Qwen-Image-2.1: beste open model op Artificial Analysis

👁 114 keer gelezen

Qwen-Image-2.1 is sinds 2 oktober 2026 het beste open-weights model op beide beeldklassementen van Artificial Analysis. In text-to-image behaalt het 1034 Elo-punten en een 18e plek in het algemeen klassement, bij beeldbewerking 1074 punten en eveneens de 18e positie. Het model blijft FLUX.2 [dev], Ideogram 4.0 en HunyuanImage 3.0 voor, al blijft het gat naar gesloten koplopers van OpenAI en Google aanzienlijk.

Artificial Analysis (AA) deelde de resultaten via een bericht op X. Het model verscheen op 20 september, waardoor we nog geen twee weken hoefden te wachten op een volledige evaluatie. Ik heb beide leaderboards bekeken en de scores vergeleken met mijn eigen tests op een lokale grafische kaart.

Wat Artificial Analysis precies heeft gemeten

AA baseert zijn leaderboards op blinde vergelijkingen. Deelnemers zien twee afbeeldingen op basis van dezelfde prompt, weten niet welk model ze heeft gegenereerd, en kiezen de beste. Uit duizenden stemmen wordt een Elo-score berekend. Als ijkpunt voor de schaal dient FLUX.2 [dev] met een vaste waarde van 1000.

Bij Qwen-Image-2.1 was er een praktische uitdaging: op de testdag bood geen enkele grote API-leverancier het model aan. AA heeft het model daarom op eigen hardware gedraaid met behulp van de open gewichten. Hierdoor staat bij het model de vermelding “No API available” en ontbreekt de gebruikelijke prijs per 1000 afbeeldingen die AA toont bij modellen met API-toegang.

De resultaten in cijfers:

• Text-to-image (AA-Image-T2I v2.0): 1034 punten, ±10, gebaseerd op 5286 stemmen, 18e plaats algemeen, 1e onder open modellen.
• Beeldbewerking (AA-Image-Editing v2.0): 1074 punten, 95%-betrouwbaarheidsinterval 1065-1083, 18e plaats algemeen, 1e onder open modellen.

De balken in de grafiek beginnen bij 900 punten. De voorsprong op de nummer twee bedraagt 23 punten, wat ruim boven de foutmarge van ±10 ligt. Achter Qwen bevindt zich een dichte groep modellen tussen de 995 en 1011 punten; de strijd om de tweede plaats bij open modellen is hevig, maar de eerste positie staat vast.

Bij beeldbewerking staat HunyuanImage 3.0 Instruct op de tweede plaats met 1066 punten, gevolgd door het oudere Qwen Image Edit Plus 2511 met 1021 punten.

Welke modellen staan hoger in de ranglijst

Om de prestaties in perspectief te plaatsen: een 18e positie betekent dat 17 systemen hoger scoren. In text-to-image bestaat de top uit:

• GPT Image 2.5 Sunburst (max) - 1197 punten,
• GPT Image 2.5 Flare (max) - 1190 punten,
• GPT Image 2 (high) - 1172 punten,
• Grok Imagine Image 2.0 - 1155 punten,
• MAI-Image-2.6 - 1150 punten.

Tussen deze top en Qwen staan ook commerciële modellen van dezelfde maker: Qwen-Image-3.0-Pro (1089) en Qwen-Image-3.0 (1075), uitsluitend via API verkrijgbaar. Bij beeldbewerking ligt de verhouding opvallend anders: het open model 2.1 behaalt met 1074 punten een hogere score dan de reguliere Qwen-Image-3.0 (1055) en benadert zelfs de Pro-versie (1076).

De vooruitgang ten opzichte van Qwen Image 2.0

De eerdere versie uit maart 2026 behaalde op AA nog gemiddelde scores. De sprong binnen een half jaar is aanzienlijk:

• Text-to-image: van plaats 72 (961 punten) naar plaats 18 (1034).
• Beeldbewerking: van plaats 58 naar plaats 18.

