Images 2.6 مقابل Qwen Image 3.0: لا أحد منهما مفتوح، وواحد فقط كان مفتوحًا في السابق

عادةً ما يبحث الأشخاص الذين يجرون هذه المقارنة عن الشيء نفسه: سبب لتشغيل نموذج صور على وحدات معالجة الرسومات الخاصة بهم. Qwen Image 3.0 يبدو أنه الجواب، لأن سلسلة Qwen للصور تمتلك أوزانًا مفتوحة تعود إلى ثلاثة أجيال. لكنه ليس الجواب. Qwen Image 3.0 وQwen Image 3.0 Pro هما نموذجان مستضافان عبر واجهة برمجة التطبيقات (API)، أُعلن عنهما في 22 يوليو 2026 وأصبحا متاحين عمومًا على Alibaba Cloud Model Studio منذ 4 أغسطس 2026، دون بطاقة نموذج أو تقرير تقني أو عدد معلمات منشور. وتتوقف السلالة المفتوحة خطوة واحدة قبل ذلك، عند Qwen-Image-2.1. في الوقت نفسه، Images 2.6 — إصدار OpenAI بتاريخ 4 نوفمبر 2026 من GPT-Image-2.6 Sunburst وGPT-Image-2.6 Flare — مغلق بوضوح، ولم يزعم غير ذلك قط.

إذن، التأطير الصادق لهذه المواجهة ليس مفتوحًا في مقابل مغلق. بل هو مغلق في مقابل مغلق، مع مورّد طرح خيارًا مفتوحًا قبل ستة أسابيع، وآخر يبيع منتجًا أوسع يتضمن الرسوم المتحركة والإخراج المتجهي ونظام تصنيف للجودة. ومع ذلك، تستحق مسألة الأوزان المفتوحة إجابة، لأنها السبب في وجود هذه الصفحة، والإجابة هي أن Qwen-Image-2.1 هو النموذج الذي تريده فعلاً إذا كانت الاستضافة الذاتية هي المطلوبة.

الموقف الترخيصي، بصياغة دقيقة

هذا موضوع تكون فيه المصادر الثانوية مخطئة على نحو صارخ، لذا فإن مسألة الاستناد إلى المصادر تهم أكثر من الاستنتاج.

عدة صفحات تجميعية — منها صفحات مقارنة LLM Stats وجدول الذكاء الاصطناعي التوليدي على ويكيبيديا — تُدرج Qwen Image 3.0 بوصفه نموذجًا مفتوح الأوزان بموجب Apache 2.0 أو "Qwen License". تبدو تلك الإدراجات كأنها آثار قوالب: فالصفحات مولّدة من مخطط يفترض أن العائلة مفتوحة، وهي تتناقض مع التقارير الأكثر تفصيلًا. لم يُعثر على أي مستودع على Hugging Face، ولا أي نقطة حفظ safetensors، ولا بطاقة نموذج لـ 3.0 أو 3.0 Pro. القراءة الحذرة، وهي التي يتبناها هذا المقال، هي أن 3.0 متاح عبر الاستضافة فقط إلى أن تنشر Alibaba الأوزان.

ما هو المفتوح بلا لبس هو الجيل السابق. Qwen-Image-2.1، الذي صدر في سبتمبر 2026، هو نموذج محوّل انتشار بحجم 7B مقترن بمشفّر نصي Qwen3-VL 8B، نُشر بموجب Qwen Research License — وليس Apache 2.0، وليس مجانيًا للاستخدام التجاري دون ترتيب منفصل. هذا التمييز يهم معظم الشركات أكثر من الأوزان نفسها. إن ترخيص البحث الذي يتطلب تفاوضًا قبل أن تتمكن من الشحن يمثل مشكلة شراء مختلفة عن تنزيل Apache 2.0، والفرق التي افترضت أن سلسلة صور Qwen كانت متسامحة على نحو موحد ستجد أن الشروط قد تغيرت من تحتهم.

