Text-to-Image Arena 文生图模型排行榜
基于 Text-to-Image Arena 用户匿名投票的最新AI文生图模型排行榜,涵盖各模型的 Elo 得分、95% 置信区间、投票量、机构与许可证。
榜首模型
GPT-image-2 (medium)
最高得分
1,385
模型数量
74
数据版本
2026年07月10日
数据来源: LM Arena
关于本排行榜
本排行榜展示了当前 AI 文生图(Text-to-Image)模型的综合实力排名。数据来源于 LMArena 的 Text-to-Image Arena 赛道,通过真实用户的匿名盲测投票来评估模型的图像生成质量。
评测方法概要
匿名盲测:用户提交文字描述后,由两个"隐藏身份"的模型分别生成图片,用户投票选出效果更好的一方。
Elo 评分:基于 Bradley-Terry 模型计算,科学反映模型在文生图任务中的相对实力。
覆盖多种生成场景:包括写实场景、艺术插画、产品设计、角色创作等多元化的文生图需求。
DataLearner 在原始数据基础上提供中文解读与深度分析,并将排行榜模型关联至 DataLearner 模型库,方便您一键查看模型详情、API 定价、评测得分等完整信息。
排名总表
| 排名 | 模型名称 | 得分 | 95% CI | 投票数 | 机构 | 许可证 |
|---|---|---|---|---|---|---|
GPT-image-2 (medium)OpenAI | 1,385 | +/-5 | 60,382 | OpenAI | Proprietary | |
| reve-2.1Reve | 1,302 | +/-12 | 2,432 | Reve | Proprietary | |
muse-imageMeta | 1,280 | +/-8 | 8,384 | Meta | Proprietary | |
| 4 | reve-2.0Reve | 1,271 | +/-6 | 13,675 | Reve | Proprietary |
| 5 | gemini-3.1-flash-image (nano-banana-2) [web-search]Google | 1,261 | +/-7 | 18,502 | Proprietary | |
| 6 | mai-image-2.5Microsoft AI | 1,257 | +/-5 | 34,416 | Microsoft AI | Proprietary |
| 7 | gemini-3.1-flash-lite-image (nano-banana-2-lite)Google | 1,250 | +/-8 | 9,392 | Proprietary | |
| 8 | gemini-3-pro-image-2k (nano-banana-pro)Google | 1,245 | +/-3 | 129,467 | Proprietary | |
| 9 | GPT Image 1OpenAI | 1,240 | +/-3 | 133,306 | OpenAI | Proprietary |
| 10 | Nano Banana ProGoogle Deep Mind | 1,232 | +/-5 | 82,565 | Google Deep Mind | Proprietary |
| 11 | seedream-5.0-proBytedance | 1,231 | +/-11 | 2,865 | Bytedance | Proprietary |
| 12 | 1,229 | +/-4 | 39,467 | xAI | Proprietary | |
| 13 | ideogram-4.0-qualityIdeogram | 1,207 | +/-6 | 18,547 | Ideogram | Ideogram Open Model |
| 14 | qwen-image-2.0-pro-2026-06-22Alibaba | 1,193 | +/-7 | 8,419 | Alibaba | Proprietary |
| 15 | uni-1.1-maxLuma AI | 1,188 | +/-6 | 13,458 | Luma AI | Proprietary |
| 16 | MAI Image 2Microsoft Azure | 1,183 | +/-5 | 49,043 | Microsoft Azure | Proprietary |
| 17 | uni-1.1Luma AI | 1,177 | +/-5 | 20,320 | Luma AI | Proprietary |
| 18 | 1,173 | +/-3 | 205,635 | xAI | Proprietary | |
| 19 | recraft-v4.1-utility-proRecraft | 1,169 | +/-11 | 2,510 | Recraft | Proprietary |
| 20 | FLUX 2 MaxBlack Forest Labs | 1,162 | +/-4 | 117,111 | Black Forest Labs | Proprietary |
| 21 | 1,161 | +/-4 | 93,439 | xAI | Proprietary | |
| 22 | FLUX 2 FlexBlack Forest Labs | 1,156 | +/-3 | 148,925 | Black Forest Labs | Proprietary |
| 23 | FLUX 2 ProBlack Forest Labs | 1,155 | +/-3 | 166,182 | Black Forest Labs | Proprietary |
