2026년 10월 9일 Alibaba Qwen 팀이 Qwen-Image-2.1-Turbo를 오픈 웨이트로 공개했습니다. 그전까지 "Qwen Image 2.1 Turbo"를 검색했다면 대부분 커뮤니티 가속판을 만났을 텐데, 이번에는 Qwen 팀이 직접 낸 모델입니다.
한 줄 답변: Qwen Image 2.1 Turbo는 같은 7B Qwen Image 2.1 모델을 기본 모델 공식 예제의 40스텝 대신 8 디노이징 스텝으로 돌리도록 가속한 버전입니다. 텍스트 투 이미지와 자연어 이미지 편집을 모두 2K로 지원하며, Alibaba는 스텝이 적다고 품질이 낮아지는 것은 아니라고 밝혔습니다. SpicyAPI에서는 2026년 10월 13일부터 이용할 수 있으며, 텍스트 투 이미지와 편집을 지원하고 요청 한 번에 1~6장을 돌려줍니다. 가격은 모든 크기에서 이미지당 하나로, Qwen Image 2.1보다 낮습니다. Alibaba의 자체 호스팅 API 가격은 이미지당 CNY 0.10이며, Qwen Image 2.1 Pro는 CNY 0.25입니다.
30초 요약
- 정체: 같은 7B 아키텍처의 Qwen Image 2.1 가속 체크포인트로, Qwen이 Hugging Face와 ModelScope에 공개했습니다. LoRA도 아니고 다른 모델도 아닙니다.
- 달라진 점: 40스텝 대신 8스텝, 기본 가이던스(CFG) 1, 스텝 사이에 프롬프트와 참조 이미지를 재사용하는 캐싱입니다. 둘 다 속도를 위한 것이고, 작업 종류와 2K 출력은 그대로입니다.
- 비용: SpicyAPI에서는 1K, 1.5K, 2K 모두 이미지당 같은 가격이며 Qwen Image 2.1보다 낮습니다(금액은 아래 API 절에 있습니다). Alibaba Cloud 호스팅 API에서는 이미지당 CNY 0.10(싱가포르는 CNY 0.113362)입니다. 가중치는 Qwen Research License로 무료 다운로드할 수 있지만, 일반적인 상업용 라이선스는 아닙니다.
- 무검열인가요? SpicyAPI에서는 프롬프트 확장을 끄면 무검열입니다. 테스트 요청 23개 중 거부된 것은 없었습니다. 확장을 켜면 Alibaba의 프롬프트 재작성이 성인용 프롬프트의 수위를 낮춥니다. 전체 결과는 Turbo NSFW 테스트에 있습니다.
- Viggle의 turbo와 혼동하지 마세요: 그쪽은 기본 모델 위에 올리는 커뮤니티 LoRA로 6스텝(새 모드에서는 9스텝)으로 동작합니다.
Qwen Image 2.1 Turbo로 텍스트 투 이미지 만들기 →
Qwen Image 2.1 Turbo로 사진 편집하기 →
이 글의 이미지는 모두 SpicyAPI에서 실제로 만든 Qwen Image 2.1 Turbo 결과물이며, 2K 등급에서 프롬프트 확장을 끄고 생성했습니다.
Qwen Image 2.1 Turbo의 정체
Turbo는 Alibaba가 2026년 9월에 이미지 생성과 편집을 하나로 묶은 7B 모델로 공개한 Qwen Image 2.1을 바탕으로 합니다. 아키텍처와 2K 출력은 그대로 두고 디노이징 패스 수만 줄였습니다. 공개 글에서 Qwen은 이 모델을 "단 8 디노이징 스텝으로 이미지를 만들고 편집한다"고 소개하고, "텍스트만으로 탄탄한 2K 이미지"를 생성하며 "액세서리 추가부터 장면 교체까지" 자연어 지시로 계속 편집할 수 있다고 설명합니다.
