
Z-Image Turbo API by Alibaba
Z-Image-Turbo is a 6 billion parameter text-to-image model that generates photorealistic images in sub-second time. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Z-Image Turbo - إنشاء الصور من النص بسرعة البرق
جديدنموذج بـ 6 مليارات معامل من فريق Tongyi-MAI في علي بابا
Z-Image Turbo هو نموذج النص إلى الصورة مفتوح المصدر الأول والمصنف رقم 1، متفوقاً على FLUX.2 [dev] و HunyuanImage 3.0 و Qwen-Image في Artificial Analysis Image Arena. تم بناؤه بواسطة فريق Tongyi-MAI في Alibaba (قسم منفصل عن Qwen/Wan)، يحقق هذا النموذج ذو 6 مليارات معامل إنشاءً في أقل من ثانية من خلال التقطير المتقدم Decoupled-DMD مع الحفاظ على الجودة الواقعية للصور. بخطوات استنتاج 8 فقط، يناسب 16 جيجابايت VRAM ويقدم نتائج احترافية محسّنة لبيئات الإنتاج الحرجة من حيث السرعة.
- 8 خطوات استنتاج فقط (مقابل 20-50 للمنافسين)
- إنشاء في أقل من ثانية على وحدات GPU H800
- أسرع بـ 1.31-1.41× من Qwen Image لكل خطوة
- يناسب 16 جيجابايت VRAM (RTX 3060/4090)
- نموذج مفتوح المصدر رقم 1 في AI Arena
- عرض نص ثنائي اللغة (الإنجليزية والصينية)
- التزام قوي بالتعليمات
- يتفوق على FLUX.1 [dev] و Qwen في جميع الفئات
محفظة النماذج الاستراتيجية لـ Alibaba
تقدم Alibaba ثلاثة أنظمة متخصصة لإنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي، كل منها محسّن لحالات استخدام مختلفة
Z-Image Turbo
فريق Tongyi-MAI
- ⚡ الأسرع: 8 خطوات، إنشاء في أقل من ثانية
- 🏆 نموذج مفتوح المصدر رقم 1
- 💰 الأكثر فعالية من حيث التكلفة ($0.005/صورة)
- 🎯 محسّن للتكرار السريع
Qwen-Image
فريق Qwen
- 🎨 واقعية للصور وملمس بشرة لا مثيل له
- 💡 تفاعلات إضاءة متفوقة
- ⏱️ أبطأ (20 ثانية مقابل 5-10 ثواني لـ Z-Image)
- 🎯 الأفضل لأعمال الإنتاج الراقية
Wan 2.5/2.6
فريق Wan
- 🎬 نص إلى فيديو + صورة إلى فيديو
- 📹 دعم دقة متعددة (480P-720P)
- 🔄 مزامنة سمعية بصرية
- 🎯 إنشاء محتوى عبر الأنماط
Key Insight: Z-Image Turbo أسرع بـ 1.31-1.41× من Qwen-Image لكل خطوة، مما يجعله مثالياً للتطبيقات التي تتطلب إنشاءً سريعاً. بينما يقدم Qwen-Image واقعية أفضل قليلاً للصور للتصيير النهائي، يوفر Z-Image Turbo أفضل توازن بين السرعة والجودة لبيئات الإنتاج.
أبرز النقاط التقنية
تتبنى بنية Single-Stream Diffusion Transformer (S3-DiT) التي توحد معالجة المدخلات المشروطة المختلفة. يحقق تصميم 6 مليارات معامل هذا نتائج احترافية دون العبء الحسابي للنماذج الأكبر مع الحفاظ على جودة حديثة.
خوارزمية التقطير المتقدمة مع آليات CFG Augmentation و Distribution Matching تمكن من استنتاج 8 خطوات (مقابل 20-50 للمنافسين). تحقق إنشاءً في أقل من ثانية على وحدات GPU H800 وتعمل بسلاسة على RTX 3060/4090 الاستهلاكية بـ 16 جيجابايت VRAM.
