Qwen-Image-2.1 vs LLaDA-Image: Klaim Lisensi Berubah, dan Hanya Salah Satunya yang Mengatakannya

Ketika LLaDA-Image dirilis oleh inclusionAI, lab riset Ant Group, pada 4 September 2026, pembacaan atas repositori-repositorinya sangat lugas: tidak ada lisensi yang dinyatakan, oleh karena itu semua hak dilindungi. Pembacaan itu kini sudah kedaluwarsa. Keempat kartu model Hugging Face-nya — LLaDA-Image, LLaDA-Image-Turbo, LLaDA-Image-FP8 dan LLaDA-Image-Turbo-FP8 — menyatakan apache-2.0 di frontmatter-nya hari ini, dan itu adalah baris pertama kartu tersebut. Tidak satu pun dari keempat repositori itu berisi berkas LICENSE, dan repositori GitHub proyek yang dibuat pada 31 Agustus 2026 juga tidak memiliki berkas lisensi. Bandingkan itu dengan Qwen-Image-2.1, yang dirilis oleh tim Qwen Alibaba dengan bobot terbuka pada 20 September 2026 di bawah Qwen Research License Agreement — dokumen sungguhan, bertanggal, hanya untuk nonkomersial, dan alasan repositori-repositorinya sendiri menandai lisensi tersebut sebagai otherDua model gambar dengan bobot terbuka, berjarak enam belas hari, dan yang dokumennya terdengar lebih lemah justru yang menyatakan lisensi permisif. Masalahnya sepenuhnya terletak pada bagaimana lisensi itu dinyatakan.

Ini adalah perbandingan di atas kertas, bukan piksel. Tidak satu pun dari kedua model ini memiliki skor gambar independen — LLaDA-Image dalam varian apa pun dari keempat variannya tidak muncul di papan gambar Artificial Analysis mana pun, dan dua baris Qwen-Image-2.1 di sana membawa Tidak ada API yang tersedia catatan. Apa yang sebenarnya dapat Anda putuskan hari ini adalah apa yang boleh Anda lakukan, dan jawaban itu berubah untuk salah satu dari dua model ini tanpa pengumuman.

Apa yang sebenarnya dikatakan oleh kedua permukaan lisensi itu

Bacalah sumber-sumber primer ketimbang ringkasannya, karena kesenjangan di antara keduanya adalah inti keseluruhan ceritanya.

• Qwen-Image-2.1 — dirilis di bawah Qwen Research License Agreement tertanggal 20 September 2026, yang diberikan "HANYA UNTUK TUJUAN NON-KOMERSIAL", dengan penggunaan komersial yang memerlukan lisensi terpisah yang harus diminta dari vendor. Repositori Hugging Face milik Alibaba untuk model ini mencantumkan kolom lisensi sebagai other, yang merupakan tag yang akurat: ini bukan lisensi yang disetujui OSI dan model ini bukan open source dalam pengertian tersebut. Model ini tetap dapat diunduh, dijalankan, dan diuji tolok ukurnya.

• LLaDA-Image — kartu model Hugging Face menyatakan license: apache-2.0 di frontmatter YAML-nya. Apache 2.0 adalah lisensi OSI yang mengizinkan penggunaan komersial. Jika frontmatter tersebut adalah lisensinya, maka ini adalah yang lebih permisif di antara keduanya dengan selisih yang sangat besar.

• LLaDA-Image, sisa jejak dokumennya — tidak ada file LICENSE di pohon repositori. Kartu tersebut mencantumkan README, model_index.json, .gitattributes, dan direktori bobot, dan tidak ada yang lain. Repositori GitHub proyek ini juga tidak memiliki file lisensi; API repositori GitHub sendiri melaporkan tidak ada lisensi untuknya. Teks Apache 2.0 sendiri mensyaratkan bahwa salinan lisensi menyertai distribusi, dan tidak ada salinan di kedua tempat tersebut.

Jadi, deskripsi yang jujur tentang posisi lisensi LLaDA-Image bukanlah "tanpa lisensi" dan bukan "Apache 2.0". Melainkan: kartu tersebut menyatakan Apache 2.0 dan repositori tidak menyertakan teks lisensinya. Kedua fakta itu mengarah ke arah yang sama, tetapi keduanya bukan fakta yang sama, dan hanya salah satunya yang akan dicari oleh peninjau pengadaan.

Mengapa kartu itu berbunyi seperti itu

Frontmatter kartu itu sendiri adalah petunjuknya. Judul utama keluarga model ini adalah LLaDA-Image: Membangun Generator Gambar yang Kuat dengan Resep Pelatihan yang Sepenuhnya Terbuka, dan dua dari lima sorotan yang dinyatakan adalah tentang keterbukaan: pra-pelatihan khusus gambar untuk membentuk prior visual, dan model difusi terpadu di mana baik backbone maupun DiT-nya merupakan model difusi yang dilatih dalam satu kerangka kerja. Kata "recipe" sengaja dipilih untuk memainkan perannya. Kartu ini menawarkan pipeline yang dapat direproduksi, bukan sekadar checkpoint.

Lalu baca rencana sumber terbuka di bagian bawah kartu yang sama:

• Kode inferensi dan bobot model — dicentang.

• Kode pelatihan — belum dicentang, ditandai segera hadir.

• Laporan arXiv terpisah, bernomor 2609.03796 pada kartu, memuat metode tersebut.

