件。
睇詳細 →能力逐項睇Capability Detail
領先優良中弱落後
整體質素表現：中
唔挑場景、就咁叫佢生圖，出嚟嘅圖靚唔靚、似唔似真
來源代號：S52／S74／S19；同榜 78（LMArena Text-to-Image，快照 2026-09-07）；Qwen-Image-Bench 同榜 25（第三方報告版）
- LMArena（Text-to-Image）1124.57（第 41，同榜 78，票 92,541，快照 2026-09-07）
- Qwen-Image-Bench Overall EN 51.32
- ZH 52.06（同榜 25）
≈ 線上付費模型：≈ krea-2-medium 1122.58（Proprietary，同榜第 42）
認證級別：A 級（同榜 78 個模型）
邊界（幾時會唔準）
- 人類偏好 Elo、唔係任務準確度
- 池偏強（60 個閉源＋18 個開放授權）
- 1124.57 低於 P50（1129.5）→ 池一換就跌格
- AA 榜同名條目混用閉源 API 名（qwen-image-max），唔可以當開源權重分數
- AI Arena Elo 1011 係廠商自家榜（2025-12-31 快照），只作旁證
指令跟隨表現：弱
一句話入面講幾樣嘢（物件、位置、顏色、數量），佢跟唔跟得足
來源代號：S74／S85／S65／S81／S84；同榜 25（Qwen-Image-Bench 第三方報告版；官方 CN 榜 18）／20（OneIG 論文表）／40（T2I-CoReBench）
- Qwen-Image-Bench Alignment EN 51.44
- ZH 52.72（同榜 25）
- OneIG-EN Alignment 0.876（論文表，同榜 20）
- DPG-Bench Overall 87.20（同榜 25–26）
- TIIF-Bench short 83.24
- long 84.93（同榜 23）
- T2I-CoReBench 組合 83.7（同榜 40）
≈ 線上付費模型：≈ GPT-Image-1[High] Qwen-Image-Bench Alignment 55.35（同榜）
認證級別：B 級（同榜 25 個模型）
邊界（幾時會唔準）
- 五個榜只有 Qwen-Image-Bench 有全池分布（可評級），其餘四個冇池分布 → 只作旁證
- EN Alignment 51.44 落 P10–P25（弱）、ZH 52.72 落 P25–P50（中），取最低＝弱
- OneIG 官方榜最後更新 2025-09-19（早過 2512 存在、冇 2512 行），2512 嘅 OneIG 分數一律引自第三方論文表（S85），唔可以當官方榜分
點解唔係 A 級：榜未獲公認 —— 唯一有全池分布嘅榜（Qwen-Image-Bench）係廠商自家榜、非獨立維護方；其餘四榜（OneIG／DPG／TIIF／T2I-CoReBench）只有第三方論文表或二手轉載、冇分布數字
文字渲染表現：良
圖入面要出字（招牌、海報、包裝），啲字啱唔啱、有冇亂碼 —— 中文尤其緊要
來源代號：S54／S64／S65／S85；同榜 18（WeGenBench／LongText-Bench）／15（CVTG-2K）／20（OneIG 論文表）
- WeGenBench OCR-F1 0.68（同榜 18）
- LongText-Bench EN 0.956
- ZH 0.965（同榜 18，兩個來源逐位相同）
- CVTG-2K WordAcc 0.838（同榜 15）
- OneIG Text EN 0.990
- ZH 0.983（論文表，同榜 20）
≈ 線上付費模型：≈ GPT-Image-1[High] LongText EN 0.956（同分）／ZH 0.619；Seedream-4.5 WeGenBench 0.79
認證級別：B 級（同榜 18 個模型）
邊界（幾時會唔準）
- 同場景多個 benchmark 取最低 → WeGenBench（良）
- CVTG-2K（良）
- WeGenBench 係 arXiv 預印本
- CVTG-2K 兩個來源 WordAcc 差 0.022
- LongText-Bench 冇公開 leaderboard 頁、數字只喺論文表
- OneIG 官方榜冇 2512 行，Text 分數引自第三方論文表（S85）
