Qwen-Image-2.0實測：懂中文、能修圖、寫字不再「鬼畫符」

原本，小雷以為臨近過年，這AI圈子能稍微消停一點。

特別是去年這一整年，整個行業根本沒有停歇，各大廠商像約好了一樣扎堆發新品。特別是圖像生成，閉源那邊，Banana Pro憑著驚人的光影質感，幾乎成了設計師電腦里的釘子戶；開源這邊，以Z-image為首的模型也是滿天飛，只要你顯卡頂得住，本地跑圖的效果早就今非昔比。

那時候小雷還在編輯部跟同事念叨，說這倆大模型的風潮，最起碼能領跑個半年吧。

結果沒想到，打臉來得比翻書還快。

就在昨天，阿里的通義千問團隊不聲不響地搞了個大動作——新一代圖像生成基礎模型Qwen-Image-2.0正式上線。

（圖源：阿里）

這名字聽著挺樸實，沒什么天花亂墜的后綴，但真正讓圈內人炸鍋的是它的核心賣點：它不僅僅是畫圖，還能聽得懂人話，甚至能寫中文字。

根據官方介紹，這個模型不但支持原生2K分辨率（2048x2048像素），還能處理長達1000個token的復雜指令，并采用了更輕量的模型架構，模型尺寸遠小于Qwen-Image 1.0的20B，帶來更快的推理速度。

什么？你說這些參數聽著云里霧里的，根本理解不了是啥意思？

沒事，我這里也準備了谷歌Nano Banana Pro，第一時間給大家進行橫向體驗比較。話不說多，直接開整！

中文輸出不錯，審美有待提升

在開始跑圖之前，咱們得先聊聊Qwen-Image-2.0的一個核心邏輯。

以往我們玩AI畫圖，就像是在抽卡。因為輸入Token長度的限制，你很難細致定義自己想要的圖片，只能把自己的需求簡化成關鍵詞的集合，然后讓AI給你吐出幾張圖，好不好看全看運氣。

從我的經驗來看，提示詞如果寫得太長，模型往往會顧頭不顧尾，要么丟了背景，要么搞錯了物體數量。

但Qwen-Image-2.0不同，它主打的核心賣點就是長指令遵循，渲染能力強。

為了驗證這一點，小雷準備了三個維度的地獄級測試：超長邏輯指令、圖文混合排版，以及中文語義的精準還原。

要知道，Qwen-Image-2.0輸入的提示詞長度變成了1K token，你完全可以把提示詞寫得非常詳細和具體，同時還可以選擇是否需要優化prompt。

這點對于新手AI玩家，是真的很有吸引力。

在超長邏輯指令上，我選擇基于最近的個人經歷，直接給兩個大模型輸入一個長達700字，且包含復雜指令的提示詞：

（圖源：雷科技）

說實話，敲完這段字，小雷自己都覺得有點過分。

要知道，這種存在四格結構、明確邏輯、人物關系與統一畫風的制圖要求，對于市面上大部分圖像生成模型來說幾乎都是不可能做到的。

等待了十幾秒后，兩張圖出來了。

該說不說，Banana Pro生成的圖，那股水墨連環畫的意境確實到位，黑白對比強烈，看著很有藝術感。

但仔細一看，我直接笑噴了：它真的把豹子頭林沖畫成了一個長著豹子頭的怪物！在它的邏輯里，豹子頭就是“Leopard Head”，完全搞不懂這是個外號。

（圖源：雷科技自制，Nano Banana Pro）

再看Qwen-Image-2.0這邊，個人覺得畫風更偏寫實，畫面里的林沖是個滿臉滄桑的硬漢，并沒有長出動物腦袋，它很清楚“豹子頭”指的是人的特征而非物種，從跪地、破窗到持槍殺敵，分鏡敘事非常清晰。

這就是國產模型在中文語境下的優勢——它懂的是典故，而對手只能望文生義。

（圖源：雷科技自制，Qwen-Image 2.0）

什么？你說一張圖說明不了啥？

那我們再試試中文語義還原，我準備了一份接近800字的詳細提示詞，看看Qwen-Image 2.0能否交付合乎預期的生成結果：

（圖源：雷科技）

結果呢，Qwen-Image 2.0的生成結果如下。可以看到模型還原了我們對圖片布局、字體顏色的要求，內容也得到準確呈現，基本沒有遺漏。

（圖源：雷科技自制，Qwen-Image 2.0）

但也有不足之處，好幾個框里居然把分號算進去了，一些過小的字體標識根本看不清。

而Nano Banana Pro的生成結果明顯有更多的圖像和圖標，設計風格和我們要求的一樣，大部分文字也都成功渲染。

美中不足的是，可以看到部分文字出現了模糊的問題，難以辨別。

（圖源：雷科技自制，Nano Banana Pro）

總的來說，兩者都完成得不錯，Qwen-Image 2.0相對簡潔一些，而Nano Banana Pro的成品確實很有設計感。

最后，我們測試一下圖文組合的效果，這里就以曹操的《短歌行》作為目標：

（圖源：雷科技）

在沒有提示《短歌行》全文的前提下，兩者均無法完成全文的生成，Qwen-Image 2.0會把內容寫到一半中斷，而Nano Banana Pro感覺整了個奇怪的復讀。

