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-2.5-sunburst
最高得分
1,424
模型数量
80
数据版本
2026年09月24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-2.5-sunburstOpenAI | 1,424 | +/-8 | 10,884 | OpenAI | Proprietary | |
| gpt-image-2.5-flareOpenAI | 1,401 | +/-8 | 10,058 | OpenAI | Proprietary | |
| GPT-image-2 (medium)OpenAI | 1,383 | +/-4 | 88,744 | OpenAI | Proprietary | |
| 4 | mai-image-2.6 MicrosoftAI | 1,335 | +/-6 | 18,625 | AI | Proprietary |
| 5 | reve-2.1Reve | 1,302 | +/-8 | 8,305 | Reve | Proprietary |
| 6 |  grok-imagine-image-2.0 (low)SpaceXAI | 1,301 | +/-8 | 7,257 | SpaceXAI | Proprietary |
| 7 |  muse-imageMeta | 1,276 | +/-5 | 35,422 | Meta | Proprietary |
| 8 | reve-2.0Reve | 1,269 | +/-6 | 15,802 | Reve | Proprietary |
| 9 |  gemini-3.1-flash-image (nano-banana-2) [web-search]Google | 1,261 | +/-4 | 53,228 | Proprietary | |
| 10 |  seedream-5.0-proBytedance | 1,256 | +/-4 | 85,690 | Bytedance | Proprietary |
| 11 |  Qwen-Image-3.0阿里巴巴 | 1,256 | +/-6 | 11,520 | 阿里巴巴 | Proprietary |
| 12 | mai-image-2.5 MicrosoftAI | 1,254 | +/-4 | 61,448 | AI | Proprietary |
| 13 | gemini-3.1-flash-lite-image (nano-banana-2-lite)Google | 1,250 | +/-6 | 17,851 | Proprietary | |
| 14 | gemini-3-pro-image-2k (nano-banana-pro)Google | 1,247 | +/-3 | 168,447 | Proprietary | |
| 15 | GPT Image 1OpenAI | 1,238 | +/-3 | 165,437 | OpenAI | Proprietary |
| 16 | Nano Banana ProGoogle DeepMind | 1,234 | +/-5 | 86,451 | Google DeepMind | Proprietary |
| 17 | qwen-image-2.1Alibaba | 1,228 | +/-9 | 4,445 | Alibaba | qwen-research |
| 18 | ideogram-4.0-qualityIdeogram | 1,205 | +/-4 | 53,371 | Ideogram | Ideogram Open Model |
| 19 | qwen-image-2.0-pro-2026-06-22Alibaba | 1,192 | +/-6 | 13,123 | Alibaba | Proprietary |
| 20 | uni-1.1-max LumaAI | 1,189 | +/-6 | 14,083 | AI | Proprietary |
| 21 |  MAI Image 2Microsoft Azure | 1,184 | +/-5 | 51,477 | Microsoft Azure | Proprietary |
| 22 | uni-1.1 LumaAI | 1,183 | +/-4 | 41,412 | AI | Proprietary |
| 23 | Grok Image 1.0xAI | 1,170 | +/-3 | 262,132 | xAI | Proprietary |
| 24 | recraft-v4.1-utility-proRecraft | 1,169 | +/-11 | 2,618 | Recraft | Proprietary |
| 25 |  Cosmos3-Super-Text2Image (Agentic)Nvidia | 1,165 | +/-7 | 10,856 | Nvidia | OpenMDW-1.1 |
| 26 | Grok Image 1.0xAI | 1,162 | +/-4 | 99,444 | xAI | Proprietary |
| 27 | flux-2-max Black ForestLabs | 1,162 | +/-3 | 123,187 | Labs | Proprietary |
| 28 | flux-2-flex Black ForestLabs | 1,157 | +/-3 | 156,912 | Labs | Proprietary |
| 29 | reve-v1.5Reve | 1,155 | +/-4 | 39,755 | Reve | Proprietary |
| 30 | flux-2-pro Black ForestLabs | 1,154 | +/-3 | 205,540 | Labs | Proprietary |
| 31 | Cosmos3-Super-Text2ImageNvidia | 1,152 | +/-6 | 18,581 | Nvidia | OpenMDW-1.1 |
| 32 | Gemini 2.5 Flash Image PreviewGoogle DeepMind | 1,150 | +/-2 | 878,451 | Google DeepMind | Proprietary |
