Qwen-Image 2.1 — 7B 로 줄였지만 상업 이용은 불가

AI News 2026년 09월 28일

Alibaba의 Qwen 팀이 2026년 9월 20일 이미지 생성·편집 모델 Qwen-Image-2.1의 가중치를 공개했습니다. 생성기가 7B(70억 파라미터)로, 2025년 8월에 나온 첫 Qwen-Image(20B)의 3분의 1 크기인데 Qwen 자체 벤치마크에서는 Google Nano Banana 2.0보다 높은 점수를 받았어요.

대신 라이선스가 바뀌었습니다. 이전 Qwen-Image는 상업 이용이 자유로운 Apache 2.0이었는데, 2.1은 연구·평가 목적으로만 쓸 수 있는 Qwen Research License로 공개됐습니다.

Qwen-Image-2.1이 투명 배경으로 바로 생성한 캐릭터 — 출처: Qwen

공개 내용

Qwen 로고 — 출처: Qwen

Qwen 팀은 9월 20일 GitHub 저장소와 Hugging Face·ModelScope에 가중치를 공개하고, ComfyUI·Diffusers·vLLM-Omni·SGLang·LightX2V 지원도 첫날부터 제공했습니다. 텍스트로 그림을 만드는 기능과 기존 그림을 고치는 편집 기능을 모델 하나에 합친 것이 이번 버전의 요지예요.

생성기 7B, Single-Stream DiT 32층 구조
투명 배경(RGBA) 이미지를 프롬프트만으로 생성·편집
참조 이미지 최대 10장을 받아 합성·편집
동그라미·덧칠·마스크로 고칠 영역을 지정하는 부분 편집
가중치는 무료 공개, 상업 이용은 Alibaba와 별도 계약 필요

스펙·수치 풀이

Qwen-Image-2.1은 그림을 만드는 생성기(7B)와 프롬프트를 읽는 텍스트 인코더를 따로 둡니다. 텍스트 인코더는 Qwen3-VL 8B이고, 그림은 64채널 RGBA 오토인코더(VAE)가 가로세로 16배로 압축한 공간에서 만들어요. 알파 채널이 VAE 단계부터 포함돼 있어서 배경을 지우는 후처리 없이 투명 PNG가 생성됩니다.

기본 출력은 2048×2048이고, 1:1부터 16:9·9:16까지 비율 7종에 최대 2752×1536을 지원합니다. 공식 예제의 기본 설정은 40 steps입니다.

항목	Qwen-Image-2.1	첫 Qwen-Image
생성기 파라미터	7B	20B
BF16 가중치	14.2GB	40.9GB
생성·편집	한 모델	별도 Edit 모델
투명 배경	내장	별도 Layered 모델
라이선스	연구용 한정	Apache 2.0

eesel AI의 실측에 따르면 생성기 가중치는 BF16 14.2GB, INT8 양자화 7.26GB이고, 텍스트 인코더를 CPU로 오프로드하면 1024×1024 한 장을 VRAM 6.14GiB로 만들었어요.

다만 8B 텍스트 인코더까지 GPU에 올리면 파이프라인 전체에 24GB 이상이 필요하다고 MarkTechPost가 전했습니다. 국내에서 흔한 RTX 4090(24GB) 한 장이면 양자화나 오프로드를 함께 적용해 실행할 수 있는 크기예요.

벤치마크

Qwen-Image-Bench 모델별 총점 상위권과 파라미터 — 출처: Qwen

Qwen이 공개한 Qwen-Image-Bench 총점에서 2.1은 60.28점으로 7위였습니다. Google Nano Banana 2.0(59.82점)과 OpenAI GPT Image 1.5(59.65점)보다 높고, 1위 OpenAI GPT Image 2.5 Sunburst(67.01점)와는 6.73점 차이예요.

파라미터를 공개한 모델만 비교하면 2.1이 가장 높습니다. FLUX 2 Max(32B)는 55.33점, Hunyuan Image 3.0(80B)은 50.81점이었어요.

Qwen 이미지 모델 세대별 Qwen-Image-Bench 점수 — 출처: Qwen 공개 벤치마크 도표 기반 자가 렌더

Qwen 자체 모델끼리 비교하면 첫 Qwen-Image(20B) 49.23점, Qwen-Image-2512(20B) 52.06점에서 2.1이 8점 이상 높아졌어요. API로만 파는 Qwen Image 3 Pro(62.36점)와는 2.08점 차이입니다.