點解唔係 A 級：榜未獲公認（WeGenBench 係 arXiv 預印本、未經同儕評審；LongText-Bench 冇公開 leaderboard 頁，數字只喺第三方論文表；OneIG 官方榜亦未收 2512）
世界知識 · 推理表現：良
要佢畫有文化、時間、空間關係嘅嘢，佢識唔識得
來源代號：S58／S71／S81；同榜 29（WISE Verified，每模型 1,000 samples；報告版同榜 22）／40（T2I-CoReBench）
- WISE（Verified）Overall 0.4990（同榜 29）
- OneIG Reasoning EN 0.292
- ZH 0.272（論文表，同榜 20）
- T2I-CoReBench Reasoning 51.7（同榜 40）
≈ 線上付費模型：≈ GPT-Image-1.5 0.8250／NanoBanana-Pro 0.8760（WISE 同榜）
認證級別：A 級（同榜 29 個模型）
邊界（幾時會唔準）
- 2512 略低於母版（0.5100）
- WISE 判官係自動模型（Qwen3.5-35B-A3B）非人類
- OneIG Reasoning 同 CoReBench 冇池分布 → 只作旁證
寫實復現表現：良
出嚟嘅相夠唔夠「似真相」—— 光影、材質、人樣有冇 AI 味
來源代號：S74；同榜 25（Qwen-Image-Bench 第三方報告版；官方 CN 榜 18）
- Qwen-Image-Bench Real-world Fidelity EN 47.80
- ZH 47.00（同榜 25）
≈ 線上付費模型：≈ FLUX.2 Pro 48.45（EN 同榜，緊貼上一名）
認證級別：B 級（同榜 25 個模型）
邊界（幾時會唔準）
- 只有一條榜（廠商自家榜）
- EN 同 ZH 都落 P50–P75（良）
- 呢個維度冇第二個獨立來源
點解唔係 A 級：榜未獲公認 —— 只有一條來源（Qwen-Image-Bench，廠商自家榜），冇第二個獨立榜方收錄
創作力表現：中
同一個提示，佢畫得出幾有諗頭嘅構圖同畫面（唔係照抄範例）
來源代號：S74／S82；同榜 25（Qwen-Image-Bench）／13（PosterBench）
- Qwen-Image-Bench Creative Generation EN 47.75
- ZH 50.19（同榜 25）
- PosterBench Mean 11.86（同榜 13，開源第一）
≈ 線上付費模型：≈ Imagen-4.0 48.56（EN 同榜）
認證級別：B 級（同榜 25 個模型）
邊界（幾時會唔準）
- EN 同 ZH 都落 P25–P50（中）
- PosterBench 係學術論文表、冇池內分布（原文只報「開源第一、落後閉源」）
- 兩條都冇獨立榜方自己收錄
點解唔係 A 級：榜未獲公認 —— 兩條來源分別係廠商自家榜（Qwen-Image-Bench）同學術論文表（PosterBench），冇獨立榜方自己收錄、亦冇池內逐模型分布
EvalEvaluations
每一格背後嗰條榜、個分數、同池最接近嘅線上付費模型。
| 維度 | 評測 | 分數 | ≈ 線上付費模型 | 來源 |
|---|---|---|---|---|
| 整體質素 | LMArena（Text-to-Image）／Qwen-Image-Bench | LMArena（Text-to-Image）1124.57（第 41，同榜 78，票 92,541，快照 2026-09-07）；Qwen-Image-Bench Overall EN 51.32／ZH 52.06（同榜 25） | ≈ krea-2-medium 1122.58（Proprietary，同榜第 42） | S52 S74 S19 |
| 指令跟隨 | Qwen-Image-Bench／OneIG-Bench／DPG-Bench／TIIF-Bench／T2I-CoReBench | Qwen-Image-Bench Alignment EN 51.44／ZH 52.72（同榜 25）；OneIG-EN Alignment 0.876（論文表，同榜 20）；DPG-Bench Overall 87.20（同榜 25–26）；TIIF-Bench short 83.24／long 84.93（同榜 23）；T2I-CoReBench 組合 83.7（同榜 40） | ≈ GPT-Image-1[High] Qwen-Image-Bench Alignment 55.35（同榜） | S74 S85 S65 S81 S84 |