| Qwen Image 2.1 | Qwen Image 2.1 Turbo | |
|---|---|---|
| 공개 | 2026년 9월 | 2026년 10월 9일 |
| 아키텍처 | 7B 비주얼 생성 모델 | 같은 7B 아키텍처의 가속 체크포인트 |
| 디노이징 스텝(공식 예제) | 40 | 8, 일정은 체크포인트에 포함 |
| 가이던스(CFG) | 공식 예제에는 설정 없음 | 기본 1 |
| 작업 | 텍스트 투 이미지, 편집 | 텍스트 투 이미지, 편집 |
| 편집용 참조 이미지 | 최대 10장 | SpicyAPI에서 1~10장, Qwen 모델 카드에는 한도 명시 없음 |
| 2K 크기 | 1:1 2048×2048 · 4:3 2400×1792 · 3:2 2528×1696 · 16:9 2752×1536, 그리고 세로 버전 | SpicyAPI 기준 1:1 2048×2048 · 4:3 2368×1760 · 3:2 2496×1664 · 16:9 2688×1536, 그리고 2:3 1664×2496, 9:16 1536×2688 |
| 가중치 라이선스 | Qwen Research License | Qwen Research License |
| SpicyAPI | 이용 가능 | 2026년 10월 13일부터 이용 가능 |
공식 쇼케이스는 인물 사진, 포즈와 동작, 투명(RGBA) 이미지, 타이포그래피와 포스터, UI와 인포그래픽 레이아웃, 단일 이미지 편집, 다중 참조 합성, 4장 인테리어 합성을 다룹니다. 이것은 Qwen 자신의 예제일 뿐 벤치마크가 아닙니다. Alibaba는 속도 측정값, 품질 점수, 40스텝 모델과의 나란히 비교를 공개하지 않았습니다.
40스텝 대신 8스텝이 실제로 뜻하는 것
확산 모델은 노이즈를 걷어 내는 패스를 거듭하며 그림을 만들고, 스텝 하나는 7B 모델을 한 번 통과하는 패스 하나입니다. 기본 모델의 공식 예제가 40번 패스하는 자리를 Turbo는 8번 패스하므로, 이미지 모델이 그림 한 장에 쓰는 패스가 80% 줄어듭니다.
그렇다고 "다섯 배 빠르다"는 뜻은 아닙니다. 요청 하나에는 프롬프트와 참조 이미지를 인코딩하고, 결과를 픽셀로 디코딩하고, 호스팅 API라면 대기열에서 기다리는 과정도 들어 있습니다. 이 부분은 스텝 수와 함께 줄지 않으며, Qwen은 소요 시간을 공개하지 않았습니다. SpicyAPI에서 저희 Turbo 요청은 처음부터 끝까지 텍스트 투 이미지 13~39초, 편집 26~59초가 걸렸습니다. 첫 스텝 전에 재작성이 돌기 때문에 프롬프트 확장을 켜면 그만큼 늘어납니다. 1K 텍스트 투 이미지를 확장 없이 돌렸을 때는 13~21초였습니다.
차이가 체감되는 곳은 이렇습니다.
- 반복. 아이디어마다 긴 렌더링을 감수하는 대신, 프롬프트 한 구절을 바꿔 다시 보는 일을 한 자리에서 여러 번 할 수 있습니다.
- 배치. 한 브리프로 여러 테이크를 만들어 가장 좋은 것을 고릅니다. SpicyAPI에서는 요청 한 번에 최대 6장이 나오며, 장마다 과금됩니다. 시안 묶음에서 고르는 것이 소수 스텝 모델이 겨냥한 워크플로입니다.
- 시안에서 최종본까지. 구도, 의상, 빛은 Turbo로 정하고, 고른 컷에 40스텝 모델이 정말 필요한지 그다음에 판단합니다.
- GPU 비용. 가중치를 직접 돌릴 때는 패스가 적을수록 이미지당 GPU 시간이 줄어듭니다. 호스팅 API는 스텝이 아니라 이미지당 과금이므로 절감은 가격표에 나타납니다. Alibaba API 기준 Turbo는 CNY 0.10, Pro는 CNY 0.25이고, SpicyAPI에서는 Turbo의 이미지당 가격이 Qwen Image 2.1보다 낮습니다.
Turbo, 2.1, 2.1 Pro 중 무엇을 쓸까
셋 모두 같은 Qwen Image 2.1 세대에서 나왔으므로, 이미지를 얼마나 많이 만드는지, 한 장이 얼마나 까다로운지, 어디서 돌리는지가 선택 기준입니다.
- 물량과 반복에는 Turbo: 구도 시안, 프롬프트 표현 테스트, 많은 변형을 뽑아 한 장 고르기 등입니다. 이미지당 패스가 5분의 1이라는 것이 핵심입니다.
