Qwen Image 2.1 Turbo: 8-шаговая модель, цена API и сравнение с 2.1

9 октября 2026 года команда Qwen из Alibaba выпустила Qwen-Image-2.1-Turbo с открытыми весами. Если до этого вы искали «Qwen Image 2.1 Turbo», то в основном находили комьюнити-ускорения; эта версия выпущена самой Qwen.

Коротко: Qwen Image 2.1 Turbo — та же 7B-модель Qwen Image 2.1, ускоренная до 8 шагов шумоподавления вместо 40 в официальных примерах базовой модели. Она умеет и text-to-image, и редактирование изображений по инструкциям на естественном языке в 2K, а Alibaba утверждает, что меньше шагов не значит хуже качество. В SpicyAPI она доступна с 13 октября 2026 года для text-to-image и редактирования: от одного до шести изображений за запрос по единой цене за изображение, которая ниже, чем у Qwen Image 2.1. Собственный облачный API Alibaba даёт её по CNY 0.10 за изображение, против CNY 0.25 у Qwen Image 2.1 Pro.

Главное за 30 секунд

• Что это: ускоренный чекпойнт Qwen Image 2.1, та же 7B-архитектура, опубликован Qwen на Hugging Face и ModelScope. Не LoRA и не другая модель.
• Что изменилось: 8 шагов вместо 40, guidance (CFG) по умолчанию 1 и кэш, который переиспользует промпт и референсы между шагами. Оба изменения ради скорости; задачи и вывод в 2K остались прежними.
• Сколько стоит: в SpicyAPI — единая цена за изображение на 1K, 1,5K и 2K, ниже, чем у Qwen Image 2.1 (сумма — в разделе про API ниже). В облачном API Alibaba Cloud — CNY 0.10 за изображение (в Сингапуре CNY 0.113362). Веса можно скачать бесплатно по Qwen Research License, а это не универсальная коммерческая лицензия.
• Есть ли цензура? В SpicyAPI нет, если расширение промпта выключено. Ни один из наших 23 тестовых запросов не был отклонён; со включённым расширением переписчик промптов Alibaba смягчал взрослые промпты. Полные результаты — в нашем NSFW-тесте Turbo.
• Не путайте с turbo от Viggle: это комьюнити-LoRA поверх базовой модели, она работает за 6 шагов (или за 9 в новом режиме).

Открыть text-to-image Qwen Image 2.1 Turbo →

Отредактировать фото в Qwen Image 2.1 Turbo →

Все изображения в этой статье — реальные результаты Qwen Image 2.1 Turbo в SpicyAPI, сделанные на уровне 2K с выключенным расширением промпта.

Чем на самом деле является Qwen Image 2.1 Turbo

Turbo построена на Qwen Image 2.1, которую Alibaba выпустила в сентябре 2026 года как единую 7B-модель для генерации и редактирования изображений. Turbo сохраняет эту архитектуру и вывод в 2K и сокращает число проходов шумоподавления. В анонсе Qwen описывает её как модель, которая может «создавать и редактировать изображения всего за 8 шагов шумоподавления», генерировать «сильные 2K-изображения из текста» и продолжать редактирование по инструкциям на естественном языке, «от добавления аксессуаров до смены сцены».

Официальный showcase охватывает портреты, позы и движение, прозрачные (RGBA) изображения, типографику и плакаты, UI и инфографику, правки одного изображения, композицию по нескольким референсам и интерьер из четырёх изображений. Это собственные примеры Qwen, а не бенчмарк: Alibaba не публиковала ни замеров скорости, ни оценок качества, ни сравнения бок о бок с 40-шаговой моделью.

Что на практике означают 8 шагов вместо 40

Диффузионная модель строит картинку, снимая шум проходами, и каждый шаг — это один проход через 7B-модель. Turbo делает 8 проходов там, где в официальных примерах базовой модели их 40, так что на одну картинку приходится на 80% меньше проходов.