Itu adalah posisi yang koheren dan bukan posisi yang tidak jujur: bobot dan kode inferensi sekarang, kode pelatihan nanti, metodenya di sebuah makalah. Itu juga konteks yang membuat baris frontmatter Apache 2.0 masuk akal sebagai niat — ini adalah proyek yang ingin dibaca sebagai sepenuhnya terbuka. Celah antara niat tersebut dan file lisensi yang hilang adalah persis jenis hal yang tidak dapat diekspresikan oleh frontmatter sebuah kartu.

Apa yang dikatakan angka-angka itu, dan siapa yang menghasilkannya

Satu-satunya klaim kuantitatif yang dilekatkan pada LLaDA-Image adalah skor benchmark, dan asal-usulnya perlu dinyatakan secara gamblang. Kartu model melaporkan "SOTA di Qwen-Image-Bench" dengan skor keseluruhan 53,53 dalam bahasa Inggris dan 53,38 dalam bahasa Mandarin. Itu adalah angka milik inclusionAI sendiri, diukur pada benchmark yang dinamai menurut model lab lain, dan belum direproduksi oleh siapa pun di luar lab tersebut. Model Base mencapainya pada 50 langkah sampling; varian Turbo didistilasi dengan Twin-DMD agar berjalan dalam 2 hingga 4 langkah. Tidak satu pun angka itu didukung oleh jumlah suara dan tidak satu pun muncul di papan peringkat independen, karena LLaDA-Image tidak terdaftar di papan semacam itu.

Qwen-Image-2.1 ada di kedua papan Artificial Analysis — 1.034 Elo pada peringkat 18 dari 166 untuk teks-ke-gambar dan 1.074 Elo pada peringkat 18 dari 97 untuk penyuntingan, dari masing-masing 5.286 dan 5.536 perbandingan buta. Baris-barisnya di kedua papan membawa penanda Open Weights di sebelah catatan API tidak tersedia. Itu adalah pengukuran independen dari model yang dihosting sendiri, sesuatu yang lebih sulit didapat daripada kedengarannya, dan itulah satu-satunya sumbu di mana kedua model ini sama sekali tidak berada dalam kategori yang sama.

Keputusan yang sebenarnya diubah oleh ini

Jika Anda mengandalkan pembacaan sebelumnya — bahwa LLaDA-Image tidak menyatakan lisensi apa pun, jadi perlakukan sebagai seluruh hak dilindungi — posisinya telah membaik, dan peningkatan itu cukup nyata untuk ditindaklanjuti dalam evaluasi dan pekerjaan internal. Tetap sertakan catatan pembatasnya: lisensi yang hanya disebutkan dalam YAML, tanpa teks lisensi di repositori, adalah bukti yang lebih lemah daripada berkas lisensi yang berada di samping bobot. Jika LLaDA-Image akan dimasukkan ke dalam produk, itu adalah pertanyaan untuk lab riset Ant Group, bukan sesuatu yang bisa diselesaikan dengan menunjuk pada tag metadata.

Qwen-Image-2.1 adalah kasus sebaliknya: dokumennya tidak ambigu dan jawabannya adalah tidak. Lisensi riset bertanggal yang melarang penggunaan komersial lebih mudah untuk direncanakan daripada lisensi permisif yang tidak jelas, karena tidak ada yang perlu ditafsirkan. Ini juga merupakan perubahan dari lini Qwen-Image sebelumnya, yang dirilis di bawah Apache 2.0, sehingga tim yang membangun di atas generasi sebelumnya tidak dapat membawa asumsi itu ke depan.

Tidak ada satu pun dari model-model ini yang dilayani di OrcaRouter, dan tidak akan ada sampai pertanyaan lisensi terselesaikan — lisensi khusus riset dan file lisensi yang tidak ada di repositori sama-sama menjadi alasan untuk menjaga jalur hosted tetap terpisah dari eksperimen. Model gambar yang kami hadirkan adalah tier Imagen Google dan pratinjau gambar Gemini, endpoint gambar Grok Imagine milik xAI dan keluarga GPT-Image milik OpenAI, semuanya di balik satu endpoint yang kompatibel dengan OpenAI dengan harga daftar penyedia yang diteruskan pada markup nol, failover otomatis antar penyedia, dan DSL routing untuk menyusun beberapa model menjadi satu panggilan. Jalankan model yang dapat diunduh untuk pekerjaan yang dicakup lisensi; panggil yang hosted untuk apa pun yang menjangkau pelanggan.

Apa yang harus ditonton

Dua hal mengubah ini dari sekadar perbandingan berkas administratif menjadi perbandingan model, dan keduanya dapat diperiksa tanpa menunggu pengumuman siapa pun.

Yang pertama adalah apakah file LICENSE muncul di repositori LLaDA-Image. Lisensi yang disebutkan di frontmatter dan disertakan sebagai teks adalah yang sebenarnya diwajibkan oleh Apache 2.0, dan sampai file itu ada, deklarasi itu satu-satunya bukti. Yang kedua adalah apakah kode pelatihannya ikut dirilis. Itu adalah kotak terakhir yang belum dicentang di kartu, dan itu adalah perbedaan antara bobot yang kebetulan dapat diunduh dan "resep pelatihan yang sepenuhnya terbuka" yang dijanjikan judul.

Sampai saat itu, ringkasan yang adil adalah ringkasan yang didukung oleh sumber-sumber: LLaDA-Image kini mengklaim lisensi yang lebih permisif dan belum mendokumentasikannya, Qwen-Image-2.1 mendokumentasikan lisensi yang melarang apa yang ingin dilakukan sebagian besar tim, dan hanya satu dari keduanya yang pernah diukur oleh pihak selain labnya sendiri.