이 점수는 Qwen이 만들고 Qwen이 채점한 자체 벤치마크입니다. 평가 항목과 채점 방식이 따로 검증되지 않았다는 지적이 eesel AI 리뷰에 있고, LMArena 같은 외부 순위표 결과는 아직 공개되지 않았어요.

기능 세 가지

투명 배경 생성·편집

도입부 캐릭터처럼 프롬프트만으로 배경이 투명한 PNG를 만들고, 투명 레이어를 편집할 때도 배경을 흰색으로 채우지 않고 투명한 채로 둡니다. 일반 사진에서 피사체만 분리해 RGBA 컷아웃으로 생성하는 기능도 있어요. Qwen은 2025년 12월 투명 레이어 전용 모델 Qwen-Image-Layered를 따로 공개했는데, 2.1에서는 그 기능을 기본 모델에 통합했습니다.

영역 지정 부분 편집

색 윤곽선으로 고칠 영역을 지정한 편집 입력 — 출처: Qwen

고칠 곳을 색 동그라미로 두르거나, 덧칠하거나, 마스크 파일로 전달할 수 있습니다. 참조 이미지는 최대 10장까지 받아서 인물·제품의 생김새를 유지한 채 새 장면에 합성해요.

글자 렌더링

논문 도표 형태로 글자를 렌더링한 예시 — 출처: Qwen

첫 Qwen-Image는 중국어·영어 글자를 그림 안에 정확히 그리는 것이 강점이었고, 2.1도 도표·포스터처럼 글자가 많은 예시를 주요 사례로 제시했습니다. 다만 2.1 발표문에는 다국어 글자 렌더링 성능에 대한 수치가 없고 예시 프롬프트도 영어뿐이에요. 한글 렌더링을 공식적으로 언급한 부분은 없습니다.

라이선스 변경

Qwen Research License는 사용·수정을 “비상업적 목적에 한해” 허용하고, 비상업을 “연구 또는 평가 목적”으로 정의합니다. 상업적으로 쓰려면 Alibaba와 별도 계약을 맺어야 하는데, 신청 절차나 요금은 공개되지 않았어요.

모델	공개 시점	가중치·이용 조건
Qwen-Image	2025년 8월	공개 · Apache 2.0
Qwen-Image-2512	2025년 12월	공개 · Apache 2.0
Qwen-Image-3.0	2026년 7월	비공개 · API 전용
Qwen-Image-2.1	2026년 9월	공개 · 연구용 한정

Alibaba의 유료 이미지 API에는 7월 21일 공개하고 8월 5일 정식 출시한 Qwen-Image-3.0이 쓰이고 있습니다. 3.0은 가중치도 기술 보고서도 없는 폐쇄형이고, 2.1을 돌리는 유료 API는 따로 없어요. fal.ai·Replicate 같은 외부 호스팅도 9월 말 기준으로는 이전 버전만 제공합니다.

9월 23일 GitHub에 라이선스를 Apache 2.0으로 되돌려 달라는 이슈 #13이 등록됐고, Hugging Face 토론 게시판에도 “라이선스 때문에 쓸 수 없는 모델”이라는 글이 게시됐어요.

이슈 작성자는 Qwen 언어 모델 대부분이 Apache 2.0이라 이미지 모델만 예외라는 점, Apache 2.0 덕분에 Ollama·vLLM·ComfyUI 생태계에 퍼졌다는 점을 근거로 들었습니다. Qwen 팀의 공식 답변은 확인되지 않았어요.

국내 사용자에게 주는 의미

투명 배경 생성과 피사체 컷아웃은 국내 온라인 쇼핑몰에서 흔한 상품 누끼 작업과 겹치는 기능입니다. 그런데 스마트스토어·쿠팡 상세페이지에 게시할 이미지를 만드는 일은 판매를 위한 것이라 연구·평가 범위를 벗어나요. 개인이 로컬에서 성능을 시험해 보는 것까지가 라이선스 안이고, 업무에 적용하려면 Alibaba와 계약하거나 Apache 2.0인 이전 Qwen-Image 계열을 써야 합니다.

GitHub README가 안내하는 무료 웹 체험 wuli.art는 중국 본토 사용자 대상이라 국내에서 바로 사용해 볼 공식 웹 서비스는 없어요. 로컬 실행은 ComfyUI가 첫날부터 지원해 가장 빠른 경로입니다.

앞으로 주목할 점

이슈 #13 등 라이선스 요구에 대한 Qwen 팀의 공식 입장
LMArena 같은 외부 순위표에서의 순위와 자체 벤치마크 점수의 차이
상업 라이선스 신청 창구와 요금 공개 여부
fal.ai·Replicate 등 외부 API 호스팅이 2.1을 제공하는지