الأمر الذي يضع Qwen Image 3.0 في موقف حرج. فهو أفضل من 2.1 على كل محور جرى قياسه — والمزيد عن ذلك أدناه — لكنه لا يمكن استضافته ذاتيًا، ولا يمكن ضبطه الدقيق على بياناتك الخاصة، ولا يمكن تثبيته على نقطة تحقق تتحكم بها. إذا كانت هذه هي الأسباب التي جعلتك تنظر إلى سلسلة Qwen، فإن 3.0 لا يلبيها و2.1 يُعد تراجعًا.

بطاقة الأداء، مع الفجوة في المكان الصحيح

Artificial Analysis، 5 نوفمبر 2026، كلتا اللوحتين:

• AA-Image-Editing v2.1 — Qwen Image 3.0 Pro عند 1,092 (المرتبة 20، 13,614 عينة)، Qwen Image 3.0 عند 1,069 (المرتبة 29، 8,137 عينة)، Qwen-Image-2.1 عند 1,081. يتصدر GPT Image 2.5 Sunburst عند 1,199.

• AA-Image-T2I v2.1 — Qwen Image 3.0 Pro عند 1,096 (المرتبة 17)، Qwen Image 3.0 عند 1,073 (المرتبة 18)، Qwen-Image-2.1 عند 1,044. يتصدّر GPT Image 2.5 Sunburst عند 1,224.

• Images 2.6 — لا يوجد صف على أي من اللوحتين. عمره يوم واحد.

ثلاث ملاحظات. أولًا، الفجوة بين Qwen Image 3.0 Pro وسلف OpenAI تبلغ نحو 100 نقطة Elo على كلتا اللوحتين، وهو ليس تنافسًا متقاربًا. ثانيًا، ترقية Pro تشتري 23 نقطة Elo في تحويل النص إلى صورة و23 في التحرير مقابل زيادة سعرية متواضعة — تحسين حقيقي ومتسق لا مجرد فئة تسويقية. ثالثًا، والأكثر إثارة للاهتمام، يتفوق Qwen-Image-2.1 على Qwen Image 3.0 في لوحة التحرير (1,081 مقابل 1,069)، رغم أنه نموذج الأوزان المفتوحة الأقدم ويتخلف عنه بوضوح في التوليد. حسّن إصدار 3.0 التوليد ولم يحسّن التحرير. إذا كان التحرير هو ما تحتاجه من عائلة Qwen، فإن النموذج المفتوح هو الأفضل، وهي نتيجة غير معتادة ومفيدة حقًا.

فترات الثقة واسعة بما يكفي — من ±12 إلى ±13 — بحيث يقع الفرق في التحرير بين 2.1 و3.0 داخل نطاق التشويش. لكن الاتجاه متسق مع أحجام العينات، وهو سبب لعدم افتراض أن الرقم الأحدث يعني دائمًا نموذجًا أفضل.

ما الذي يتفوّق فيه Qwen Image 3.0 فعليًا

السبب في استخدامه ليس عمود الاختبار المرجعي، بل النص.

ادعاءات علي بابا بشأن Qwen Image 3.0 محددة: أوامر نصية تصل إلى نحو 4,500 رمز، وعرض مقروء حتى نحو 10 بكسل من حجم الخط، مع دعم 12 لغة، وما يصل إلى ست صور في كل استدعاء، وبحد أقصى للإخراج يبلغ 2048 × 2048. تُحتسب الصور المرجعية بشكل منفصل بنحو 0.003 دولار لكل صورة، وتُحتسب المراجع المُعاد إدخالها مرة أخرى — وهو تفصيل يستحق المتابعة، لأن حلقة التحرير التي تمرر المرجع نفسه في كل جولة تتراكم تكلفتها بصمت.

