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通义千问

通义千问Qwen-Image-3.0

通义千问Qwen-Image-3.0于2026年8月4日发布，是千问系列图像生成模型，支持4.5K Token输入和图中图密集排版，10px小字精准渲染，12国语言多字体，微表情细节逼近真实摄影质感。

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首页 AI市场图像生成通义千问Qwen-Image-3.0
🎨
通义千问Qwen-Image-3.0
由 阿里云 通义千问 提供
🎨 图像生成 付费API

Qwen-Image-3.0是阿里巴巴于2026年8月4日发布的通义千问系列图像生成模型，在内容丰实、细节真实和知识厚实三个维度实现突破。内容丰实方面，支持最大4.5K Token输入，支持图中图密集信息排版，让报纸、分镜、菜单、试卷等复杂版面一次生成。细节真实方面，支持10px小字精准渲染，微表情、毛孔、发丝等细节生动还原，逼近真实摄影的质感。知识厚实方面，支持12国语言、多种字体原生渲染，主流网页、游戏、直播等界面仿真，外部知识全纳入。该模型是千问系列首批图像生成模型的升级版本（前代Qwen-Image-2.0-Pro），参数规模未公开。模型能处理复杂版面排版、密集信息呈现和多语言字体渲染，适合需要图文混排和专业版面的场景，如报纸排版、分镜脚本、菜单设计和试卷生成等。10px小字精准渲染能力让模型在需要精细文字的图像中表现突出，微表情和毛孔发丝等细节还原能力使生成图像逼近真实摄影质感。

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📋 技术规格

厂商 阿里云 通义千问
模型分类 图像生成
参数规模 未公开（图像生成模型）
上下文窗口 最大4.5K Token输入
最大输出 N/A（图像生成模型）
知识截止 未公开
API定价 输入: 未公开输出: 未公开

🎨 图像生成核心规格

最大分辨率 未公开（支持10px小字精准渲染）
单次最大出图数 未公开 张
生成延迟 未公开
特色说明 支持最大4.5K Token输入，图中图密集信息排版，10px小字精准渲染，微表情毛孔发丝细节还原，12国语言多种字体，逼近真实摄影质感

⭐ 核心能力详解

最大4.5K Token输入

图中图密集信息排版

10px小字精准渲染

微表情毛孔发丝细节还原

12国语言多种字体原生渲染

逼近真实摄影质感

🎯 典型应用场景

报纸和杂志版面排版生成

分镜脚本和故事板制作

菜单和海报设计

试卷和教育材料生成

网页和游戏界面设计

多语言图文内容创作

💪 技术优势与差异化

  • 复杂版面一次生成能力强
  • 10px小字精准渲染突出
  • 微表情毛孔发丝细节逼近真实摄影
  • 12国语言多种字体原生支持
  • 主流界面仿真能力强
  • 外部知识纳入增强内容准确性

⚠️ 使用局限与注意事项

  • 定价未公开
  • 闭源模型不支持自部署
  • 参数规模和架构细节未公开
  • 最大4.5K Token输入限制长描述
  • 评测基准和第三方验证数据缺乏
  • 分辨率和延迟等具体规格未公开

💰 价格分析与成本建议

Qwen-Image-3.0定价未公开。作为闭源图像生成模型，预计按次或按张计费。复杂版面和小字精准渲染能力在图像AI领域具有竞争力。具体定价请以官方为准。

👥 适用人群与企业

设计师、内容创作团队、教育和出版机构、广告制作团队、多语言内容创作者、网页和游戏界面设计师

🏭 行业适配度评估

内容创作★★★★★

复杂版面和小字渲染适合报纸杂志内容创作

⚠ 定价未公开，成本需评估

教育★★★★★

试卷和教育材料生成适配度高，外部知识纳入增强准确性

⚠ 教育场景对成本敏感

广告★★★★☆

菜单海报设计和多语言内容可用

⚠ 品牌专属设计需精细描述

电商★★★★☆

商品图文和界面仿真可用

⚠ 电商场景通常需要产品摄影真实感

制造★★☆☆☆

制造业场景适配度低

⚠ 非该行业适用模型

🔧 技术架构解析

Qwen-Image-3.0支持最大4.5K Token输入，图中图密集信息排版。10px小字精准渲染，微表情毛孔发丝细节还原。支持12国语言多种字体原生渲染，主流网页游戏直播等界面仿真。外部知识全纳入。为通义千问图像生成模型，在Qwen-Image-2.0-Pro基础上升级。具体参数规模和架构未公开。

