- Qwen-Image-2.0-Proは、アリババ発の画像生成・編集モデルの最上位バージョン
- AI Arenaのブラインド人間評価のText-to-Image部門で世界9位（Elo 1168±8）を記録し、ポートレート部門では6位にランクイン
- テキスト入りポスターやインフォグラフィックを1回の生成で高精度に出力でき、英語・中国語のバイリンガルテキストレンダリングに対応
2026年4月25日、アリババのQwenチームが画像生成モデルの最新版「Qwen-Image-2.0-Pro」を公開しました！
Qwen-Image-2.0-Pro is now live
— Qwen (@Alibaba_Qwen) April 25, 2026
We’ve pushed image quality, multilingual text rendering, and instruction following to a new level, while making performance much more consistent across styles.
Ranked #9 worldwide for Text-to-Image on @arenaTry it now on
ModelScope:… https://t.co/pPS6FF2PjG
Qwen-Image-2.0-Proは、2026年2月にリリースされたQwen-Image-2.0のProバージョンにあたり、画質・テキストレンダリング精度・指示追従性をさらに引き上げた上位モデルです。AI Arenaのブラインド評価リーダーボードでは、Text-to-Image部門で世界9位にランクインし、ポートレートやフォトリアリスティック、アートといったサブカテゴリでは6位〜7位に入る高評価を獲得しています。
とはいえ、「具体的にどこが進化したの？」「Proと通常版の違いは？」「API料金はいくら？」と疑問を持つ方も多いのではないでしょうか？
そこで本記事では、Qwen-Image-2.0-Proの概要から仕組み、料金体系、使い方、活用シーンまでを徹底的に解説していきます。ぜひ最後までご覧ください！
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Qwen-Image-2.0-Proとは？
Qwen-Image-2.0-Proは、アリババのQwenチームが開発した画像生成・編集モデル「Qwen-Image-2.0」の最上位バージョンです。
2026年2月にリリースされたQwen-Image-2.0の基盤を引き継ぎつつ、ビジュアルの忠実度（Visual Fidelity）・レイアウト精度・タイポグラフィ処理・編集制御といった要素をプロダクション品質に最適化しています。通常版のQwen-Image-2.0が高速な反復やプロトタイピングに適しているのに対し、Proは広告クリエイティブ・ブランドデザイン・印刷物といった最終成果物を仕上げる用途に特化して設計されているのが大きな違いです。
2026年4月22日バージョン（qwen-image-2.0-pro-2026-04-22）の公開にあわせて、AI Arenaのブラインド人間評価リーダーボードにおいてText-to-Image部門で世界9位（Elo 1168±8）を記録しました。
ポートレートでは6位、フォトリアリスティック・シネマティック、アートの各カテゴリでも7位にランクインしています。
また、モデルの主要スペックをまとめると、以下の通りです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 開発元 | アリババ（Qwenチーム） |
| ベースモデル | Qwen-Image-2.0（7Bパラメータ） |
| 最大解像度 | 2048×2048（ネイティブ2K） |
| プロンプト上限 | 最大1,000トークン |
| 対応タスク | テキストから画像生成（T2I）・画像編集（I2I） |
| 1回のAPI呼び出しで生成可能な枚数 | 最大6枚 |
| Arena T2Iランキング（2026年4月時点） | 世界9位（Elo 1168±8） |
Qwen-Image-2.0-Proの強みは、テキストレンダリングの正確さです。英語・中国語のバイリンガルテキストを画像内に正確かつ読みやすく配置する能力に優れており、インフォグラフィック・ポスター・プレゼンスライド・漫画の吹き出しなどを1回の生成パスで作り上げることができます。
Qwen-Image-2.0について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
Qwen-Image-2.0-Proの仕組み
Qwen-Image-2.0-Proのアーキテクチャは、エンコーダ・デコーダ分離型の構成となっています。
エンコーダ側には8BパラメータのQwen3-VL（ビジョン言語モデル） が搭載されており、テキストプロンプトと入力画像の両方を統合的に理解する役割を担っています。デコーダ側には7Bパラメータの拡散モデル（Diffusion-based Decoder） が配置されていて、エンコーダの出力を受け取って最終的な画像を生成します。
このエンコーダとデコーダの分離構成こそが、Qwen-Imageシリーズの「画像生成」と「画像編集」を単一モデルで統合できる理由です。テキストだけのプロンプトを受け取れば新規画像を生成し、画像＋テキストの組み合わせを受け取れば編集指示として処理する、という柔軟な動作が可能になっています。