- 한 장이 정확해야 하거나 Turbo에 없는 기능이 필요할 때는 기본 2.1: 한 부분만 바꾸는 마스크, 투명 배경 스위치, JPEG와 WebP 출력 같은 것입니다. 어려운 다중 참조 편집과 작고 빽빽한 글자도 조심스럽게 다룰 작업입니다. 이 모델의 소수 스텝 버전이 어려움을 겪은 부분이고, 예를 들어 Viggle의 turbo 모델 카드는 인물 중복, 정체성 드리프트, 작은 글자 깨짐을 경고합니다. Qwen은 공식 Turbo의 화질 비교를 공개하지 않았습니다. 저희 테스트에서 Turbo는 인물 사진 두 장의 합성에서 두 얼굴을 모두 알아볼 수 있게 유지했고, 포스터의 짧은 두 줄을 한 글자도 틀리지 않았습니다. 그러니 Turbo로 먼저 해 보고, 모자란 프레임만 2.1로 넘기세요.
- 글자와 인물 사진이 중요하다면 Pro도 고려하세요. Qwen Image 2.1 Pro는 Alibaba가 호스팅하는 상위 등급으로, Alibaba API 기준 이미지당 CNY 0.25이고 Turbo는 CNY 0.10입니다. Alibaba는 Pro에 대해 개선된 타이포그래피, 인물 조명, 세부 묘사를 내세웁니다. 10월 14일부터는 SpicyAPI에서도 Turbo와 같은 요청으로 텍스트 투 이미지와 편집을 이용할 수 있습니다. Alibaba는 Pro, Turbo, 기본 모델을 나란히 비교한 자료를 공개하지 않았으므로, 예산을 확정하기 전에 직접 쓰는 프롬프트 몇 개를 양쪽에 똑같이 돌려 보세요.
- 시드가 그대로 이어진다고 기대하지 마세요. 시드는 체크포인트 하나와 일정 하나에 대한 시작 노이즈를 정합니다. Turbo와 2.1에서 같은 시드를 쓰면 서로 다른 그림이 나오므로, 시드가 아니라 마음에 드는 파일을 보관하세요.
실전 워크플로는 이렇습니다. Turbo로 시안을 뽑고, 통했던 프롬프트를 남기고, Turbo의 결과가 모자라면 최종 컷을 2.1로 렌더링합니다. 저희 Qwen Image 2.1 가이드에 기본 모델에서 통하는 프롬프트와 예시가 있습니다.
Qwen Image 2.1 Turbo용 프롬프트 쓰는 법
대부분은 소수 스텝 이미지 모델과 Qwen Image 2.1에 통하는 일반적인 규칙이고, 마지막 하나는 저희 Turbo 테스트에서 나온 것입니다. 8패스로 일하는 모델은 의도를 헤아릴 여지가 적으니 분명히 말해 주세요.
- 여섯 가지를 이 순서로 적으세요. 누가, 무엇을 입고, 어떤 포즈로, 어떤 빛에서, 어떤 렌즈로, 어떤 팔레트인지입니다. 빠뜨린 것은 평범한 기본값이 됩니다.
- 프롬프트 하나에 장면 하나. 한 문장에 분위기나 장소가 둘이면 대개 둘 사이의 타협안이 나옵니다.
- 빛은 광원으로 묘사하세요. "분위기 있는 조명"보다 "오른쪽에서 오는 따뜻한 침대맡 램프 하나, 나머지 방은 그림자 속"이 잘 통합니다.
- 그림 속 글자는 정확한 문구를 따옴표로 묶고 들어갈 위치를 말하세요("상단 전체에 걸친 포스터 헤드라인 'LATE SHOW'").
- 편집은 바꿀 것을 먼저, 유지할 것을 그다음에 쓰세요. "그녀의 드레스를 에메랄드 새틴으로 바꿔 줘. 얼굴, 머리, 포즈, 침대, 램프 빛은 그대로 유지해 줘."
- 참조 이미지가 여러 장이면 각각이 맡는 역할을 말하세요. 첫 번째 이미지에서는 인물, 두 번째에서는 재킷, 세 번째에서는 방입니다.
- SpicyAPI에서는 프롬프트 확장 여부를 정하세요. Turbo에서는 기본으로 꺼져 있어 쓴 그대로 그리고, Qwen Image 2.1에서는 기본으로 켜져 있습니다. 짧은 일상 프롬프트를 풍성하게 만들고 싶을 때는 켜세요. 프롬프트가 이미 빛, 렌즈, 팔레트를 정했을 때나 성인용 프롬프트에서는 끈 채로 두세요. Alibaba의 재작성은 성인용 내용의 수위를 낮추고, 편집에서는 지시를 통째로 빼 버리기도 합니다(아래 콘텐츠 절 참고).