| 文字渲染 | WeGenBench／LongText-Bench／CVTG-2K／OneIG-Bench | WeGenBench OCR-F1 0.68（同榜 18）；LongText-Bench EN 0.956／ZH 0.965（同榜 18，兩個來源逐位相同）；CVTG-2K WordAcc 0.838（同榜 15）；OneIG Text EN 0.990／ZH 0.983（論文表，同榜 20） | ≈ GPT-Image-1[High] LongText EN 0.956（同分）／ZH 0.619；Seedream-4.5 WeGenBench 0.79 | S54 S64 S65 S85 |
| 世界知識 · 推理 | WISE（Verified）／OneIG-Bench／T2I-CoReBench | WISE（Verified）Overall 0.4990（同榜 29）；OneIG Reasoning EN 0.292／ZH 0.272（論文表，同榜 20）；T2I-CoReBench Reasoning 51.7（同榜 40） | ≈ GPT-Image-1.5 0.8250／NanoBanana-Pro 0.8760（WISE 同榜） | S58 S71 S81 |
| 寫實復現 | Qwen-Image-Bench | Qwen-Image-Bench Real-world Fidelity EN 47.80／ZH 47.00（同榜 25） | ≈ FLUX.2 Pro 48.45（EN 同榜，緊貼上一名） | S74 |
| 創作力 | Qwen-Image-Bench／PosterBench | Qwen-Image-Bench Creative Generation EN 47.75／ZH 50.19（同榜 25）；PosterBench Mean 11.86（同榜 13，開源第一） | ≈ Imagen-4.0 48.56（EN 同榜） | S74 S82 |
出圖速度Seconds per Image
逐條實測：邊部機、咩量化、幾多步，出一張圖跑幾多秒。單位係秒／張。
| 硬件 | 量化 | 解像度 | 步數 | 引擎 | 出圖時間 | 數字量嘅版本 | 原文 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4090 24GB ×1 張卡 | GGUF q4 13.2GB | 1024×1024 | 20 | mold 0.21.0 | 119.8 秒 | GGUF-量化 | 原文 |
| RTX 4090 24GB ×1 張卡 | GGUF q4 13.2GB | 1328×1328 | 20 | mold 0.21.0 | 180.9 秒 | GGUF-量化 | 原文 |
| RTX 4090 24GB ×1 張卡 | GGUF q4 13.2GB | 640×640 | 20 | mold 0.21.0 | 27.1 秒 | GGUF-量化 | 原文 |
| RTX 4090 24GB ×1 張卡 | GGUF q4 13.2GB | 1328×1328 | 50 | mold（官方 spec 明寫量測機＝24GB 卡） | 148 秒 | GGUF-量化 | 原文 |
| RTX 4090 24GB ×1 張卡 | fp8 | 查唔到 | 查唔到 | ComfyUI（單人 Runpod pod） | 44.72 秒 | fp8-量化 | 原文 |
| RTX 4090 24GB ×1 張卡 | bf16 | 查唔到 | 查唔到 | ComfyUI（單人 Runpod pod） | 108.90 秒 | bf16-原版 | 原文 |
| RTX 5090 32GB ×1 張卡 | bf16 | 查唔到 | 查唔到 | ComfyUI（單人 Runpod pod） | 31.81 秒 | bf16-原版 | 原文 |
| Apple M1 Max 64GB | bf16 38GB split | 查唔到 | 4 | ComfyUI v0.16.4＋PyTorch 2.10.0（MPS） | 153 秒 | Lightning-LoRA | 原文 |
| RTX 5090 32GB ×1 張卡 | GGUF（ShapeLearn 量化） | 1024×1024 | 20 | ComfyUI／stable-diffusion.cpp（GGUF 後端） | 24 秒 | GGUF-量化 | 原文 |