Qwen-Image-2.0-Proの特徴
Qwen-Image-2.0-Proの性能面では、通常版との差別化がいくつかのポイントで明確に表れています。
ディテールの再現力
まず、ディテールの再現力が突出しています。
髪の毛の質感、ジュエリーの光沢、肌のトーン、布地の織り目といった微細な要素を、通常版よりも高い解像感で描写します。Proは最終的なプロダクションアセット（本番素材）の仕上げに最適化されており、ポスターや広告バナーなどのクライアント向けクリエイティブ制作に適しています。
プロンプト追従性
次に、プロンプトへの追従性能（Prompt Adherence） が強化されています。
複数のオブジェクト・アトリビュート・スタイル指定を含む長文プロンプトを渡した場合でも、指示の見落としが少なくなっており、意図どおりの構図・配色・テキスト配置を得やすくなっています。
ベンチマーク性能
ベンチマーク上での位置づけとしては、ベースモデルであるQwen-Image-2.0がDPG-Benchで88.32を記録し、FLUX.1（12B）の83.84を上回っています。
Proはこの基盤をさらに研ぎ澄ませた上位版であり、テキストオーバーレイが必要なポスターやPPTスタイルのグラフィック、コミックなどにおいて特に性能を違いを感じられると思います。
Qwen-Image-2.0-Proの安全性・制約
Qwen-Image-2.0-Proを利用する際には、いくつかの制約と安全面の仕組みを把握しておく必要があります。
まず、コンテンツモデレーションが実装されています。
プロンプトの内容がAlibaba Cloudのコンテンツポリシーに抵触すると判定された場合、APIは「DataInspectionFailed」エラーを返し、画像生成がブロックされます。不適切な表現を含むプロンプトやネガティブプロンプトを修正したうえで再送する必要があります。
また、生成された画像のURLには24時間の有効期限があります。
API経由で取得した画像URLは一時的なもので、期限を過ぎるとアクセスできなくなるため、生成後すぐにダウンロードして永続ストレージに保存する運用が必須です。
Qwen-Image-2.0-Proの料金
Qwen-Image-2.0-Proの料金は、1枚あたりの画像生成単価で課金される仕組みです。
テキスト生成モデルのようなトークン単価ではなく、画像1枚ごとの固定料金となっているため、コスト計算が非常にシンプルです。生成に失敗した画像は課金対象外で、成功した画像のみが請求される点も安心材料と言えます。
| モデル | プロバイダー | 1枚あたりの料金 | 備考 |
|---|---|---|---|
| qwen-image-2.0-pro（T2I） | Alibaba Cloud Model Studio | $0.075 | ネイティブ2K、最大6枚/コール |
| qwen-image-2.0-pro（Edit） | Alibaba Cloud Model Studio | $0.075 | 画像編集（I2I）タスク |
| qwen-image-2.0（通常版・T2I） | Alibaba Cloud Model Studio | $0.035 | 高速イテレーション向け |
| qwen-image-2.0-pro | Atlas Cloud | $0.060 | サードパーティ経由 |
| qwen-image-2.0-pro | fal.ai | $0.075 | サーバーレスAPI |
| qwen-image-2.0-pro | Together AI | — | エンドポイント提供あり |
Qwen-Image-2.0-Proのライセンス
Qwen-ImageシリーズはApache License 2.0のもとで公開されており、オープンソースモデルとしては非常に自由度の高いライセンス形態を採用しています。
ただし、Qwen-Image-2.0-Proについては、2026年4月時点でオープンウェイト（モデルの重み）が公開されていないため、下記の表はQwen-Imageシリーズのリポジトリおよびライセンスファイルに記載されている権利に基づいた情報となります。
| 項目 | 可否 | 備考 |
|---|---|---|
| 商用利用 |  | |
| 改変 | | |
| 再配布 | | |
| 特許利用 | | Apache 2.0に特許付与条項あり |
| 私的利用 | |
Qwen-Image-2.0-Proの使い方
Qwen-Image-2.0-Proは、大きく分けてModelScopeのデモ環境で試す方法と、Alibaba Cloud Model StudioのAPI経由で利用する方法の2つがあります。それぞれの手順をご紹介します。
ModelScopeのデモで試す（ノーコード）
1番お手軽にQwen-Image-2.0-Proを体験できるのが、ModelScope上のデモ環境です。
プロンプト入力欄に、生成したい画像の説明を英語または中国語で入力します。例えば「A professional infographic about renewable energy trends in 2026, with charts and bilingual text in English and Chinese」のように、具体的に書くほど精度が上がります。
Alibaba Cloud Model Studio API経由で利用する
