Qwen-Image-2.1 ist in der wichtigsten Hinsicht kostenlos: Die Gewichte sind öffentlich. Alibaba veröffentlichte das 7B-Modell für vereinheitlichte Generierung und Bearbeitung am 20. September 2026 unter der Qwen Research License, mit nativer transparenter Ausgabe und Bearbeitung von bis zu 10 Referenzbildern. Es gibt keine Kosten pro Bild und keinen API-Schlüssel zu kaufen. Was Sie bezahlen, ist entweder eine Warteschlange (gehostete Demos) oder eine GPU (wenn Sie es selbst betreiben). Dieser Leitfaden listet jede kostenlose Möglichkeit auf, was jede davon bietet und was die Lizenz Ihnen mit der Ausgabe erlaubt.
Wenn Sie zuerst eine Funktionsübersicht benötigen, lesen Sie Was ist Qwen-Image-2.1. Wenn Sie über das Ausprobieren hinaus sind und Code wünschen, enthält der Anleitungs-Guide die Diffusers-Beispiele und einen Wrapper, den Sie in Apidog testen können.
Die kostenlosen Wege auf einen Blick
| Weg | Kosten | Am besten für | Einschränkungen |
|---|---|---|---|
| Qwen Chat, „Bilderzeugung“ | Kostenloses Konto | Schnellster erster Blick, integrierte Prompt-Umschreibung | Verbrauchergrenzen, keine Seed-Kontrolle, Modell hinter der Benutzeroberfläche kann sich ändern [ÜBERPRÜFEN Sie, ob 2.1 das Modell ist, das Qwen Chat bedient] |
| Hugging Face Space | Kostenlos (ZeroGPU-Warteschlange) | Testen des exakten 2.1 Checkpoints mit Referenzen und Transparenz | Warteschlangenzeiten, GPU-Kontingent pro Benutzer, keine Stapelverarbeitung |
| ModelScope Studio | Kostenlos | Wie der Space, besserer Durchsatz vom chinesischen Festland | Konto erforderlich |
| ComfyUI auf Ihrer GPU | Kostenlose Software, Ihre Hardware | Wiederholbare Workflows, transparente Ebenen, lokale Bearbeitung mit Masken | GPU-Speicher; Einrichtung |
| Diffusers auf Ihrer GPU oder einem Cloud-Notebook | Kostenlose Software, Ihre Hardware oder ein Free-Tier-Notebook | Programmatische Nutzung, Seeds, Automatisierung | Dasselbe; kostenlose Notebooks passen möglicherweise nicht für bf16 |
Weg 1: Qwen Chat
Der schnellste Weg, um zu sehen, was 2.1 leistet, ist der Bildgenerierungsmodus in Qwen Chat, auf den Qwen von seiner eigenen Landing Page aus verweist. Geben Sie eine kurze Anfrage in beliebiger Sprache ein; die Chat-Ebene erweitert sie zu einem langen strukturierten Prompt (dieselbe Aufgabe, die das veröffentlichte PE-T2I Prompt-Rewriting-Modell ausführt) und gibt ein Bild zurück. Die Bearbeitung funktioniert, indem Sie ein Bild anhängen und die Änderung beschreiben.
Gut geeignet für: die Beurteilung von Typografie, Porträtqualität und ob der Bearbeitungsstil zu Ihnen passt. Nicht gut geeignet für: Reproduzierbarkeit. Es gibt keinen Seed, die Obergrenzen sind nicht veröffentlicht, und Consumer-Chat-Produkte tauschen Modelle ohne Vorankündigung aus, stellen Sie also sicher, welches Modell antwortet, bevor Sie spezifische Schlussfolgerungen über 2.1 ziehen.
Weg 2: Der Hugging Face Space
Der offizielle Qwen-Image-2.1 Space betreibt den tatsächlichen Checkpoint auf geteilten GPUs. Er bietet die im Launch-Post gezeigten Funktionen: Text-zu-Bild, Bearbeitung mit Referenzbildern und transparente Ausgabe, wenn Sie danach fragen. Melden Sie sich bei einem kostenlosen Hugging Face-Konto an, um ein größeres ZeroGPU-Kontingent zu erhalten; anonyme Benutzer erhalten weniger und warten länger.
Drei Tests, die es wert sind, hier durchgeführt zu werden, bevor Sie Ihr eigenes GPU-Geld ausgeben:
- Transparenz. Prompt: „Dies ist ein RGBA-Bild mit Transparenz. Ein Cartoon-Fuchs-Sticker. Das Bild hat einen Alphakanal und der Hintergrund ist transparent.“ Laden Sie das PNG herunter und öffnen Sie es über einem Schachbrettmuster. Zoomen Sie in die Pelzkanten; dort versagen Hintergrundentferner, native Alpha sollte es nicht.
