Ming-Image-0.1-Design مقابل Qwen-Image 2.1: الترخيص هو الفرق الحقيقي

ظهر نموذجان مفتوحان لتوليد الصور بفارق ثلاثة أيام في سبتمبر 2026، وإذا قرأتهما من ورقة مواصفات، يبدوان كأنهما عملية الشراء نفسها. Ming-Image-0.1-Design، الذي بناه فريق inclusionAI التابع لـ Ant Group، نشر أوزانه على Hugging Face في 17 سبتمبر بموجب رخصة MIT. Qwen-Image 2.1، من فريق Qwen التابع لـ Alibaba، تبعه في 20 سبتمبر بموجب اتفاقية Qwen Research License Agreement. كلاهما يُخرج RGBA أصليًا، وكلاهما يدّعي إخراجًا بدقة 2K، وكلاهما موجّه إلى المشتري نفسه: فريق يريد توليد صور يمكنه استضافته وفحصه وتعديله بنفسه. الشيئان اللذان يفصلان بينهما فعليًا هما الأمران اللذان تكون ورقة المواصفات أضعف ما تكون في إظهارهما — ما يُسمح لك قانونًا بفعله بالنتيجة، وكم من السيليكون يلزم لإنتاج واحدة.

هذه ليست صياغةً بلاغية. فبالنسبة لأحد هذين النموذجين، يُشكّل الترخيص حائلاً قاطعاً أمام الاستخدام التجاري؛ أما بالنسبة للآخر، فالأمر غير ذي أهمية على الإطلاق. وعدد المعاملات الذي يطبعه كل بائع على العلبة يقلّل من حجم التنزيل بمعامل ثلاثة أو أربعة. وهاتان الحقيقتان تحسمان قرار الشراء قبل وقت طويل من أي اختبار أداء — واختبارات الأداء، كما يبدو، لا يمكن مقارنتها على الإطلاق.

ما الذي يحتوي عليه كل مستودع فعليًا

لا يُشكّل أيٌّ من النموذجين شبكة واحدة. كلاهما خطوط أنابيب، والحجم يكمن في خطّ الأنابيب:

• المولّد — Ming-Image-0.1-Design يأتي بمحوّل تصميم بـ 6.15 مليار معامل (12.31 جيجابايت بصيغة BF16)؛ Qwen-Image 2.1 يأتي بـ DiT أحادي المسار بـ 7.1 مليار معامل مع 32 طبقة، وانتباه سببي كتلي وعدد غير معلن من المعاملات النشطة (حوالي 14.2 جيجابايت).

• الجانب النصي — يقرن Ming-Image-0.1-Design محوّله بنموذج LLM متعدد الوسائط بحجم 17.01B (34.02 GB) وموصل بحجم 3.09B (6.17 GB)؛ ويستخدم Qwen-Image 2.1 مُشفّرًا نصيًا Qwen3-VL 8B (نحو 17.5 GB).

• إجمالي المعاملات — 26.44B لـ Ming-Image-0.1-Design مقابل نحو 15–16B لـ Qwen-Image 2.1. لاحظ أن الرقم الرئيسي لأي من المورّدين ليس الإجمالي: فكل من "6B" و"7B" يصف المولّد فقط.

• حجم المستودع — 52.88 GB لـ Ming-Image-0.1-Design (49.25 GiB من ذلك عبارة عن أوزان)؛ نحو 33 GB لـ Qwen-Image 2.1.

• الشفافية — يُخرج كلاهما بيانات RGBA أصلية مباشرةً من النموذج بدلًا من المرور بخطوة استخلاص قناة ألفا (matting) لاحقة. يستخدم Ming-Image-0.1-Design نموذج VAE الخاص به من نوع RGBA؛ ويستخدم Qwen-Image 2.1 نموذج VAE من نوع RGBA ب64 قناة مع ضغط مكاني بمقدار 16×.