| 24 | reve-v1.5Reve | 1,154 | +/-4 | 31,694 | Reve | Proprietary |
| 25 | Gemini 2.5 Flash Image PreviewGoogle Deep Mind | 1,151 | +/-3 | 807,662 | Google Deep Mind | Proprietary |
| 26 | HunyuanImage-3.0-Instruct腾讯AI实验室 | 1,151 | +/-3 | 172,769 | 腾讯AI实验室 | tencent-hunyuan-community |
| 27 | Imagen Ultra 4.0Google Deep Mind | 1,148 | +/-4 | 388,009 | Google Deep Mind | Proprietary |
| 28 | FLUX 2 DevBlack Forest Labs | 1,148 | +/-5 | 62,500 | Black Forest Labs | flux-non-commercial-license |
| 29 | Seedance 2.0字节跳动Seed团队 | 1,147 | +/-3 | 220,462 | 字节跳动Seed团队 | Proprietary |
| 30 | Seedream 4 2K字节跳动Seed团队 | 1,141 | +/-7 | 12,605 | 字节跳动Seed团队 | Proprietary |
| 31 | Wan2.1-T2V-14B阿里巴巴 | 1,134 | +/-3 | 171,024 | 阿里巴巴 | Proprietary |
| 32 | Seedream 5.0 Lite字节跳动Seed团队 | 1,133 | +/-4 | 87,149 | 字节跳动Seed团队 | Proprietary |
| 33 | recraft-v4.1-proRecraft | 1,130 | +/-11 | 2,674 | Recraft | Proprietary |
| 34 | Imagen 4.0Google Deep Mind | 1,129 | +/-3 | 531,357 | Google Deep Mind | Proprietary |
| 35 | Qwen-Image-2512阿里巴巴 | 1,128 | +/-4 | 83,631 | 阿里巴巴 | Apache 2.0 |
| 36 | krea-2-mediumKrea | 1,120 | +/-6 | 17,491 | Krea | Proprietary |
| 37 | hidream-o1-imageHiDream | 1,118 | +/-5 | 24,852 | HiDream | MIT |
| 38 | Seedream 4 (FAL)字节跳动Seed团队 | 1,117 | +/-7 | 11,851 | 字节跳动Seed团队 | Proprietary |
| 39 | Wan2.1-T2V-14B阿里巴巴 | 1,117 | +/-3 | 219,089 | 阿里巴巴 | Proprietary |
| 40 | GPT Image 1OpenAI | 1,115 | +/-3 | 264,724 | OpenAI | Proprietary |
| 41 | krea-2-turboKrea | 1,113 | +/-7 | 9,143 | Krea | krea-2-community-license |
| 42 | Seedream 4 High Res (FAL)字节跳动Seed团队 | 1,113 | +/-3 | 174,974 | 字节跳动Seed团队 | Proprietary |
| 43 | recraft-v4Recraft | 1,113 | +/-4 | 89,987 | Recraft | Proprietary |
| 44 | GPT-Image-1-miniOpenAI | 1,109 | +/-3 | 163,465 | OpenAI | Proprietary |
| 45 | Wan2.7 Image Pro阿里巴巴 | 1,102 | +/-5 | 28,673 | 阿里巴巴 | Proprietary |
| 46 | krea-2-largeKrea | 1,100 | +/-6 | 17,210 | Krea | Proprietary |
| 47 | Wan2.7 Image阿里巴巴 | 1,099 | +/-5 | 29,016 | 阿里巴巴 | Proprietary |
| 48 | MAI Image 1Microsoft Azure | 1,093 | +/-4 | 94,383 | Microsoft Azure | Proprietary |
| 49 | Seedream 3字节跳动Seed团队 | 1,082 | +/-5 | 36,846 | 字节跳动Seed团队 | Proprietary |
| 50 | Z-Image-Turbo阿里巴巴 | 1,082 | +/-6 | 19,864 | 阿里巴巴 | Apache 2.0 |
| 51 | FLUX.1-Kontext-dev (max)Black Forest Labs | 1,074 | +/-3 | 65,669 | Black Forest Labs | Proprietary |