Это не то же самое, что «в пять раз быстрее». Полный запрос ещё кодирует ваш промпт и референсы, декодирует результат в пиксели и, в облачном API, ждёт в очереди. Эти части от числа шагов не уменьшаются, и Qwen не публиковала замеров времени. В SpicyAPI наши запросы к Turbo занимали от начала до конца 13–39 секунд в text-to-image и 26–59 секунд в редактировании. Расширение промпта добавляет время, потому что переписывание идёт до первого шага: на 1K наши генерации text-to-image без расширения укладывались в 13–21 секунду.

Где разница заметна на практике:

• Итерации. Меняйте одну фразу в промпте и смотрите снова, много раз за один присест, вместо долгого рендера на каждую идею.
• Батчи. Делайте несколько дублей одного задания и оставляйте лучший. В SpicyAPI один запрос возвращает до шести изображений, и оплачивается каждое. Выбор из пачки черновиков — именно тот процесс, под который создана модель с малым числом шагов.
• От черновика к финалу. Определитесь с композицией, гардеробом и светом на Turbo, а затем решите, нужна ли удачному кадру вообще 40-шаговая модель.
• Счёт за GPU. Если вы запускаете веса сами, меньше проходов означает меньше времени GPU на изображение. В облачном API вы платите за изображение, а не за шаг, поэтому экономия видна в прайс-листе: CNY 0.10 за Turbo против CNY 0.25 за Pro в API Alibaba, а в SpicyAPI Turbo стоит за изображение меньше, чем Qwen Image 2.1.

Turbo, 2.1 или 2.1 Pro: что выбрать

Все три относятся к одному поколению Qwen Image 2.1, поэтому выбор зависит от того, сколько изображений вы делаете, насколько требовательно каждое из них и где вы запускаете модель.

• Turbo — для объёма и итераций: черновые композиции, проверка формулировок промпта, много вариантов и выбор лучшего. Пятая часть проходов на изображение — в этом вся суть.
• Базовая 2.1 — когда один кадр обязан получиться или нужен инструмент, которого у Turbo нет: маска, чтобы изменить только одну область, переключатель прозрачного фона или вывод в JPEG и WebP. Сложные правки по нескольким референсам и плотный мелкий текст — другие тонкие случаи: версии этой модели с малым числом шагов здесь уже спотыкались, а карточка turbo от Viggle, например, предупреждает о двоящихся фигурах, дрейфе внешности и искажённом мелком тексте. Сравнения качества для официальной Turbo Qwen не публиковала. В наших прогонах Turbo сохранила узнаваемыми оба лица в композиции из двух портретов и без единой ошибки набрала две короткие строки плаката, так что начинайте с Turbo и отдавайте кадр в 2.1, только если результата не хватает.
• Рассмотрите Pro, когда важны надписи и портреты. Qwen Image 2.1 Pro — более высокий размещённый уровень Alibaba: CNY 0.25 за изображение против CNY 0.10 у Turbo в API Alibaba; для него Alibaba называет улучшенную типографику, портретный свет и мелкую детализацию. С 14 октября он работает и в SpicyAPI с тем же запросом, что и Turbo, — для text-to-image и редактирования. Alibaba не публиковала сравнения Pro, Turbo и базовой модели бок о бок, поэтому прогоните несколько своих промптов на обеих, прежде чем закладывать бюджет.
• Не ждите, что seed перенесётся. Seed задаёт начальный шум для одного чекпойнта и одного расписания. Один и тот же seed на Turbo и на 2.1 даёт две разные картинки, поэтому сохраняйте понравившийся файл, а не seed.

Практический порядок работы: черновики в Turbo, сохранить сработавший промпт, а финальный кадр отрендерить на 2.1, если версия Turbo не устроила. В нашем руководстве по Qwen Image 2.1 есть промпты, работающие на базовой модели, с примерами.

Как писать промпты для Qwen Image 2.1 Turbo

Большинство из них — общие правила для моделей генерации изображений с малым числом шагов и для Qwen Image 2.1; последнее взято из наших тестов Turbo. У модели, которая работает за 8 проходов, меньше возможностей догадаться, что вы имели в виду, — так что скажите прямо.