• التوليد الافتراضي — تم التحقق من Ming-Image-0.1-Design عند 2048×2048، و12 خطوة، وBF16، وCFG 1.0؛ الإعدادات الافتراضية لـ Qwen-Image 2.1 هي 2048×2048 عبر 40 خطوة مع سبعة إعدادات مسبقة لنسب الأبعاد.

• الترخيص — MIT لـ Ming-Image-0.1-Design؛ اتفاقية ترخيص أبحاث Qwen، غير تجارية، لـ Qwen-Image 2.1.

تسمية «6B» تحمل على عاتقها الكثير

مستودع Ant Group عنوانه يدور حول نموذج بـ6 مليارات معامل، والمحوّل في الواقع 6.15B. لكن الأوزان التي تنزّلها هي 49.25 GiB، والمستودع حجمه 52.88 GB، والتهيئة التي تحقّق منها المورّد — 2048×2048 عند BF16 مع بقاء مكدّس النص الكامل مقيماً في الذاكرة — مُحدَّدة من أجل وحدة CUDA GPU واحدة بسعة 80 GiB. هذا ليس خطأ تقريب على بطاقة 48 GB؛ بل بطاقة لا يمكنك استخدامها. لن يستوعب مسرّع سعة 48 GB خط الأنابيب، ولن يستوعبه اثنان منها دون حِيَل تفريغ لا يوثّقها المورّد.

Qwen-Image 2.1 هو التنزيل الأكثر تسامحًا، مع التحفظ بأن Alibaba لا تنشر أي أرقام رسمية لـVRAM على الإطلاق. الإرشاد الوحيد في بطاقة النموذج هو تمكين CPU offload على البطاقات الأصغر. إن ما جرى قياسه منذ الإطلاق أنفع مما جرى نشره: خط أنابيب int8 يعمل بنحو 16 GiB إجمالًا ويتسع في بطاقة بسعة 24 GB مع بقائه كاملًا في الذاكرة، بينما أُبلغ عن تشغيل BF16 كامل بما يتراوح بين نحو 17 GB مع CPU offload وذروة تقارب 40 GiB عند 1024×1024، وذلك حسب طريقة وضع مُشفّر النص. ويتراوح زمن الاستجابة المُبلَّغ عنه لصورة واحدة من بضع ثوانٍ على B200 إلى أقل من عشر ثوانٍ على بطاقة محطة عمل حالية. تعامل مع كل رقم من هذه الأرقام على أنه قياس مجتمعي لا مواصفة — فهي تتفاوت باختلاف استراتيجية offload أكثر مما تختلف النماذج بعضها عن بعض.

الخلاصة العملية: Qwen-Image 2.1 هو نموذج من فئة 3090 إذا كنت مستعدًا لتفريغ الذاكرة؛ أما Ming-Image-0.1-Design فهو نموذج من فئة مراكز البيانات وليس له تكوين أصغر.

الترخيص هو مفترق الطريق

هذا هو الجزء الذي سيوقف المشروع فعليًا، وهو الجزء الذي يختلف في التعامل معه الإصداران أكثر من أي شيء آخر.

Ming-Image-0.1-Design تحت رخصة MIT. أطلقه ضمن منتج مدفوع، أو اضبطه ضبطًا دقيقًا، أو أعد توزيع الأوزان، أو أبقِ تغييراتك مغلقة — لا شيء من ذلك يتطلب محادثة مع Ant Group.

Qwen-Image 2.1 ليس كذلك. فهو يحمل اتفاقية Qwen Research License Agreement المؤرخة في 20 سبتمبر 2026، التي ترخّص الأوزان لأغراض البحث والتقييم فقط. يتطلب الاستخدام التجاري اتفاقًا منفصلًا من Alibaba، ولا يُنشر أي سعر لذلك الاتفاق. يجب أن تتضمن الأعمال المشتقة وعمليات إعادة التوزيع الترخيص، وإشعار "Built with Qwen" أو "Improved using Qwen"، وسطر حقوق النشر الخاص بـ Hangzhou Tongyi Laboratory، ولا يمكن أن يكون "Qwen" الاسم الأساسي لأي نموذج مشتق. يخضع الترخيص للقانون الصيني، مع اختصاص قضائي في هانغتشو.