약한 예시: "a woman in a dress in a bedroom."
강한 예시:
Photograph of a woman in her early thirties in a black silk slip dress with a low back, one strap slipped off her shoulder, sitting on the edge of an unmade bed and looking back over her shoulder. One warm bedside lamp from the right, the rest of the room in shadow. 85mm lens, shallow depth of field, light film grain, oxblood, black and honey palette.
약한 예시는 의상, 포즈, 빛, 렌즈를 모델에 맡깁니다. 강한 예시는 그 모두를 직접 정하며, 빠르게 반복하며 시안을 비교할 때 원하는 것이 바로 이것입니다.
Turbo로 만들 수 있는 것: 2K 크기, 투명 PNG, 편집, 포스터
Qwen의 Turbo 쇼케이스는 기본 모델과 같은 범위를 다룹니다. 각 항목이 SpicyAPI에서 무엇을 뜻하는지, 저희 테스트에서 본 것과 함께 정리했습니다.
2K 크기. SpicyAPI에서 Turbo가 돌려준 2K 크기입니다. Qwen 기본 모델 예제의 프리셋과는 조금 다릅니다.
| 화면 비율 | 픽셀 크기 | 어울리는 용도 |
|---|---|---|
| 1:1 | 2048 × 2048 | 프로필 사진, 제품 타일, 앨범 아트 |
| 4:3 | 2368 × 1760 | 클래식한 사진 프레임, 슬라이드 |
| 3:2 | 2496 × 1664 | 풍경 사진, 블로그 헤더 |
| 2:3 | 1664 × 2496 | 포스터, 책과 잡지 표지 |
| 16:9 | 2688 × 1536 | 배너, 썸네일, 데스크톱 배경화면 |
| 9:16 | 1536 × 2688 | 스토리, 휴대폰 배경화면, 세로형 광고 |
Turbo는 화면 비율(총 열다섯 가지)과 1k, 1.5k, 2k 등급을 받으며, 어느 등급이든 가격이 같아서 기본값은 2K입니다. 편집에서 화면 비율을 빼면 원본 모양을 따라 약 2K로 나옵니다. 1024 × 1536 원본은 1680 × 2512 또는 1664 × 2496으로 돌아왔습니다.
투명 이미지. Qwen의 예제에는 투명(RGBA) 결과가 있습니다. 배경 없는 제품이나 캐릭터를 레이아웃에 바로 올릴 수 있습니다. SpicyAPI의 Turbo에는 배경 스위치가 없고 출력은 항상 PNG입니다. Alibaba는 투명 배경이나 스티커를 요청하는 프롬프트라면 알파 채널이 있는 PNG가 나온다고 하지만, 저희는 확인하지 않았습니다. 누끼가 꼭 필요하다면 background를 transparent로 두고 PNG 또는 WebP로 출력할 수 있는 Qwen Image 2.1을 쓰세요.
편집과 다중 참조. Turbo는 액세서리 추가부터 장면 전체 교체까지 평범한 지시로 편집합니다. SpicyAPI에서는 한 번의 편집에 참조 이미지를 1~10장 받으며, 프롬프트에서는 Image 1, Image 2처럼 부르면 됩니다. 이 글 맨 위의 이미지는 옥상의 남성과 벨벳 드레스를 입은 가수, 따로 찍은 인물 사진 두 장으로 만들었고 두 얼굴을 모두 알아볼 수 있게 유지했습니다. 마스크는 없으니 바꿀 부분은 말로 설명하고 남길 것도 적어 주세요.
포스터, 글자, 레이아웃. 쇼케이스에는 타이포그래피, 포스터, UI 화면, 인포그래픽 레이아웃이 포함됩니다. Qwen은 정확도 수치를 제시하지 않았습니다. 저희 포스터 테스트에서는 따옴표로 묶은 두 줄이 한 글자도 틀리지 않고 나왔지만, Viggle이 자신의 소수 스텝 버전에 대해 남긴 메모는 작은 글자가 기본 모델보다 자주 깨진다고 밝히므로, 인쇄하거나 게시하기 전에 원본 크기로 글자를 확인하세요.
