Qwen-Image-2.1 против LLaDA-Image: заявление о лицензии изменилось, и только один из них говорит об этом

Когда LLaDA-Imageвышел от inclusionAI, исследовательской лаборатории Ant Group, 4 сентября 2026 года, прочтение его репозиториев было однозначным: лицензия не заявлена, следовательно, все права защищены. Сейчас такое прочтение устарело. Все четыре его карточки моделей на Hugging Face — LLaDA-Image, LLaDA-Image-Turbo, LLaDA-Image-FP8 и LLaDA-Image-Turbo-FP8 — сегодня указывают apache-2.0 во фронтматтере, и это первая строка карточки. Ни в одном из этих четырёх репозиториев нет файла LICENSE, и в GitHub-репозитории проекта, созданном 31 августа 2026 года, файла лицензии тоже нет. Сопоставьте это с Qwen-Image-2.1, выпущенной командой Qwe​n от Aliba​ba с открытыми весами 20 сентября 2026 года под лицензионным соглашением Qwen Research License Agreement — настоящим документом, датированным, только для некоммерческого использования, и именно поэтому в её собственных репозиториях лицензия помечена как other. Две модели генерации изображений с открытыми весами, с разницей в шестнадцать дней, и та, чья документация звучит слабее, — именно она заявила разрешительную лицензию. Вся загвоздка в том, как именно она это заявила.

Это сравнение на бумаге, а не в пикселях. Ни у одной из моделей нет независимой оценки изображений — LLaDA-Image ни в одном из своих четырёх вариантов не появляется ни на одной из рейтинговых таблиц Artificial Analysis по изображениям, а две строки Qwen-Image-2.1 там несут «API недоступен» в качестве пометки. То, что вы действительно можете решить сегодня, — это то, что вам разрешено делать, и этот ответ изменился для одной из этих двух моделей без объявления.

Что на самом деле написано на двух лицензионных поверхностях

Читайте первоисточники, а не краткие изложения, потому что разрыв между ними — это и есть вся суть.

• Qwen-Image-2.1 — выпущена по лицензии Qwen Research License Agreement от 20 сентября 2026 г., предоставленной «ТОЛЬКО ДЛЯ НЕКОММЕРЧЕСКИХ ЦЕЛЕЙ»; для коммерческого использования требуется отдельная лицензия, запрашиваемая у поставщика. В репозиториях Alibaba на Hugging Face для этой модели в поле лицензии указано другое, что является точным тегом: это не лицензия, одобренная OSI, и модель не является открытым исходным кодом в этом смысле. Её по-прежнему можно скачать, запустить и протестировать в бенчмарках.

• LLaDA-Image — в карточке модели на Hugging Face в YAML-фронтматтере указано license: apache-2.0. Apache 2.0 — это лицензия OSI, допускающая коммерческое использование. Если фронтматтер и есть лицензия, то эта из двух куда более разрешительная.

• LLaDA-Image, остальная часть документального следа — в дереве репозитория нет файла LICENSE. Карточка перечисляет README, model_index.json, .gitattributes и каталоги весов, и ничего больше. В GitHub-репозитории проекта тоже нет файла лицензии; собственный API репозиториев GitHub сообщает, что лицензия для него отсутствует. Сам текст Apache 2.0 требует, чтобы копия лицензии сопровождала распространение, а копии нет ни в одном из этих мест.

Итак, честное описание лицензионного статуса LLaDA-Image — это не «нет лицензии» и не «Apache 2.0». Оно таково: в карточке утверждается Apache 2.0, а в репозитории нет текста лицензии. Эти два факта указывают в одну сторону, но это не один и тот же факт, и только один из них — то, что будет искать проверяющий по закупкам.

Почему карточка читается именно так

Собственный фронтматтер карточки сразу всё выдаёт. Заголовок семейства моделей — LLaDA-Image: создание мощных генераторов изображений с полностью открытыми рецептами обучения, и два из пяти заявленных ключевых пунктов посвящены открытости: предварительное обучение только на изображениях для формирования визуального приора и унифицированная диффузионная модель, в которой и бэкбон, и DiT — диффузионные модели, обучаемые в одном фреймворке. Слово «рецепт» здесь использовано намеренно. Карточка продвигает воспроизводимый пайплайн, а не просто чекпоинт.

Затем прочитайте план с открытым исходным кодом в нижней части той же карточки:

• Код вывода и веса модели — отмечено.

• Код обучения — не отмечен, помечен как скоро.

• Отдельный отчёт arXiv, номер которого — 2609.03796 — указан на карточке, содержит описание метода.