1. Назовите шесть вещей в таком порядке: кто, во что одет, одна поза, свет, объектив, палитра. Всё пропущенное получит простое значение по умолчанию.
2. Одна сцена на промпт. Два настроения или две локации в одном предложении обычно сводятся к компромиссу между ними.
3. Описывайте свет как источники. «Одна тёплая прикроватная лампа справа, остальная комната в тени» работает лучше, чем «атмосферное освещение».
4. Для текста на картинке берите точные слова в кавычки и указывайте, где они стоят («заголовок плаката «LATE SHOW» вверху»).
5. Для правок сначала пишите изменение, затем то, что сохранить. «Замени её платье на изумрудный атлас. Лицо, волосы, поза, кровать и свет лампы остаются как есть.»
6. При нескольких референсах указывайте, что даёт каждый: человек с первого изображения, куртка со второго, комната с третьего.
7. На SpicyAPI решите, нужно ли расширение промпта. В Turbo оно по умолчанию выключено, и ваши слова рисуются буквально; в Qwen Image 2.1 оно по умолчанию включено. Включайте его для короткого повседневного промпта, который хочется развернуть. Оставляйте выключенным, когда промпт уже задаёт свет, объектив и палитру, и для взрослых промптов: переписчик Alibaba их смягчает, а в правках может выбросить инструкцию целиком (подробнее — в разделе про контент ниже).

Слабый вариант: «женщина в платье в спальне».

Сильный вариант:

Фотография женщины около тридцати лет в чёрном шёлковом платье-комбинации с низкой спиной, одна бретель соскользнула с плеча; она сидит на краю неубранной кровати и оглядывается через плечо. Одна тёплая прикроватная лампа справа, остальная комната в тени. Объектив 85mm, малая глубина резкости, лёгкое плёночное зерно, палитра: цвет бычьей крови, чёрный и медовый.

В слабом варианте гардероб, поза, свет и объектив отданы на усмотрение модели. В сильном каждый из них решён заранее, а именно это и нужно, когда вы быстро итерируете и сравниваете черновики.

Что умеет Turbo: размеры 2K, прозрачные PNG, редактирование и плакаты

Showcase Qwen для Turbo охватывает то же, что и у базовой модели. Вот что означает каждая часть в SpicyAPI — вместе с тем, что мы увидели в собственных прогонах.

Размеры 2K. Это размеры 2K, которые Turbo вернула в SpicyAPI. Они немного отличаются от пресетов в примерах Qwen для базовой модели:

Turbo принимает соотношение сторон, всего пятнадцать, и уровень 1k, 1.5k или 2k, причём все уровни стоят одинаково, поэтому по умолчанию стоит 2K. Если в правке не указать соотношение сторон, результат повторит форму исходника примерно в 2K: наши исходники 1024 × 1536 вернулись как 1680 × 2512 или 1664 × 2496.

Прозрачные изображения. Среди примеров Qwen есть прозрачные (RGBA) результаты: товар или персонаж без фона, готовые к размещению на макете. У Turbo в SpicyAPI нет переключателя фона, и она всегда отдаёт PNG. По словам Alibaba, промпт с просьбой о прозрачном фоне или стикере возвращает PNG с альфа-каналом; мы это не проверяли. Если вырезка нужна наверняка, используйте Qwen Image 2.1, где background со значением transparent и вывод в PNG или WebP её дают.

Редактирование и несколько референсов. Turbo редактирует по простым инструкциям — от добавления аксессуара до смены всей сцены. В SpicyAPI она принимает в одной правке от одного до десяти референсов; в промпте называйте их Image 1, Image 2 и так далее. Картинка в начале статьи собрана из двух отдельных портретов — мужчины на крыше и певицы в бархатном платье, — и оба лица остались узнаваемыми. Маски нет, поэтому опишите словами, что менять, и скажите, что должно остаться.