| 52 | FLUX 2 Klein 9BBlack Forest Labs | 1,069 | +/-3 | 142,277 | Black Forest Labs | flux-non-commercial-license |
| 53 | Qwen Image阿里巴巴 | 1,060 | +/-3 | 704,537 | 阿里巴巴 | Apache 2.0 |
| 54 | FLUX.1-Kontext-devBlack Forest Labs | 1,059 | +/-3 | 330,789 | Black Forest Labs | Proprietary |
| 55 | Imagen 3.0 (002)Google Deep Mind | 1,058 | +/-3 | 360,193 | Google Deep Mind | Proprietary |
| 56 | Cosmos3-Super-Text2ImageNvidia | 1,057 | +/-6 | 18,247 | Nvidia | OpenMDW-1.1 |
| 57 | Cosmos3-Super-Text2Image (Agentic)Nvidia | 1,057 | +/-5 | 18,221 | Nvidia | OpenMDW-1.1 |
| 58 | Qwen Image阿里巴巴 | 1,057 | +/-3 | 84,663 | 阿里巴巴 | Apache 2.0 |
| 59 | ideogram-v3-qualityIdeogram | 1,049 | +/-4 | 115,137 | Ideogram | Proprietary |
| 60 | photonLuma AI | 1,035 | +/-4 | 127,404 | Luma AI | Proprietary |
| 61 | p-imagePhuna | 1,034 | +/-4 | 103,638 | Phuna | Proprietary |
| 62 | FLUX 2 Klein 4BBlack Forest Labs | 1,030 | +/-3 | 144,073 | Black Forest Labs | Apache 2.0 |
| 63 | runway-gen4Runway | 1,025 | +/-5 | 51,604 | Runway | Proprietary |
| 64 | recraft-v3Recraft | 1,021 | +/-4 | 191,873 | Recraft | Proprietary |
| 65 | flux-1.1-proBlack Forest Labs | 1,016 | +/-3 | 70,460 | Black Forest Labs | Proprietary |
| 66 | lucid-originLeonardo AI | 1,013 | +/-3 | 285,498 | Leonardo AI | Proprietary |
| 67 | ideogram-v2Ideogram | 1,013 | +/-4 | 72,090 | Ideogram | Proprietary |
| 68 | GLM-Image智谱AI | 1,011 | +/-9 | 4,612 | 智谱AI | MIT |
| 69 | Gemini 2.5 Flash Image PreviewGoogle Deep Mind | 975 | +/-3 | 257,095 | Google Deep Mind | Proprietary |
| 70 | flux-1-dev-fp8Black Forest Labs | 970 | +/-4 | 49,221 | Black Forest Labs | Open |
| 71 | DALL·E3OpenAI | 968 | +/-4 | 239,288 | OpenAI | Proprietary |
| 72 | FLUX.1-Kontext-devBlack Forest Labs | 940 | +/-4 | 215,355 | Black Forest Labs | flux-1-dev-non-commercial-license |
| 73 | Stable Diffusion-1.0Stability AI | 938 | +/-4 | 23,396 | Stability AI | Open |
| 74 | BAGEL字节跳动Seed团队 | 898 | +/-6 | 12,423 | 字节跳动Seed团队 | Apache 2.0 |
数据仅供参考,以官方来源为准。模型名称旁的链接可跳转到 DataLearner 模型详情页。
2026年2月文生图榜单分析
最新排名亮点
本月 LMArena Text-to-Image Arena 排行榜更新至2026年2月12日,共收录46个模型,累计投票近392万次,是所有视觉创作类排行榜中模型最多、参与最广泛的赛道。
OpenAI GPT-Image-1.5 登顶。gpt-image-1.5-high-fidelity 以1248分位居榜首,超越了 Google 的 Gemini 系列,展示了 OpenAI 在文生图领域持续进化的能力。
Google Gemini 3 Pro 紧追。gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro)(1237分,第二)和 gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro)(1233分,第三)展示了 Google 最新一代图像生成模型的实力。而 gemini-2.5-flash-image-preview(1157分,第八)凭借65万票的超高参与度证明了其广泛的用户基础。
