Qwen Image Edit Plus 只做編輯——上傳一張圖，說清楚要改什麼。它最拿手的是改寫圖片裡印著的文字，中英文都行。
Qwen Image Edit Plus 是阿里巴巴 Qwen-Image-Edit 的 2025 年 9 月（2509）更新版，建立在 20B 的 Qwen-Image 底座上，Apache-2.0 開放權重。它只幹一件事：給它 1 到 3 張輸入圖和一句指令，它還你一張改過的圖。在 Artificial Analysis 的圖像編輯排行榜上它排在中游，明顯低於 Nano Banana 2 和 GPT Image 2——它還值得用，靠的是能幹的範圍，加上速度。
它有實打實的短板，我們的測試撞上了三處。明確交代過不要動的小字，回來時被重畫成了像字又不是字的東西——因為它是把整幅畫面重畫一遍，而不是只對你要改的區域做遮罩。三圖合成的過程裡，標籤上的文字劣化了。還有一次中文書法標題，字改對了，但筆鋒跑偏成了更粗的書體。整場景的創意活，或者要更高解析度，用 Nano Banana 2。
發布資訊與能力描述引自官方模型卡： Qwen/Qwen-Image-Edit-2509 on Hugging Face
“Qwen-Image 最突出的強項是複雜文字渲染。它能生成帶多行版式、段落級內容的圖片，中英文皆可。”
“2026 年，當你需要畫面內文字編輯、中英雙語文字替換、外科手術式的物件修改時，Qwen Image Edit 仍是一個強選項。”
“在通用創意編輯上，它與閉源替代品的差距已經拉大。”
下面每個結果都是 2026 年 8 月 19 日在本站編輯的，指令原文照登，輸入圖全部來自本站其他模型生成的素材。8 次編輯中 7 次一次成功；1 次因上游瞬時故障重試了一次。中位耗時：15 秒。
買這個模型就是買一句承諾：你沒提到的一切都會原樣保留。我們跑了兩次，一次讓它成功，一次讓它失敗。要求從食物照片裡刪掉盤子和叉子，它刪掉了並自然地補全了桌面——酥撻、百里香和窗光都完好。然後我們要求它只改保健品盒上的一個詞：品牌名乾淨俐落地重排了，中等字號的文字乃至批號都保住了，但明確要求保留的 8pt 成分表被重繪成了「看著像字的東西」。兩個結果都在下方，上為輸入、下為輸出，未經修飾。
上為輸入，下為輸出 · 11s
上為輸入，下為輸出 · 12s右邊這個測試就是我們設計來讓它失敗的，它也確實——部分地——失敗了。RENOVA、劑量行和 LOT 4471-B 完美無缺；成分表則不然，因為模型是整幅重繪，不是在你的編輯區域外打遮罩。必須原樣保留的小字別交給它：要麼先裁掉，要麼事後補回去。
這是評測者給它「同類最佳」評價的能力，也是它區別於普通編輯器的地方：它是重新排字，不是把字塗掉再畫。我們要求咖啡隨行杯標籤上只改一行——SINGLE ORIGIN 改成 DARK ROAST——其餘全部點名不許動。新的一行以同樣的字體和字距回來了，下方註釋字號的一行（COLOMBIA • HUILA | EST. 2018 | 12 OZ）保持正確清晰。中文那一半的驗證在更下方的案例組裡：一個四字書法標題改寫正確，但有一條如實記下的保留意見。
輸入圖——本站用 Nano Banana Pro 生成
輸出 · 15s放大輸出圖看：破折號、字距和註釋行全都保住了。場景是重繪而非複製——散落的咖啡豆位置略有移動——所以「保持不變」應理解為視覺上忠實，而非逐畫素一致。
2509 更新的招牌能力是多圖合成：人物 + 產品、人物 + 場景，最多三張輸入。我們把本頁其他測試裡的人像、隨行杯和酥撻給它，要求合成一個咖啡館場景。女士一眼可辨是同一個人，杯子在她手中，酥撻在桌上，窗光在三者之間保持一致——是真正的同一個場景，不是拼貼。代價：在上方單圖編輯中倖存的杯身標籤，經過合成後劣化成形似文字的痕跡。做多圖合成時要把這一點排進計畫。
3 張輸入圖 · 25s三張輸入圖你在本頁都見過：下方一致性測試裡的人像、上方文字測試裡的隨行杯、刪除測試裡的酥撻。指令要求它保持標籤準確；它保住了標籤的樣子，沒保住上面的字。
直接用這個模型，意味著開通阿里雲百煉帳號、申請 API key、按張計費，或者自己部署一個對顯示卡記憶體要求很高的 20B 模型。在這裡登入即用：上傳、輸入指令，固定的點數價格在執行前就顯示出來。我們的 Ava 智慧代理也了解這個模型的真實輪廓——小範圍的文字與物件手術——當需求不對口時會把你路由到別處：整場景的創意改造去 Nano Banana 2，從零生成文字密集的畫面去 GPT Image 2。每次編輯的指令和輸入圖都會存進歷史記錄，好用的配方下週還能複用。
同一批 2026 年 8 月 19 日測試中的另外四例——背景替換、中文文字、人物一致性和整體風格遷移。每張圖左為輸入、右為輸出；編輯指令印在圖下方。
Replace the dark wet marble surface and the black-and-gold background with a bright travertine stone ledge in soft morning daylight next to a sunlit window, with a soft natural shadow under the bottle. Keep the amber perfume bottle, its gold cap and the AURELIE label completely unchanged.
