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千问发布 Qwen-Image-3.0 图像生成，进步明显！
千问 Qwen 是国内少有的多模态比较齐全的模型厂商了，像 DeepSeek、Kimi 等模型，多模态要不是没有，在不是就比较弱，也或者是在路上。
于是，我有时候处理图片就在元宝、豆包、千问之间做选择。如果是公众号里的文字配图，我可能会用 OpenAI 的 gpt-image-2 模型生成，效果更好看一些。
但是，千问最近迎来了一波大更新。首先是 Qwen 3.8 预览版亮相，思考是真的长，10 分钟起步。接着是今天发布的 Qwen-Image-3.0，比 2.0 来说，进步明显。
具体的效果参见我的公众号配图：https://mp.weixin.qq.com/s/GOOweufBB-Q569BHJXm_iQ。
如果是之前的 2.x 的模型，效果差强人意不说，还可能会出现乱码。
怎么说呢，甚至有时候我的中文全变英文了。我估计是画出来后发现有乱码，不如直接画英文的。
虽说比顶尖的过来模型还有差距，但有进步就有追赶上的那天。
Qwen-Image-3.0 这个版本主要围绕“内容丰实”、“细节真实”和“知识厚实”三大能力进行了升级。
支持理解超长指令，生成复杂图文。4.5 倍 Token 输入提升。尤其是相比前代，新模型将可接受的指令长度提升至4.5k Token，是上一代的 4.5 倍。同时，新模型还能一次性生成包含 9 种不同领域知识的“九宫格”图解，每个格子都可能是包含数学公式、物理图解或古文分析的复杂信息图。
在细节方面也更真实了，小字清晰可辨，质感逼近摄影。Qwen-Image-3.0 能够清晰渲染小至 10 像素的文字，即使是学术论文里复杂的 LaTeX 公式、报纸上的密集信息，也能做到字字清晰可读。
Qwen-Image-3.0 继续提升了多语言支持，商业场景更广。新模型原生支持12 国语言和20 多款字体的渲染。这能大幅降低为不同地区制作产品海报、影视分镜等商业素材的生产成本。
这次 Qwen-Image-3.0 发布后，比不上 gpt-image-2，也差距不会太大吧。
总之，感兴趣的可以多去试试，后面我可能也会多用它了。
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