（圖源：雷科技自制，上為Nano Banana Pro，下為Qwen-Image 2.0）

拋開這點，兩款大模型的生成效果居然都挺不錯的。

如果給出全文的話，生成結果會不會有所不同呢？為了解答大家的疑惑，我也是重新嘗試了一遍。

（圖源：雷科技自制，上為Nano Banana Pro，下為Qwen-Image 2.0）

乍看之下，整體完成度還是很高的。我要求的畫面元素，需要完整嵌入的長文本，和對書法字體的要求都達到了還原。

但是仔細看的話，不難發現Qwen-Image 2.0在長文本的排版、生成和美術設計上，都還有可以進步的空間。

穩定性強，修圖更是一絕

如果說前面的文生圖只是常規操作，那么接下來的圖像編輯，才是Qwen-Image-2.0真正讓小雷感到驚喜的地方。

具體講呢，我們可以通過上傳一張或多張圖片，通過提示詞指令讓AI進行二創、修改等編輯操作。

這里就不說廢話了，先試試之前很火的“三視圖”玩法：

（圖源：雷科技）

原圖是TikTok上的日本小網紅：

（圖源：嗶哩嗶哩）

在此基礎上，Qwen-Image 2.0生成后的三視圖就很正常，完全可以認為是符合角色邏輯的成品。

（圖源：雷科技自制，Qwen-Image 2.0）

而Nano Banana Pro的成品就很抽象，是將角色進行了畫風轉繪后再生成的三視圖，圖片還疊加在原圖上方，就很莫名其妙。

（圖源：雷科技自制，Nano Banana Pro）

我們接著嘗試，這次的目標是給原圖換一套Coser服裝和拍攝場地，讓圖1中的女孩穿著圖2的Cos服裝，站在圖3的場景里面：

（圖源：雷科技）

別說嗷，Qwen-Image 2的成品真沒有啥違和感，衣服和女孩的融合得也非常好，就是頭上有些沒摳干凈的白邊。

（圖源：雷科技自制，Qwen-Image 2.0）

至于Nano Banana Pro...妹子你是誰啊？

（圖源：雷科技自制，Nano Banana Pro）

要我說，你這根本不是修圖，而是圖像生成吧！

我再試一下AI合影，輸入兩張獨立人物照片，讓模型把兩人自然合成到同一個場景：

（圖源：雷科技自制，Qwen-Image 2.0）

你看Qwen這成品，人物一致性保持、服裝保持，包括日式居酒屋的環境，還挺驚艷的。

至于Nano Banana Pro嘛...抱歉，它說它做不到。

（圖源：雷科技自制，Nano Banana Pro）

最后，讓我們嘗試一個相對復雜的風格遷移。

Qwen-Image 2.0并不是簡單做了黑白、去飽和度處理，而是把筆墨的干濕濃淡都表現出來，最終成品真的很像水墨畫。

（圖源：雷科技自制，Qwen-Image 2.0）

不開玩笑地說，雖然整個Qwen-Image-2.0在圖片審美上可能略遜于Nano Banana Pro，但是在圖像編輯的一致性，還有文字渲染的正確率上都已經非常出色。

這么一來，我尋思我接下來的PS工具應該是不用續費了...

總結：堪稱中文版Banana

測完這一套流程，小雷看著滿文件夾的對比圖，心里的評價大概有了譜。

怎么評價Qwen-Image-2.0呢？如果非要用一個詞，我覺得應該是“靠譜”。

從數據上看，在Ai Arena這個全球公認的AI競技場里，Qwen-Image-2.0的排名已經沖到了第一梯隊，甚至在某些特定指標上（比如文本一致性、指令遵循度）把很多老牌的閉源模型甩在了身后。

（圖源：Ai Arena）

你敢信，在這樣的效果背后，Qwen-Image-2.0的模型參數居然還變少了。

從實測來看，這款模型的優點也很明顯。

首先是真·懂中文，不管是成語還是復雜的描述，它很少出現理解偏差；其次是文字生成能力，這簡直是做海報的神器，徹底告別了AI生圖全是鬼畫符的時代；最后就是它的可控性，無論是修改圖片還是保持一致性，都展現出了極高的生產力屬性。

當然，不足也是有的。比如在藝術設計上，有時候感覺稍微有點板正，成品也缺少了Nano Banana Pro那種天馬行空的驚艷感；其次，模型里的角色數據嚴重不足，需要提供詳細的角色設定，漫畫、插畫的分鏡也存在一定的提升空間。

（圖源：雷科技自制，上為Qwen-Image 2.0，下為Nano Banana Pro）

如果你是追求藝術創作的愛好者，可能覺得它的表現有點過于平淡了。

但瑕不掩瑜。

要說這次升級最明顯的一點，那肯定是Qwen-Image-2.0同時擁有文生圖和圖像編輯能力。也就是說，同一個模型不只是生成圖片，還能直接改圖、補細節、調整布局、替換元素，整個過程可以在一條指令里完成。這讓它用起來的感覺更像AI Photoshop，而不是單純的AI畫圖工具。

強大的可控性，賦予了它極高的生產力空間。尤其是文字生成和版式控制，讓它比很多模型都更適合做海報、電商圖、UI草圖這類商用設計。

從這個角度看，Qwen-Image-2.0的意義顯然不只是模型能力提升，阿里更希望把圖像模型變成生產力工具，而不是展示技術的玩具，讓它進入電商、設計、廣告這些真實工作流。

這就是2026年AI圖像生成的水平。

而這，可能只是開始。