Qwen-Image-2.1 対 LLaDA-Image：ライセンスの主張が変わり、そう明言しているのは片方だけ

2026年9月4日、LLaDA-Image が Ant Groupの研究部門 inclusionAI から出荷されたとき、そのリポジトリの解釈は単純だった。ライセンスが宣言されていない、ゆえに全権利留保。その解釈は今では古くなっている。その Hugging Face モデルカード4枚すべて — LLaDA-Image、LLaDA-Image-Turbo、LLaDA-Image-FP8、LLaDA-Image-Turbo-FP8 — は、apache-2.0を今日のフロントマターで宣言しており、それはカードの最初の行にある。それら4つのリポジトリのうちLICENSEファイルを含むものは一つもなく、2026年8月31日に作成されたプロジェクトのGitHubリポジトリにもライセンスファイルはない。それと対比すべきはQwen-Image-2.1 で、これはAlibabaのQwenチームが2026年9月20日にオープンウェイトでQwen Research License Agreementの下で公開したもの — 実在する文書で、日付入り、非商用専用、そしてそれ自体のリポジトリがライセンスをotherとタグ付けしている理由。16日違いの2つのオープンウェイト画像モデルで、より弱々しく聞こえる書類のほうが、寛容なライセンスを宣言したほうである。落とし穴は完全にその宣言の仕方にある。

これはピクセルではなく、紙の上での比較だ。どちらのモデルにも独立した画像スコアは存在しない — LLaDA-Image は4つのバリアントのいずれも Artificial Analysis の画像ボードには掲載されておらず、Qwen-Image-2.1 の2行にはAPI 利用不可という注記が付いている。今日実際に判断できるのは、自分に何が許されているかという点であり、その答えはこの2つのモデルのうち一方について、告知もなく変わった。

2つのライセンスサーフェスが実際に何を述べているか

要約ではなく一次資料を読むべきだ。なぜなら、その間の隔たりこそが物語のすべてだから。

• Qwen-Image-2.1 — 2026年9月20日付のQwen Research License Agreementに基づいて公開され、「非営利目的に限る」として許諾されており、商用利用にはベンダーへの別途ライセンス申請が必要です。Alibabaの当該モデルのHugging Faceリポジトリでは、ライセンス欄がotherと報告されており、これは正確なタグです。つまりOSI承認のライセンスではなく、その意味でこのモデルはオープンソースではありません。ダウンロード、実行、ベンチマークは引き続き可能です。

• LLaDA-Image — Hugging Face のモデルカードは、license: apache-2.0 を YAML フロントマターで宣言しています。Apache 2.0 は商用利用を許可する OSI ライセンスです。フロントマターがライセンスであるなら、これは二者のうち圧倒的に寛容な方です。

• LLaDA-Image、残りのペーパートレイル — リポジトリツリーには LICENSE ファイルがありません。モデルカードには README、model_index.json、.gitattributes、および重みディレクトリが記載されており、他には何もありません。プロジェクトの GitHub リポジトリにもライセンスファイルはありません。GitHub 自身のリポジトリ API も、それについてライセンスを報告していません。Apache 2.0 の条文は、ライセンスのコピーが配布物に添付されることを要求していますが、どちらの場所にもコピーはありません。

したがって、LLaDA-Image のライセンス上の立場を正直に言い表すなら、「ライセンスなし」でも「Apache 2.0」でもありません。こうです。モデルカードは Apache 2.0 を主張しており、リポジトリはライセンス本文を同梱していません。この二つの事実は同じ方向を向いていますが、同じ事実ではありません。そして、調達レビュアーが確認するのは、そのうちの一方だけです。

カードがこのように表示される理由

カード自体のフロントマターがその答えを物語っている。このモデルファミリーの見出しはLLaDA-Image：完全にオープンなトレーニングレシピで強力な画像生成器を構築するであり、挙げられている5つのハイライトのうち2つはオープン性に関するものだ。視覚的プライアを確立するための画像のみによる事前学習と、バックボーンとDiTの両方が単一のフレームワークで訓練される拡散モデルである統合拡散モデル。「レシピ」という言葉は意図的に機能している。このカードが売り込んでいるのは、単なるチェックポイントではなく、再現可能なパイプラインなのだ。

次に、同じカードの下部にあるオープンソースの計画を読んでください：

• 推論コードとモデルの重み — チェック済み。

• トレーニングコード — チェックなし、マークなし 近日公開。

• カードに 2609.03796 と番号が振られた別の arXiv レポートに、その手法が記載されている。

それは一貫した立場であり、不誠実な立場ではない。今は重みと推論コード、学習コードは後で、手法は論文で。また、Apache 2.0 のフロントマター行が意図として意味を持つのは、まさにこうした文脈だ——これは、完全にオープンであると読まれることを望んでいるプロジェクトである。その意図と、欠けているライセンスファイルとの間のギャップは、まさにカードのフロントマターでは表現できない類のものだ。