本番環境やプロダクトへの組み込みには、こちらのAPI利用が適しています。
以下のPythonコードで画像を生成します。DashScope SDKを事前にインストールしてください。
bash
pip install dashscopePython
import json
import os
from dashscope import MultiModalConversation
import dashscope
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1'
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250925/thtclx/input1.png"},
{"image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250925/iclsnx/input2.png"},
{"image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250925/gborgw/input3.png"},
{"text": "Make the girl from Image 1 wear the black dress from Image 2 and sit in the pose from Image 3."}
]
}
]
# If you have not configured the environment variable, replace the following line with your Model Studio API Key: api_key="sk-xxx"
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
response = MultiModalConversation.call(
api_key=api_key,
model="qwen-image-2.0-pro-2026-04-22",
messages=messages,
result_format='message',
stream=False,
n=2,
watermark=True,
negative_prompt=""
)
print(json.dumps(response, ensure_ascii=False))サードパーティAPI（fal.ai / Together AI）から利用する
Alibaba Cloud以外でも、fal.aiやTogether AIなどのサードパーティプロバイダー経由でQwen-Image-2.0-Proを利用できます。
fal.aiの場合
import fal_client
result = fal_client.subscribe(
"fal-ai/qwen-image-2/pro/text-to-image",
arguments={
"prompt": "Watercolor illustration of a cozy Japanese ramen shop at night, warm lantern glow, rain-slick street reflections",
"image_size": "landscape_4_3"
}
)
print(result["images"][0]["url"])Together AIの場合（curl）
curl -X POST "https://api.together.xyz/v1/images/generations" \
-H "Authorization: Bearer $TOGETHER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "Qwen/Qwen-Image-2.0-Pro",
"prompt": "Draw an anime style version of this image.",
"width": 1024,
"height": 768,
"steps": 28,
"n": 1,
"response_format": "url"
}'【業界別】Qwen-Image-2.0-Proの活用シーン
Qwen-Image-2.0-Proは、テキストレンダリングと高解像度出力に強みを持つため、テキストを含むビジュアルコンテンツを多く扱う業界で特に高い適性があります。ここからは業界ごとの活用シーンを紹介します。
広告・マーケティング業界
Qwen-Image-2.0-Proは、広告バナーやキャンペーンポスター、SNS投稿用グラフィックの制作に活用できます。
キャッチコピーやセール情報、ブランドロゴのテキストを画像内に正確に埋め込める点が、従来のAI画像生成モデルでは難しかった部分を解決してくれています。例えば、セール告知バナーで「期間限定50%OFF」のようなテキストを含む画像を1回のAPI呼び出しで生成でき、デザイナーの手作業の大幅な削減が期待できます。
広告業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
EC・小売業界
小売業界においては、商品画像の背景差し替えやスタイリング変更、テキスト付きプロモーション画像の大量生成といったユースケースが考えられます。画像編集機能を使えば、既存の商品写真に対して背景の変更やオブジェクトの追加を自然言語の指示だけで実行できるため、撮影コストの削減につなげることもできます。