مصنف كنموذج مفتوح المصدر رقم 1 في Artificial Analysis Image Arena، متفوقاً على FLUX.2 [dev] و HunyuanImage 3.0 و Qwen-Image. يتفوق في عرض النص ثنائي اللغة (الإنجليزية والصينية)، والإنشاء الواقعي للصور، والالتزام القوي بالتعليمات. صدر بموجب ترخيص Apache 2.0 للاستخدام التجاري.
مثالي لـ
لماذا تختار Z-Image Turbo
نتائج فورية
إنشاء في أقل من ثانية مع زمن وصول بدء بارد صفر. احصل على صورك على الفور دون أي انتظار.فعال من حيث التكلفة
سعر معقول $0.005 لكل صورة. وسّع مشاريعك الإبداعية دون تجاوز الميزانية.API جاهز للاستخدام
تكامل REST API بسيط. ابدأ في إنشاء الصور في دقائق مع وثائقنا الشاملة.المواصفات التقنية
ابدأ الإنشاء مع Z-Image Turbo
جرب إنشاء الصور الواقعية بسرعة البرق اليوم. لا حاجة للإعداد، فقط اتصل بـ API الخاص بنا وابدأ الإنشاء.
Z-Image-Turbo — 6B-parameter, ultra-fast text-to-image
Z-Image-Turbo is a 6B-parameter text-to-image model from Tongyi-MAI, engineered for production workloads where latency and throughput really matter. It uses only 8 sampling steps to render a full image, achieving sub-second latency on data-center GPUs and running comfortably on many 16 GB VRAM consumer cards.
Ultra-fast generation with production-ready quality
Where many diffusion models need dozens of steps, Z-Image-Turbo is aggressively optimised around an 8-step sampler. That keeps inference extremely fast while still delivering photorealistic images and reliable on-image text, making it a strong fit for interactive products, dashboards, and large-scale backends—not just offline batch jobs.
Why it looks so good?
- Photorealistic output at speed Generates high-fidelity, realistic images that work for product photos, hero banners, and UI visuals without multi-second waits.
- Bilingual prompts and text Understands prompts in English and Chinese, and can render multilingual text directly in the image—helpful for cross-market campaigns, posters, and screenshots.
- Low-latency, low-step design Only 8 function evaluations per image deliver extremely low latency, ideal for chatbots, configuration tools, design assistants, and any “click → image” experience.
- Friendly VRAM footprint Runs well in 16 GB VRAM environments, reducing hardware costs and making local or edge deployments more realistic.
- Scales for bulk generation Its efficiency makes large jobs—catalogues, continuous feed images, or auto-generated thumbnails—practical without blowing up compute budgets.
- Reproducible generations A controllable seed parameter lets you recreate a previous image or generate small, controlled variations for brand safety and experimentation.
How to use
- prompt – natural-language description of the scene, style, and any on-image text (English or Chinese).
- size (width / height) – choose the output resolution; supports square and rectangular images up to high resolutions (for example, 1536 × 1536).
- seed – set to -1 for random results, or use a fixed integer to make outputs reproducible.
Pricing
Simple per-image billing:
- Without prompt rewriting (prompt_extend=false): $0.015 per generated image
- With prompt rewriting (prompt_extend=true): $0.03 per generated image
Try more models and see their difference!
- Nano Banana Pro – Text-to-Image – Google’s Nano Banana Pro (Gemini 3.0 Pro Image family) delivers high-quality multi-image generation with extremely low cost per image, ideal for large-scale applications.
- Seedream V4 – Text-to-Image – ByteDance’s high-resolution text-to-image model with rich detail and diverse styles, well suited for creative illustration and commercial visuals.
- FLUX.2 [dev] – Text-to-Image – A lightweight FLUX.2-based base model hosted by AtlasCloud, optimised for efficient inference and LoRA-friendly training.

















