图像 · 文生图 · 总榜

基于公开偏好评测数据展示 文生图 / 总榜 榜单,每个榜单独立排序。

选型指南

总榜模型怎么选?

总榜排行榜用于回答“总榜哪个 AI 模型更强”这类选型问题。页面基于公开偏好评测数据展示模型排名,每个榜单独立排序,不把不同任务的原始分数直接混合。当前榜首是 gpt-image-2 (medium),厂商为 openai,百分制分数 100.0,样本量 40.4K。 数据来源保留 Arena 原始榜单和 LMArena leaderboard dataset,更新时间以榜单发布时间 2026-05-26 为准。

gpt-image-2 (medium)gemini-3.1-flash-image-preview (nano-banana-2) [web-search]mai-image-2.5-previewgemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro)gpt-image-1.5-high-fidelity
当前目录图像 · 文生图 · 总榜
模型数量64
榜单发布时间2026/05/26
Arena 公开偏好评测原始榜单: 文生图总榜榜单发布时间: 2026/05/26榜单数据集: LMArena latest parquet打开 Arena 来源打开榜单数据集
1
gpt-image-2 (medium)
Openai
100.0
40.4K
-
¥36.4 / ¥233输入/输出
2
gemini-3.1-flash-image-preview (nano-banana-2) [web-search]
Google
98.4
70.9K
131K
¥3.6 / ¥21.6输入/输出
3
mai-image-2.5-preview
Microsoft Ai
96.8
5.3K
32K
¥36 / ¥338输入/输出
4
gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro)
Google
95.2
109.6K
1.05M
¥14.4 / ¥86.4输入/输出
5
gpt-image-1.5-high-fidelity
Openai
93.7
114.2K
1M
¥36 / ¥216输入/输出
6
gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro)
Google
92.1
82.6K
1.05M
¥14.4 / ¥86.4输入/输出
7
grok-imagine-image-quality
Xai
90.5
19.4K
1M
¥9 / ¥18输入/输出
8
uni-1.1-max
Luma Ai
88.9
8.9K
-
-
9
mai-image-2
Microsoft Ai
87.3
48.3K
32K
¥36 / ¥338输入/输出
10
uni-1.1
Luma Ai
85.7
10K
-
-
11
grok-imagine-image
Xai
84.1
166.8K
1M
¥9 / ¥18输入/输出
12
recraft-v4.1-utility-pro
Recraft
82.5
2.5K
-
-
13
qwen-image-2.0-pro-2026-04-22
Alibaba
81.0
5.2K
8.19K
¥0 / ¥0输入/输出
14
flux-2-max
Bfl
79.4
111.5K
-
-
15
grok-imagine-image-pro
Xai
77.8
93K
1M
¥9 / ¥18输入/输出
16
reve-v1.5
Reve
76.2
14.9K
-
-
17
flux-2-pro
Bfl
74.6
147.1K
-
-
18
flux-2-flex
Bfl
73.0
143.2K
-
-
19
gemini-2.5-flash-image-preview (nano-banana)
Google
71.4
779.8K
1.05M
¥2.16 / ¥18输入/输出
20
hunyuan-image-3.0
Tencent
69.8
172.9K
-
-
21
flux-2-dev
Bfl
68.3
58K
-
-
22
imagen-ultra-4.0-generate-001
Google
66.7
389.6K
-
-
23
seedream-4.5
Bytedance
65.1
189K
-
-
24
seedream-4-2k
Bytedance
63.5
12.6K
-
-
25
wan2.6-t2i
Alibaba
61.9
145.8K
-
-
26
qwen-image-2512
Alibaba
60.3
70K
8.19K
¥3.6 / ¥14.4输入/输出
27
recraft-v4.1-pro
Recraft
58.7
2.7K
-
-
28
imagen-4.0-generate-001
Google
57.1
516.9K
-
-
29
seedream-5.0-lite
Bytedance
55.6
68.1K
-
-
30
hidream-o1-image
Hidream
54.0
5.1K
200K
¥108 / ¥432输入/输出
31
seedream-4-fal
Bytedance
52.4
11.9K
-
-
32
wan2.5-t2i-preview
Alibaba
50.8
194.4K
-
-
33
qwen-image-2.0-2026-03-03
Alibaba
49.2
53.6K
8.19K
¥0 / ¥0输入/输出
34
gpt-image-1
Openai
47.6
265.5K
-
¥36 / ¥288输入/输出
35
seedream-4-high-res-fal
Bytedance
46.0
169.3K
-
-
36
recraft-v4
Recraft
44.4
69.2K
-
-
37
gpt-image-1-mini
Openai
42.9
157.8K
1M
¥36 / ¥216输入/输出
38
wan2.7-image-pro
Alibaba
41.3
28.5K
8.19K
¥0 / ¥0输入/输出
39
wan2.7-image
Alibaba
39.7
28.8K
8.19K
¥0 / ¥0输入/输出
40
mai-image-1
Microsoft Ai
38.1
94.5K
32K
¥36 / ¥338输入/输出
41
z-image-turbo
Alibaba
36.5
18.3K
-
-
42
seedream-3
Bytedance
34.9
36.9K
-
-
43
flux-1-kontext-max
Bfl
33.3
65.9K
-
-
44
flux-2-klein-9b
Bfl
31.7
133.8K
-
-
45
qwen-image-prompt-extend
Alibaba
30.2
697.8K
8.19K
¥3.6 / ¥14.4输入/输出
46
flux-1-kontext-pro
Bfl
28.6
332.1K
-
-
47
imagen-3.0-generate-002
Google
27.0
361.4K
-
-
48
qwen-image
Alibaba
25.4
85.1K
8.19K
¥3.6 / ¥14.4输入/输出
49
ideogram-v3-quality
Ideogram
23.8
115.3K
-
-
50
photon
Luma Ai
22.2
127.6K
-
-
51
p-image
-
20.6
97.3K
-
-
52
flux-2-klein-4b
Bfl
19.0
135.7K
-
-
53
runway-gen4
Runway
17.5
46.6K
-
-
54
recraft-v3
Recraft
15.9
192K
-
-
55
flux-1.1-pro
Bfl
14.3
70.5K
-
-
56
lucid-origin
Leonardo Ai
12.7
286.6K
-
-
57
ideogram-v2
Ideogram
11.1
72.1K
-
-
58
glm-image
Zai
9.5
4.6K
200K
¥5.4 / ¥18.7输入/输出
59
gemini-2.0-flash-preview-image-generation
Google
7.9
258.2K
1.05M
¥1.08 / ¥4.32输入/输出
60
flux-1-dev-fp8
Bfl
6.3
49.2K
-
-
61
dall-e-3
Openai
4.8
240.1K
-
-
62
flux-1-kontext-dev
Bfl
3.2
216.3K
-
-
63
stable-diffusion-v35-large
-
1.6
23.4K
0.26K
¥0.58 / ¥0输入/输出
64
bagel
Bytedance
0.0
12.4K
-
-
榜首模型解读