xAI Grok 崛起。grok-imagine-image(1174分,第四)和 grok-imagine-image-pro(1166分,第六)首次活跃在文生图领域,均为初步评估阶段,但已展现出强劲的竞争力。
Black Forest Labs Flux 2 家族。flux-2-max(1169分,第五)、flux-2-flex(1158分,第七)、flux-2-pro(1156分,第九)和 flux-2-dev(1150分,第11)四个变体均稳居前列,Flux 2 系列在文生图领域确立了其作为顶级选择的地位。
国产模型表现
国产模型在文生图领域展现了多样化的竞争力:
- 腾讯 HunyuanImage-3.0(1151分,第10)是国产排名最高的模型
- 字节跳动 Seedream-4-2k / Seedream-4.5(均为1141分,并列第13/14)表现稳健
- 阿里 Qwen-Image-2512(1139分,第15)和 Wan2.6-T2I(1126分,第17)展现了阿里在图像生成领域的布局
- 智谱 GLM-Image(1013分,第40,MIT许可)是值得关注的开源选择
开源模型
开源/可商用模型表现:
- Qwen-Image-2512(1139分,Apache 2.0)是最佳开源文生图模型
- Z-Image-Turbo(1083分,Apache 2.0)性能不俗
- GLM-Image(1013分,MIT)是完全开源的选择
- Flux-1-Dev-FP8(970分,Open)和 Stable-Diffusion-V35-Large(939分,Open)提供基础能力
2026年7月市场风向标
当前最佳 (SOTA)
GPT-Image-1.5 High-Fidelity (OpenAI)
Elo 1248分,榜单冠军,OpenAI最新文生图旗舰
Gemini 3 Pro Image Preview 2K (Google)
Elo 1237分,Google第三代图像生成模型
Gemini 3 Pro Image Preview (Google)
Elo 1233分,与2K版本共同代表Google最强实力
国产最佳
HunyuanImage-3.0 (腾讯)
Elo 1151分,国产排名最高,位列全球第10
Seedream-4.5 (字节跳动)
Elo 1141分,位列全球第14,字节跳动新一代图像生成
Qwen-Image-2512 (阿里)
Elo 1139分,Apache 2.0开源,可企业商用
最佳开源模型
- •Qwen-Image-2512 (阿里)Elo 1139分,Apache 2.0许可,企业级开源文生图首选
- •Z-Image-Turbo (阿里)Elo 1083分,Apache 2.0许可,快速图像生成
- •GLM-Image (智谱)Elo 1013分,MIT许可,完全开源可商用
排名解读(更新于 2026年07月10日)
2026年2月最好的AI文生图模型是哪些?
根据 LMArena Text-to-Image Arena 2026年2月排行榜 Elo 评分,GPT-Image-1.5 High-Fidelity(OpenAI,1248分)位居榜首,Gemini 3 Pro Image Preview 2K(Google,1237分)和 Gemini 3 Pro Image Preview(Google,1233分)分列亚军和季军。前三名均为闭源商业模型。
2026年2月最好的开源AI文生图模型是哪些?
开源领域,Qwen-Image-2512(阿里,1139分,Apache 2.0)表现最为突出,位列全球第15。Z-Image-Turbo(阿里,1083分,Apache 2.0)和 GLM-Image(智谱,1013分,MIT)也是优秀的开源选择。值得注意的是,Bagel(字节跳动,900分,Apache 2.0)虽分数较低但提供了完全开放的方案。
国产AI文生图模型排名如何?
国产模型整体表现强劲:HunyuanImage-3.0(腾讯,1151分,第10名)排名最高,Seedream-4.5(字节跳动,1141分)和 Qwen-Image-2512(阿里,1139分)紧随其后。阿里系模型在该领域布局最广,拥有5款以上入榜模型,涵盖文生图、图像编辑等多个方向。
Black Forest Labs FLUX 2 系列在文生图领域表现如何?
FLUX 2 系列在本榜单中表现非常出色:Flux-2-Max(1169分,第5)、Flux-2-Flex(1158分,第7)、Flux-2-Pro(1156分,第9)和 Flux-2-Dev(1150分,第11)四个变体均位列全球前15。FLUX 2 系列是目前非大厂模型中表现最好的文生图方案。
AI 文生图常见问题
文生图 (Text-to-Image) 和图片编辑 (Image Edit) 有什么区别?
Text-to-Image 是从文字描述生成全新图片;Image Edit 是基于已有图片进行修改,更适合局部调整、风格迁移和生产素材精修。
哪个文生图模型最适合商业海报设计?
商业海报更应关注文字渲染、构图可控性、高分辨率输出和授权条款。榜单高分是重要参考,但如果项目重视字体、品牌一致性和可控编辑,仍需要结合具体工作流测试。
什么是 Prompt Engineering(提示词工程)?
Prompt Engineering 是通过组织和优化文本输入来引导图像生成的技术。清晰描述主体、风格、光线、构图和限制条件,通常能提升生成质量和结果匹配度。
开源文生图模型和闭源模型的差距大吗?
近年来差距正在缩小。闭源模型通常在指令遵循、文字渲染和细节一致性上仍有优势;开源模型则在本地部署、定制微调和成本控制方面更灵活。