小売業における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
教育・研修業界
プレゼンテーション資料のスライドビジュアルや、教材用のイラストレーション作成に活用できます。PPTスタイルのレイアウトを直接生成できるため、授業資料や研修マニュアルに必要なビジュアル素材を短時間で用意できます。
教育業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
【課題別】Qwen-Image-2.0-Proが解決できること
Qwen-Image-2.0-Proは、従来の画像生成モデルが苦手としていたテキスト含有画像やレイアウト制御の精度に強みを持つため、以下のような課題を解決する手段になり得ます。
画像内テキストの文字化け・崩れを解消
従来の画像生成モデルでは、テキストを含む画像を生成すると文字が崩れたり読めなくなったりする問題が頻発していました。
Qwen-Image-2.0-Proは、最大1,000トークンのプロンプトに対応し、英語・中国語のバイリンガルテキストを高精度でレンダリングします。ポスター・看板・名刺デザインなど、テキストの正確性が求められる場面で有効だと思います。
ラフ案を素早く作成
例えば、クリエイティブの方向性を決める段階で、デザイナーに正式発注する前にラフ案を複数パターン作成したいケースは多くあるかと思います。
そこで、通常版で高速にアイデアを探索し、方向性が固まったらProに切り替えて本番品質のビジュアルを生成する、といった2段階ワークフローを組むことで、企画から制作までのリードタイムの短縮が期待できます。
画像生成と画像編集を別々のツールで管理する手間軽減
Qwen-Image-2.0-Proは、テキストから画像生成と画像編集を1つのモデル・1つのAPIで完結させることができます。
従来はテキストから画像を作るモデルと、既存画像を編集するモデルを別々に管理する必要がありましたが、Qwen-Image-2.0-Proなら同じエンドポイントで両方の処理を実行でき、開発・運用の複雑さの軽減が期待できます。
Qwen-Image-2.0-Proを使ってみた
それでは実際に、Qwen-Image-2.0-Proの性能を検証していきましょう。今回はAPI経由で使っていきます。
検証①：日本語のテキスト入りポスターを生成してみる
まずは、日本語のテキストを含むポスターを生成してみます。Qwen-Image-2.0-Proは英語と中国語のテキストレンダリングに優れていますが、日本語はどこまで対応できるのか気になるところです。
プロンプトはこちら
A Japanese-style travel poster for Kyoto. Include the text 京都の秋 in large calligraphy style at the top, and Ancient Temples & Modern Culture in English below. Feature a beautiful autumn scene with red maple leaves, a traditional temple, and a geisha walking across a wooden bridge. Warm golden hour lighting, photorealistic, 2K resolution.生成された画像はこちら
検証②：ビジネスインフォグラフィックを一発生成してみる
次に、ビジネス向けのインフォグラフィックをワンショットで生成してみます。
プロンプトはこちら
Create a professional infographic slide about AI Market Growth 2024-2026. Include a bar chart showing growth from $150B to $350B, section headers Market Size, Key Players, Growth Drivers, clean modern design with blue and white color scheme, sans-serif typography, corporate presentation style.生成された画像はこちら
よくある質問
最後に、Qwen-Image-2.0-Proについて、多くの方が気になるであろう質問とその回答をご紹介します。
Qwen-Image-2.0-Proでプロ品質の画像生成を始めよう！
Qwen-Image-2.0-Proは、アリババのQwenチームが発表した画像生成・編集の上位モデルであり、テキスト含有画像の生成精度やビジュアルの忠実度で高い水準を示しています。AI Arenaで世界9位にランクインした実力は、ポスター・インフォグラフィック・広告クリエイティブといったテキストを含むビジュアル制作において特に強みを発揮します。
通常版との使い分けによってコストと品質のバランスをとりながら、プロトタイプから最終納品物まで一気通貫で対応できるのは大きな魅力だと思います。API経由で手軽に導入でき、既存のワークフローにも組み込みやすい設計となっているため、生成AIを活用したビジュアル制作の効率化を検討中の方は、ぜひ一度試してみてはいかがでしょうか。
最後に
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