2026 年 10 月 10 日——阿里通义千问团队于 10 月 9 日开源图像生成加速模型 Qwen-Image-2.1-Turbo：该模型沿用 Qwen-Image-2.1 的 7B 视觉生成架构（约 71.2 亿参数），将文生图与图像编辑的去噪步数从原版默认的 40 步压缩至 8 步，模型权重以 Qwen Research License 协议在 Hugging Face 与 ModelScope 两个平台开放下载；同日 Qwen-Image-2.1 Pro 与 Turbo 托管 API 在阿里云 Model Studio 正式上线，其中 Turbo 在国内（百炼）定价 0.1 元/张。
通义千问团队 10 月 9 日在 X 平台宣布这一消息，官方 GitHub 仓库 QwenLM/Qwen-Image-2.1 的 News 栏目同日记录了两条更新：一是发布 Qwen-Image-2.1-Turbo 检查点，二是 Qwen-Image-2.1 Pro 与 Turbo API 在阿里云 Model Studio 上线。PANews 等媒体当日转述了官方口径：该模型基于 Qwen-Image-2.1 的 70 亿参数架构加速而来，可生成 2K 图像并支持自然语言连续编辑。
核心变化：去噪步数从 40 步降至 8 步
Qwen-Image-2.1-Turbo 是基座模型 Qwen-Image-2.1（2026 年 9 月 20 日开源）的加速检查点。官方 GitHub 仓库说明，Turbo 使用与 Qwen-Image-2.1 相同的 7B 视觉生成架构，仅用 8 步去噪即可完成文本生成图像与图像编辑两类任务；作为参照，原版 checkpoint 的默认去噪步数为 40 步，8 步相当于将迭代次数压缩到原来的五分之一。
工程使用层面，官方文档给出了三点关键说明：
- 采样调度内置：Turbo 的 checkpoint 内置推荐的 8 步采样调度（sampling schedule），通过 Diffusers 的
QwenImage21Pipeline加载后自动生效，无需手工配置。 - 默认 CFG 为 1：官方示例中的文生图与图像编辑调用均使用保存的 8 步调度和默认 CFG=1 设置，即不启用分类器自由引导。
- 步数参数不可直接覆盖调度：官方特别提示，仅设置
num_inference_steps并不会覆盖 Turbo 保存的采样调度，需按模型卡说明使用。
官方示例代码中还启用了 use_kv_cache=True。运行环境要求为 torch 2.4.0 以上、transformers 5.17 以上，以及支持 pipeline 级采样调度的最新 Diffusers 源码版本。
开源信息：71.2 亿参数，Qwen Research License
模型权重已在 Hugging Face（Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo）与 ModelScope 同步开放。Hugging Face 仓库元数据显示，该模型以 BF16 精度存储，参数总量为 7,115,124,736（约 71.2 亿），仓库体积约 32.5GB，创建于 2026 年 10 月 9 日；许可证标注为 qwen-research，即 Qwen Research License Agreement，与基座模型的许可体系一致。
基座 Qwen-Image-2.1 于 2026 年 9 月 20 日开源，官方当时介绍其主要特性包括：视觉生成组件仅 7B 参数（32 层 Single-Stream DiT 结构）、原生支持 RGBA 透明图像、最多支持 10 张参考图的多主体合成、原生 2K 分辨率生成。Turbo 官方称在加速后仍可生成高质量 2K 图像并支持自然语言编辑，继承了上述能力。
托管 API 与定价：Turbo 单张 0.1 元，较 Pro 低 60%
阿里云 Model Studio（国内对应百炼平台）已上线 qwen-image-2.1-pro 与 qwen-image-2.1-turbo 两个托管 API，用户可选择托管调用，或下载权重在本地环境运行。据阿里云百炼模型价格页（华北 2 北京地域），图像生成系列按张计费，各模型单价如下：
| 模型 ID | 单价 | 免费额度 |
|---|---|---|
| qwen-image-2.1-turbo | 0.1 元/张 | 10 张 |
| qwen-image-2.1-pro | 0.25 元/张 | 10 张 |
| qwen-image-2.0 | 0.2 元/张 | 100 张 |
| qwen-image-2.0-pro | 0.5 元/张 | 100 张 |
按此口径，Turbo 较同代 Pro 低 60%，较上一代旗舰 2.0-pro 低 80%。新加坡地域的单价为 qwen-image-2.1-turbo 0.113362 元/张、qwen-image-2.1-pro 0.283404 元/张；免费额度仅限北京地域，有效期为自开通百炼或模型发布之日起 90 天（以较晚者为准）；失败请求不计费、不占免费额度。
生态背景：官方收编社区加速路线
Qwen-Image-2.1 基座发布时即获得生态支持：Diffusers 通过 PR #14804 实现 Day-0 支持，ComfyUI 提供原生文生图与图像编辑工作流模板，vLLM-Omni、SGLang（PR #39983）、LightX2V 等推理框架也在发布当日宣布支持。
在官方 Turbo 发布之前，社区加速方案已经先行：据 CSDN 社区文章介绍，PrunaAI 于 10 月 1 日发布的蒸馏 LoRA 适配器可将 Qwen-Image-2.1 的推理压缩到 5 步或 8 步，官方口径最高提速约 6.3 倍，且无需 CFG。有第三方评论认为，官方 Turbo 的意义在于将加速方案收编为官方检查点，步数、采样方式与权重配套发布，用户不再需要在多个社区版本之间自行验证。此外，官方还提供了基于 Qwen3.5-VL 9B 微调的两款提示词重写模型（Qwen-Image-2.1-PE-T2I 与 PE-I2I），用于将短提示词扩写为高质量描述。
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