Плакаты, шрифты и макеты. В showcase есть типографика, плакаты, экраны UI и инфографика. Qwen не приводит цифр точности. В нашем тесте плаката обе строки в кавычках вышли буква в букву, но в заметках Viggle о её версии с малым числом шагов сказано, что мелкий текст ломается чаще, чем у базовой модели, — так что проверяйте надписи в полном размере перед печатью или публикацией.

API Qwen Image 2.1 Turbo: где вызывать и сколько стоит

Облачный API Alibaba Cloud. Qwen анонсировала API Turbo и Pro в день выхода. Официальная страница цен указывает исходную цену, до акций, за изображение:

Alibaba указывает цены только в юанях. Turbo стоит 40% от цены Pro.

SpicyAPI. Turbo доступна здесь с 13 октября 2026 года в виде двух эндпоинтов: text-to-image и редактирование. Она стоит $0.0144 за изображение — одинаково на 1k, 1.5k и 2k и одинаково для правки с одним или десятью референсами. Оплачивается каждое возвращённое изображение, так что запрос на шесть изображений стоит вшестеро больше. Запрос принимает промпт до 5000 символов, от одного до шести выходных изображений, пятнадцать соотношений сторон, уровень 1k, 1.5k или 2k, расширение промпта (по умолчанию выключено; при включении — необязательный режим рассуждения и, в text-to-image, переписывание direct или agent) и seed; правки добавляют от одного до десяти референсов. Вывод всегда в PNG. Маски, негативного промпта и выбора формата вывода нет.

Для сравнения: Qwen Image 2.1 стоит $0.024 за изображение в 1k и $0.048 в 2k в text-to-image, а правки начинаются от $0.036. Перевод интеграции с 2.1 на Turbo — в основном замена имени модели. Turbo добавляет num_outputs, enable_thinking и, в text-to-image, prompt_optimization_mode; у неё нет background и output_format, а у эндпоинта редактирования нет mask_url. Обе модели отклоняют незнакомые поля, поэтому при переходе уберите их.

Минимальный запрос text-to-image:

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
    }
  }'

Запуск открытых весов: Hugging Face, Diffusers и GGUF

Официальные веса — Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo на Hugging Face и ModelScope, опубликованные 9 октября 2026 года в BF16. Чекпойнт загружается через QwenImage21Pipeline. Нужны Diffusers из исходников (используются настраиваемые в пайплайне sigmas семплирования, добавленные в PR #14950), transformers>=5.17.0, accelerate, pillow и сборка PyTorch с CUDA.

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")

Три момента, которые в карточке модели описаны конкретно:

• Шаги задавать не нужно. Рекомендованное 8-шаговое расписание поставляется с чекпойнтом и подгружается автоматически. Одно лишь num_inference_steps его не переопределяет. Явно переданные sigmas переопределяют, но Qwen отмечает, что другие расписания не оценивались.
• CFG по умолчанию 1, поэтому в официальных примерах нет guidance scale для подбора.
• Редактирование идёт через тот же пайплайн: передайте исходное изображение как image= вместе с инструкцией и размером результата. В официальном примере входное изображение открывается через .convert("RGBA").

Для width и height собственные примеры Qwen используют 2048 × 2048 для квадрата и 1696 × 2528 для портрета. Требований к VRAM в карточке нет; веса — 7B параметров в BF16.

GGUF для ComfyUI и stable-diffusion.cpp

Qwen публикует только чекпойнт в BF16. Файлы GGUF — сборки сообщества, и уже через день после релиза их было несколько, например unsloth/Qwen-Image-2.1-Turbo-GGUF и AtomicChat/Qwen-Image-2.1-Turbo-GGUF на Hugging Face. Unsloth советует 4-битный Q4_K_M (4,2 ГБ) для большинства GPU и Q8_0 (7,6 ГБ) для результата, максимально близкого к BF16. Три вещи, которые стоит знать до скачивания:

• В GGUF только модель изображений. Вам всё равно нужны текстовый энкодер Qwen3-VL-8B и VAE от Qwen Image 2.1 — те же, что у базовой модели.
• Сохраняйте расписание Turbo: 8 шагов, CFG 1 и список sigmas из чекпойнта. ComfyUI загружает файлы через узлы ComfyUI-GGUF; stable-diffusion.cpp принимает sigmas в командной строке.
• Лицензия идёт вместе с файлом. Даже квантованная, это всё та же Qwen-Image-2.1-Turbo под Qwen Research License.