- Mehrere Referenzen. Laden Sie drei Fotos eines Produkts aus verschiedenen Blickwinkeln hoch und bitten Sie um ein Lifestyle-Bild. Überprüfen Sie, ob der Etikettentext und die Form erhalten bleiben.
- Textrendering. Ein Schild oder Poster mit einem zitierten String in zwei Schriftarten. Hier liegt Qwens Stärke, und es ist günstig, dies zu bestätigen.
Jeder Gradio Space stellt seine Funktionen auch als HTTP-Endpunkte bereit, was bedeutet, dass Sie diese Tests skripten können. Das gradio_client-Paket oder ein direkter Aufruf der Route /gradio_api/call/<fn> des Space ermöglicht es Ihnen, einen Prompt zu senden und die Ergebnisdatei abzurufen; dokumentieren Sie die genaue Route über den Link „Use via API“ des Space [ÜBERPRÜFEN Sie den Routennamen für diesen Space]. Sobald es ein HTTP-Aufruf ist, können Sie ihn als Anfrage in Apidog erstellen, den Typ und die Größe der zurückgegebenen Datei überprüfen und dieselben drei Tests später gegen Ihren eigenen Server erneut ausführen, ohne etwas neu schreiben zu müssen.
Weg 3: ModelScope
Qwen spiegelt die Gewichte und die Demo auf ModelScope. Wenn Hugging Face bei Ihnen langsam oder gedrosselt ist, läuft die dortige Studio-Demo dasselbe Modell, und die Modellseite ist der schnellste Download-Mirror für Benutzer auf dem chinesischen Festland.
Weg 4: ComfyUI auf Ihrer eigenen GPU
ComfyUI fügte nativen Support am Starttag mit einem Vorlagen-Workflow hinzu. Die Einrichtung besteht aus vier Schritten: ComfyUI aktualisieren, die Gewichte von Hugging Face herunterladen, die Vorlage laden und sie mit Prompts und Referenzbildern ausführen. Transparente Ausgabe und Multi-Referenz-Bearbeitung sind in die Vorlage integriert, und Sie können den gesamten Graphen als JSON-Datei speichern, was ComfyUI zum wiederholbarsten kostenlosen Weg macht, abgesehen vom Schreiben von Code.
Qwen hat keine VRAM-Anforderungen veröffentlicht. Der Referenz-Stack besteht aus einem 7B-Generator, einem 8B Qwen3-VL-Text-Encoder und einem VAE, in bfloat16, bei 2048 x 2048 und 40 Schritten. Planen Sie eine High-End-Verbraucher- oder Rechenzentrums-GPU für den reinen bf16-Pfad ein. Es gibt leichtere Pfade: enable_model_cpu_offload() in diffusers, FP8 über vLLM-Omni und LightX2V-Beschleunigung, alle aufgeführt im GitHub README. Community-FP8-Checkpoints für ComfyUI erscheinen normalerweise innerhalb weniger Tage nach einer Qwen-Veröffentlichung; überprüfen Sie die Hugging Face-Liste „Spaces and models using this“ des Modells, bevor Sie Ihre eigenen konvertieren.
Weg 5: Diffusers, lokal oder in einem kostenlosen Notebook
Der Referenzcode ist kurz. Installieren Sie torch>=2.4.0, transformers>=5.17, accelerate, pillow und diffusers von GitHub main, dann:
import torch
from diffusers import QwenImage21Pipeline
pipe = QwenImage21Pipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-2.1", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.enable_model_cpu_offload() # skip and .to("cuda") if the whole model fits
image = pipe(
prompt="This is an RGBA image with transparency. A paper plane icon. The image has alpha channel and the background is transparent.",
num_inference_steps=40,
generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(7),
).images[0]
assert image.mode == "RGBA"
image.save("plane.png")
Kostenlose Cloud-Notebooks stellen Ihnen für ein paar Stunden eine GPU zur Verfügung; ob die bf16-Pipeline in deren Speicher passt, hängt von der Ihnen zugewiesenen Karte ab, daher die Offload-Zeile. Der Anleitungs-Guide erweitert dies auf die Bearbeitung mit Referenzen und einen kleinen HTTP-Server.
Was „kostenlos“ erlaubt: die Lizenz
Kostenlos herunterladen bedeutet nicht kostenlos verkaufen. Qwen-Image-2.1 wird unter dem Qwen Research License Agreement ausgeliefert. Die wichtige Klausel: Sie „dürfen die Materialien nicht für kommerzielle Zwecke verwenden, ohne eine separate kommerzielle Lizenz“ von Qwen zu erhalten. Weiterverteilte Gewichte oder Fine-Tunes müssen die Lizenz beibehalten, einen Hinweis „Built with Qwen“ hinzufügen und dürfen „Qwen“ nicht als ihren primären Namen verwenden.
