千问App重磅更新：阿里最强视觉模型免费用，堪比OpenAI付费版

type

status

date

slug

summary

Qwen-Image：不仅是修图，更是视觉逻辑的重构

2025年，AI绘图领域的竞争早已超越了简单的“文生图”，精准的图像编辑和逻辑理解成为了新的高地。谷歌DeepMind等巨头一直在致力于让模型具备“带脑子画画”的能力。而在实测中，千问App集成的Qwen-Image展现出了惊人的视觉逻辑理解力。

传统的AI修图往往是“右脑发达，左脑简单”，画风唯美但逻辑混乱。例如，当你要求在“左边的桌子上放一个立方体”时，很多模型会搞错位置或透视。Qwen-Image的突破在于，它不仅仅是在生成像素，而是在理解几何与空间。

在实际测试中，当要求模型“在客厅桌上添加一个空气净化器，并标注尺寸”时，Qwen-Image不仅将物体准确放置，还完美处理了透视关系，甚至连标注线都符合物理规律。这种对空间关系的深刻理解，使其在处理家居摆放、建筑草图等需要严谨逻辑的场景时，表现出了准专业级的水准。

SOTA级的一致性：解决“修图变脸”的痛点

对于经常关注大模型应用的用户来说，AI修图最大的痛点莫过于“主体一致性”（Identity Consistency）的缺失。仅仅是想给照片里的人换个发型，结果连脸都换了，这种体验在过去屡见不鲜。

Qwen-Image在这方面表现出了极强的控制力。它引入了语义与外观双重编辑机制，相当于给人物或物体加上了一把“ID锁”。无论你是想把现实中的宠物融入到动画电影海报中，还是让真人和动画人物跨次元合影，模型都能在改变光影、风格的同时，精准保留主体的核心特征。

相比之下，即便是业内公认强悍的谷歌系模型（如Nano Banana Pro），在某些极具挑战性的跨次元融合场景下，虽然细节处理不错，但整体的和谐度与主体特征的保留上，Qwen-Image展现出了更胜一筹的实用性，特别是考虑到它在千问App中是完全免费开放的。

Wan 2.5：告别“默片”，原生音画同步的视频革命

如果说图像编辑是存量竞争，那么视频生成则是人工智能的下一个风口。长期以来，AI生成的视频多为“默片”，配音需要后期单独合成，导致口型对不上、节奏不合拍。OpenAI的Sora和Google的Veo系列虽然展示了音画同步的未来，但普通用户难以触及。

千问App接入的Wan 2.5模型，打破了这一限制。它是目前国内少有的、能让普通用户直接体验“原生音画同步”的模型。

所谓“原生”，意味着视频和音频是在同一个模型框架下生成的。模型理解“猫叫”的声音和“猫张嘴”的动作是同一件事的两个面。因此，你可以直接通过提示词生成一段三人跳舞并唱Rap的视频，或者是脱口秀演员讲笑话的片段。实测发现，生成的音乐不是简单的模板拼接，而是AI根据画面场景推理生成的，口型与发音、动作与节拍的同步率达到了令人惊叹的程度。

打破工具孤岛：手机上的一站式多模态工作流

这次更新最核心的价值，不仅仅在于单个模型的强大，而在于千问App构建的“一站式工作流”。

在AI变现和创作领域，创作者常常苦恼于“工具孤岛”现象：用Midjourney生图，用Runway生视频，用HeyGen配音。这一套流程下来，不仅费钱，画质和一致性也会严重损耗。

千问App将这些能力整合在了一个对话框中。你可以先用Qwen-Image生成一张角色图，然后直接调用Wan 2.5让它动起来、说话、唱歌。从文生图、图像编辑，到图生视频、视频生音，所有操作无缝衔接。这种“所说即所得”的流畅体验，极大地降低了普通用户创作高质量多模态内容的门槛。

结论

千问App的这次更新，实际上是阿里在多模态大模型领域长期技术积累的一次集中释放。从Qwen系列对中文和视觉的深刻理解，到Wan系列在视频生成领域的突破，阿里正在构建一个庞大且系统化的AGI生态。

对于用户而言，这意味着不再需要仰望海外大厂的内测资格，也不需要掌握复杂的代码部署技术。只要一部手机，你就能拥有一座掌上影像工作室。随着技术的不断下放和普及，我们有理由相信，高质量的AI创作将不再是专业人士的特权。

想要了解更多关于LLM、ChatGPT以及全球AI新闻的最新动态，欢迎访问AINEWS获取更多前沿资讯。