Qwen-Image-2.1 vs Hy Image3.5: Os Conselhos Independentes os Classificam em Ordens Opostas

Coloque Qwen-Image-2.1 e Hy Image3.5frente a frente nos dois rankings de imagens do Artificial Analysis, e os rankings discordam sobre qual dos dois é melhor. Em texto para imagem, Qwen-Image-2.1 está 59 Elo à frente de Hy Image3.5 — 1.034 contra 975, posição 18 contra posição 66. Em edição de imagens, os mesmos dois modelos trocam de lugar: Hy Image3.5 ocupa 1.088 Elo e a posição 14, Qwen-Image-2.1 com 1.074 e posição 18. Uma diferença de 14 pontos no sentido oposto. Os dois modelos se tornaram públicos com dois dias de diferença — Qwen-Image-2.1 com pesos abertos em 20 de setembro de 2026, Hy Image3.5 em prévia pública em 22 de setembro de 2026 — e esta é a primeira vez que qualquer um dos dois tem uma pontuação no mesmo instrumento, que é o que torna a discordância digna de ser lida em vez de apenas noticiada.

A jogada óbvia é dizer que o conselho editorial é ruidoso e seguir em frente. Isso está meio certo. A outra metade é que as duas linhas não são igualmente sólidas, o preço de uma delas não é o preço da outra, e um desses modelos detém direitos sobre os pesos, enquanto o outro nunca terá.

Dois conselhos, duas ordens

A Artificial Analysis realiza comparações pareadas cegas — o mesmo prompt para dois modelos, um avaliador escolhe o vencedor, o Elo se acumula — e publica um quadro separado por tarefa. O quadro de texto para imagem tem 166 linhas; o quadro de edição tem 97. As linhas de ambos os modelos vêm do mesmo snapshot do provedor, portanto não se trata de uma incompatibilidade de versão.

• Texto para imagem — Qwen-Image-2.1 com 1.034 Elo (intervalo de 1.024 a 1.044) de 5.286 comparações, 18º de 166. Hy Image3.5 com 975 Elo (intervalo de 966 a 984) de 5.334 comparações, 66º de 166. Os intervalos não se sobrepõem. Uma separação de 59 pontos em amostras de tamanho semelhante é uma ordenação real, não um artefato de arredondamento.

• Edição de imagens — Hy Image3.5 com 1.088 Elo (intervalo de 1.079 a 1.097) em 5.550 comparações, 14º de 97. Qwen-Image-2.1 com 1.074 Elo (intervalo de 1.065 a 1.083) em 5.536 comparações, 18º de 97. Esses intervalos se sobrepõem em uma faixa de quatro pontos, de 1.079 a 1.083. A ordenação é direcional, não estabelecida.

• Os tamanhos das amostras são próximos nos dois rankings — 5.286 contra 5.334 em texto para imagem, 5.536 contra 5.550 em edição —, portanto, a diferença na confiança não é uma questão de um modelo ter recebido menos votos.

• O quadro rotula os modelos de forma diferente, e isso importa: as linhas do Qwen-Image-2.1 trazem o marcador Open Weights, as linhas do Hy Image3.5 não.

Então, a leitura honesta é assimétrica. Texto para imagem: o Qwen-2.1 vence claramente. Imagem: o Hy Image3 está à frente, por uma margem dentro do ruído da medição.

De onde vem a assimetria

A força de edição do Hy Image3.5 não é surpresa quando se olha para aquilo com que a Tencent o lançou. A prévia chegou ao público com até cinco imagens de referência por pedido, texto-para-imagem e imagem-para-imagem no mesmo modelo, e edição multiturno — a vertente de edição recebeu a ênfase do lançamento. O Qwen-Image-2.1 foi construído com uma stack unificada de geração e edição que também lida com imagens de referência, mas as suas linhas de ranking mostram o lado de edição a terminar dois pontos de Elo abaixo do próprio Qwen-Image-3.0-Pro da Alibaba, o que é um resultado mais estreito do que a narrativa do lançamento sugeria.

A própria alegação da Tencent também não é o que o ranking mostra. O fornecedor cita que a prévia tem uma taxa de vitória de cerca de 30% em avaliação cega sobre o Hy Image3.0. Esse número não foi reproduzido por ninguém fora da Tencent, e o ranking independente não o corrobora em texto para imagem — onde o Hy Image3.5 preview, com 975, está 20 Elo abaixo do HunyuanImage 3.0 Instruct de pesos abertos, com 995. Em edição, a mesma comparação vai para o lado do fornecedor: o Hy Image3.5 preview, com 1.088, está 22 Elo acima do HunyuanImage 3.0 Instruct, com 1.066. Uma geração de progresso em um ranking e um passo atrás no outro, na própria sucessão da Tencent.

