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Dernière mise à jour : 26/11/2025
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Z-image d'Alibaba est un modèle innovant compact de 6 milliards de paramètres qui rivalise avec des modèles commerciaux trois fois plus volumineux. Avec seulement 8 étapes de génération nécessaires, Z-image produit des images au réalisme photographique en moins d'une seconde, tout en fonctionnant parfaitement sur des cartes graphiques grand public avec moins de 16 Go de VRAM. Disponible en open source sous licence Apache 2.0, Z-image est accessible via API par Alibaba et ses partenaires, mais également en téléchargement gratuit pour une utilisation locale sur vos machines personnelles.
🔗 Vous trouverez ci-dessous les liens et informations détaillées pour télécharger Z-image dans ses différentes versions.
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Prix : Gratuit
Editeur : Tongyi-MAI
Date : 25/11/2025
Une version distillée de Z-Image qui égale ou surpasse ses principaux concurrents. Elle offre une latence d'inférence inférieure à la seconde sur les GPU H800 de niveau entreprise et s'intègre facilement dans les appareils grand public dotés d'une mémoire VRAM de 16 Go.
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→ Télécharger Z-Image-Turbo</a>
→ Télécharger la version optimisée FP8
Prix : Gratuit
Editeur : Tongyi-MAI
Date : Bientôt
Version de base complète, plus générale et potentiellement plus puissante pour des tâches variée. Elle est avant tout destinée au fine-tuning par la communauté.
Prix : Gratuit
Editeur : Tongyi-MAI
Date : Bientôt
Version spécialisée pour l'édition d'images (in-painting, out-painting, etc.), avec des capacités créatives avancées.
Z-Image se décline en plusieurs modèles d'IA distincts, chacun étant optimisé pour des usages spécifiques de génération d'images. Bien qu'ils partagent la même architecture Single-Stream Diffusion Transformer à 6 milliards de paramètres, ils produisent des résultats adaptés à différents besoins créatifs.
Tongyi-MAI, l'équipe d'Alibaba créatrice de Z-Image propose trois variantes principales : -Turbo, -Base et -Edit.
Z-Image-Turbo est la version distillée optimisée pour la vitesse extrême. Avec seulement 8 étapes de génération, elle produit des images photoréalistes en moins d'une seconde sur GPU adaptés.
Z-Image-Base est la version complète non distillée, plus générale et potentiellement plus puissante pour des tâches variées. Sans optimisation spécifique pour la vitesse, elle offre une flexibilité maximale pour le fine-tuning et l'adaptation à des cas d'usage spécifiques. Cette version est annoncée mais sa sortie complète est imminente (suivre les mises à jour sur le dépôt GitHub officiel).
Z-Image-Edit est la variante spécialisée pour l'édition d'images avancée. Elle intègre des capacités d'inpainting, d'outpainting et de manipulation créative avec une compréhension fine des instructions d'édition. Cette version est également annoncée pour une sortie prochaine.
Toutes les versions officielles sont distribuées sous licence Apache 2.0, garantissant une utilisation libre y compris pour un usage commercial.
Date de sortie : bientôt → Pas encore disponible
Date de sortie : bientôt → Pas encore disponible
Date de sortie : 25 novembre 2025 → Télécharger Z-Image-Turbo
Le modèle de base partagé par Tongyi-MAI nécessite environ 12 Go d'espace disque et doit être accompagné des fichiers complémentaires appropriés (VAE ae.safetensors et Text Encoder qwen_3_4b.safetensors) disponible sur le repo officiel et à télécharger séparément.
Pour rendre Z-Image [Turbo] plus accessible aux utilisateurs disposant de GPU grand public, la communauté a rapidement développé plusieurs versions quantifiées qui réduisent encore les besoins en VRAM tout en préservant une qualité visuelle remarquable.
Les versions FP8 (floating-point 8-bit) réduisent la taille du modèle à environ 6-8 Go. La communauté propose deux variantes : E4M3FN privilégiant la qualité et E5M2 la vitesse.
Les versions GGUF offrent un large éventail de niveaux de quantification, du Q3 au Q8, permettant de choisir le meilleur équilibre entre taille et qualité selon votre matériel
→ Télécharger Z-Image-Turbo-FP8
→ Télécharger Z-Image-Turbo-GGUF
Télécharger un des modèles Z-Image ci-dessus permet de l'utiliser directement dans un programme ou script Python comme dans le code d'exemple partagé par Tongyi-MAI sur leur dépôt GitHub. L'installation nécessite diffusers installé depuis les sources pour bénéficier du support Z-Image intégré aux dernières versions.