🔒 安全合规与数据隐私

数据训练策略 图像生成模型，训练数据未公开
合规认证 阿里云标准数据处理、内容安全审核
数据驻留 阿里云标准数据中心
加密方式 阿里云标准加密
Qwen-Image-3.0为闭源模型通过阿里云百炼使用。图像生成涉及内容审核，遵循阿里云内容安全政策。

🏢 同厂商模型矩阵

通义千问图像生成模型从2.0-Pro到3.0升级

模型 定位 品类 特色
Qwen-Image-2.0-Pro 前代图像 image_gen 千问系列图像生成基础版
通义千问Qwen-Image-3.0当前 当前图像旗舰 image_gen 4.5K输入10px小字12国语言图中图排版
Qwen-Image-3.0补齐通义千问在图像生成领域的能力，与Qwen文本和万相视频形成文本-图像-视频的完整多模态生成矩阵

🧭 选型决策指南

需要复杂版面一次生成Qwen-Image-3.0

图中图密集排版和10px小字精准渲染

需要多语言字体Qwen-Image-3.0

12国语言多种字体原生渲染

需要视频生成万相3.0

万相3.0为视频生成All-in-One

需要文本生成Qwen3.8-Max

Qwen3.8-Max为文本旗舰

Qwen-Image-3.0适合需要复杂版面和小字精准渲染的图像生成场景。视频生成选万相3.0，文本生成选Qwen3.8-Max。

🏆 真实使用案例

📌 报纸版面生成

应用场景：某设计团队使用Qwen-Image-3.0生成报纸版面
实际效果：图中图密集信息排版让报纸复杂版面一次生成，10px小字精准渲染满足报纸排版要求
12国语言多种字体原生渲染支持多语言报纸

📌 教育材料制作

应用场景：某教育机构使用Qwen-Image-3.0生成试卷和教育材料
实际效果：复杂版面一次生成，小字精准渲染满足试卷排版
外部知识全纳入增强教育内容准确性

💬 用户真实评价

设计师
⭐⭐⭐⭐⭐

复杂版面一次生成很实用，10px小字精准渲染在图像AI里很少见，报纸分镜菜单试卷都能搞定

教育内容制作
⭐⭐⭐⭐

试卷生成和小字渲染满足教育排版需求，外部知识纳入让内容更准确

多语言内容创作者
⭐⭐⭐⭐

12国语言多种字体原生渲染很方便，但定价还没公布，4.5K输入有点限制

✅ 实践建议与使用技巧

1. 复杂版面描述：利用4.5K Token输入详细描述版面结构和内容，模型能一次生成复杂排版
2. 小字渲染场景：需要精细文字的图像（报纸、试卷、菜单）利用10px小字精准渲染能力
3. 多语言字体指定：明确指定目标语言和字体风格，模型原生渲染多语言字体
4. 界面仿真描述：生成网页游戏直播界面时，描述界面元素和布局结构

💡 Prompt工程建议

版面结构描述

利用4.5K Token输入详细描述版面结构和内容布局，模型能一次生成复杂排版

示例：报纸版面：左上标题区+右侧图片区+底部正文三栏，每栏含标题和正文

小字内容指定

需要精细文字的图像明确指定文字内容和位置，利用10px小字精准渲染

示例：菜单：菜品名称10px宋体+价格14px黑体+描述12px楷体，三列布局

多语言字体指定

明确指定目标语言和字体风格，模型原生渲染12国语言多种字体

示例：中英日三语海报：中文黑体+英文Sans-serif+日文明朝体，居中排版

🔄 替代方案分析

需要视频生成
wan-3-0-video

万相3.0为视频生成All-in-One

需要文本生成
qwen3-8-max

Qwen3.8-Max为文本旗舰

需要开源图像模型
 

Qwen-Image-3.0闭源，开源图像模型可考虑其他

需要视频编辑
minimax-h3

H3开源视频编辑领先

❓ 常见问题解答

Q: Qwen-Image-3.0支持多长输入？
A: 最大4.5K Token输入。请以官方为准。
Q: Qwen-Image-3.0能渲染多小的字？
A: 支持10px小字精准渲染。请以官方为准。
Q: Qwen-Image-3.0支持哪些语言？
A: 支持12国语言多种字体原生渲染。请以官方为准。
Q: Qwen-Image-3.0能生成复杂版面吗？
A: 支持图中图密集信息排版，报纸分镜菜单试卷等复杂版面一次生成。请以官方为准。
Q: Qwen-Image-3.0定价多少？
A: 定价未公开。请以官方为准。
Q: Qwen-Image-3.0和2.0-Pro有什么区别？
A: 3.0在内容丰实、细节真实和知识厚实三维度升级，新增4.5K输入、10px小字、12国语言等。请以官方为准。

