Z-Image Turbo — 阿里通义实验室开源 60 亿参数文生图模型
Z-Image Turbo 是什么
Z-Image Turbo 是阿里巴巴通义实验室（Qwen 团队）于 2025 年 11 月 26 日发布的 60 亿参数文生图模型，采用 Apache 2.0 协议完全开源。模型通过 Decoupled-DMD 蒸馏将推理压缩至 8 步，几秒钟即可生成高质量图像，原生支持中英文双语文字渲染，并在 Artificial Analysis 文生图榜单中位居开源模型第一。
Z-Image Turbo 基于可扩展单流扩散 Transformer（Scalable Single-Stream DiT，简称 S3-DiT）架构，将文本、视觉语义 token 与 VAE 图像 token 拼接为统一输入序列——这是通义实验室在 60 亿参数规模下追求最高参数效率的核心设计。其 Turbo 版本通过 Decoupled-DMD 从基础 Z-Image 蒸馏而来，把推理过程压缩到 8 次函数评估，并通过 DPO 与 GRPO 阶段对齐人类美学偏好。在数据中心 GPU 上可实现亚秒级推理，在 16 GB 显存的消费级显卡上也能流畅运行。
原生中英文双语文字渲染是该模型最突出的差异化优势：Z-Image Turbo 能够在同一张图中准确渲染复杂的中文版式（招牌、海报、包装）与英文文字，这是大多数西方图像模型仍难以企及的能力。截至 2026 年初，Z-Image Turbo 在 Artificial Analysis 文生图榜单中保持开源模型第一的位置，在阿里 AI Arena 上同样位列开源榜首；模型权重已在 Hugging Face 与 ModelScope（魔搭）平台以 Apache 2.0 协议公开发布，允许商用。
在 LoveGen AI 上，Z-Image Turbo 支持最长 2000 字符的提示词，并提供九种预设比例——1:1、16:9、9:16、4:3、3:4、3:2、2:3、2:1、1:2——以及 376–1536 像素范围内的自定义尺寸。确定性种子参数（1 至 2,147,483,647）让结果可复现，方便迭代与批量生产。端到端生成通常约 10 秒完成，每张图仅需 0.1 积分，是 LoveGen AI 上最具性价比的文生图选择，特别适合高频社媒创作、中文创意工作和快速概念探索。生成的图片链接有效期为 24 小时。
如何使用 Z-Image Turbo
撰写提示词
用最多 2000 个字符描述你想要的画面。明确写出主体、风格、光线和构图，可以得到更佳效果。
选择图像比例
从九种预设比例中挑选合适的版式——社交内容选 1:1，缩略图选 16:9，竖屏视频封面选 9:16。
生成并保存
点击生成。约 10 秒后即可拿到图片。请在 24 小时内下载，链接到期后将失效。
Z-Image Turbo 技术规格
| 开发团队 | 阿里巴巴通义实验室（Tongyi-MAI） |
| 发布时间 | 2025 年 11 月 26 日 |
| 开源协议 | Apache 2.0（开源，允许商用） |
| 模型架构 | 可扩展单流扩散 Transformer（S3-DiT） |
| 参数规模 | 60 亿 |
| 推理步数 | 8 步（Decoupled-DMD 蒸馏） |
| 模式 | 文生图 |
| 原生语言 | 中文 + 英文文字渲染 |
| 预计生成时间 | 约 10 秒（端到端） |
| 提示词长度 | 最长 2000 字符 |
| 图像比例 | 1:1、16:9、9:16、4:3、3:4、3:2、2:3、2:1、1:2 |
| 自定义尺寸 | 376–1536 像素（宽 × 高） |
| 可复现性 | 种子参数（1 至 2,147,483,647） |
| 内容审核 | 默认基础过滤 + 严格 NSFW 过滤 |
| 输出有效期 | 24 小时（请及时下载） |
| 费用 | 每张 0.1 积分 |
为什么选择 Z-Image Turbo
原生中英双语文字渲染
在同一张图中准确渲染中英文版式——包括招牌、海报、包装文案——这是大多数西方图像模型尚未具备的能力。
