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独立实测 Qwen-Image-2.1：3.05 GiB 显存出一张 512×512，官方澄清生成图像权利归用户
Qwen-Image-2.1 开源第二天，本地部署多了一个带实测数字的参照。9 月 21 日 15 时 43 分（北京时间），X 用户 Alexey Fateev（@superalesha）发布对这款模型的：在受限显存预算的 RTX 3090 上，512×512 生成占用 3.05 GiB 显存、约 15.2 GiB 系统内存，1024×1024 占用 6.14 GiB 显存——前提是把文本编码器放到 CPU 上跑。随帖发布的还有 GGUF 量化模型下载与 7 套 ComfyUI 工作流，全部收在他发布的 仓库里。一个多小时前，Qwen 官方开发者账号刚在 X 上：模型输出不属于许可所涉的 Materials，用户保留生成内容的权利。
Qwen-Image-2.1 出自阿里 Qwen 团队，9 月 20 日以开放权重发布：视觉生成组件 7B 参数、32 层 Single-Stream DiT，一个模型同时做文生图与编辑，原生输出 RGBA 透明图层，支持最多 10 张参考图与原生 2K 分辨率，ComfyUI、vLLM-Omni、SGLang、Diffusers 在发布当日宣布适配（）。许可同样在发布日就位：权重采用 Qwen Research License，仅限研究或评估用途——AI Toolkit 作者 Ostris 当天在 X 上将其概括为「」，全文见 Hugging Face 上的 。
在 24 GiB 卡上划出 4 GiB 预算：数字是怎么来的
实测帖的数字能在仓库里对上配置。指南的记录：扩散模型用 Q4_K_M 量化的 GGUF 文件（下载 4.60 GB），文本编码器留在 CPU，VAE（变分自编码器）以 256 像素分块解码；最紧的一档 offload（显存卸载）配置跑出 512×512，占用 3.05 GiB 显存、15.21 GiB 进程内存，单张耗时 195 秒。这不是拿一张真的 4 GB 显卡测的——测试机是 24 GiB 的 RTX 3090，用启动参数划出 4 GiB 显存放置预算来模拟小卡。指南原话是：这组数字「是为尝试 4 GB 配置提供的依据，不是对每一张 4 GB 显卡的承诺」。1024×1024 的 6.14 GiB 同样注明是一次在大显卡上做的 offload 测试，「不是对每张 8 GB 卡的测试」。
指南同时给出了不省显存的常规基线：官方 INT8 ConvRot 权重加 BF16 VAE，在 24 GB 的 RTX 3090 上跑 2048×1152、50 步，每个完整任务 82～96 秒；作者注明其中部分任务与同机其他 GPU 上的独立作业并行，这些计时不是受控的硬件对比。README 标注的核验日期是 2026-09-21，与推文同日。examples 目录把那张木桌红茶壶标注为「最紧 offload 测试的 512 方图输出」，属未经修改的原始 PNG（）。
装机包里有什么：工作流、下载校验和给 coding agent 的说明书
低显存 GGUF 套件带 7 套 UI 工作流（另有对应的 API 提交图）：01 文生图（1024×1024，40 步）、02 原生 2K（2048×1152，50 步）、03 单图编辑、04 透明 RGBA、05 双参考图编辑、06 低显存 1024（CPU 编码器加分块 VAE）、07 小尺寸 512 兼容测试；INT8 主指南另配 5 套基础工作流。安装器会建独立虚拟环境、按版本清单锁定 ComfyUI 与配套依赖，拒绝接管已有目录；模型下载脚本按 Hugging Face 的版本快照（revision）下载并逐一校验 SHA-256。三个权重文件合计 14.63 GB，指南建议预留 45 GB 磁盘，内存 64 GB 更从容、32 GB 只是规划目标。
推文里那句「可以把说明书直接交给你的 coding agent（编程代理）」对应仓库里的 ：写明硬件审计、安装命令、验收检查和在共用机器上的操作边界。权属也交代清楚：脚本与工作流按 MIT 许可发布，模型权重仍是 Qwen Research License。不想折腾装机的话，Qwen 官方 9 月 21 日上午把放上了 ，单一模型权重同时支持生成与编辑，浏览器里直接试。
作者自己画出的边界：实体小卡还没人测过
Fateev 在推文里把话说在前面：「实体的小显卡仍需测试，但现在你有了实际可用的起步设置。」仓库的限制清单更长：Windows/WSL 命令虽然给出，但没有经过单独验证；低显存与 Windows 配置不享有与 Linux 主线同等的测试覆盖；AMD、Intel、Apple GPU 不在这套 CUDA 配方的覆盖范围内；32 GB、64 GB 的内存建议属容量规划，未在相应配置的机器上实测。
GGUF 权重的来源也被标注了：Q4_K_M 文件取自第三方仓库 ，发布者称其为对上游基座权重的量化；指南作者写明未核实该仓库是否另作微调或改动安全机制，「Uncensored」只是仓库名。整套指南只验证了 Q4_K_M 一档，发布者报告 Q8_0 存在缩放与张量形状（scale/tensor-shape）问题。
对想试的人，指南按显存给了起步路径：4 GB 卡先跑 07 号工作流（实验性），6 GB 同样从 07 开始、分块解码仍溢出就把 VAE 挪去 CPU，8～12 GB 跑 06，16 GB 从 06 起步、显存富余再试 01，24 GB 跑常规工作流。截至 9 月 21 日检索，实测帖获得约 3.1 万次浏览、566 次点赞与 703 次收藏。Fateev 在帖末写道：「去搞点奇怪的东西吧。我想看你们的成果。」
输出不属于许可的 Materials：官方对许可疑问的回应
9 月 21 日 14 时 12 分（北京时间），Qwen 官方开发者账号 @QwenDevs 回应发布后 24 小时内收到的大量许可提问：「输出不属于被许可的 Materials。用户保留对其用模型生成的图像及其他内容的权利。」这条澄清与 LICENSE 文本对得上：许可覆盖的 Materials 定义为 Qwen 模型与文档本身，生成输出未被列入其中；「非商业」定义为仅限研究或评估，商用须向许可方 Hangzhou Tongyi Laboratory Technology Co., Ltd. 单独申请。
澄清没有松动模型本身的限制：LICENSE 仍写明任何商用都需要单独许可，另有一条容易被忽略的义务——若用模型输出去训练、微调一个对外分发的 AI 模型，须在相关产品文档中显著标注「Built with Qwen」或「Improved using Qwen」。这条澄清帖本身获得 244 次转发、2,617 次点赞与约 22.7 万次浏览（截至检索）。仍未解决的有两件事：3.05 GiB 能否在真的 4～8 GB 显卡上复现，要等实体小卡的测试；想商用的人，路径仍是按 LICENSE 中的联系方式（）向许可方申请单独授权。