Модель Qwen-Image-2512 от Alibaba, выпущенная 31 декабря 2025 года, позиционируется как сильнейшая открытая модель для генерации изображений по результатам слепых человеческих оценок. На момент конца января 2026 года ей ещё не нашлось прямого конкурента в открытом доступе по этим критериям.
Тестирование показывает более сложную картину, чем маркетинговые заявления: модель действительно выделяется в передаче текста и следовании инструкциям, но её преимущества зависят от рабочей инфраструктуры и задач пользователя. Для достижения наилучшего качества требуется значительный объём видеопамяти, что влияет на практическую применимость.
Qwen-Image-2512 — это Multimodal Diffusion Transformer с 20 миллиардами параметров, а в слепых человеческих оценках она заняла первое место в категории open-source. Автоматические метрики, такие как FID, часто не отражают восприятие изображений людьми, поэтому человеческая оценка для этой модели имела решающее значение.
Стоит уточнить, что фраза «конкурирует с закрытыми системами» в материалах релиза относилась в первую очередь к другим открытым моделям, а не к коммерческим продуктам наподобие Midjourney V6 или DALL·E 3. В сравнительных тестах по 20 промптам при разрешении 1024×1024 Qwen-Image-2512 опережает по точности текста и следованию инструкциям, тогда как FLUX.2 чаще показывает более фотореалистичную эстетику.
Alibaba демонстрирует высокую частоту обновлений: сборки 2509 в сентябре, 2511 в декабре и затем 2512. Между 1 и 29 января 2026 года заметных новых открытых моделей от крупных разработчиков, способных оспорить позицию 2512, не появилось.
Модель доступна на основных площадках для моделей и поддерживает высокопроизводительные варианты вывода с долгой последовательной параллелизацией и ускорением кеша. Тем не менее рейтинг ничего не означает, если инфраструктура пользователя не позволяет раскрыть сильные стороны модели.
Qwen-Image-2512 особенно сильна в рендеринге длинного текста. В бенчмарке по 20 промптам с оценкой по шкале от 1 до 5 модель демонстрировала исключительную читаемость и корректный макет для плакатных макетов с более чем 50 символами. В ряде примеров модель корректно отрисовывала данные мероприятия и логотипы, тогда как у конкурентов встречались орфографические ошибки или визуальные артефакты текста.
Улучшения в человеческой реалистичности заметны по сравнению с ранней версией августа 2025 года: лица стали с более выраженными деталями кожи, порами и возрастными текстурами. Это снижает объём ручной доработки, который дизайн-команды обычно тратят на устранение артефактов.
По результатам более чем 700 проверок Qwen-Image-2512 показывала лучшие результаты в логике сцены, проработке деталей, текстурах, атмосфере и освещении. Это делает модель интересной для корпоративных задач вроде изображений для электронной коммерции, плакатов и симуляций, где уменьшение ручной доработки критично.
В сравнении по направлениям: Qwen выделяется в рендеринге длинного текста и следовании инструкциям; FLUX.2 лидирует по чистой фотореалистичности и эстетике; SDXL остаётся сильнее в художественных стилях и при коротком тексте. Выбор зависит от приоритетов — текстовая точность, фотореализм или стиль.
Фактические требования к железу серьёзны: для BF16 часто требуется 48 ГБ и выше видеопамяти, то есть серверные A100 или H100, а не настольные RTX 4090. На RTX 4090 с 24 ГБ при FP8 наблюдалась скорость генерации примерно 5 секунд на изображение при 28 шагах и коэффициенте управления 5.
Для сравнения, FLUX.1-dev в тестах давал около 57 секунд при 20 шагах и guidance 5, а SDXL — примерно 13 секунд на 4 изображения при 30 шагах и CFG 7. Таким образом, Qwen оказывается примерно в 11 раз быстрее FLUX.1-dev при условии более высоких требований по видеопамяти.
Оптимизации существенно меняют картину: четырёхшаговый Lightning LoRA может заменить стандартную 50-шаговую генерацию, а GGUF Q4-квантизация делает модель более доступной на 8‑гигабайтных картах, например RTX 4060, с потерей части детализации. Разрешение 1024×1024 называют оптимальным компромиссом между качеством и артефактами.
Для интерактивного редактирования доступны ускорения вида LightX2V, которые сокращают количество шагов диффузии (DiT NFE) и дают значительный общий прирост производительности, что важно для рабочих процессов с быстрым откликом. При этом для надёжного развёртывания требуются знания по архитектурам моделей, настройке пайплайнов вывода и поддержке драйверов.
Ограничения остаются существенными: барьер 48 ГБ исключает многих разработчиков без облака или компромиссов с квантизацией. Тесты GGUF Q4 на 16‑гигабайтных картах показывают работоспособность, но заметное ухудшение деталей в волосах и тканях.
Экосистема LoRA и пользовательских расширений у SDXL более развита — тысячи вариантов для стилизации и дообучения, тогда как у Qwen пока несколько десятков. Это важно при необходимости быстро подстроиться под конкретную бренд‑эстетику.
Практические проверки показывают, что «искусственный вид» снизился, но не исчез: в серии из 50 портретов около 15% всё ещё демонстрировали характерную «сглаженность» кожи. В сложных сценах с множественными источниками света или отражающими поверхностями артефакты иногда сохраняются.
Публичных количественных метрик по адаптации и использованию модели пока нет: отсутствуют отчёты по числу загрузок, звёздам на репозиториях или измеримым кейсам продакшна. Бенчмарки остаются преимущественно качественными и основанными на человеческих оценках.
Для развёртывания в веб-интерфейсе быстрым решением является интеграция через Gradio, базовая конфигурация которой может быть подготовлена примерно за 30 минут. Инструменты с node‑ориентированными рабочими процессами позволяют объединять задачи инпейнтинга, аутпейнтинга и стилизции в единый пайплайн, а поддержка ControlNet обеспечивает управление позой, глубиной и контуром для точной композиции.
Взаимодействие с системами пакетной обработки и ускорителями последовательности, такими как vLLM-Omni, повышает пропускную способность — в тестах пакетная обработка 500 изображений увеличивала throughput примерно в 3,2 раза по сравнению с наивной последовательной генерацией. Для баланса качества и скорости рекомендуется примерно 30 шагов, BF16 на серверных картах для качества и GGUF Q4 для доступности.
Вывод: Qwen-Image-2512 сейчас является лучшим открытым вариантом для задач с большим объёмом текста и строгим следованием инструкциям, при условии наличия соответствующей инфраструктуры или бюджета на облако. Для чистой фотореалистичности и изображений высокого разрешения FLUX.2 остаётся предпочтительным выбором, а для быстрых экспериментов на потребительском железе целесообразно начинать с квантизации или облачных проб.
При принятии решения важно соотнести требования проекта и доступную инфраструктуру: это определит, оправданы ли затраты на развёртывание Qwen-Image-2512 или лучше использовать менее требовательные альтернативы. В одном из реальных сценариев интеграция Qwen для генерации плакатов сократила ручные правки примерно на восемь часов в неделю, при этом для продуктовой фотографии сохранили FLUX.2 в стеке как дополнение.
Комментариев