阿里通义实验室开源出品
由 Qwen 千问背后的团队打造，2025 年 11 月以 Apache 2.0 协议开源。Artificial Analysis 文生图榜单上排名第一的开源模型。
60 亿参数蒸馏架构
可扩展单流扩散 Transformer（S3-DiT），60 亿参数经 Decoupled-DMD 蒸馏至仅 8 步采样，在 GPU 上实现亚秒级推理。
最低单张成本
每张仅需 0.1 积分——LoveGen AI 上最具性价比的文生图选择，特别适合高产量的创作工作。
种子可复现
确定性种子参数让结果可锁定。相同提示词配合相同种子，多次运行都能得到一致输出。
Z-Image Turbo 与其他 AI 图像生成器对比
| Feature | Z-Image Turbo | GPT Image 2 | Flux 2 Pro | Ideogram v3 |
|---|---|---|---|---|
| 开发团队 | 阿里通义实验室 | OpenAI | Black Forest Labs | Ideogram |
| 开源协议 | Apache 2.0（开源） | 闭源 | 闭源 | 闭源 |
| 参数规模 | 60 亿 | 未公开 | 未公开 | 未公开 |
| 核心优势 | 中英双语文字 + 开源 | 多图编辑 | 影棚级画质 | 排版与品牌设计 |
| 生成时间 | 约 10 秒 | 约 30 秒 | 约 30 秒 | 约 15 秒 |
| 图像比例 | 9 种预设 + 自定义 | 3 种预设 + 自动 | 多种 | 多种 |
| 自定义尺寸 | 支持（376–1536 像素） | 不支持 | 支持 | 受限 |
| 图像输入 | 不支持 | 最多 4 张 | 最多 8 张 | 不支持 |
| 单张费用 | 0.1 积分 | 更高 | 更高 | 更高 |
| 适用场景 | 中英双语内容与快速迭代 | 图像编辑与融合 | 影棚级创作 | Logo 与海报 |
Z-Image Turbo 的常见用途
快速概念探索
短时间内生成大量变体，为品牌、campaign 或产品创意快速探索视觉方向。
规模化社媒内容
以低单价生成各种比例的贴文、Stories 与广告创意，轻松支撑高频内容排期。
缩略图与横幅
用 16:9、9:16 预设制作视频缩略图与竖屏封面，或通过自定义尺寸输出网站横幅。
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关于 Z-Image Turbo 的常见问题
Z-Image Turbo 是谁开发的？
Z-Image Turbo 由阿里巴巴通义实验室开发，与 Qwen 千问大模型出自同一团队。模型于 2025 年 11 月 26 日以 Apache 2.0 协议开源发布。
Z-Image Turbo 速度有多快？
模型经 Decoupled-DMD 蒸馏后仅需 8 步采样，在数据中心 GPU 上可达亚秒级推理。在 LoveGen AI 上，端到端生成通常约 10 秒完成。
Z-Image Turbo 能渲染中英文文字吗？
可以——原生中英文双语文字渲染是 Z-Image Turbo 最大的差异化优势之一。模型能够处理复杂中文版式、英文文字以及中英混排的图文，这是许多西方图像模型仍然难以做到的。
Z-Image Turbo 支持哪些图像比例？
在 LoveGen AI 上，Z-Image Turbo 提供九种预设比例——1:1、16:9、9:16、4:3、3:4、3:2、2:3、2:1、1:2——同时支持 376–1536 像素范围内的自定义尺寸。
Z-Image Turbo 生成的图片可以复现吗？
可以。Z-Image Turbo 支持数字种子参数（1 至 2,147,483,647）。相同的提示词配合相同的种子会产出一致的结果，便于反复迭代或制作系列图片。
在 LoveGen AI 上使用 Z-Image Turbo 多少钱？
每张图仅需 0.1 积分，是 LoveGen AI 上最具性价比的文生图模型。生成的图片链接有效期为 24 小时，请及时下载。