Qwen Image 2.1 Turbo API: 어디서 호출하고 얼마인가
Alibaba Cloud 호스팅 API. Qwen은 출시 당일 Turbo와 Pro API를 발표했습니다. 공식 가격 페이지에는 프로모션 전 원래 가격이 이미지당으로 게시되어 있습니다.
| 모델 | 베이징, 미국(버지니아), 프랑크푸르트, 도쿄, 홍콩 | 싱가포르 | 속도 제한 |
|---|---|---|---|
| Qwen Image 2.1 Turbo | CNY 0.10 | CNY 0.113362 | 분당 20회 요청 |
| Qwen Image 2.1 Pro | CNY 0.25 | CNY 0.283404 | 분당 20회 요청 |
Alibaba는 위안화로만 표기합니다. Turbo는 Pro 가격의 40%입니다.
SpicyAPI. Turbo는 2026년 10월 13일부터 텍스트 투 이미지와 편집 두 엔드포인트로 제공됩니다. 가격은 이미지당 $0.0144로, 1k, 1.5k, 2k 모두 같고 편집 참조 이미지가 1장이든 10장이든 같습니다. 돌려받은 이미지마다 과금되므로 6장을 요청하면 그 6배입니다. 요청에는 최대 5,000자 프롬프트, 출력 1~6장, 열다섯 가지 화면 비율, 1k, 1.5k, 2k 등급, 프롬프트 확장(기본은 꺼짐. 켜면 선택 사항인 사고 모드와, 텍스트 투 이미지에서는 direct 또는 agent 재작성), 시드를 지정할 수 있고, 편집에는 참조 이미지 1~10장이 더해집니다. 출력은 항상 PNG입니다. 마스크, 네거티브 프롬프트, 출력 형식 선택은 없습니다.
비교하자면 Qwen Image 2.1은 텍스트 투 이미지가 1k에서 이미지당 $0.024, 2k에서 $0.048이고, 편집은 $0.036부터입니다. 2.1에서 Turbo로 옮기는 일은 대부분 모델 이름만 바꾸면 됩니다. Turbo에는 num_outputs, enable_thinking, 텍스트 투 이미지 전용 prompt_optimization_mode가 추가되고, background, output_format, 그리고 편집의 mask_url은 없습니다. 두 모델 모두 모르는 필드를 거부하므로, 옮길 때는 그 필드들을 빼세요.
가장 간단한 텍스트 투 이미지 요청:
curl -X POST https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTask \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
--data '{
"model": "alibaba/qwen-image-2.1-turbo/text-to-image",
"input": {
"prompt": "Golden-hour photograph of an adult man in his thirties on a whitewashed balcony on a Greek island, white linen shirt open, leaning on a blue railing with a glass of white wine, 85mm, medium-format film look.",
"aspect_ratio": "4:5",
"resolution": "2k",
"num_outputs": 2
}
}'오픈 웨이트 실행하기: Hugging Face, Diffusers, GGUF
공식 가중치는 2026년 10월 9일 Hugging Face와 ModelScope에 BF16으로 공개된 Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo입니다. 체크포인트는 QwenImage21Pipeline으로 불러옵니다. 소스에서 설치한 Diffusers(파이프라인에 설정된 샘플링 시그마를 쓰며, PR #14950에서 추가되었습니다), transformers>=5.17.0, accelerate, pillow, 그리고 CUDA 빌드의 PyTorch가 필요합니다.
import torch
from diffusers import QwenImage21Pipeline
pipe = QwenImage21Pipeline.from_pretrained(
"Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo", dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")
image = pipe(
prompt="Studio portrait of an adult woman in a charcoal wool coat, one warm key light from the left, 85mm, shallow depth of field",
width=2048,
height=2048,
use_kv_cache=True,
generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(42),
).images[0]
image.save("turbo.png")모델 카드가 구체적으로 밝히는 세 가지입니다.
- 스텝은 설정하지 않습니다. 권장 8스텝 일정은 체크포인트와 함께 제공되어 자동으로 로드됩니다.
num_inference_steps만 설정해서는 덮어쓸 수 없습니다. 명시적인sigmas를 넘기면 덮어쓸 수 있지만, Qwen은 다른 일정을 평가하지 않았다고 밝힙니다. - CFG는 기본 1이므로, 공식 예제에는 조절할 가이던스 스케일이 없습니다.
