Tongyi-MAI（阿里通义） · 2025-11-25 · Apache-2.0 本机已装 6 个
6B 的单流 DiT，蒸馏到 8 次前向就能出图，官方宣称在企业级卡上亚秒级；对家用卡的意义是「6B 的体积、接近大模型的质量」。
6B + Apache-2.0 + 8 步，是「低显存 + 干净许可」这一格的最优解，65 万近 30 天下载也印证了。短板是画面内文字和 2K 直出：这两件事要交给 Qwen-Image 2.1 或 Ideogram 4。
| 指标 | Z-Image Turbo | FLUX.2 [dev] | FLUX.2 [klein] | Anima |
|---|---|---|---|---|
| 发布时间 | 2025-11-25 | 2025-11-22 | 2026-01-14 | 2026-01-29 |
| 近30天下载 | 651.3k | 366.7k | 430.2k | 1.5M |
| 许可 | Apache-2.0 | FLUX 非商用许可 | 见官方 LICENSE | CircleStone Labs 非商用许可 |
| 规模 | 6B | FLUX.2 主力尺寸 | 4B / 9B 两档 | 2B |
| 官方模板数 | 2 | 2 | 3 | 2 |
| Civitai LoRA | 100 | — | — | 100 |
| Civitai 微调 | 100 | — | — | 100 |
| 本机 16GB | 最省心的一个：6B 权重放得下，还能留出 LoRA 和放大的余量。 | 偏紧：建议 fp8 权重，关闭其他常驻模型。 | 4B 很轻松；9B 建议 fp8 / distilled 版本。 | 毫无压力：2B 权重 + 0.6B 编码器，16GB 上可以同时挂多个 LoRA 和放大。 |
表内数字：下载量取 HuggingFace 近 30 天；LoRA / 微调数是 Civitai 上该底模的条目数（采样本期抓到的，非全站总量）。
下载 JSON 后拖进 ComfyUI 窗口即可载入；缺节点通常是 ComfyUI 版本太旧。
文件级链接点一下就直接下载（HF 会 302 到 CDN）；每条下面标了精度档位与最低显存，命令行口令点右上角「复制」。
$env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"; hf download Comfy-Org/Z-Image-Turbo --local-dir ComfyUI\models
hf download Comfy-Org/Z-Image-Turbo --local-dir ComfyUI\models
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
显存是「最低可跑」的估算：ComfyUI 会分时加载权重与文本编码器，所以最低显存≈权重体积再上一档；实际还要给激活值留余量，视频模型另受时长与分辨率影响。
放到哪：底模 → ComfyUI/models/diffusion_models；LoRA / 微调 → models/loras 或 models/checkpoints；文本编码器 → models/text_encoders；VAE → models/vae。Comfy-Org 的仓已按这套目录结构打包，--local-dir ComfyUI\models 即可直接落位。