من بين هذه الادعاءات، يُعدّ عرض النصوص متعددة اللغات هو الأكثر حظًا بدعم مستقل. لم تنشر Alibaba أي مقاييس أداء رسمية لفئتي 3.0، وهذا بحد ذاته بيان، لكن سمعة النموذج في المجتمع مبنية على صور النصوص الكثيفة: الملصقات، ونماذج واجهات المستخدم، والتغليف ذي الطباعة الصغيرة، والطباعة الصينية اليابانية الكورية التي تتعامل معها النماذج الغربية بشكل سيئ. إذا كان ما تسلّمه يجب أن يحمل نصوصًا صينية أو يابانية أو كورية مقروءة ضمن تخطيط مصمم، فهذا هو النموذج في هذه المقارنة المصمم لذلك، ولا تملك سلسلة OpenAI ادعاءً مكافئًا.

نقاط قوة Images 2.6 تكمن في موضع آخر، وهي بنيوية لا طباعية. فهي تتيح إنشاء صور GIF متحركة داخل ChatGPT، وتصدير SVG، وتعديلات موجَّهة بالترميز، ومعامل التعقيد الذي يحدد مقدار التخطيط الذي يخصصه النموذج للطلب. كما تضيف صورًا مرجعية محفوظة قابلة لإعادة الاستخدام. ولا شيء من ذلك ميزةً يقدمها Qwen Image 3.0. ويُعد تصدير SVG على وجه الخصوص ميزة على مستوى الفئة لا مجرد إضافة كمالية: فإخراج المتجهات للأيقونات والشعارات والمخططات أمر لا يستطيع أي نموذج نقطي في هذه المقارنة إنتاجه عند أي إعداد جودة.

التكلفة لكل صورة قابلة للاستخدام، وليس لكل صورة

تبدو بطاقات الأسعار متقاربة حتى تحتسب معدل الرفض.

• Qwen Image 3.0 Standard — بنحو 0.03 إلى 0.035 دولار للصورة الواحدة بدقة 1K أو 2K، أو حوالي 30 دولارًا لكل ألف صورة وفق قائمة Artificial Analysis.

• Qwen Image 3.0 Pro — 0.04 دولار بدقة 1K، أو 0.075 دولار بدقة 2K، أو نحو 40 دولارًا لكل ألف. تضيف المراجع نحو 0.003 دولار لكل مرجع.

• Images 2.6 — تُحتسب بالرموز بسعر 5 دولارات لكل مليون رمز إدخال نصي، و8 دولارات لكل مليون إدخال صور، و30 دولارًا لكل مليون إخراج صور، على أن يكون سعر الدفعات نحو النصف. أي ما يعادل نحو 0.006 دولار للصورة عند الإعداد المنخفض، و0.013 دولار عند المتوسط، و0.053 دولار عند المرتفع، و0.21 دولار عند الأقصى، وهي مشتقة من ميزانيات الرموز الموروثة من الجيل 2.5 بدلًا من أرقام منشورة للجيل 2.6.

على الورق، يقع Qwen Image 3.0 Pro بسعر $0.075 للدقة 2K بين إعدادي high وxhigh لدى OpenAI. لكن فارق 100 نقطة في Elo ليس فرقًا صغيرًا في الجودة؛ فهو يعني نسبة أعلى جوهريًا من المخرجات التي تُرفض أو يُعاد توجيهها أو تُصلح يدويًا. وإذا كان Pro يحتاج محاولتين للوصول إلى نتيجة مقبولة بينما يحتاج Images 2.6 عند إعداد high محاولة واحدة، فإن التكلفة الفعلية هي $0.15 مقابل $0.053 — أي إن النموذج الأرخص يصبح ثلاثة أضعاف السعر عندما تحسب ما ترميه. هذه الحسابات تعمل في الاتجاهين، ولهذا فإن النصيحة الصادقة هي قياس معدل الرفض على مطالباتك الخاصة بدلًا من الوثوق بأي من بطاقتي الأسعار.

وهنا أيضاً يتجلّى أثر هامش الربح 0% على نحو ملموس. فـ OrcaRouter يمرّر سعر قائمة المزوّد كما هو دون تغيير، لذا فإن الرقم المعلن لكل صورة في كتالوجنا هو الرقم الذي يتقاضاه المزوّد — فلا تُضاف أي هوامش إلى فاتورة محسوبة بالتوكنات، ويظهر أي تغيّر في سعر المورّد في اليوم نفسه بدلاً من دورة إعادة التسعير التالية. وبالنسبة لسير عمل تعتمد تكلفته الحقيقية على معدل رفض لا تزال تقيسه، فإن عدّاداً بلا هامش هو الفرق بين رقم قابل للمقارنة ورقم منفوخ.