Самая известная загрузка со словом «Uncensored» в названии — совсем другое. Qwen-Image-2.1-Turbo-Uncensored-GGUF от AtomicChat — это текстовый энкодер, из которого убрано поведение отказа, в паре с неизменённой моделью изображений Turbo. По данным карточки, в стандартном пайплайне с открытыми весами нет фильтра контента, а на 45 чувствительных тестовых промптах изменённый энкодер не поменял ни одного результата.

Запускать открытые веса самому или пользоваться API?

Запускайте веса сами для исследований, экспериментов с LoRA и расписаниями семплирования или когда изображения не должны покидать вашу машину. Берите API, когда выпускаете продукт, не хотите обслуживать GPU или вам нужны изображения сегодня без настройки.

Официальная Turbo против turbo от Viggle

До 9 октября «Qwen Image 2.1 turbo» означало комьюнити-ускорения. Самое известное из них — от Viggle, а другие ходят под похожими названиями. Это файлы другого рода:

Viggle сообщает, что её 6-шаговый режим примерно в пять раз быстрее 40-шаговой базовой модели от начала до конца, а 9-шаговый — примерно в 1,4–1,5 раза медленнее 6-шагового. В карточке перечислены и компромиссы: двоящиеся или «призрачные» фигуры и дрейф идентичности в сложных правках, мелкий текст, который искажается чаще, чем у базовой модели, и цвета на несколько процентов менее насыщенные. Эти заметки описывают LoRA от Viggle, а не официальную Turbo, для которой сравнения пока нет. Если вы запускаете комьюнити-версию в ComfyUI, проверьте, сколько шагов использует ваш воркфлоу: рекомендованные настройки различаются между версиями и квантованными сборками.

Есть ли у Qwen Image 2.1 Turbo цензура?

В SpicyAPI — нет, пока расширение промпта выключено. 13 октября 2026 года мы отправили Turbo 23 запроса по всей нашей шкале — от белья до сцены фиксации взрослых по взаимному согласию и кинематографичного насилия, — и ни один не был отклонён. С выключенным расширением всё вернулось как написано, кроме одной из двух интимных сцен между двумя взрослыми; со включённым переписчик промптов Alibaba смягчил три запроса и вернул две правки без изменений.

Результаты по уровням, нужные настройки и то, что на самом деле меняют загрузки «uncensored GGUF», — в статье Qwen Image 2.1 Turbo NSFW: без цензуры или нет?. SpicyAPI не добавляет собственного фильтра контента.

Можно ли использовать Turbo в коммерческих целях?

Открытые веса опубликованы по Qwen Research License Agreement — той же лицензии, что у базовой Qwen Image 2.1. В карточке Viggle, где указана та же лицензия, она описана как разрешающая некоммерческое использование для исследований или оценки, а для коммерческого нужна отдельная лицензия от правообладателя. Если вы собираетесь запускать веса на своей GPU внутри коммерческого продукта, сначала прочитайте лицензию. Облачный API — это отдельное соглашение, на которое распространяются условия самого провайдера.

Вопросы о Qwen Image 2.1 Turbo

Когда вышла Qwen Image 2.1 Turbo?

9 октября 2026 года: открытые веса на Hugging Face и ModelScope и в тот же день облачные API Turbo и Pro в Alibaba Cloud.

Бесплатна ли Qwen Image 2.1 Turbo?

Веса можно скачать бесплатно, по исследовательской лицензии. Для запуска всё равно нужна мощная GPU. Облачный API Alibaba берёт CNY 0.10 за изображение, а SpicyAPI — единую цену за изображение на любом размере.

