علی‌بابا ادعاهایی منتشر کرده است که بر اساس آن‌ها Qwen Image 2.1، یک مدل تصویری با وزن باز که گفته می‌شود ۷ میلیارد پارامتر دارد، از Nano Banana 2.0 گوگل بهتر عمل می‌کند. همان پوشش خبری نتایج بنچمارکی را توصیف می‌کند که این مدل را رقابتی با مدل‌های تصویری OpenAI و Meta قرار می‌دهد. این مقایسه به‌عنوان ادعای یک فروشنده مطرح شده است، نه یک ارزیابی مستقل که بازتولید شده باشد، و مطالب ارائه‌شده شامل مجموعه بنچمارک، مجموعه prompt، رزولوشن، تنظیمات نمونه‌گیری یا روش امتیازدهی پشت این اعداد نیست.
برای مهندسی agent، تعداد پارامتر جزئیات عملیاتی مرتبط است. مراحل بینایی — تجزیه اسکرین‌شات، خواندن اسناد و نمودارها، بررسی وضعیت UI، retrieval مبتنی بر تصویر — به‌طور مکرر درون یک اجرای واحد agent فراخوانی می‌شوند، بنابراین هزینه و latency هر فراخوانی به‌سرعت انباشته می‌شود. مدلی که با ۷ میلیارد پارامتر رقابتی باقی می‌ماند می‌تواند به‌صورت self-hosted اجرا شود یا با هم‌روندی بالاتر سرو شود، و این تغییر می‌دهد که بینایی کجا در یک pipeline قرار می‌گیرد: فراخوانی‌های grounding بیشتر، retry
برچسب وزن باز برای کنترل استقرار نیز اهمیت دارد، هرچند شرایط لایسنس، رفتار کوانتیزاسیون و نحوه مدیریت ورودی چندوجهی در این پوشش خبری مشخص نشده است و باید بررسی شود. موضع استودیو این است که ادعاهایی از این نوع ارزش آن را دارند که مستقیماً در برابر وظایف بینایی مشخصی که یک pipeline واقعاً انجام می‌دهد آزمایش شوند، نه در برابر رتبه‌بندی‌های تیتروار بنچمارک.