قرار الأوزان المفتوحة، إذا كان هذا هو سؤالك الفعلي

إذا كانت الاستضافة الذاتية غير قابلة للتفاوض، فإن كل هذا لا يهم والجواب قصير: شغّل Qwen-Image-2.1، واقبل درجة التحرير البالغة 1,081، وخصص ميزانية لنقاش ترخيص Qwen Research إذا كنت شركة، ولا تنتظر أوزان 3.0 التي لم تُنشر وقد لا تُنشر أبدًا. اقرنه بنموذج مستضاف في العمل الذي يضعف فيه، وهو التوليد وليس التحرير.

إذا كان الاستضافة الذاتية تفضيلاً لا شرطاً، فإن الحساب يتغير. ميزة Qwen Image 3.0 هي عرض النصوص متعددة اللغات وسعر منخفض لكل صورة. أما ميزات Images 2.6 فهي الرسوم المتحركة، وإخراج المتجهات، وتحريرات الترميز، وأساس قياسي أقوى بكثير — عبر سابقه، على الأقل. وهذه نقاط قوة غير متداخلة إلى حد كبير، ما يعني أن الاثنين يمكن أن يوجدا في المسار نفسه دون تنافس: خط OpenAI للتوليد والحركة، وخط Qwen للتخطيطات المكثفة بالطباعة في اللغات التي تشوّهها النماذج الغربية.

تشغيل كليهما ليس مشكلة عقدين إذا كانا يتشاركان مفتاحًا واحدًا. يوجّه OrcaRouter نماذج الصور من OpenAI بسعر القائمة مع تحويل تلقائي عند الفشل، ويمكن لقاعدة توجيه أن ترسل الطلب إلى أحد النموذجين أو الآخر بناءً على ما تتطلبه المطالبة — دون SDK ثانٍ، ودون علاقة فوترة ثانية، ودون تدوير بيانات اعتماد لكل بائع. هذه نقطة تشغيلية متواضعة، لكنها النقطة التي تحدد ما إذا كان يستحق بناء خط أنابيب من نموذجين أصلًا.

إلى أين ينتهي هذا

Qwen Image 3.0 نموذج جيد لديه قصة توزيع غير محسومة. سعره تنافسي، وعرض النص متعدد اللغات فيه هو الأفضل في فئته فعليًا ضمن هذه المقارنة، وجودته المقاسة متأخرة بنحو 100 نقطة Elo عن الجيل السابق من OpenAI على كلتا لوحتي التقييم. الأوزان المفتوحة التي تجعل سلسلة Qwen Image جذابة من حيث المبدأ غير موجودة في 3.0، والنموذج الذي يحملها فعلًا — Qwen-Image-2.1 — يسجل نتيجة أفضل في التحرير مما يسجله 3.0.

Images 2.6 منتج أوسع نطاقًا ذو مكانة غير مقاسة. كل ما فيه قابل للتحقق هو ادعاء موروث: نموذج التسعير، وسطح نقاط النهاية، وبنية النسختين. وكل ما فيه جديد — GIF وSVG وتعديلات الترميز ومعامل التعقيد — غير متحقق منه بأي اختبار مستقل، وغير موثّق جزئيًا.

الاستنتاج الوحيد الذي لا يعتمد على معيار تقييم مفقود هو الاستنتاج المتعلق بالترخيص، وهو السبب الذي جاء معظم القراء من أجله: إذا كنت بحاجة إلى الأوزان، فهي ليست هنا، وليست في 3.0 أيضًا. تحقّق من منظمة Hugging Face قبل أن تخطط بناءً على نقطة تحقق. لقد كانت الإشارة الموثوقة لهذه العائلة طوال العام، وهي تتوقف حاليًا عند 2.1.