Qwen Image 2.1 Turbo с открытым исходным кодом?

Её веса открыты: их можно скачать и запустить. Лицензия — Qwen Research License, а не открытая лицензия вроде Apache 2.0, поэтому точный термин — «открытые веса».

Можно ли использовать Qwen Image 2.1 Turbo в коммерческой работе?

Для собственных весов сначала прочитайте Qwen Research License: это исследовательская лицензия, и Viggle описывает ту же лицензию как некоммерческую. При работе через облачный API действуют условия этого провайдера.

Сколько шагов использует Qwen Image 2.1 Turbo и можно ли это изменить?

Восемь. Расписание загружается вместе с чекпойнтом; переопределить его можно только явными sigmas, а другие расписания Qwen не оценивала.

Есть ли версия Qwen Image 2.1 Turbo в GGUF?

От Qwen — нет, она публикует веса в BF16. Сборки GGUF от сообщества появились на Hugging Face меньше чем за сутки, например от Unsloth и AtomicChat. Им нужны текстовый энкодер Qwen3-VL и VAE, а также расписание из 8 шагов с CFG 1.

Умеет ли Qwen Image 2.1 Turbo редактировать изображения?

Да. Она редактирует по инструкциям на естественном языке — от добавления аксессуара до смены всей сцены. В SpicyAPI правка принимает от одного до десяти референсов, а если не указать соотношение сторон, результат сохраняет форму исходника.

Поддерживает ли Qwen Image 2.1 Turbo прозрачный фон?

В showcase Qwen есть прозрачные (RGBA) изображения, и Alibaba утверждает, что просьба о прозрачном фоне в промпте даёт PNG с альфа-каналом. На Turbo мы это не проверяли, а переключателя фона у Turbo в SpicyAPI нет. Для гарантированной вырезки используйте Qwen Image 2.1 с background, равным transparent.

Какое разрешение создаёт Qwen Image 2.1 Turbo?

2K: 2048 × 2048 для квадрата и 2688 × 1536 при 16:9 на уровне 2K в SpicyAPI, пятнадцать соотношений сторон и уровни 1k и 1.5k по той же цене.

Qwen Image 2.1 Turbo или Pro: что выбрать?

В API Alibaba Turbo стоит CNY 0.10 за изображение, а Pro — CNY 0.25. Alibaba не публиковала сравнения, так что попробуйте обе на своих промптах. Веса Turbo тоже открыты, так что её можно запустить самому.

Qwen Image 2.1 Turbo — это то же самое, что turbo от Viggle?

Нет. Официальная Turbo — полный чекпойнт от Qwen с 8-шаговым расписанием. Модель Viggle — комьюнити-LoRA поверх базовой модели, работающая за 6 или 9 шагов.

Есть ли у Qwen Image 2.1 Turbo цензура?

В SpicyAPI — нет, если расширение промпта выключено: ни один из наших 23 тестовых запросов не был отклонён. Со включённым расширением переписчик Alibaba смягчал взрослые промпты. Ссылка на полные результаты — в разделе про контент выше.

Можно ли пользоваться Qwen Image 2.1 Turbo через API?

Да. Её предлагает Alibaba Cloud, а в SpicyAPI она доступна с 13 октября 2026 года в виде эндпоинтов text-to-image и редактирования; актуальная цена показывается до отправки.

Итог

Qwen Image 2.1 Turbo — официальная быстрая версия модели, которой вы, возможно, уже пользуетесь: та же 7B-архитектура, то же редактирование, вывод в 2K, но за 8 шагов. В SpicyAPI она уже доступна, стоит за изображение меньше, чем Qwen Image 2.1, возвращает до шести изображений за запрос и по умолчанию держит расширение промпта выключенным. Используйте её для черновиков, объёма и композиций, отдавайте кадр 40-шаговой базовой модели, когда нужна маска, гарантированная прозрачная вырезка или файлы JPEG и WebP, и проверьте исследовательскую лицензию, прежде чем строить продукт на открытых весах. Начните со страницы text-to-image Turbo.