| RTX 5090 32GB ×1 張卡 | Humming（vLLM-Omni 量化） | 1024×1024 | 20 | vLLM-Omni＋Humming kernels | 10 秒 | vLLM-Omni-Humming | 原文 |
| RTX 5090 32GB ×1 張卡 | fp8（quality） | 1328×1328 | 50 | ComfyUI（v0.18 稽核、v0.22 複核） | 78 秒 | fp8-量化 | 原文 |
| RTX 5090 32GB ×1 張卡 | Q8 GGUF＋8-step LoRA | 查唔到 | 8 | ComfyUI（CFG 3.5） | 52 秒 | ComfyUI-社群工作流 | 原文 |
| RTX 5070 Ti 16GB ×1 張卡 | GGUF Q5_K_M（15GB 檔） | 1328×1328 | 20 | ComfyUI＋sage attention（CFG 2.5） | 92.26 秒 | GGUF-量化 | 原文 |
| RTX 5070 Ti 16GB ×1 張卡 | GGUF Q2_K | 1328×1328 | 20 | ComfyUI＋sage attention（CFG 2.5） | 81.21 秒 | GGUF-量化 | 原文 |
| RTX 5070 Ti 16GB ×1 張卡 | BF16（41GB，約 25GB 卸載到系統記憶體） | 1328×1328 | 20 | ComfyUI（CFG 2.5） | 71.13 秒 | bf16-原版 | 原文 |
| RTX 4060 Ti 16GB ×1 張卡 | GGUF Q4_K_M | 848×480 | 4 | ComfyUI（LoRA 4 步） | 35 秒 | ComfyUI-社群工作流 | 原文 |
| RTX 5070 Ti 筆電版 16GB ×1 張卡 | GGUF Q5_M | 1024×1024 | 40 | ComfyUI GGUF | 148 秒 | GGUF-量化 | 原文 |
| RTX 4090 24GB ×1 張卡 | GGUF q4（hot server 常駐） | 1328×1328 | 1 | mold hot server | 13.7 秒 | GGUF-量化 | 原文 |
| NVIDIA A800-SXM4 80GB ×1 張卡 | BF16 | 1024×1024 | 20 | vLLM-Omni | 7.669 秒 | bf16-原版 | 原文 |
| NVIDIA B200 ×2 張卡 | ModelOpt mixed FP8／NVFP4 | 1024×1024 | 20 | vLLM-Omni | 2.584 秒 | fp8-量化 | 原文 |
「數字量嘅版本」＝原版官方權重／社群量化／社群加速版／上游引擎配置。解像度、步數、量化方式唔同嘅秒數唔可以直接比。
VRAM 峰值 Peak VRAM
| 解像度 | 量化 | 峰值記憶體 | 硬件 | 原文 |
|---|---|---|---|---|
| 查唔到 | fp8 | 20.9 GB | RTX 4090 24GB ×1 張卡 | 原文 |
| 查唔到 | bf16 | 20.7 GB | RTX 4090 24GB ×1 張卡 | 原文 |
| 查唔到 | bf16 | 28.7 GB | RTX 5090 32GB ×1 張卡 | 原文 |
| 1328×1328 | GGUF Q5_K_M（15GB 檔） | 15,730／16,303 MiB（96%） | RTX 5070 Ti 16GB ×1 張卡 | 原文 |
| 1024×1024 | BF16 | 58,979 MiB（≈59GB） | NVIDIA A800-SXM4 80GB ×1 張卡 | 原文 |
| 1024×1024 | ModelOpt mixed FP8／NVFP4 | 84,412 MiB | NVIDIA B200 ×2 張卡 | 原文 |
規格 Specs
| 項目 | 官方規格 | 來源 |
|---|---|---|
| 最低記憶體 | 查唔到（官方各處零公佈；第三方量化實測：24GB 卡行 q4 13.2GB 可出 1328×1328；q8 21.8GB 只建議 768×768） | G04 |
| 授權 | Apache-2.0（來源＝HF／ModelScope model card 標籤；⚠️ 2512 repo 內冇 LICENSE 檔；旁證母 repo QwenLM/Qwen-Image 有完整 Apache-2.0 LICENSE） | G04 |