Dezelfde ontwikkelaar maakt in zes maanden een flinke inhaalslag. Ter herinnering: het generatieve onderdeel van Qwen-Image-2.1 bevat 7 miljard parameters, één model verzorgt zowel generatie als bewerking, en afbeeldingen worden native gegenereerd in 2K, inclusief ondersteuning voor transparante achtergronden.

LMArena toont hetzelfde beeld

AA verwijst tevens naar resultaten op LMArena, een ander toonaangevend benchmarkplatform op basis van gebruikersstemmen. De puntenschaal wijkt daar af en kan niet direct met AA vergeleken worden:

• Image Edit Arena: 1367 punten, 16e plaats algemeen, 1e onder open modellen.
• Text-to-Image Arena: 1228 punten, 17e plaats algemeen, 1e onder open modellen.

Twee onafhankelijke ranglijsten met verschillende stemmers trekken dezelfde conclusie: er is momenteel geen hoger gewaardeerd open beeldmodel te vinden.

Wat dit betekent in de praktijk

Eerst de sterke punten: een model dat mondiaal op plek 18 staat, draaide probleemloos op een standaard RTX 4090 met 24 GB VRAM. De int8-variant neemt 16,6 GB in beslag, een 2048×2048-afbeelding wordt gegenereerd in 44 seconden en het stroomverbruik per 2K-afbeelding blijft minimaal. De toonaangevende gesloten modellen zijn uitsluitend via API beschikbaar.

Er zijn echter belangrijke kanttekeningen die de ranking niet direct toont. AA meet welke afbeelding mensen esthetisch verkiezen. Het meet niet of tekst foutloos wordt weergegeven of dat objecten exact op de gevraagde positie belanden. Mijn eigen tests toonden het volgende:

• Tekstweergave (getest met Poolse teksten): 6 van de 13 tekstreeksen correct, terwijl de beste gesloten modellen 13 uit 13 halen en Ideogram 4.5 tot 11 uit 13 komt.
• Ruimtelijke compositie via tekstprompts: 2 van de 16 objecten op de juiste plek, met een gemiddelde IoU van 0,17. Ter vergelijking: FLUX 3 met JSON-bounding boxes scoorde 16 uit 16.
• Kleine teksten in 4K: 2 van de 8 kleine uithangborden bleven leesbaar bij de maximale resolutie van 2752×1536.

Gebruikers waarderen de beeldkwaliteit van Qwen, maar voor grafisch werk met exacte tekst of strikte positionering geeft de leaderboard-score een vertekend beeld. De volledige meetresultaten staan in het artikel Qwen-Image-2.1 vergeleken met gesloten modellen.

Daarnaast claimde Alibaba bij de release dat het model Nano Banana 2 versloeg. De onafhankelijke meting van AA ondersteunt die claim niet: Nano Banana 2 noteert 1125 punten in text-to-image en 1108 in beeldbewerking.

Belangrijk detail: de licentie

Open weights betekenen niet automatisch een vrije licentie. Qwen-Image-2.1 is uitgebracht onder de Qwen Research License Agreement, die uitsluitend niet-commercieel gebruik, onderzoek en evaluatie toestaat. Voor commerciële toepassingen is een aparte licentie van Alibaba vereist. Dat verschilt van directe concurrenten op de ranglijst: Qwen-Image-2512 valt onder Apache 2.0 en Ming-Image-0.1-Design hanteert MIT. Een vergelijking van de licenties van alle open modellen vind je in het overzicht van open beeldmodellen, en de voorwaarden van Qwen in een apart artikel.

Kort samengevat: voor lokale beeldgeneratie gericht op experimenten, onderzoek en privétaken is dit op dit moment de sterkste open optie. Voor commerciële producties verandert deze ranglijst weinig zolang er geen zakelijke afspraak met Alibaba ligt.

Hoe je het model zelf draait, lees je in de installatiehandleiding voor ComfyUI op Windows. Hoeveel videogeheugen vereist is voor lichtere GPU’s, vind je in het artikel over VRAM-vereisten.

// lees verderbasal-omni: Remek Kinasa’s model staat bovenaan in JevBenchBenchmarksVPS: model doorzoekt hoogresolutie beelden parallelBenchmarksFable 5.1 getest: één taak liet het model vastlopenBenchmarks

Kinetyra