ثمة نقطة توضيحية حقيقية واحدة في المتابعة التي أصدرها المورّد نفسه: فقد صرّحت علي بابا بأن الصور المولّدة ليست جزءًا من «المواد» المرخّصة، وبالتالي تحتفظ بحقوق ما ينتجه النموذج. فالقيود تتعلق بالأوزان والنموذج، لا بمخرجاتك. وهذا استثناء جوهري ويستحق قراءة دقيقة، لأن الخلاصة السهلة — «الصور ملكك، أما النموذج فليس كذلك» — هي الخلاصة الصحيحة.

إنه أيضاً تغيير في الاتجاه. تظل إصدارات Qwen-Image السابقة، بما في ذلك Qwen-Image الأصلي وإصداري 2511 و2512، تحت رخصة Apache 2.0 وتسمح بالاستخدام التجاري. أي فريق اختار Qwen-Image العام الماضي بسبب رخصته ويقوم بالترقية إلى 2.1 هذا الشهر يرث قيداً يقتصر على البحث لم يوافق عليه أبداً. إذا كانت الشروط المتساهلة هي المطلوب، فإن Qwen-Image 2.1 ليست النسخة الأحدث لما كان لديك — بل هي اتفاق مختلف.

ما الذي صُمِّم كل واحد منها للقيام به

يعكس الانقسام في الترخيص اختلافًا في النية، وهذا الاختلاف هو ما ينبغي أن يوجّه الاختيار عندما يكون كلاهما خيارًا قانونيًا متاحًا لك.

Ming-Image-0.1-Design أداة تصميم. يوجد مكدس النص لتوسيع موجز قصير إلى موجّه منظم بحجم 8K، وتوفّر الجهة الموردة «مهارات» حوله — Design Skill التي تنتج مسودة بصرية خلال نحو 15 ثانية، وPPT Skill الموجّهة إلى مخرجات على شكل شرائح. ويأخذ مستودعه المرافق، Ming-Image-0.1-Design-Layer، تصميمًا مسطّحًا ويعيده كطبقات منفصلة، وهذه هي القدرة الوحيدة هنا التي لا يقدّمها أي شيء آخر في المجال المفتوح. وتفيد inclusionAI بأن نموذج Layer يعمل أسرع بنحو 4.3× من نموذج طبقات مفتوح بحجم 20B في المهمة نفسها (183 ثانية مقابل 795) — وهو رقم مُبلّغ به من المورد، غير مُعاد إنتاجه، ولم يُسمَّ هدف المقارنة بدقة كافية للتحقق منه.

Qwen-Image 2.1 هو مولِّد ومحرِّر معًا. نقطة تحقق واحدة تؤدي كلاً من التوليد من النص إلى الصورة والتحرير القائم على التعليمات، وتقبل ما يصل إلى 10 صور مرجعية لعملية تحرير واحدة، وتدعم التحريرات الموضعية التي تترك بقية الإطار دون مساس. وقد صدر بدعم من اليوم الأول في ComfyUI وDiffusers وvLLM-Omni وSGLang-Diffusion وLightX2V — وهي قصة تقديم خدمة لا تملكها Ming-Image-0.1-Design بعد، إذ يشير دليل تقديم الخدمة الخاص بها إلى vLLM-Omni.

اقرأ ذلك باعتباره تفرّعًا لا ترتيبًا. إذا كانت المهمة هي "إنتاج أصل تصميمي متعدد الطبقات وقابل للتحرير انطلاقًا من موجز"، فإن Ming-Image-0.1-Design هو الوحيد من بين الاثنين الذي يقوم بذلك. وإذا كانت المهمة هي "التوليد ثم التحرير التكراري استنادًا إلى مراجع"، فإن Qwen-Image 2.1 يقوم بذلك في نموذج واحد، بينما لا يقوم Ming-Image-0.1-Design بذلك على الإطلاق.