Jeder der oben genannten Wege ist also in Ordnung für Lernen, Forschung, Portfolioarbeit, interne Experimente und die Entscheidung, ob Sie es lizenzieren möchten. Das Verkaufen der Bilder oder das Anbieten des Modells hinter einem kostenpflichtigen Produkt erfordert zuerst die kommerzielle Vereinbarung. Das ist der größte Unterschied zum Apache-lizenzierten Original Qwen-Image und zu kostenpflichtigen APIs wie Nano Banana 2 oder gpt-image-2.5, deren Preis pro Bild kommerzielle Rechte beinhaltet. Wenn Sie eine kommerzielle Ausgabe ohne Lizenzgespräche benötigen, ist Alibabas gehostetes Qwen Image 3.0 für 0,03 $ pro Bild der vorgesehene Weg; der Vergleich zwischen 2.1 und 3.0 legt dar, wann welches sinnvoll ist.
Kostenlos, aber nicht schnell: Was zu erwarten ist
- Gehostete Demos reihen sich ein. In der Startwoche sollten Sie in den Stoßzeiten in den USA Minuten pro Bild auf dem Space einplanen. Das Kontingent wird für eingeloggte Benutzer täglich zurückgesetzt.
- 2K bei 40 Schritten ist langsam auf Consumer-GPUs. Testen Sie zuerst mit Größen der 1024er-Klasse und skalieren Sie dann hoch, sobald der Prompt stimmt.
- Multi-Referenz-Bearbeitungen sind der Fall, den 2.1 optimiert hat: Referenzbilder werden einmal kodiert und über Schritte hinweg zwischengespeichert, sodass fünf Referenzen nicht fünfmal so viel kosten wie eine.
- Der Chat-Weg verbirgt den Seed. Wenn Sie dasselbe Bild zweimal benötigen, verwenden Sie den Space, ComfyUI oder Diffusers, wo Sie die Kontrolle haben.
Verwandeln Sie Ihre kostenlosen Experimente in eine Test-Suite
Sobald ein Weg funktioniert, besteht das Risiko, dass Ihre Prompts abdriften, während das Modell gleich bleibt, oder das Modell sich ändert, während Ihre Prompts gleich bleiben, und Sie nicht erkennen können, welcher Fall vorliegt. Egal, ob Sie den Gradio-Endpunkt des Space oder Ihren eigenen Wrapper aufrufen, definieren Sie die Anfrage einmal in Apidog: den Prompt, den Seed, das Transparenz-Flag und die Referenzdateien. Speichern Sie den Transparenztest und die Drei-Referenz-Bearbeitung als Testfälle mit Assertions zu Antworttyp und -größe und führen Sie sie erneut aus, wann immer Sie etwas ändern. Wenn Sie von der kostenlosen Nutzung zu einer lizenzierten Bereitstellung oder zur 3.0 API übergehen, zieht die Suite mit Ihnen um; nur die Basis-URL ändert sich. Laden Sie Apidog herunter, um dies einzurichten.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Ist Qwen-Image-2.1 vollständig kostenlos? Die Gewichte und Demos sind kostenlos. Kommerzielle Nutzung ist nicht in der Lizenz enthalten; Sie würden eine separate Vereinbarung von Qwen benötigen.
Welcher kostenlose Weg verwendet das echte 2.1 Modell? Der Hugging Face Space, ModelScope Studio, ComfyUI und Diffusers verwenden alle den veröffentlichten Checkpoint. Qwen Chat wahrscheinlich auch, aber Consumer-Chat-Produkte garantieren nicht, welche Modellversion antwortet.
Kann ich kostenlose transparente PNGs erhalten? Ja. Fordern Sie ein RGBA-Bild im Prompt auf dem Space, in ComfyUI oder in Diffusers an und überprüfen Sie den Dateimodus.
Brauche ich eine GPU? Nicht für den Space, ModelScope oder Qwen Chat. Für ComfyUI oder Diffusers benötigen Sie eine GPU; Qwen veröffentlicht keinen Mindest-VRAM, und CPU-Offload plus FP8-Builds senken die Anforderungen.
Gibt es eine kostenlose API für Qwen-Image-2.1? Keine gehostete von Alibaba. Der Gradio-Endpunkt des Space funktioniert für das Skripting kleiner Tests, und der Anleitungs-Guide zeigt, wie Sie Ihre eigene betreiben können.
Nächste Schritte
Beginnen Sie auf dem Space mit den drei oben genannten Tests, wechseln Sie zu ComfyUI oder Diffusers, wenn Sie Seeds und Wiederholbarkeit benötigen, und lesen Sie die Lizenz, bevor etwas ausgeliefert wird. Der Anleitungs-Guide ist der nächste Schritt für Code, der Vergleich mit 3.0 für die Kauf-vs.-Betrieb-Entscheidung, und Apidog hält Ihre Prompts und Assertions über all diese Wege hinweg stabil.