| 多模態 | 文字（輸入）→ 圖片（輸出）（純文生圖）；⚠️ 官方主 pipeline 純文生圖，但阿里 PAI 一方另出 ControlNet-Union（S86：Canny／HED／Depth／Pose／MLSD／Scribble／Gray ＋ Inpainting，附 i2i 腳本）→ 圖片入圖片出做得到，屬外掛線、非官方主線；官方支援 7 個比例 preset（1:1 1328×1328 等）；官方建議 50 步、true_cfg_scale 4.0 | G04 |
| 同名世代 | Qwen-Image（2025-08 母版；官方 14 張表全部係母版數字，唔可以當 2512）／Qwen-Image-Edit-2511（編輯線；唔可以互比）；官方公告日 2025-12-31（HF 建檔 2025-12-30） | G04 |
真實成功部署實例Real Deployments
以下每一個，都係有人真係咁砌、真係跑過嘅實例；每個數字都可以開原文核對。
- 硬件
- RTX 4090 24GB ×1 張卡 · GGUF q4 13.2GB · mold 0.21.0
- 解像度
- 1024×1024
- 出圖時間
- 119.8 秒（≈ 2 分 0 秒）
- 量度條件
- cold prompt（含文字編碼器載入 35.1 秒）、batch 1、CFG 4.0、seed 42；denoise 72.2 秒（3.61 秒／步）；模型常駐後約 77 秒；同一文另測無 CFG 版 43.3 秒（1.87 秒／步）
- 原文
- 開原文 V11｜GGUF-量化
- 硬件
- RTX 4090 24GB ×1 張卡 · GGUF q4 13.2GB · mold 0.21.0
- 解像度
- 1328×1328
- 出圖時間
- 180.9 秒（≈ 3 分 1 秒）
- 量度條件
- warm、batch 1、CFG 4.0；denoise 8.48 秒／步
- 原文
- 開原文 V13｜GGUF-量化
- 硬件
- RTX 4090 24GB ×1 張卡 · GGUF q4 13.2GB · mold 0.21.0
- 解像度
- 640×640
- 出圖時間
- 27.1 秒
- 量度條件
- warm、batch 1、CFG 4.0；denoise 1.17 秒／步
- 原文
- 開原文 V14｜GGUF-量化
全部 20 個實測實例
- 硬件
- RTX 4090 24GB ×1 張卡 · GGUF q4 13.2GB · mold（官方 spec 明寫量測機＝24GB 卡）
- 解像度
- 1328×1328
- 出圖時間
- 148 秒（≈ 2 分 28 秒）
- 量度條件
- 冷啟；官方 spec 標「Stable 24 GB choice」
- 原文
- 開原文 V15｜GGUF-量化
- 硬件
- RTX 4090 24GB ×1 張卡 · fp8 · ComfyUI（單人 Runpod pod）
- 解像度
- 查唔到
- 出圖時間
- 44.72 秒
- 量度條件
- 單請求；解像度同步數原文未報
- 原文
- 開原文 V16｜fp8-量化
- 硬件
- RTX 4090 24GB ×1 張卡 · bf16 · ComfyUI（單人 Runpod pod）
- 解像度
- 查唔到
- 出圖時間
- 108.90 秒（≈ 1 分 49 秒）
- 量度條件
- 單請求；原文註明模型約 46GB、要由系統記憶體跑
- 原文
- 開原文 V17｜bf16-原版
- 硬件
- RTX 5090 32GB ×1 張卡 · bf16 · ComfyUI（單人 Runpod pod）
- 解像度
- 查唔到
- 出圖時間
- 31.81 秒
- 量度條件
- 單請求；峰值記憶體 28.7 GB
- 原文
- 開原文 V18｜bf16-原版
- 硬件
- Apple M1 Max 64GB · bf16 38GB split · ComfyUI v0.16.4＋PyTorch 2.10.0（MPS）
- 解像度
- 查唔到
- 出圖時間
- 153 秒（≈ 2 分 33 秒）
- 量度條件
- 4 步＋Lightning LoRA；`--fp16-vae --fp16-unet`
- 原文
- 開原文 V19｜Lightning-LoRA
- 硬件
- RTX 5090 32GB ×1 張卡 · GGUF（ShapeLearn 量化） · ComfyUI／stable-diffusion.cpp（GGUF 後端）