- 편집도 같은 파이프라인을 씁니다. 원본 이미지를
image=로 넘기고 편집 지시와 출력 크기를 지정하세요. 공식 예제는 입력을.convert("RGBA")로 엽니다.
width와 height는 Qwen 자체 예제에서 정사각형 2048 × 2048, 세로형 1696 × 2528을 씁니다. 모델 카드에는 VRAM 요구량이 없고, 가중치는 BF16의 7B 파라미터입니다.
ComfyUI와 stable-diffusion.cpp용 GGUF
Qwen이 공개한 것은 BF16 체크포인트뿐입니다. GGUF 파일은 커뮤니티 빌드로, 공개 하루 만에 Hugging Face에 unsloth/Qwen-Image-2.1-Turbo-GGUF, AtomicChat/Qwen-Image-2.1-Turbo-GGUF 등 여러 개가 올라왔습니다. Unsloth는 대부분의 GPU에 4비트 Q4_K_M(4.2GB)을, BF16에 가장 가까운 출력에는 Q8_0(7.6GB)을 권합니다. 내려받기 전에 알아 둘 점은 세 가지입니다.
- GGUF에는 이미지 모델만 들어 있습니다. 기본 모델과 같은 Qwen3-VL-8B 텍스트 인코더와 Qwen Image 2.1 VAE가 따로 필요합니다.
- Turbo의 스케줄을 지키세요: 8스텝, CFG 1, 체크포인트에 들어 있는 시그마 목록입니다. ComfyUI에서는 ComfyUI-GGUF 노드로 불러오고, stable-diffusion.cpp에서는 시그마를 명령줄로 넘깁니다.
- 라이선스는 파일을 따라갑니다. 양자화해도 Qwen Research License 아래의 Qwen-Image-2.1-Turbo입니다.
이름에 "Uncensored"가 붙은 가장 유명한 다운로드는 다른 물건입니다. AtomicChat의 Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF는 거부 동작을 걷어 낸 텍스트 인코더로, 손대지 않은 Turbo 이미지 모델과 함께 씁니다. 모델 카드에 따르면 기본 오픈 웨이트 파이프라인에는 콘텐츠 필터가 없고, 민감한 테스트 프롬프트 45개에서 편집한 인코더로 바꿔도 결과가 하나도 달라지지 않았습니다.
오픈 웨이트를 직접 돌릴까, API를 쓸까
| 오픈 웨이트를 직접 실행 | 호스팅 API 호출 | |
|---|---|---|
| 라이선스 | Qwen Research License, 상업적으로 쓰기 전에 읽어 볼 것 | 제공자의 약관 |
| 하드웨어 | BF16 7B 파라미터(가중치 약 14GB)와 2K 활성화를 담을 수 있는 CUDA GPU, 또는 약 4GB의 4비트 GGUF에 텍스트 인코더와 VAE | 필요 없음 |
| 설정 | 소스에서 설치한 Diffusers, transformers>=5.17.0, 파이프라인 변경 따라가기 | API 키 |
| 비용 | GPU 시간, 스텝이 적을수록 직접 줄어듦 | 이미지당 과금, SpicyAPI는 단일 가격, Alibaba API는 CNY 0.10 |
| 콘텐츠 규칙 | 직접 정함, 오픈 웨이트에는 콘텐츠 필터가 없음 | 제공자의 규칙, SpicyAPI는 자체 필터를 두지 않고 Turbo의 프롬프트 확장을 기본으로 꺼 둠 |
| 확장 | 돌리는 GPU 수만큼 | Alibaba는 분당 20회 요청으로 게시 |
연구, LoRA와 샘플링 일정 실험, 이미지가 내 기기를 벗어나면 안 되는 경우라면 가중치를 직접 돌리세요. 제품을 출시하거나, GPU를 관리하고 싶지 않거나, 설정 없이 오늘 바로 이미지가 필요하다면 API를 쓰세요.
공식 Turbo와 Viggle의 turbo
10월 9일 이전에는 "Qwen Image 2.1 turbo"가 커뮤니티 가속판을 뜻했습니다. 가장 잘 알려진 것이 Viggle의 것이고 비슷한 이름으로 도는 다른 것들도 있습니다. 파일의 성격이 다릅니다.
