實測阿里巴巴Qwen-Image文生圖功能：效果如何？繁體中文能用嗎？|數位時代 BusinessNext

實測｜阿里巴巴推AI圖像生成模型Qwen-Image：效果如何？繁體中文能用嗎？

阿里巴巴通義千問團隊推出開源AI圖像生成模型Qwen-Image，強調精準的中英文文字渲染能力，在多項基準測試中表現領先，並獲社群高度評價。

重點一：阿里巴巴（Alibaba）旗下的「通義千問」（Qwen Team）團隊發表了開源的AI圖像生成模型「Qwen-Image」，其最大特色在於能準確呈現圖像中的文字，特別是複雜的中文排版與雙語內容，有效解決了過往生成式AI的痛點。

重點二：Qwen-Image 在多項公開基準測試中表現優異，其在中文文字渲染方面的能力顯著超越其他現有模型，並且在人類評估的AI Arena排行榜上，是排名最高的開源模型，證明其強大的生成能力。

重點三：Qwen-Image 採用 Apache 2.0 許可證，允許商業與非商業用途，為企業提供了一個低成本的開源選擇，適用於內部行銷、零售與電子商務等多元應用，但需注意其並未提供著作權侵權賠償。

阿里巴巴（Alibaba）旗下的通義千問（Qwen Team）團隊近期推出開源圖像生成模型 Qwen-Image。

這款模型的最大亮點在於其卓越的文字渲染能力，能夠精準地在生成的圖像中呈現清晰、符合語義的文字，有效解決了許多AI模型在處理文字時，常出現亂碼或模糊不清的問題。

Qwen-Image 支援英文字母與漢字等不同文字系統，並能處理多行排版、段落層級語義，甚至是中英雙語內容，因此適用於電影海報、簡報投影片、社群貼文等需要呈現精準文字的應用情境。

領先業界的文字渲染與綜合效能

根據通義千問發布的技術報告， Qwen-Image 主要透過「漸進式學習」（progressive learning）與「多模態任務校準」（multi-modal task alignment）的方式進行訓練，訓練資料庫包含數十億組圖文配對，涵蓋自然圖像、人物肖像、設計內容（如海報與UI版面）以及自行生成的合成文字資料。

Qwen-Image 在多項嚴格的公開基準測試中展現了卓越的綜合能力。無論是評估提示語遵循度的 GenEval 和 DPG 測試，還是版面佈局的精確度 OneIG-Bench、TIIF 測試，其表現均能媲美甚至超越領先的閉源模型，如 GPT Image 1 High、Seedream 3.0 和 FLUX.1 Kontext Pro。

Qwen-Image 出色的表現也獲得了社群的高度認可，使其在 AI Arena 的人工評比中，成為排名最高的開源模型，總排名更是一舉衝進前三名。

Qwen-Image商用注意事項

Qwen-Image 模型採用 Apache 2.0 授權，允許商業與非商業用途，開發者可以自由地使用、再發布與修改模型，僅需在衍生作品中註明來源並附上授權條文。對於尋求開源圖像生成工具的企業來說，是個極具吸引力的選擇，能夠大幅降低授權成本，用於製作內部文件、廣告傳單、電子報等。

不過，Qwen-Image訓練資料的來源並未完全公開，仍與多數領先的AI圖像生成模型一樣，屬於保密資訊。此外，不同於 Adobe Firefly 或 OpenAI 的 GPT-4o 服務，阿里巴巴並未提供任何著作權侵權賠償（Indemnification），這意味著若使用者因生成內容產生著作權糾紛，使用者需自行承擔法律風險。

實測：Qwen生圖好用嗎？

文字渲染能力

Qwen最被推廣的為其文字渲染能力，號稱能夠精準地在生成的圖像中呈現清晰、符合語義的文字，同時還支援漢字與英文2種不同的語意系統。

為了測試這項功能，我們在對話框中輸入以下Prompt：

生成一張電影海報，標題是「夢想追逐者 The Dream Chaser」，下方寫著「上映日期：2025年8月5日」

從Qwen的生成結果上來看，除了「上映日期」生成了「上映日間」，這張圖片大致上是有符合指令需求的，不僅能生成繁體中文，同時英文、數字也能完整地在同一張圖片上呈現，證明了 Qwen 能夠處理多語系以及其宣稱的強大文字渲染能力。

提示詞理解

為了測試Qwen是否能夠包含多個元素、場景、顏色和動作元素的複雜提示，並遵照指令生成圖片，我們在對話框輸入：

一個穿著紅色外套的小女孩，在下雪的森林裡，身旁有一隻白色的狐狸，遠處有座小木屋，小木屋亮著燈，煙囪冒著煙，畫面要溫馨。

從Qwen生成的結果來看，這張圖片在整體氛圍與細節處理上表現得相當出色，充分展現了 Qwen 在圖像風格掌握與多物件生成方面的能力。

多文字呈現

我們想了解Qwen一次在圖片中生成多個文字的能力，因此對AI輸入了以下指令：

設計一張社群貼文，內容要包含以下文字：
AI提示詞公式：
角色設定：要 LLM 調度哪些領域知識
任務：你想完成什麼目標
背景：任務的起源／目標的限制／涉及的人士...等
格式：輸出類型、編排格式

從生成的結果來看，在多文字輸出上，Qwen對於繁體中文字型的處理能力是不足的，不僅直接將繁體中文以簡體中文呈現，甚至在左上角的地方還出現了不明的崩壞文字。

總結來說，Qwen-Image在生成圖片文字以對於提示詞的理解有優異的表現，但對於多行的繁體中文處理仍不足，其開源的 Apache 2.0 授權雖為企業提供了低成本的選擇，但使用者也需自行承擔潛在的著作權侵權風險，使用者可評估以後，依據自身的需求做選擇。

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參考資料：Venturebeat

七年、三階段，國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務？

顏勝豪認為，雲端轉型的起點不是直接遷移系統，而是從四個面向打底：應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃，以及組織治理框架建立，而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏，若沒有共同語言與平台底座，上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示，為讓所有員工可以齊步前行，國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R（註1）作為共同語言、用平台作為共同底座，讓轉型不只是技術選擇，而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後，便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中，要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程（SOP），透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本，以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性，目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分，進而邁向 Cloud First 階段：在合規前提下，新專案與系統升級預設在雲端環境開發，並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則：讓雲成為 AI 時代的成長引擎，而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局，顏勝豪如是總結。

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值，實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲，也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲，打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備：成立國泰風險聯防中心（CRC）攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力；釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版，提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務；此外，亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務，更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出，發展AI需要龐大的 GPU 算力，若自建 GPU 機房，不僅硬體設備昂貴、折舊速度快，光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本，若採取雲端資源，可以隨啟隨用，同時，大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組，銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破，而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本，資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋，在 AI 新世代，AI 模型定調能力「下限」，集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」，考量雲端有許多好用 AI 服務，唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略，打造雲端智慧生態圈，並以現代化雲原生技術拓展應用場景；同時，運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗，並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式，以充分發揮上雲效益。至於國泰產險，不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程，如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等，讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求，如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果，讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務，以客戶持股為核心，應用 AI 技術打造個人化推播服務，協助投資人更有效率地掌握庫存狀況，提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說，國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級，更是思維革新，從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段，可以預期在雲地基礎下，國泰將進一步引領 AI 時代變革，持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1：Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論，將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構，並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。