Z Image Turbo はここでの無料モデルだ — どのプランでも0クレジット。好きなだけ下描きして、残す1枚をフラッグシップのモデルで仕上げること。
Z Image Turbo はこのサイトの無料モデルだ — どのプランでも0クレジットで、他を選ぶまでジェネレーターが最初に開くモデルでもある。Alibaba Tongyi Lab のオープンソースの速度モデルで、これで得られるのは自然な写真らしさと、英語・中国語の短い見出し文字だ。下の2つのポスターテストは、どちらも一発目で正しく綴られて返ってきた。
フラッグシップではないし、このページはそれがどこで効いてくるかを示している。GPT Image 2 のテストセットから、指示の多い指示文を2つ回し直した。シーンは合っているのに、具体的な指定がずれる。指示が3個と言ったレモンが4個になり、リンゴが逆の手にある。設計上ネガティブプロンプトも無視するし、参照画像も受け付けない。指示が仕様書のときや文字が密なときは、GPT Image 2 か Seedream 5 Pro にクレジットを使うこと。
アーキテクチャ、ライセンス、リリースの詳細は公式のモデルカードによる： Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo on Hugging Face
“品質と効率のバランスが非常に良い、新しい「コスパの王者」だ。”
“品質の差は、速度の差よりずっと小さい。”
“短い文字はうまくいく。文、段落、密に組まれたレイアウトは今も誤りを生む — 文字の欠落、鏡像になった字、崩れた単語だ。”
以下のグループの画像はすべて2026年8月19日にこのページで生成した — プロンプト14本、一発目の結果14枚、それぞれ12〜33秒。各グループはその上に書いた主張を検証していて、失敗した1つも含んでいる。
レビュアーが繰り返し指摘する強みがこれだ。レンダリングではなく写真として読める出力。以下の3枚は一文のプロンプトからの一発目で、再実行もいいとこ取りもしていない。漁師の風雪を経た手、パンの皮の質感、濡れたアスファルトにネオンが二重に映る様子を見てほしい。SNS のコンテンツ、ムードボード、日常の画像なら、そのまま使えるし、それを確かめるのに一切お金はかからなかった。
3:2 · 1536×1024 · 12s
3:2 · 1536×1024 · 26s
3:2 · 1536×1024 · 23s一行のプロンプト3本、一発目3枚、いずれも30秒未満。どれも有料モデルに出して恥ずかしいものはない — まずここで下描きする、という主張の根拠はまるごとこれだ。
この2つのプロンプトは、GPT Image 2 のテストセットから一語一句そのまま写したものだ。あちらではフラッグシップがどちらも文字どおりに守った。Z Image Turbo はシーンも光もムードも当てているが、具体的な指定を外す。カウンターには指示が3個と言ったレモンが4個載っていて、タオルは物の間ではなく果物の下に来ている。3人の服装は指定どおりだが、傘は閉じているはずが開いていて、リンゴは左手ではなく右手にあり、「全身」は足首で切れている。それぞれの指示を画像と並べて読み、自分で数えてみてほしい。
A kitchen counter scene containing precisely four items and nothing else: a cast-iron skillet at the back left, three whole lemons stacked in a small pyramid at the front right, a folded blue-striped tea towel between them, and a single sprig of rosemary lying diagonally across the towel. Soft window light from the left.
Three people standing in a row against a plain grey wall, exactly as described: on the left a woman in a mustard-yellow raincoat holding a closed black umbrella; in the centre a man in a navy turtleneck holding nothing; on the right a woman in a white shirt holding a single red apple in her left hand. Even frontal light, full bodies visible, no other people or objects.