لا يمكن مقارنة الاختبارات المعيارية، وهذه هي الإجابة الصادقة.

كلا المورّدين لديه أرقام. لا يمكن وضع أي من الرقمين بجانب الآخر، وأي مقال يفعل ذلك فإنه يختلق نتيجة.

دليل Ming-Image-0.1-Design هو لوحة Artificial Analysis: المركز الأول في Text-to-Image Leaderboard بعد تصفيتها حسب الأوزان المفتوحة لـ UI/UX Design، عند Elo مقداره 1,082، متقدماً على Ideogram 4.0 Quality عند 1,052، وIdeogram 4.0 عند 1,015، وHunyuanImage 3.0 Instruct عند 1,005، وFLUX.2 [dev] عند 1,000. كما يذكر المورّد معدلات فوز تبلغ 67.4% في التخطيط، و67.0% في التركيب المعقّد، و66.7% في عرض النص، والمركز الأول عبر 12 مقياساً على Crello. إن لوحة الصدارة أداة طرف ثالث، ما يجعل Elo هو الأقوى بين نوعي الأدلة هنا؛ أما معدلات الفوز واكتساح Crello فهما مُبلَّغ عنهما من المورّد وينبغي قراءتهما بوصفهما ادعاءين.

الدليل الذي يستند إليه Qwen-Image 2.1 هو Qwen-Image-Bench، وهو معيار قياسي بناه فريق Qwen، ويسجّل فيه 60.28 ويتصدّر مجال المصادر المفتوحة، متقدمًا على Nano Banana 2.0 عند 59.82 وGPT Image 1.5 عند 59.65. وتشير المادة المصدرية إلى أن المعيار من بناء Qwen، كما أن المراكز الثلاثة الأولى لا يفصل بينها أكثر من نقطة واحدة — وهو فارق يقع بسهولة ضمن الضوضاء الإحصائية لمعيار يكون مؤلفه أيضًا منافسًا فيه.

إذن: تصنيف Elo من طرف ثالث على مجموعة فرعية من تصميم UI/UX، مقابل نتيجة عامة أنشأها المورّد. أدوات مختلفة، ومهام مختلفة، وحكّام مختلفون. لم ينشر أحد مواجهة مباشرة بين هذين النموذجين ضد بعضهما بعضًا، وبحسب الأدلة المتاحة لا يستطيع أحد ذلك. القراءة المفيدة ضيقة وتستحق أن تُقال بوضوح — لدى Ming-Image-0.1-Design تأييد من طرف ثالث في أعمال التصميم تحديدًا، ولدى Qwen-Image 2.1 قوة مُبلَّغ عنها من المورّد في التوليد والتحرير العامين، والتداخل بين هذين الادعاءين أصغر مما توحي به الأرقام الرئيسية.

تثبيت أي منهما على نقطة نهاية

لا يوجد أي من النموذجين في كتالوج OrcaRouter اليوم. Ming-Image-0.1-Design و Qwen-Image 2.1 كلاهما عرضان للاستضافة الذاتية في الوقت الحالي: الأوزان قابلة للتنزيل وأدلة التشغيل حقيقية، لكنك تقوم بإعداد GPU بنفسك، وفي حالة Ming، يكون GPU بسعة 80 GiB. نحن ندرجها هنا كإصدارات مفتوحة الأوزان، وليس كمسارات.