- 解像度
- 1024×1024
- 出圖時間
- 24 秒
- 量度條件
- 官方量化卡標每步約 1.2 秒（CFG 開）
- 原文
- 開原文 V20｜GGUF-量化
- 硬件
- RTX 5090 32GB ×1 張卡 · Humming（vLLM-Omni 量化） · vLLM-Omni＋Humming kernels
- 解像度
- 1024×1024
- 出圖時間
- 10 秒
- 量度條件
- 官方量化卡標每步約 0.5 秒；≤32GB 卡要開 `--enable-cpu-offload`
- 原文
- 開原文 V21｜vLLM-Omni-Humming
- 硬件
- RTX 5090 32GB ×1 張卡 · fp8（quality） · ComfyUI（v0.18 稽核、v0.22 複核）
- 解像度
- 1328×1328
- 出圖時間
- 78 秒（≈ 1 分 18 秒）
- 量度條件
- 首輪 cold、seed 42、CFG 4.0；同卡 Lightning 4 步 5 秒；bf16 同條件約 130 秒（+23%）
- 原文
- 開原文 V22｜fp8-量化
- 硬件
- RTX 5090 32GB ×1 張卡 · Q8 GGUF＋8-step LoRA · ComfyUI（CFG 3.5）
- 解像度
- 查唔到
- 出圖時間
- 52 秒
- 量度條件
- 使用者帖文自報
- 原文
- 開原文 V23｜ComfyUI-社群工作流
- 硬件
- RTX 5070 Ti 16GB ×1 張卡 · GGUF Q5_K_M（15GB 檔） · ComfyUI＋sage attention（CFG 2.5）
- 解像度
- 1328×1328
- 出圖時間
- 92.26 秒（≈ 1 分 32 秒）
- 量度條件
- 一手、附 nvidia-smi 原文；4.36 秒／步
- 原文
- 開原文 V24｜GGUF-量化
- 硬件
- RTX 5070 Ti 16GB ×1 張卡 · GGUF Q2_K · ComfyUI＋sage attention（CFG 2.5）
- 解像度
- 1328×1328
- 出圖時間
- 81.21 秒（≈ 1 分 21 秒）
- 量度條件
- 同帖對照；3.86 秒／步
- 原文
- 開原文 V25｜GGUF-量化
- 硬件
- RTX 5070 Ti 16GB ×1 張卡 · BF16（41GB，約 25GB 卸載到系統記憶體） · ComfyUI（CFG 2.5）
- 解像度
- 1328×1328
- 出圖時間
- 71.13 秒（≈ 1 分 11 秒）
- 量度條件
- 同帖對照；3.21 秒／步
- 原文
- 開原文 V26｜bf16-原版
- 硬件
- RTX 4060 Ti 16GB ×1 張卡 · GGUF Q4_K_M · ComfyUI（LoRA 4 步）
- 解像度
- 848×480
- 出圖時間
- 35 秒
- 量度條件
- LoRA 開啟；同文 LoRA 關、50 步為 278 秒
- 原文
- 開原文 V27｜ComfyUI-社群工作流
- 硬件
- RTX 5070 Ti 筆電版 16GB ×1 張卡 · GGUF Q5_M · ComfyUI GGUF
- 解像度
- 1024×1024
- 出圖時間
- 148 秒（≈ 2 分 28 秒）
- 量度條件
- HF 討論區一手自報
- 原文
- 開原文 V28｜GGUF-量化
- 硬件
- RTX 4090 24GB ×1 張卡 · GGUF q4（hot server 常駐） · mold hot server
- 解像度
- 1328×1328
- 出圖時間
- 13.7 秒
- 量度條件
- 模型常駐；冷啟 110.6 秒（文字編碼器載入佔 83.4 秒）；cache hit 13.1 秒
- 原文
- 開原文 V29｜GGUF-量化
- 硬件
- NVIDIA A800-SXM4 80GB ×1 張卡 · BF16 · vLLM-Omni
- 解像度
- 1024×1024
- 出圖時間
- 7.669 秒
- 量度條件
- 100 次序列請求；mean 7.669／P95 7.736／P99 7.748
- 原文
- 開原文 V30｜bf16-原版
- 硬件
- NVIDIA B200 ×2 張卡 · ModelOpt mixed FP8／NVFP4 · vLLM-Omni
- 解像度
- 1024×1024
