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leejet · Bild & Foto · ⟳ vor 7 Min (16.10. 19:14 UTC)

Qwen-Image-2.1

Bilder erzeugen, bearbeiten und vergrößern — Stable-Diffusion-Klasse, Flux & Co.

NEU Lizenz nicht angegeben

Größe (kompakt)4,2 GB
Kleinste Variante2,6 GB
Lizenzk. A.
Parameter–
KategorieBild & Foto
Downloads (30 Tage)161k
Likes43
Aktualisiertvor 26 Tagen
Erstelltvor 26 Tagen
Hersteller/Orgleejet
Repo-Größe (alle Dateien)33,0 GB

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

Qwen-Image-2.1 ist ein Bildgenerierungsmodell aus der Qwen-Familie von Alibaba. Es erzeugt auf Anweisung Bilder aus Text und kann dabei auch Text in verschiedenen Schriften direkt ins Bild einbetten – ein Bereich, in dem die Qwen-Bildmodelle traditionell stark sind.

Stärken

Besonders gut darin, Text im Bild korrekt und lesbar darzustellen, und es liefert für ein lokales Modell erstaunlich detaillierte Ergebnisse.

Grenzen

Ohne passende GPU ist es nicht wirklich lauffähig, und die Lizenz liegt außerhalb der gängigen Open-Source-Kategorien – man sollte die Bedingungen genau prüfen, bevor man es kommerziell einsetzt.

Für wen?

Für Bastler und Entwickler, die Bildgenerierung lokal und ohne Cloud-Abhängigkeit betreiben wollen und dabei Wert auf gute Textdarstellung im Bild legen.

So startest du es

Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.

GGUF-Fassung vorhanden: Ollama lädt es automatisch von Hugging Face (wahlweise die passende Größe).

🚀 Ollama (Ein-Klick)

Am einfachsten — fertig in 30 Sekunden.

ollama run hf.co/leejet/Qwen-Image-2.1-GGUF
🖥️ LM Studio (grafische Oberfläche)

Für alle, die lieber klicken — kostenlos.

lms get leejet/Qwen-Image-2.1-GGUF
⚙️ llama.cpp (für Profis)

Nach dem Download — Maximum an Tempo.

llama-cli -m Qwen-Image-2.1-Q4_K_M.gguf # Dateiname aus dem Download-Ordner
Dein Rechner

Besonderheiten

Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ vor 7 Min (16.10. 19:14 UTC)).

Erzeugt BilderBilder aus einer Text-Beschreibung — lokal, ohne Cloud.
Basis: Qwen-Image-2.1Aufgebaut auf Qwen/Qwen-Image-2.1 (Quantisierung) — Original-Modellkarte beim Anbieter. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz3 Hugging-Face-Spaces nutzen dieses Modell.
MehrsprachigEnglisch, Chinesisch
7 VariantenGGUF-Dateien von 2,6 GB bis 7,7 GB — laufen mit llama.cpp, LM Studio & Ollama.
Beliebt161k Downloads auf Hugging Face.
Neu erschienenErst seit vor 26 Tagen online.

Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.

Wo bekommst du es?

Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.

Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen

Größen & Quants

Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.

VarianteDateigrößeSpeicherbedarf (grob)
qwen_image_2.1-Q2_K2,6 GB4,6 GB
qwen_image_2.1-Q3_K3,3 GB5,3 GB
qwen_image_2.1-Q4_04,2 GB6,2 GB
qwen_image_2.1-Q4_K4,2 GB6,2 GB
qwen_image_2.1-Q5_05,1 GB7,1 GB
qwen_image_2.1-Q6_K6,0 GB8,0 GB
qwen_image_2.1-Q8_07,7 GB9,7 GB
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du Qwen-Image-2.1

  1. Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
  2. Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
  3. Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.

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Häufige Fragen

Läuft Qwen-Image-2.1 auf meinem Rechner?

Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt 4,2 GB, die kleinste 2,6 GB — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.

Was kostet Qwen-Image-2.1?

Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.

Ähnliche Modelle: Qwen-Image-2.1 · Qwen-Image-2.1-Turbo · Qwen-Image-2.1 · Zurück zur Übersicht

Daten: Hugging Face API · ⟳ vor 7 Min (16.10. 19:14 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.