数字が示すもの、そして誰がそれを生み出したのか

LLaDA-Imageに付随する唯一の定量的な主張はベンチマークスコアであり、その出所を明確に示す必要がある。カードには「Qwen-Image-BenchでSOTA」と記載され、総合スコアは英語で53.53、中国語で53.38となっている。これらはinclusionAI自身の数値であり、別のラボのモデルにちなんで名付けられたベンチマークで測定されたもので、ラボ外部の誰によっても再現されていない。Baseモデルは50サンプリングステップでこれらの数値に到達し、Turbo版はTwin-DMDで蒸留され、2〜4ステップで動作する。どちらの数値の背後にも投票数はなく、独立系のボードにもどちらも掲載されていない。なぜならLLaDA-Imageはそこに載っていないからだ。

Qwen-Image-2.1 は Artificial Analysis の両方のボードに載っている — テキストから画像生成では 166 件中 18 位で Elo 1,034、編集では 97 件中 18 位で Elo 1,074 で、それぞれ 5,286 件と 5,536 件のブラインド比較に基づく。両ボードの同モデルの行には、API 利用不可 という注記の隣にオープンウェイトのマーカーが付いている。これはセルフホスト型モデルに対する独立した測定であり、思われているよりもずっと入手が難しいものだが、この 2 つのモデルがまったく同じカテゴリーに属さない唯一の軸がこれにあたる。

これが実際に変える決定

以前の解釈――LLaDA-Image はライセンスを宣言していないため、すべての権利を留保しているものとして扱う――に依拠していたなら、状況は改善しており、その改善は評価や社内作業のために行動に移せるほど確かなものです。ただし、留保条件は付けたままにしてください。YAML で名前だけが示され、リポジトリにライセンス本文がないライセンスは、重みの隣に置かれたライセンスファイルよりも弱い証拠です。LLaDA-Image を製品に組み込むのであれば、それは Ant Group の研究ラボに問い合わせるべき問題であり、メタデータタグを指し示して解決できることではありません。

Qwen-Image-2.1は逆の取引だ。書類は明確で、答えは「ノー」である。商用利用を禁じる日付入りの研究ライセンスは、不明瞭な寛容型ライセンスよりも計画を立てやすい。解釈の余地が何もないからだ。またこれは、Apache 2.0の下で提供されていた以前のQwen-Imageシリーズからの変更でもあるため、前世代の上に構築したチームはその前提をそのまま持ち越すことはできない。

これらのモデルはいずれもOrcaRouterでは提供されておらず、ライセンスの問題が解決するまでは提供されることもありません——研究専用ライセンスと、リポジトリに置かれていないライセンスファイルは、どちらもホスト版の経路を実験から切り離しておくべき理由です。当社が実際に前面に置いている画像モデルは、GoogleのImagen各ティアとGeminiの画像プレビュー、xAIのGrok Imagine画像エンドポイント、OpenAIのGPT-Imageファミリーで、いずれもOpenAI互換の単一エンドポイントの背後にあり、プロバイダーの定価をマークアップゼロでそのまま通し、プロバイダー間の自動フェイルオーバー、および複数のモデルを1回の呼び出しに組み合わせるためのルーティングDSLを備えています。ライセンスがカバーする作業にはダウンロード可能なモデルを実行し、顧客に届くものにはホスト版を呼び出してください。

何を見るべきか

この2つのことが、これを書類上の比較からモデル比較へと変える。そしてそのどちらも、誰かの発表を待つことなく確認できる。

第一の点は、LLaDA-Image リポジトリに LICENSE ファイルが存在するかどうかである。フロントマターで明示され、テキストとして同梱されているライセンスこそが、Apache 2.0 が実際に要求するものであり、そのファイルが存在するまでは、宣言が唯一の証拠にすぎない。第二の点は、学習コードが同梱されているかどうかである。それはカード上で最後までチェックが入っていない項目であり、たまたまダウンロード可能な重みと、タイトルが約束する「完全にオープンな学習レシピ」との違いを分けるものである。

それまでは、情報源が裏づける公平な要約はこうだ。LLaDA-Image は今やより寛容なライセンスを主張しているが、まだそれを文書化していない。Qwen-Image-2.1 は、ほとんどのチームがやりたいことを禁じるライセンスを文書化しており、両者のうち自社のラボ以外の誰かによって測定されたのは一方だけである。