同じ指示、2つのモデル。GPT Image 2 は自分のページですべての制約を守った。無料モデルは見た目を取り、具体的な指定を落とした。それが正直な取引だ — そして設計上ネガティブプロンプトも無視するので、避けたいことではなく欲しいことで書くこと。
Z Image Turbo はどのプランでも無料だ。プランで変わるのはキャンバスのほうだ。無料アカウントは512px、Premium は1024px、Ultimate は1536px — API の上限 — で描画される。下の3枚は同じプロンプトを同じ固定シードで、ティアごとに1枚ずつ回したものだ。頼る前に知っておくべきこと。このモデルはアップスケールするのではなく各サイズでシーンを描き直すので、キャンバスが大きくなると構図が動く — そして私たちのテストでは、1536px 版がプロンプトの求めた貫入釉を落としてしまい、小さい2枚は保っていた。
512×512 · 18s
1024×1024 · 17s
1536×1536 · 33s同じプロンプト、同じシードで、変えたのは出力サイズだけだ。いちばん大きな描画が何を失ったかに注目してほしい。釉薬の貫入の模様だ。画素が増えて買えたのは、プロンプトが求めたものではなく、より滑らかな陶肌だった — これはティアの売り込みではなく、このモデルの本当の癖だ。
Z-Image-Turbo を自分で動かすなら VRAM 16GB 前後の GPU と ComfyUI か diffusers の環境が要る。ここではログインするだけだ。無料プランの指示が素直なテキストから画像の下描きなら、Ava エージェントが既定で手を伸ばすモデルでもある — そして指示がこのモデルにできないことを求めた瞬間、Ava はここを飛ばして、タイポグラフィの仕事は GPT Image 2 へ、フォトリアルな仕上げは Seedream へ送る。生成はすべてプロンプトとパラメーターを履歴に残すので、勝った下描きは同じサブスクリプションのままクリック1回でフラッグシップに再描画させられる。
同じ2026年8月19日のバッチからの、一発目の出力がさらに5枚。いずれもプロンプトはそのまま載せている。14回の実行全体では、最速12秒、中央値24秒、最遅33秒。送信から画像の完成までを計測した。
Minimal retro concert poster: the words 'NIGHT DRIVE' in bold condensed sans-serif at the top, a smaller line 'FRI 24 OCT — ECHO HALL' beneath it, a vintage car silhouette against a huge orange sunset with horizontal grid lines, synthwave palette of orange, magenta and deep navy.
Minimal tea poster in Chinese: two large vertical Chinese characters 「春茶」 running down the right side in a refined serif, a small English line 'SPRING TEA' at the lower left, a single glass cup of green tea with rising steam against a soft green gradient, clean typography, generous negative space.
Flat vector-style illustration of a cozy home office corner: a desk with a laptop, a cat asleep on the chair, a monstera plant by a window with warm afternoon light, mustard, teal and cream palette, clean geometric shapes, no outlines.
Studio product photograph of a matte black wireless earbud case standing open on a raw concrete plinth, one earbud leaning against it, dramatic side lighting with a soft gradient background, controlled reflections, e-commerce hero framing.
Ultra-wide banner: a single hot-air balloon drifting over layered misty mountain ridges at sunrise, warm light catching the nearest ridge, soft pastel sky with vast negative space, calm and minimal composition.
ここで既定のモデルになっているのには理由がある — 無料であることが同時に正解でもある仕事を挙げる。
このページのジェネレーターはすでにこれを選んでいるし、結果は30秒足らずで届き、外しても一切かからない。プロンプトが何をするのかを学ぶのに、これより安い方法はない。
9種の比率が正方形のフィード、9:16 のストーリー、2:1 のヘッダーをカバーするし、上の写真らしさは日常の投稿ならそのまま使える。
ここで10通り下描きし、通ったものを残し、履歴から GPT Image 2 か Seedream で回し直す。無料の下描きこそが、フラッグシップのクレジットを長持ちさせる。
短い見出し文字 — 見出し1行、日付の行、漢字2文字 — は、私たちの両方のテストで一発目で正しく返ってきた。見出しサイズに留め、それより長いものは校正すること。
上の指示テストが示すとおり、正確な個数、左右の割り当て、密なタイポグラフィはずれる。画像が仕様書になるときのために、フラッグシップがある。
無料の既定モデルと、この作業環境でいちばん安い有料の3つを比べる — どれに切り替えるのもクリック1回だ。