| Qwen-Image-2.1-Turbo(공식) | Qwen-Image-2.1-viggle-turbo(커뮤니티) | |
|---|---|---|
| 제작 | Alibaba Qwen 팀 | Viggle |
| 받는 것 | 완전한 체크포인트 | 기본 2.1 모델 위에 로드하는 LoRA(병합된 int8, fp8, GGUF 파일도 제공) |
| 스텝 | 8 | 6, 또는 v0.3에서 추가된 9스텝 모드 |
| 가이던스 | 기본 CFG 1 | classifier-free guidance 없음 |
| 편집용 참조 이미지 | Qwen은 명시 안 함, SpicyAPI에서 1~10장 | 1~3장 |
| 최신 버전 | 2026년 10월 9일 | v0.3, 2026년 9월 29일 |
| 라이선스 | Qwen Research License | Qwen Research License(비상업용으로 명시) |
Viggle은 6스텝 모드가 40스텝 기본 모델보다 종단 간 약 5배 빠르고, 9스텝 모드는 6스텝 소요 시간의 약 1.4~1.5배라고 보고합니다. 모델 카드에는 단점도 적혀 있습니다. 복잡한 편집에서 인물이 중복되거나 잔상이 생기고 정체성이 흐트러지며, 작은 글자가 기본 모델보다 자주 깨지고, 색 채도가 몇 퍼센트 낮다는 것입니다. 이 설명은 Viggle의 LoRA에 대한 것이지, 아직 공개된 비교가 없는 공식 Turbo에 대한 것이 아닙니다. 커뮤니티 버전을 ComfyUI에서 쓴다면 워크플로가 몇 스텝을 쓰는지 확인하세요. 권장 설정은 버전과 양자화 빌드마다 다릅니다.
Qwen Image 2.1 Turbo는 무검열인가요?
SpicyAPI에서는 프롬프트 확장을 끄고 있는 한 무검열입니다. 2026년 10월 13일, 란제리부터 성인 간 합의된 구속 장면과 영화적인 폭력 장면까지 저희 단계 전체에 걸쳐 Turbo에 23개의 요청을 보냈고, 거부된 것은 없었습니다. 확장을 끄면 성인 두 명의 친밀한 장면 두 번 중 한 번을 빼고 모두 작성한 그대로 나왔고, 확장을 켜면 Alibaba의 프롬프트 재작성이 세 건의 수위를 낮추고 편집 두 건을 원본 그대로 돌려보냈습니다.
단계별 결과, 써야 할 설정, "무검열 GGUF" 다운로드가 실제로 무엇을 바꾸는지는 Qwen Image 2.1 Turbo NSFW 테스트: 무검열일까?에 정리했습니다. SpicyAPI는 자체 콘텐츠 필터를 두지 않습니다.
Turbo를 상업적으로 쓸 수 있나요?
오픈 웨이트는 기본 Qwen Image 2.1과 같은 Qwen Research License Agreement로 공개되었습니다. 같은 라이선스를 쓰는 Viggle의 모델 카드는 이를 연구나 평가 목적의 비상업적 사용으로 설명하며, 상업적 사용에는 라이선서의 별도 라이선스가 필요하다고 안내합니다. 자신의 GPU에서 가중치를 돌려 상용 제품에 넣을 계획이라면 먼저 라이선스를 읽으세요. 호스팅 API는 별개의 약정으로, 해당 제공자의 약관을 따릅니다.
Qwen Image 2.1 Turbo에 대해 자주 묻는 질문
Qwen Image 2.1 Turbo는 언제 출시되었나요?
2026년 10월 9일에 Hugging Face와 ModelScope에 오픈 웨이트가 올라왔고, 같은 날 Alibaba Cloud에서 호스팅 Turbo와 Pro API도 시작되었습니다.
Qwen Image 2.1 Turbo는 무료인가요?
가중치는 연구용 라이선스로 무료로 내려받을 수 있습니다. 다만 실행하려면 성능 좋은 GPU가 필요합니다. Alibaba의 호스팅 API는 이미지당 CNY 0.10이고, SpicyAPI는 모든 크기에서 이미지당 하나의 가격을 받습니다.
Qwen Image 2.1 Turbo는 오픈 소스인가요?
가중치는 공개되어 있어 내려받아 실행할 수 있습니다. 라이선스는 Apache 2.0 같은 오픈 소스 라이선스가 아니라 Qwen Research License이므로, 정확한 표현은 "오픈 웨이트"입니다.
Qwen Image 2.1 Turbo를 상업 작업에 쓸 수 있나요?
직접 실행하는 가중치라면 먼저 Qwen Research License를 읽어 보세요. 연구용 라이선스이며, Viggle은 같은 라이선스를 비상업용이라고 설명합니다. 호스팅 API를 쓰면 그 제공자의 약관이 적용됩니다.