Это последовательная позиция, и не нечестная: веса и код инференса сейчас, код обучения позже, метод — в статье. Это также контекст, в котором строка frontmatter с Apache 2.0 имеет смысл как выражение намерения — это проект, который хочет восприниматься как полностью открытый. Разрыв между намерением и отсутствующим файлом лицензии — это ровно то, что frontmatter карточки не может выразить.

Что говорят цифры и кто их подготовил

Единственное количественное утверждение, привязанное к LLaDA-Image, — это оценка в бенчмарке, и её происхождение нужно указать прямо. В карточке сообщается о «SOTA на Qwen-Image-Bench» с общими оценками 53,53 на английском и 53,38 на китайском. Это собственные показатели inclusionAI, измеренные на бенчмарке, названном в честь модели другой лаборатории, и их никто за пределами лаборатории не воспроизводил. Модель Base достигает их при 50 шагах сэмплирования; вариант Turbo дистиллирован с помощью Twin-DMD, чтобы работать за 2–4 шага. Ни за одной из этих цифр не стоит число голосов, и ни одна из них не появляется в независимой таблице лидеров, потому что LLaDA-Image в ней нет.

Qwen-Image-2.1 присутствует на обеих таблицах Artificial Analysis — 1 034 Elo, 18-е место из 166 в генерации изображений по тексту и 1 074 Elo, 18-е место из 97 в редактировании, по результатам 5 286 и 5 536 слепых сравнений соответственно. Его строки в обеих таблицах несут отметку Open Weights рядом с пометкой API недоступен. Это независимое измерение модели, развёрнутой самостоятельно, получить которое сложнее, чем кажется, и это единственная ось, по которой эти две модели вообще не находятся в одной категории.

Решение, которое это действительно меняет

Если вы опирались на прежнюю интерпретацию — что LLaDA-Image не заявляет лицензию, поэтому следует считать, что все права защищены — ситуация улучшилась, и улучшение достаточно реально, чтобы на него можно было опереться для оценки и внутренней работы. Сохраняйте эту оговорку: лицензия, указанная только в YAML, без текста лицензии в репозитории, является более слабым доказательством, чем файл лицензии, лежащий рядом с весами. Если LLaDA-Image идёт в продукт, это вопрос к исследовательской лаборатории Ant Group, а не то, что можно решить, сославшись на тег метаданных.

Qwen-Image-2.1 — это обратная сделка: в документах всё однозначно, и ответ — нет. Датированная исследовательская лицензия, запрещающая коммерческое использование, позволяет проще строить планы, чем неясная разрешительная, потому что здесь нечего интерпретировать. Это также изменение по сравнению с более ранней линейкой Qwen-Image, которая выпускалась под Apache 2.0, поэтому команды, создававшие решения на предыдущем поколении, не могут перенести это допущение дальше.

Ни одна из этих моделей не обслуживается на OrcaRouter, и не будет до тех пор, пока не решится вопрос с лицензией — лицензия только для исследований и файл лицензии, которого нет в репозитории, — обе эти причины требуют держать хостинговый путь отдельно от эксперимента. Модели изображений, которые мы предоставляем, — это уровни Google Imagen и предпросмотры изображений Gemini, эндпоинт изображений xAI Grok Imagine и семейство OpenAI GPT-Image, и всё это за одним эндпоинтом, совместимым с OpenAI, с прайс-листом провайдера, передаваемым без наценки, автоматическое переключение при сбое между провайдерами, а также DSL маршрутизации для объединения нескольких моделей в один вызов. Запускайте загружаемую модель для работы, которую покрывает лицензия; обращайтесь к хостинговой для всего, что доходит до клиента.

Что посмотреть

Две вещи превращают это из сравнения бумаг в сравнение моделей, и обе можно проверить, не дожидаясь чьего-либо объявления.

Первый — появляется ли файл LICENSE в репозиториях LLaDA-Image. Лицензия, указанная в frontmatter и поставляемая в виде текста, — это то, что фактически требует Apache 2.0, и пока этого файла нет, декларация остаётся единственным доказательством. Второй — поставляется ли код обучения. Это последний неотмеченный пункт в карточке, и это разница между весами, которые просто оказались доступными для скачивания, и «полностью открытыми рецептами обучения», обещанными в заголовке.

До тех пор справедливый вывод — тот, который подтверждают источники: LLaDA-Image теперь заявляет о более разрешительной лицензии и пока не задокументировал её, Qwen-Image-2.1 документирует лицензию, которая запрещает то, что хочет делать большинство команд, и только один из двух был измерен кем-то, кроме его собственной лаборатории.