- 出圖時間
- 2.584 秒
- 量度條件
- 同表 BF16 2.696 秒／99,000 MiB；純 FP8 CUTLASS 2.663 秒／85,760 MiB
- 原文
- 開原文 V31｜fp8-量化
Apple 逐部機睇Apple Silicon Detail
Apple Silicon 逐部機嘅實測。
| 機型 | 量化 | 解像度 | 步數 | 秒／張 | 峰值記憶體 | 原文 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Apple M1 Max 64GB | bf16 38GB split | 查唔到 | 4 | 153 | 查唔到 | 原文 |
已知限制Known Limits
圖片輸入邊界
官方主 pipeline 純文生圖、唔收圖片；但阿里 PAI 一方另出 ControlNet-Union（7 種控制＋Inpainting，附 i2i 腳本）→ 圖入圖出做得到。指令多圖編輯仍屬 Edit-2511。來源：G04／S86。
官方 benchmark
官方對 2512 只發過兩組數字：自家 Qwen-Image-Bench（18 個模型排第 8）同 AI Arena（Elo 1011、第 4、開源第 1，2025-12-31 快照）—— 兩者都係廠商自家榜。來源：S74／S83。
弱項：風格 · 多樣性
OneIG Style 0.338／Diversity 0.151（EN，論文表同榜 20）—— 係 2512 明顯弱項；因為冇池分布、評唔到級，所以唔設格，照寫出嚟。來源：S85／S84。
解像度
官方支援 7 個比例 preset（1:1 1328×1328、16:9 1664×928 等）；第三方量化實測出到 1328×1328（q4）。2048×2048 未見 2512 專屬實測。來源：G04／S62。
量化與記憶體
24GB：q4（13.2GB）可出 1328×1328；q8（21.8GB）只建議 768×768；bf16（40.9GB）要更大卡。16GB 卡塞滿 VRAM 慢（92.26 秒）過卸載（71.13 秒）。來源：S62／S66／S79。
官方最低記憶體
查唔到 —— 官方十個位置（HF 卡／API／GitHub／blog／ModelScope／阿里雲文檔／Space／Discord）核過都零公佈。唯一官方實數係 repo 容量 57.70 GB，唔係運行需求。來源：G04／S53。
授權邊界
Apache-2.0（無營收門檻、無地區排除）；但 2512 repo 內冇 LICENSE 檔，授權只依 HF／ModelScope model card 標示；母 repo 有完整 Apache-2.0。來源：G04／S53。
同名世代
Qwen-Image（2025-08 母版）同 Qwen-Image-2512（2025-12）係兩代；官方技術報告 14 張表全部係母版數字，唔可以直接比。來源：S53／S74。
榜別口徑
AA 榜量度自各家 API，唔等於本地跑開源權重嘅質素。AA 榜「Qwen Image Max 2512」係閉源 API 名（qwen-image-max）—— 唔可以當成開源權重分數。來源：S19／S70。
原文連結Sources
呢一頁出現過嘅每一個代號，逐條列喺度 —— 由邊嚟、去邊度睇。
打開全部 47 條原文連結
| 代號 | 類別 | 名稱 | 連結 |
|---|---|---|---|
G04 | 模型規格 | Qwen-Image-2512 官方規格（HuggingFace model card） | 開原文 |
S01 | 資料來源 | Hugging Face | 開原文 |
S19 | 資料來源 | Artificial Analysis | 開原文 |
S52 | 資料來源 | arena.ai | 開原文 |
S53 | 資料來源 | Qwen-Image-2512 官方模型卡 | 開原文 |
S54 | 資料來源 | WeGenBench | 開原文 |
S58 | 資料來源 | WISE | 開原文 |
S61 | 資料來源 | ByteShape | 開原文 |
S62 | 資料來源 | mold | 開原文 |
S63 | 資料來源 | Runpod | 開原文 |
S64 | 資料來源 | GlyphAnchor | 開原文 |
S65 | 資料來源 | LLaDA-Image 技術報告 | 開原文 |
S66 | 資料來源 | unsloth GGUF | 開原文 |
