9 月 21 日，阿里把 Qwen-Image-2.1 的权重开源了。
这条新闻最扎眼的一组数字是：视觉生成部分只有 7B 参数，评测得分 60.28——不仅排开源模型第一，还超过了 GPT Image 1.5、Nano Banana 2.0（59.82 分）等一票闭源旗舰。小参数、不掉能力，这是过去一年开源图像模型反复讲述的那条路线，Qwen 这一次把故事讲到了"正面反超"的程度。
对做 Agent 和工具链的开发者来说，真正的问题是：这个 7B 到底新在哪，本地能不能跑，商用允不允许。以下逐项拆。
一、它是一个"生成 + 编辑"统一模型
Qwen-Image-2.1 延续了 Qwen-Image 系列的一条架构路线：文生图与图像编辑共用一个模型，而不是"生成模型 + 单独编辑模型"拼盘。参数构成上，社区普遍引用的数字是视觉生成主干（DiT）约 7B，加上约 8B 的文本编码器等组件，整包约 16.22B——媒体报道里"7B"指的是实际做图的部分，下载体积和显存占用要按整包算，这一点部署前容易被标题误导。
评测方面，官方基准 Qwen-Image-Bench 得分 60.28，开源第一、超越闭源是各家报道共同的表述。需要注意这是官方自建榜单，横向对比第三方榜单（如社区图模型竞技场）还要再等几周才有结论，但"开源与闭源的图像生成差距基本抹平"在 2026 年下半年已经是共识，这次只是把参数规模也拉下来了。
二、三个值得专门试的能力
1. 原生 RGBA 透明图。 不同于"生成后再抠图"的方案，2.1 可以直接输出带透明通道的图像。对做电商素材、图标、海报拼版的工作流是实质性简化——抠图这一步连同它的失败率一起消失了，这也是本轮报道中被提及最多的功能。
2. 最多 10 张参考图的编辑与合成。 支持把多张参考图作为条件输入，做换装、换背景、风格迁移和多图合成。10 张的上限在开源阵营里属于第一梯队，闭源阵营的多图编辑体验（比如 Nano Banana 系列）第一次在开源权重上有了平替的可能。
3. 2K 分辨率与文字渲染。 生成分辨率支持到 2K，图内文字排版延续了一贯的强项，中文海报、界面 mockup 这类"文字必须对"的场景可用性明显高于上一代。
三、本地部署：消费级显卡就够，但别信"6G 可玩"
权重已经同步上线 Hugging Face（Qwen/Qwen-Image-2.1）、ModelScope 与 GitHub。发布当天起社区就出现了 Diffusers 与 ComfyUI 的部署教程，24GB 显存级别（3090/4090）跑 fp16 原精度基本没有障碍；短视频平台上"6G 显存可玩"的说法来自深度量化 + 分块加载的整合包，出图质量和速度都要打折扣，参考可以、别当基准。
保守估计：一张 16GB 显存的卡配合量化，是认真用它的起步线；要跑多图编辑全功能，还是 24GB 起。
四、许可：开源权重，但商用要看清楚
Qwen-Image 系列此前采用社区许可路线，2.1 的多方报道提到商用需按协议取得授权（对月活或商业规模达到阈值的用法有额外要求）。个人研究、本地玩具随便玩；要接进 SaaS 或对外收费的图片工具，上线前把 LICENSE 文件读一遍，必要时走官方的商用授权流程——这是本轮所有"要不要换掉闭源 API"讨论里最该先回答的问题。
五、对 Agent 开发者意味着什么
结合前两天的消息——Qwen3.8-Flash 在 Qoder 限时免费到 9 月 30 日——通义这一系正在密集放出"免费/开源 + 不降能力"的组合拳。对做 Agent 工具链的人来说，Qwen-Image-2.1 开源的直接价值有三层：
- 成本结构变了。 图像生成从"每张付 API 费用"变成"一张显卡摊销"，高频出图的批量任务（素材工厂、A/B 变体生成）第一次有了纯本地方案；
- 接进现有生态很顺。 图像生成是 MCP 工具和 Agent 工作流里最常被调用的能力之一，权重开源意味着可以离线、可控、可微调地挂进已有的工具链场景；
- 选型进入了实测周期。 建议的做法是拿自己业务里的真实 prompt 集，对 Qwen-Image-2.1、在用的闭源 API 各跑一轮，重点验证透明图正确率、多图编辑一致性和中文文字渲染，用数据决定迁移比例。
小结
Qwen-Image-2.1 把"开源图像模型不如闭源"这最后一块心理优势也拿走了：7B 的生成主干、登顶的基准分、透明图和多图编辑这些真正改变工作流的硬功能，全部装进了消费级显卡装得下的权重文件里。接下来要看的是第三方评测的交叉验证，以及商用条款会不会挡住真正的生产采用——这两件事，一个月内都会有答案。