Le RGBA natif de Qwen-Image-2.1 /
Le rejet de Suno v6 par ses abonnés /
La segmentation au forfait chez Meta

L'équipe Qwen d'Alibaba a publié le 20 septembre Qwen-Image-2.1 sur Hugging Face et ModelScope, un modèle de génération et d'édition d'images à poids ouverts de 7 milliards de paramètres, adossé à l'encodeur de texte Qwen3-VL 8B. La nouveauté tient à son autoencodeur à 64 canaux doté d'un canal alpha : le modèle sort des images avec une véritable transparence, directement en sortie de sampler, ce que le blog ComfyUI résume ainsi — « sprites, logos, icônes et détourages sortent du sampler prêts à être composités, pas de nœud de suppression de fond, pas de modèle de matting, pas de nettoyage de contours ». Il génère nativement en 2048 × 2048 en quarante étapes, accepte jusqu'à dix images de référence lues par l'encodeur de texte, permet l'édition locale par masque ou par cercle, et tient la génération comme l'édition dans un seul et même checkpoint, accompagné de deux modèles de réécriture de consigne de 9 milliards de paramètres nommés PE-T2I et PE-I2I. Le détail qui engage un studio n'est pourtant pas technique : la lignée Qwen-Image était publiée sous Apache 2.0, cette version bascule sous Qwen Research License Agreement, libre de redevance mais réservée aux usages non commerciaux, tout accord commercial devant être négocié séparément — de quoi peser avant d'intégrer le modèle dans une chaîne de production, du packshot au détourage des visuels d'une pochette d'album. ComfyUI a livré la prise en charge dès le premier jour, avec des poids repackés sous Comfy-Org/Qwen-Image-2.1 et un gabarit fourni dans le panneau Templates, sept mois après la version 2.0 parue en février 2026.

Les modèles v6 de Suno, dévoilés le 9 septembre et présentés par la société comme « plus rapides, plus expressifs et de meilleure qualité », sont les premiers développés après les accords de licence signés avec Warner Music Group, BMG et Believe — et les premiers à provoquer une fronde de ses propres abonnés, documentée le 18 septembre par Digital Music News après un article de MusicRadar la veille. Sur le forum r/SunoAI, un fil intitulé « bye bye suno i'm cancelling my subscription » a servi de point de ralliement à des utilisateurs de longue date qui décrivent les rendus comme « étouffés, ternes et étrangement sans vie », avec des voix « enterrées », un haut du spectre « quasiment disparu » et « cette sensation de couverture posée sur les enceintes ». Un abonné ayant publié deux albums réalisés en v5.5 résume l'essai comparatif mené pendant les deux jours d'usage gratuit ouverts au lancement : les mêmes styles et les mêmes consignes produisent selon lui, en v6, de la « bouillie étouffée, générique et sans âme ». Le périmètre exact du corpus d'entraînement n'a pas été rendu public, mais il est nécessairement plus restreint et moins divers que celui des générations précédentes, conséquence mécanique du passage à un entraînement exclusivement sous licence — et les modèles antérieurs ont été définitivement retirés, sans possibilité de repli. L'ironie n'échappe à personne : le reproche de musique « sans vie » adressé depuis trois ans à l'IA générative vient cette fois de ses usagers les plus assidus, au moment même où Suno reste en litige avec Universal et Sony Music.

Meta a mis le 18 septembre son modèle de segmentation SAM 3.1 derrière une API hébergée, la Meta Model API, annoncée par le compte destiné aux développeurs de l'entreprise : une seule requête renvoie la boîte englobante, le masque au pixel près et une piste vidéo qui conserve l'identité de l'objet image après image. Le fonctionnement est zero-shot — aucune donnée d'entraînement ni réglage fin, la consigne tient dans une courte phrase de texte, « vélo rouge » par exemple — et le service est facturé à l'image plutôt qu'au jeton : 2,50 dollars pour mille images et 0,20 dollar pour mille images vidéo, au même tarif en flux comme hors flux. L'apport propre à la 3.1 s'appelle Object Multiplex et traite jusqu'à seize objets simultanément en une seule passe là où la version précédente les traitait un par un, ce qui fait passer le débit vidéo multi-objets de seize à trente-deux images par seconde sur une seule carte H100 et rend le suivi de cent vingt-huit objets environ sept fois plus rapide que sur SAM 3. La compatibilité avec le SDK d'OpenAI permet de pointer un client existant vers l'API sans le réécrire, la clé s'obtenant en un clic. Deux limites méritent d'être notées : la version hébergée n'accepte que des consignes textuelles, là où les poids ouverts publiés en mars 2026 acceptaient aussi des boîtes et des points, et c'est bien l'hébergement qui est neuf ici, pas le modèle.