ما يستحق معرفته قبل أن تلتزم بالأجهزة هو تكلفة نفس عبء العمل عليك كاستدعاء. تشمل نماذج الصور الموجّهة لدينا google/gemini-2.5-flash-image، وgoogle/gemini-3-pro-image-preview، وgoogle/gemini-3.1-flash-image-preview، وفئات Imagen 4.0 الثلاث (السريعة، والقياسية، والألترا)، وgrok/grok-imagine-image، وعائلة GPT-Image — openai/gpt-image-1، وopenai/gpt-image-1-mini، وopenai/gpt-image-1.5، وopenai/gpt-image-2. إن تشغيل موجز تصميم على أحدها لمدة أسبوع يخبرك ما إذا كان إخراج الطبقات من Ming-Image-0.1-Design قدرة تحتاجها فعلاً، بجزء يسير من تكلفة بطاقة 80 GiB، وهو يفعل ذلك قبل أن تكتشف ما إذا كان الترخيص أم VRAM هو ما سيكون العقبة. وعندما تنقل نموذجاً مستضافاً ذاتياً إلى مسار إنتاجي، فإن نقطة النهاية نفسها هي حيث يوجد التوجيه — مفتاح واحد عبر أكثر من 200 نموذج، وتحويل تلقائي عند الفشل بين المزوّدين، وهامش ربح بنسبة 0%، لذا يصبح خفض سعر المورّد سارياً من جانبنا في اليوم نفسه الذي يُعلَن فيه.

من الذي يجب أن يختار ماذا

اختر Ming-Image-0.1-Design إذا كان المُخرَج أصلًا تصميميًا وليس صورة: مخرجات طبقية، وتوسيع مُوجَّه منظم، وتوليد على شكل شرائح، وترخيص يتيح لك بيع أي شيء تصنعه به. خصّص ميزانية لبطاقة جدّية وتقبّل أن منظومة الخدمة المحيطة به أرقّ من جانب Qwen. كما أنه الأكثر فائدة بين الاثنين إذا احتجت إلى وضع رقم أمام عميل، لأن أقوى دليل لديه هو الرقم الوحيد من طرف ثالث في هذه المقارنة.

اختر Qwen-Image 2.1 إذا كانت سير العمل هي التوليد ثم التحرير، أو إذا كنت بحاجة إلى التهيئة بصور مرجعية، أو إذا أردت التشغيل على عتاد تملكه بالفعل. فهو أصغر حجمًا، ويُقدَّم بشكل أفضل منذ اليوم الأول، وترخيصه مناسب لأعمال البحث والتقييم التي يقوم بها معظم الناس فعليًا في البداية. لكنه يصبح الخيار الخاطئ لحظة أن يصبح الناتج تجاريًا وتكون المراجعة القانونية حقيقية، لأن المسار الوحيد إلى ترخيص تجاري هو اتفاق مباشر مع Alibaba، ولا يوجد سعر معلن يمكن التخطيط على أساسه.

لا تختر أيًا منهما بعد، إذا كان ما تحتاجه هو توليد الصور في الإنتاج هذا الشهر. كلاهما أوزان، والأوزان تمثل التزامًا عتاديًا وقانونيًا قبل أن تكون قدرة. يمكن الإجابة عن سؤال التصميم — هل يغيّر الإخراج الطبقي ما يستطيع فريقي إطلاقه؟ — عبر نقطة نهاية مستضافة أولًا، وهذه الإجابة هي ما ينبغي أن يحدد ما إذا كان سيتم شراء بطاقة 80 GiB.

ماذا تشاهد

ثلاثة أمور ستُحرّك هذه المقارنة. ما إذا كان Ming-Image-0.1-Design سيحصل على مسار خدمة يتجاوز دليله الخاص على vLLM-Omni، لأن هذه هي الفجوة حاليًا بينه وبين قائمة اليوم الأول لخمسة أطر عمل الخاصة بـ Qwen-Image 2.1. وما إذا كانت Alibaba ستضع سعرًا على ترخيص Qwen التجاري، لأن غياب سعر مُحدَّد هو أكبر مجهول منفرد في هذا الاقتران. وما إذا كان أي شخص — مختبر، أو مُقيِّم مستقل، أو مورّد ليس لديه ما يخسره — سيشغّل هذين الاثنين ضد بعضهما البعض على المطالبات نفسها. وحتى يحدث ذلك، فإن أقرب شيء إلى مقارنة عادلة ليس نتيجة على الإطلاق. بل هو بند الترخيص، وMing-Image-0.1-Design يفوز بتلك النقطة فوزًا قاطعًا.