O eixo de preço, onde os dois não são comparáveis de forma alguma

Hy Image3.5 preview é uma API com cobrança por uso. A Tencent Cloud cobra ¥ 0,15 por uma imagem 2K no endpoint da China continental e US$ 0,024 no internacional, cobrando apenas pelas imagens que a API retorna. A coluna de preços da Artificial Analysis registra US$ 24,00 por 1.000 imagens, que é o mesmo valor nas unidades usadas pelo painel — e, em comparação com os US$ 210,70 que a linha superior do ranking de texto para imagem apresenta para o mesmo milhar de imagens, é menos de um nono do preço.

O Qwen-Image-2.1 não tem linha de preço, porque não tem endpoint. As duas linhas dele no quadro trazem, de forma explícita, Nenhuma API disponível como nota. Você não compra esse modelo; você o baixa e paga por ele em horas de GPU e na questão da licença abaixo. Os 5.286 e 5.536 votos em suas linhas vieram de pessoas que rodam os pesos por conta própria. Esse fato também dá ao ranking uma ressalva que vale a pena manter: um Elo independente para um modelo apenas auto-hospedado mede uma população diferente de um Elo para algo que qualquer um pode chamar.

Se o plano é colocar qualquer um destes num produto, a divisão prática agora está clara, e é a mesma divisão que o preço implica: o modelo com a melhor pontuação de edição é o que se aluga, e o modelo com a melhor pontuação de texto-para-imagem é o que se executa. O OrcaRouter é o lado do aluguer disso — uma API sobre mais de 200 modelos com o preço de tabela do fornecedor repassado sem margem, failover automático entre fornecedores, e uma DSL de encaminhamento para compor vários modelos numa única chamada. Não encaminhamos o Hy Image3.5 preview nem o Qwen-Image-2.1; as linhas de imagem na plataforma são os níveis Imagen da Google e as pré-visualizações de imagem Gemini, o endpoint de imagem Grok Imagine da xAI e a família GPT-Image da OpenAI. Nenhum destes dois é a primeira escolha dessa lista só pela força de uma linha de tabela, que é exatamente por isso que a questão da licença abaixo é a que decide.

O eixo para o qual nenhum dos dois quadros tem uma coluna

O Qwen-Image-2.1 foi lançado sob o Qwen Research License Agreement, datado de 20 de setembro de 2026, que concede direitos apenas para fins não comerciais e exige uma licença separada do fornecedor para uso comercial. Os repositórios do Hugging Face indicam a licença como outra por esse motivo — não é uma licença OSI e não deve ser lida como tal. O marcador Open Weights em ambas as linhas do quadro está correto e não diz nada sobre isso.

O Hy Image3.5 preview não tem pesos para licenciar. A Tencent não os publicou; a preview é servida na própria plataforma da Tencent e não há uma versão desta geração disponível para download. O que você obtém é uma tabela de preços, um limite de imagens de referência e um serviço que você pode iniciar e parar. Nada para auditar, nada para hospedar, nada para negociar — e nada que você mantém se a Tencent mudar o preço ou descontinuar a preview.

A comparação que realmente resolve a questão dos pesos abertos é o próprio antecessor da Tencent, e não o modelo da Qwen. HunyuanImage 3.0 Instruct está em ambas as classificações com o marcador Open Weights — 1.066 em edição, 995 em texto para imagem. O Qwen-Image-2.1 supera-o em ambas. Portanto, se o requisito for "pesos descarregáveis que posso executar no meu próprio hardware", a melhor opção neste confronto é a da Alibaba, em qualquer das classificações, sob uma licença que ainda proíbe vender o resultado.

Não existe nenhuma versão disto em que a papelada se resolva sozinha. Você pode ficar com a melhor pontuação de edição, sem pesos e com cobrança por uso, ou com a melhor pontuação de texto para imagem com pesos que talvez você não possa comercializar. Escolha com qual restrição você consegue conviver e depois vá medir as duas com seus próprios prompts — a diferença de edição entre elas é de quatro pontos dentro de intervalos sobrepostos, que é o tipo de margem que um único conjunto de prompts reservado consegue apagar.