官方公告日期日期可信度：中
阿里通义 Qwen国内图像
Qwen-Image-3.0
第三代图像生成：约4.5k token长提示、10px小字与12种语言渲染；未公开权重、基准与技术报告
学习建议用报纸、试卷等密集版式提示词测试文字渲染，并保留失败样例做对比
- 应用内使用
- 文本
- 图像
- 链接 1 天前可访问
- 有中文导读
- 附练习
- 官方来源
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
正在加载学习内容…
按时间整理国内外大模型发布：每条注明官方来源、日期依据与获取方式，并给出一条可以马上动手的学习建议；有对应实操课的，可以直接去练。
亮点、跑分、速度与价格均为厂商自述，本站未复测。每条注明日期依据：“仅媒体报道”表示官方页面未写明日期，待官方确认；请以官方公告为准。
第三代图像生成：约4.5k token长提示、10px小字与12种语言渲染；未公开权重、基准与技术报告
学习建议用报纸、试卷等密集版式提示词测试文字渲染，并保留失败样例做对比
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
强化信息图与密集文字排版、点选/套索/图层分离等交互编辑与人像质感，支持十余种语言
学习建议用一份学习笔记生成信息图，再逐项核对数据与文字有没有被准确保留
NEO-unify原生统一架构，去掉视觉编码器与VAE，一个模型同时做图像理解、推理与生成；开源8B与A3B
学习建议画出传统“编码器+扩散”流水线与统一架构的数据流对比图
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
把图像生成与编辑合并为一个模型，可用约1k token长指令直出信息图、海报，原生2K且推理更快
学习建议同一张图分别用生成和编辑指令处理，观察统一模型的前后一致性
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09