Change the vertical Chinese title 「山间茶事」 to 「雨后茶事」 in the same calligraphic style, size and position, and change the small English subtitle 'MOUNTAIN TEA' to 'TEA AFTER RAIN' in the same green serif style. Keep the misty mountains, the tea cup, the steam and the paper texture exactly as they are.
Change her dark shirt to a cream cable-knit wool sweater, and change the scenery outside the train window to a snowy winter landscape with bare trees. Keep her face, freckles, expression, hair and the warm golden light on her skin exactly the same.
Repaint this photograph as a traditional Japanese ukiyo-e woodblock print: flat color planes, visible woodgrain texture, indigo sea and sky, stylized clouds and waves. Keep the same composition — the lighthouse on the headland, the winding path, and the walking figure with the lantern.
它是手術刀，不是畫筆。以下這些活兒，正需要一把手術刀。
不用重拍就能做標籤變體和背景替換：我們的隨行杯在只改一個詞的標籤編輯中保住了註釋行，香水瓶從深色大理石移到日光下時標籤完好無損。
同一張海報，一句指令換成中文或英文標題。我們的四字書法標題改寫正確——但要預留字體漂移的餘地，看不懂的文字務必找人校對。
刪掉毀掉構圖的那個東西，讓模型自己補全背景。照片其餘部分是忠實重繪、不是遮罩保留——交付前檢查一遍細節。
三張輸入、一個場景、一束光。我們的合成裡人臉保持得很好；印刷標籤沒有。先把人合進場景，再用第二次單圖編輯修標籤。
它無法憑空生成——沒有輸入圖就沒有輸出。任何必須在 8pt 字號下逐畫素保真的內容，壓根不該經它的手：要麼先裁掉那塊面板，要麼事後重新排上去。
本站四個具備編輯能力的圖像模型並排對比——點數、輸入限制，以及各自在同一份獨立榜單上的成績。
| Qwen Image Edit Plus | Nano Banana 2 | Nano Banana | GPT Image 2 | |
|---|---|---|---|---|
| 每張圖積分 | 30，固定 | 1K 30 · 2K 50 · 4K 70 | 固定 20 點數 | 5–560 點數，依解析度 × 品質檔而定，每張參考圖 +10 |
| 能否純文字生成 | 不能——僅限編輯 | 能 | 能 | 能 |
| 每次可用參考圖 | 3 | 14 | 5 | 16 |
| 輸出尺寸控制 | 跟隨輸入圖，約一百萬畫素 | 14 種比例外加自動 · 最高 4K | 7 種比例外加自動 · 最高 2K | 9 種比例（含自動）· 最高 4K |
| AA 圖像編輯 Elo（2026 年 8 月） | 1141（第 42 名） | 1249（第 6 名） | 1179（第 28 名） | high 檔 1256（第 3 名） |
| 我們實測的速度 | 11–25 秒，中位 15 秒（8 次編輯） | 57–199 秒，中位 94 秒（8 次生成） | 32–98 秒，中位 60 秒（7 次生成） | 2K 下 low 32 秒 · medium 68 秒 · high 166 秒（生成） |