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产品问答

提问
Qwen3.7-Max选API还是Token Plan？不同用量怎么选更省钱
avatar
epx8wagi回答：
对于Qwen3.7-Max，API按量付费和Token Plan订阅两种模式分别对应"用多少付多少"和"提前锁定成本"两种逻辑，具体选型取决于月度Token消耗量。 API按量付费采用后付费模式，按输入和输出Token数量分别计费。输入原价12元/百万Tokens、输出36元/百万Tokens。 目前可享受限时5折优惠，折后输入6元/百万Tokens、输出18元/百万Tokens。缓存命中的输入Token折后仅1.2元/百万Tokens。 Batch模式下输入和输出Token单价均按实时推理价格的50%计费。无最低消费门槛，适合业务量波动大、临时测试的场景。 Token Plan订阅是该平台面向团队推出的预付费套餐模式，按"坐席"订阅，提供标准、高级、尊享三档。 订阅用户可使用该模型等多种主流模型，Credits统一计量，支持多模型切换。当前该模型Credits消耗减半。 订阅模式下接口调度优先级高于按量付费用户，避免公共队列拥堵。 两种模式的核心差异在于成本结构：API按量付费是"用多少花多少"，用量低时更省钱；Token Plan是"提前锁定固定成本"，用量高时边际成本趋近于零。 选哪个，本质上是算一笔账——你的月度Token消耗量落在哪个区间。
2026-07-31
replies 3个回答
提问
Qwen3.7-Max值得长期订阅吗？后续会不会降价
avatar
30v6akuj回答：
Qwen3.7-Max当前的核心定价逻辑是"旗舰性能、多重折扣"，长期订阅的价值天花板取决于你用它能产出什么，而不是它本身贵不贵。 先看硬成本。该模型原价输入12元/百万Tokens、输出36元/百万Tokens。 目前多重优惠叠加后实际支付成本远低于原价：AI通用节省计划包月5折、按季度低至4.5折；百炼Token Plan提供个人/企业多档位订阅；新用户可领超7000万免费Tokens；夜间错峰时段最低可至2折。 再看性能回报。该模型在Code Arena编程评测中得分1541，位列全球第二、国产第一；在Artificial Analysis评测中综合得分56.6分，全球第五、国产第一；支持100万Token超长上下文和35小时长周期自主执行。 长期订阅的价值判断不在价格本身，而在价格与产出的比值。 如果你用它做代码审查、研报分析、复杂智能体任务，单次调用成本（5折后约0.006元/次的中等复杂度对话）远低于一名工程师或分析师的时间成本。 把"值不值"的问题转化为"用不用的上"——用得上的场景，长期订阅就是划算的。
2026-07-31
replies 3个回答
提问
Qwen3.7-Max能做代码审查吗？编程场景靠谱吗
avatar
chib3iaf回答：
Qwen3.7-Max的代码审查能力建立在三个核心基础之上：全参数密集架构、百万级超长上下文、以及编程智能体的专项优化。 全参数密集架构保证了代码理解的深度。 该模型采用全参数密集架构，推理阶段全部万亿级参数同步参与计算。这种设计能够最大化调动模型内部全部知识权重，在超大规模代码库重构、多层嵌套逻辑推理场景中，输出内容无断层、逻辑一致性更强。 代码审查需要跨文件、跨模块理解代码间的调用关系和依赖链，密集架构提供了持续稳定的推理质量。 百万级超长上下文支撑了大型代码库的全局审查。 该模型支持100万Tokens上下文窗口，最大输出65536Tokens。这意味着它可以一次性处理数万字的项目文档与完整代码片段，在审查大型PR时无需分段输入，避免了信息割裂导致的理解偏差。 编程智能体的专项优化让它更贴近真实开发场景。 该模型内置全栈代码生成、调试、重构能力，兼容Python、Java、C++等主流语言。更重要的是，它的编程能力呈现出一个鲜明特征：在"软件工程实践"相关任务上的表现尤为突出，包括代码审查、Bug定位、测试用例生成、技术文档编写等实际开发场景中的高频任务，而非仅仅停留在算法题的解答上。 这意味着其代码审查能力不是"刷榜刷出来的"，而是针对真实开发工作流优化的。 实际验证数据： 在Code Arena编程评测中，该模型得分1541，超越GPT-5.5、Gemini-3.5-Flash等一众模型，仅次于Claude系列，在大模型厂商中排名全球第二。在LiveCodeBench基准测试中，该模型以91.6%的得分领先。 这些数据共同指向一个结论：该模型的编程基础能力已经达到了可以承担代码审查任务的水平。
2026-07-31
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