| Z Image Turbo | Nano Banana | Qwen Image 3 | GPT Image 2 | |
|---|---|---|---|---|
| 画像 1 枚あたりのクレジット | 0、どのプランでも | 20、一律 | 20、一律 — 1K と 2K は同額 | 解像度 × 品質により 5〜560(参照画像1枚ごとに +10) |
| 最大出力サイズ | Ultimate プランで基準1536px | 1K | 2K | 4K |
| 参照画像 | なし — テキストから画像のみ | 最大 5 枚 | 最大 3 枚 | 最大 16 枚 |
| アスペクト比 | 9 | 7種＋オート | 8 | 8種＋auto |
| いちばん広い比率 | 2:1 | 16:9 | 21:9 | 21:9 |
| 画像内テキスト、当社の実テスト | 英語と中国語の短い見出し文字が一発目で正しい | テストしていない | テストしていない | 私たちが試した中でいちばん信頼できる |
| 当社の実測速度 | 12〜33秒、中央値24秒（14回の実行） | 32〜98 秒、中央値 60 秒（7 回） | 未計測 | 低32秒 · 中68秒 · 高166秒（2Kで） |
クレジット、参照画像の上限、比率の数は、2026年8月19日に自社のモデルレジストリから読み取ったものだ — 比率の数からは「auto」を除いてある。auto は比率ではなく設定だからだ。速度は標本数を明記した自前の計測値で、試していないセルはベンダーの数字を借りずにその旨を書いている。
Z Image Turboを他の画像モデルと比較――同じワークスペース、ワンクリックで切り替え。
| モデル | z-image-turbo、Alibaba Tongyi Lab 製（2025年11月リリース、Apache 2.0 のオープンソース） |
|---|---|
| モード | テキストから画像のみ — このチャンネルに画像から画像も参照画像もない |
| クレジット | 無料プランを含むどのプランでも、1枚0 |
| 出力解像度 | プランに従う：無料は基準512px、Premium は1024px、Ultimate は1536px（API の上限） |
| アスペクト比 | 9種のプリセット — 1:1、3:2、2:3、4:3、3:4、16:9、9:16、2:1、1:2 |
| プロンプトの長さ | 2,000文字まで |
| ネガティブプロンプト | モデルが非対応 — 制約は肯定形の指示として書くこと |
| テキストレンダリング | 私たちのテストでは英語と中国語の短い見出し文字は信頼できた。密な文字や段落の長さの文字は、このモデルの仕事ではない |
| 実測スピード | 1枚あたり12〜33秒、中央値24秒（2026年8月19日に行った14回の生成） |
無料アカウントを作る — API キーも GPU もセットアップも不要。Z Image Turbo は既定のモデルなので、このページのジェネレーターはすでにこれに設定されている。
このモデルは設計上ネガティブプロンプトを無視するので、「片づいた空の机」は効くが「散らかっていない」は効かない。被写体、光、ムードを1文で明確に書けば、たいていはそれで足りる。
正方形、縦、横、9:16 のストーリー、2:1 のヘッダー。出力解像度はプランに応じて自動で決まるので、設定するものはない。
結果は数秒で届くので、必要なだけ何回でも下描きできる。仕上げる価値のあるものが出たら、そのプロンプトを履歴からフラッグシップのモデルで回し直すこと。
ウェルカムクレジットで無料スタート。アップグレードでプレミアムモデル、高速生成、4K 出力を解放。
年額請求 · $240/年
年額請求 · $380/年
無料だ — 無料プランを含むどのプランでも生成は0クレジット。このサイトで下描き担当に指定されたモデルなので、ここでプロンプトを探ってもフラッグシップの描画のために貯めているクレジットには一切触れない。
2026年8月19日の14回の実行では、送信から完成まで12〜33秒、中央値24秒だった — 待ち行列と配信を含めての数字だ。モデル自体はどこと比べても最速の部類で、Alibaba はデータセンターの GPU で1秒未満の推論を報告している。ここで体験するのは往復の全部だ。
プランに従う。無料は基準512px、Premium は1024px、Ultimate は1536px — モデルの API 上限だ。同じモデル、同じプロンプト欄で、キャンバスがプランとともに大きくなる。ジェネレーターは資格のある最大サイズを自動で適用する。
短い見出し文字なら描ける — そしてオープンなモデルとしては珍しく、英語と中国語の両方で。2つのポスターテストは一発目で正しく綴られて返ってきた。エムダッシュ入りの日付の行と、漢字の 春茶 も含めてだ。限界は密度だという点でレビュアーも一致している。文や段落の長さの文字は、抜けたり崩れたりする。ここでは見出しサイズに留めるか、文字の多いレイアウトには GPT Image 2 を使うこと。
自前の実行から3つ。正確な指定のある指示はずれる — テストでは3個ではなく4個のレモン、閉じているはずが開いた傘、逆の手のリンゴが返ってきた。ネガティブプロンプトは設計上無視されるので、制約は肯定形で書かなければならない。そしてこのチャンネルは参照画像を受け付けないので、画像から画像もキャラクターの一貫性もない。どれかが必要なら、プロンプトを GPT Image 2、Seedream 5 Pro、Nano Banana に格上げすること。
下描きはこちら、仕上げはあちら。指示の多い同じ2つの指示文を両方で回した。GPT Image 2 はすべての制約に従い、Z Image Turbo は見た目を当てて具体的な指定を外した。無料モデルはアイデアを探ることと日常の画像をゼロ円でこなすのに正しい道具で、GPT Image 2 は、タイポグラフィ、正確なレイアウト、参照画像が画像の使い物になるかどうかを決めるときに正しい道具だ。
モデルは Alibaba の Tongyi Lab による Apache 2.0 のオープンソースで、VRAM 16GB 前後の GPU があれば自分で動かせる。ここで生成した画像は当社の利用規約のもとで個人利用にも商用プロジェクトにも使える。プロンプトの内容、商標、肖像権については引き続きあなたの責任だ。
生成の前後の作業はワンクリックで——仕上げ、スタイル変更、共有まで。