點數、參考圖上限與尺寸選項讀取自本站模型註冊表，時間為 2026 年 8 月 19 日。Elo 分數取自 Artificial Analysis 圖像編輯榜同日資料——同一來源、同一天、四個模型。速度列是我們自己的實測並標註了樣本量；注意任務類型不同（本模型是編輯，其餘三個是生成），請當作工作流程對照來看，不是基準測試。
在同一個工作區中將 Qwen Image Edit Plus 與其他圖像模型比較——一鍵即可切換。
| 模型 | qwen-image-edit-plus（Qwen-Image-Edit 2509），阿里巴巴 Qwen 團隊出品——2025 年 9 月發布，Apache-2.0 開源權重 |
|---|---|
| 模式 | 僅圖像編輯與多圖合成——無文生圖；每次執行至少需要一張輸入圖 |
| 輸入圖 | 每次編輯 1 到 3 張，每張邊長在 384 到 3072 畫素之間 |
| 輸出尺寸 | 跟隨輸入圖比例，約一百萬畫素——我們的測試回傳過 1024×1024、1248×832、832×1248 和 1376×768 |
| 長寬比 | 與輸入圖一致——這個模型沒有比例選擇器 |
| 指令長度 | 在本站每次編輯最多 1,000 字元 |
| 畫面內文字編輯 | 支援中英文——兩者都經我們實測驗證；書法字體要預期漂移 |
| 點數 | 每次編輯固定 30 點數——執行前即顯示 |
| 實測速度 | 每次編輯 11–25 秒，中位 15 秒——2026 年 8 月 19 日我們的 8 次實測 |
註冊一個免費帳號——不用 API key，不用雲端主控台。拖入要編輯的照片；要合成人物、產品或場景的話，最多再加兩張。
點名要改什麼，也同樣明確點名要保留什麼。範圍收窄的指令是這個模型的高光區；把幾處改動堆進同一句提示詞正是它失手的地方。
固定的點數價格在執行前就顯示。我們的 8 次測試編輯每次耗時 11 到 25 秒，結果連同指令一起存入歷史記錄。
要做第二處改動，就把結果作為新輸入餵回去，而不是把提示詞改寫成一句巨型指令。每一輪都會整幅重繪，所以鏈條要短，每步之間檢查細節。
免費開始創作，註冊即送歡迎積分。升級解鎖進階模型、更快生成與 4K 輸出。
年繳 · $240/year
所有帳號都能用，包括免費檔——每次編輯 30 點數，價格在執行前顯示。這個模型沒有單獨的訂閱門檻。
必須。它是純編輯模型，沒有文生圖模式：每次執行需要 1 到 3 張輸入圖加一句指令，輸出跟隨輸入圖比例，約一百萬畫素。
能，中英文都行——這是它被誇得最多的能力，我們的實測也認可。它用同款字體替換了標籤上的一行字、下方註釋字號的小字完好，還正確改寫了一個四字中文書法標題。那次測試留下一條保留意見：字都對，但字體從原本的宋體風漂移成了更重的毛筆風格。
在 Artificial Analysis 編輯榜上 Nano Banana 2 分數明顯更高（Elo 1249 對 1141，2026 年 8 月），公開評測也認為通用創意編輯上的差距在拉大。我們兩個都測過之後的結論：範圍收窄的文字與物件手術交給這裡、固定 30 點數；整場景創意改造、極端畫幅或任何需要 2K–4K 輸出的活兒交給 Nano Banana 2。
在這條通道上很快：我們的 8 次編輯每次 11 到 25 秒，中位 15 秒。7 次一次成功；1 次撞上上游瞬時容量錯誤，重試即成功。
我們實測撞上了三條。你沒要求它動的區域裡的小字，可能被重繪成形似文字的痕跡——因為它是整幅重繪，不是在編輯區外打遮罩，保健品盒測試就是例子。印刷文字經過多圖合成會劣化，哪怕是標題字號。風格匹配的文字替換可能出現字體漂移。變通辦法：必須保真的小字別放進畫面、標籤用單獨的單圖編輯修、每次只改一處。
可以，你生成的圖片可依據我們的服務條款用於個人和商業專案。輸入圖的版權、提示詞內容、商標與肖像權仍由你自行負責。
生成前後的工作都有一鍵工具——修飾、換風格、直接分享。