gpt-image-2 (medium) 为什么排第一

gpt-image-2 (medium) 当前排名第 1,厂商为 openai,百分制分数 100.0,样本量 40.4K。如果你的任务与本榜单口径一致,可以优先把它作为候选模型,再结合价格、上下文长度和可用性做最终选择。

如何选择模型

不要只看第一名

先选择最接近真实任务的排行榜,再比较 Top 模型的分数和样本量。分数越高说明同一榜单内偏好表现越强;样本量越高通常结果更稳定。最后再结合价格、上下文长度、开源闭源和厂商可用性筛选。

常见问题

总榜常见问题

总榜排行榜看什么指标?

主要看排名、百分制分数、样本量和来源。分数用于快速比较同一榜单内模型表现,样本量用于判断结果稳定性。

为什么不同榜单不能直接混合成总分?

不同榜单的任务、样本和评测口径不同,模力榜默认只在同一榜单内排序,避免把写作、代码、图像等能力强行合并。

总榜模型应该怎么选?

优先看与你任务最接近的榜单,再结合价格、上下文长度、开源闭源和厂商可用性。排名靠前不代表适合所有预算和部署方式。

榜单多久更新?

页面展示的是最新成功采集的公开榜单数据。当前优先使用 LMArena leaderboard dataset,并在页面来源中保留原始链接。