S67 | 資料來源 | lilting.ch | 開原文 |
S70 | 資料來源 | Alibaba Cloud Model Studio | 開原文 |
S71 | 資料來源 | Qwen-Image-Agent 技術報告 | 開原文 |
S73 | 資料來源 | vLLM-Omni recipes | 開原文 |
S74 | 資料來源 | Qwen-Image-Bench 官方 | 開原文 |
S76 | 資料來源 | nowokay.hatenablog | 開原文 |
S79 | 資料來源 | Reddit r/StableDiffusion | 開原文 |
S80 | 資料來源 | YouTube | 開原文 |
S81 | 資料來源 | T2I-CoReBench | 開原文 |
S82 | 資料來源 | PosterReward／PosterBench | 開原文 |
S83 | 資料來源 | AI Arena | 開原文 |
S84 | 資料來源 | GLM-Image 官方頁 | 開原文 |
S85 | 資料來源 | ERNIE-Image 技術報告 | 開原文 |
S86 | 資料來源 | Qwen-Image-2512 Fun-Controlnet-Union | 開原文 |
V11 | 生成實測 | RTX 4090 24GB ×1 張卡 | 開原文 |
V13 | 生成實測 | RTX 4090 24GB ×1 張卡 | 開原文 |
V14 | 生成實測 | RTX 4090 24GB ×1 張卡 | 開原文 |
V15 | 生成實測 | RTX 4090 24GB ×1 張卡 | 開原文 |
V16 | 生成實測 | RTX 4090 24GB ×1 張卡 | 開原文 |
V17 | 生成實測 | RTX 4090 24GB ×1 張卡 | 開原文 |
V18 | 生成實測 | RTX 5090 32GB ×1 張卡 | 開原文 |
V19 | 生成實測 | Apple M1 Max 64GB | 開原文 |
V20 | 生成實測 | RTX 5090 32GB ×1 張卡 | 開原文 |
V21 | 生成實測 | RTX 5090 32GB ×1 張卡 | 開原文 |
V22 | 生成實測 | RTX 5090 32GB ×1 張卡 | 開原文 |
V23 | 生成實測 | RTX 5090 32GB ×1 張卡 | 開原文 |
V24 | 生成實測 | RTX 5070 Ti 16GB ×1 張卡 | 開原文 |
V25 | 生成實測 | RTX 5070 Ti 16GB ×1 張卡 | 開原文 |
V26 | 生成實測 | RTX 5070 Ti 16GB ×1 張卡 | 開原文 |
V27 | 生成實測 | RTX 4060 Ti 16GB ×1 張卡 | 開原文 |
V28 | 生成實測 | RTX 5070 Ti 筆電版 16GB ×1 張卡 | 開原文 |
V29 | 生成實測 | RTX 4090 24GB ×1 張卡 | 開原文 |
V30 | 生成實測 | NVIDIA A800-SXM4 80GB ×1 張卡 | 開原文 |
V31 | 生成實測 | NVIDIA B200 ×2 張卡 | 開原文 |
所有數字都係第三方公開實測或官方公布，唔係本站自測；每個代號對應嘅原文都喺上表，可以逐條開出嚟核。
指標定義
同一把尺，用喺每一個模型、每一個配置。以下係本頁所有數字嘅定義。
- 出圖速度 Seconds per Image
- · 生成一張圖要幾多秒（單位：秒／張）
全部係單請求延遲（batch 1）
同解像度、步數、量化綁死，唔同配置唔可以直接比 - 峰值記憶體 Peak VRAM
- · 跑一次生成嗰陣嘅顯存峰值（單位：GB）
同解像度、量化、步數綁死 - 解像度 Resolution
- · 出圖嘅畫面尺寸（例：1024×1024、1328×1328）
官方支援 7 個比例 preset
同一模型唔同解像度嘅速度唔可以直接比 - 量化 Quantization
- · 把權重壓縮（GGUF q4／q8、fp8、bf16 等）
壓縮買到嘅係顯存空間，唔一定買到速度 - 步數 Denoising Steps
- · 去噪採樣跑幾多步
步數越少越快，但畫面唔同 —— 唔同步數嘅秒數唔可以互比 - 數字量嘅版本 What Was Measured
- · 張數字量嘅係邊個版本：原版官方權重／社群量化／社群加速版（LoRA）／上游引擎配置
每一行都會標明