qwen-image-2.0-pro vs wan2.7-image-pro
何时使用哪一个 — 经过整理的结论，而非基准测试表格
两者都是阿里的图像模型，每次调用同为 $0.075，所以选择取决于各自能产出什么：wan2.7-image-pro 文生图可达 4K，接受 0–9 张参考图、成组最多 12 张；qwen-image-2.0-pro 原生 2K，编辑时输入 1–3 张图，每次请求最多 6 张。wan2.7-image-pro 也是较新的一个，2026-04 对 2026-02。要 2K 的比例预设选 qwen-image-2.0-pro；要 4K、更多参考图或更大成组选 wan2.7-image-pro。
定价
| qwen-image-2.0-pro | wan2.7-image-pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| 每张生成图像 | $0.075 | $0.075 | = |
费率取自构建时的实时目录；每个模型页面均附有当前的费率卡。
它们的位置 — 以该计费单位计费的所有 8 个 图像生成 模型的 每张生成图像的价格（对数刻度）
规格
| qwen-image-2.0-pro | wan2.7-image-pro | |
|---|---|---|
| 输入模态 | 文本 图像 | 文本 图像 |
| 输出模态 | 图像 | 图像 |
| 发布日期 | 2026-02-11 | 2026-04-01 |
| 输出尺寸 |
|
|
| 输入模式 | text-to-image, image editing (1–3 input images) | text-to-image, image editing (incl. bounding-box interactive edit), 0–9 reference images, text/image-to-image-set |
| 每次请求图像数 | 6 | 12 |
| 格式 | png | png |
| 备注 | Native 2K, custom WxH and standard aspect presets flagship fused generation+editing with enhanced text rendering, realistic textures and semantic adherence 1-6 images per request negative prompts | 4K text-to-image (max 4096x4096; editing max 2K), aspect ratios 1:8-8:1 instruction + click-to-edit editing character-consistent sets up to 12 images print-quality text rendering incl. formulas/tables |
规格转录自各供应商的文档；若供应商未发布某项数据，则直接省略该行，而非进行推断。 完整来源： qwen-image-2.0-pro · wan2.7-image-pro
单个 Prompt，两个模型 —— 通过网关实测
统一提示词，每个模型单次请求，无重试且无择优挑选 —— 均为各模型返回的首个结果。尺寸与时长均未固定：各模型使用自身的默认值，因为试图适配所有模型的请求参数无法展现任何模型的优势。此处文件已为 Web 重新编码，因此请评判构图与提示词遵循度，而非压缩质量。
只需一行代码即可在它们之间切换
两个 ID 都包含在下方的每个选项卡中 — 高亮显示的两行是唯一的修改。相同的端点，相同的密钥，相同的请求结构。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.images.generate(
model="qwen-image-2.0-pro",
# model="wan2.7-image-pro", # 取消注释此行，注释上一行
prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.images.generate({
model: "qwen-image-2.0-pro",
// model: "wan2.7-image-pro", // 取消注释此行，注释上一行
prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
size: "1024x1024",
});
console.log(resp.data?.[0]?.b64_json?.slice(0, 80));curl https://synthorai.io/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen-image-2.0-pro",
# "model": "wan2.7-image-pro", # 取消注释此行，注释上一行
"prompt": "a watercolor lighthouse at dawn",
"size": "1024x1024"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Images.Generate(context.TODO(), openai.ImageGenerateParams{
Model: "qwen-image-2.0-pro",
// Model: "wan2.7-image-pro", // 取消注释此行，注释上一行
Prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
Size: "1024x1024",
})
fmt.Println(resp.Data[0].B64JSON[:80])
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.images.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ImagesResponse resp = client.images().generate(
ImageGenerateParams.builder()
.model("qwen-image-2.0-pro")
// .model("wan2.7-image-pro") // 取消注释此行，注释上一行
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));常见问题
qwen-image-2.0-pro 和 wan2.7-image-pro 哪个更便宜？
它们列出的 每张生成图像 相同（$0.075），因此价格不是这一项的决定因素——请参考下文的规格与能力。
我可以在不进行两次集成的情况下，对 qwen-image-2.0-pro 和 wan2.7-image-pro 进行 A/B 测试吗？
可以。两者均通过同一个兼容 OpenAI 的端点提供服务，并使用同一把 API 密钥——切换只需更改一行模型字符串，因此你可以将一部分流量路由到各个模型并直接比较账单。
价格会随图像尺寸变化吗？
这取决于模型的计费方式。按图像计费的模型，无论提示词或输出尺寸如何，收费均相同；按 token 计费的模型则会随着你渲染的分辨率而增加费用，因此 4K 图像的成本是小尺寸图像的数倍。上方表格标明了各个模型适用的计费方式。