Qwen Image 2.1 Turbo는 몇 스텝을 쓰고, 바꿀 수 있나요?
여덟 스텝입니다. 일정은 체크포인트와 함께 로드되며, 명시적인 sigmas만 이를 덮어쓰고 Qwen은 다른 일정을 평가하지 않았습니다.
Qwen Image 2.1 Turbo의 GGUF 버전이 있나요?
Qwen이 낸 것은 없고, 공개된 것은 BF16 가중치입니다. 커뮤니티 GGUF 빌드는 공개 하루 만에 Hugging Face에 올라왔으며 Unsloth와 AtomicChat 등이 만들었습니다. Qwen3-VL 텍스트 인코더와 VAE를 함께 쓰고, 8스텝·CFG 1 스케줄로 돌려야 합니다.
Qwen Image 2.1 Turbo로 이미지를 편집할 수 있나요?
네. 액세서리 추가부터 장면 전체 교체까지 자연어 지시로 편집합니다. SpicyAPI에서는 한 번의 편집에 참조 이미지를 1~10장 쓸 수 있고, 화면 비율을 빼면 원본 모양이 유지됩니다.
Qwen Image 2.1 Turbo는 투명 배경을 지원하나요?
Qwen의 쇼케이스에는 투명(RGBA) 이미지가 포함되며, Alibaba는 프롬프트로 투명 배경을 요청하면 알파 채널이 있는 PNG가 나온다고 합니다. 저희는 Turbo에서 이를 확인하지 않았고, SpicyAPI의 Turbo에는 배경 스위치도 없습니다. 누끼가 꼭 필요하다면 background를 transparent로 둔 Qwen Image 2.1을 쓰세요.
Qwen Image 2.1 Turbo는 어떤 해상도로 생성하나요?
2K입니다. SpicyAPI의 2K 등급에서 정사각형은 2048 × 2048, 16:9는 2688 × 1536이며, 화면 비율은 열다섯 가지이고 1k와 1.5k 등급도 같은 가격입니다.
Qwen Image 2.1 Turbo와 Pro 중 무엇을 써야 하나요?
Alibaba API에서 Turbo는 이미지당 CNY 0.10, Pro는 CNY 0.25입니다. Alibaba는 비교 자료를 공개하지 않았으므로 직접 쓰는 프롬프트로 둘 다 시험해 보세요. Turbo는 가중치도 공개되어 있어 직접 실행할 수 있습니다.
Qwen Image 2.1 Turbo는 Viggle의 turbo와 같은 것인가요?
아닙니다. 공식 Turbo는 Qwen이 내놓은 8스텝 일정의 완전한 체크포인트입니다. Viggle의 것은 기본 모델 위에 올리는 커뮤니티 LoRA로 6스텝 또는 9스텝으로 동작합니다.
Qwen Image 2.1 Turbo는 무검열인가요?
SpicyAPI에서는 프롬프트 확장을 끄면 무검열입니다. 테스트 요청 23개 중 거부된 것은 없었습니다. 확장을 켜면 Alibaba의 재작성이 성인용 프롬프트의 수위를 낮춥니다. 전체 결과로 가는 링크는 위 콘텐츠 절에 있습니다.
Qwen Image 2.1 Turbo를 API로 쓸 수 있나요?
네. Alibaba Cloud에서 제공하며, SpicyAPI에서도 2026년 10월 13일부터 텍스트 투 이미지와 편집 엔드포인트로 쓸 수 있습니다. 제출하기 전에 실시간 가격이 표시됩니다.
결론
Qwen Image 2.1 Turbo는 이미 쓰고 있을 수도 있는 모델의 공식 고속 버전입니다. 같은 7B 아키텍처, 같은 편집 기능, 2K 출력을 8스텝으로 제공합니다. SpicyAPI에서 지금 쓸 수 있고, 이미지당 가격은 Qwen Image 2.1보다 낮으며, 요청 한 번에 최대 6장을 돌려주고 프롬프트 확장은 기본으로 꺼져 있습니다. 시안, 물량, 합성에는 Turbo를 쓰고, 마스크나 확실한 투명 누끼, JPEG·WebP 파일이 필요하면 40스텝 기본 모델로 넘기세요. 오픈 웨이트로 제품을 만들기 전에는 연구용 라이선스를 확인하세요. Turbo 텍스트 투 이미지 페이지에서 시작하면 됩니다.