| 33 |  HunyuanImage-3.0-Instruct腾讯AI实验室 | 1,150 | +/-3 | 180,550 | 腾讯AI实验室 | tencent-hunyuan-community |
| 34 | Imagen Ultra 4.0Google DeepMind | 1,148 | +/-4 | 388,772 | Google DeepMind | Proprietary |
| 35 |  Seedance 2.0字节跳动Seed团队 | 1,147 | +/-3 | 287,128 | 字节跳动Seed团队 | Proprietary |
| 36 | flux-2-dev Black ForestLabs | 1,146 | +/-4 | 78,080 | Labs | flux-non-commercial-license |
| 37 | Seedream 4 2K字节跳动Seed团队 | 1,140 | +/-7 | 12,566 | 字节跳动Seed团队 | Proprietary |
| 38 | Seedream 5.0 Lite字节跳动Seed团队 | 1,138 | +/-3 | 123,178 | 字节跳动Seed团队 | Proprietary |
| 39 | Wan2.1-T2V-14B阿里巴巴 | 1,137 | +/-3 | 223,535 | 阿里巴巴 | Proprietary |
| 40 | recraft-v4.1-proRecraft | 1,133 | +/-10 | 2,795 | Recraft | Proprietary |
| 41 | Imagen 4.0Google DeepMind | 1,129 | +/-3 | 539,788 | Google DeepMind | Proprietary |
| 42 | Qwen-Image-2512阿里巴巴 | 1,125 | +/-3 | 98,363 | 阿里巴巴 | Apache 2.0 |
| 43 | krea-2-mediumKrea | 1,123 | +/-4 | 50,800 | Krea | Proprietary |
| 44 | Seedream 4 (FAL)字节跳动Seed团队 | 1,117 | +/-7 | 11,842 | 字节跳动Seed团队 | Proprietary |
| 45 | Wan2.1-T2V-14B阿里巴巴 | 1,116 | +/-3 | 271,922 | 阿里巴巴 | Proprietary |
| 46 | hidream-o1-imageHiDream | 1,116 | +/-4 | 59,511 | HiDream | MIT |
| 47 | GPT Image 1OpenAI | 1,116 | +/-3 | 268,466 | OpenAI | Proprietary |
| 48 | recraft-v4Recraft | 1,115 | +/-3 | 129,674 | Recraft | Proprietary |
| 49 | Seedream 4 High Res (FAL)字节跳动Seed团队 | 1,113 | +/-3 | 182,669 | 字节跳动Seed团队 | Proprietary |
| 50 |  Kling 2.5 Turbo昆仑万维 | 1,113 | +/-5 | 43,913 | 昆仑万维 | krea-2-community-license |
| 51 | krea-2-largeKrea | 1,110 | +/-4 | 49,906 | Krea | Proprietary |
| 52 | GPT-Image-1-miniOpenAI | 1,110 | +/-3 | 171,058 | OpenAI | Proprietary |
| 53 | Wan2.7 Image Pro阿里巴巴 | 1,103 | +/-5 | 30,229 | 阿里巴巴 | Proprietary |
| 54 | Wan2.7 Image阿里巴巴 | 1,101 | +/-5 | 30,621 | 阿里巴巴 | Proprietary |
| 55 | recraft-v4.1-flashRecraft | 1,100 | +/-9 | 3,533 | Recraft | Proprietary |
| 56 | MAI Image 1Microsoft Azure | 1,093 | +/-4 | 98,414 | Microsoft Azure | Proprietary |
| 57 | Z-Image-Turbo阿里巴巴 | 1,084 | +/-5 | 24,291 | 阿里巴巴 | Apache 2.0 |
| 58 | Seedream 3字节跳动Seed团队 | 1,082 | +/-5 | 36,890 | 字节跳动Seed团队 | Proprietary |
| 59 | flux-1-kontext-max Black ForestLabs | 1,074 | +/-3 | 65,517 | Labs | Proprietary |
| 60 | flux-2-klein-9b Black ForestLabs | 1,070 | +/-3 | 150,780 | Labs | flux-non-commercial-license |
| 61 | Qwen Image阿里巴巴 | 1,060 | +/-3 | 716,829 | 阿里巴巴 | Apache 2.0 |
| 62 | flux-1-kontext-pro Black ForestLabs | 1,059 | +/-3 | 332,376 | Labs | Proprietary |
| 63 | Imagen 3.0 (002)Google DeepMind | 1,058 | +/-3 | 359,786 | Google DeepMind | Proprietary |
| 64 | Qwen Image阿里巴巴 | 1,057 | +/-3 | 84,555 | 阿里巴巴 | Apache 2.0 |
| 65 | ideogram-v3-qualityIdeogram | 1,048 | +/-4 | 118,542 | Ideogram | Proprietary |
| 66 | photon LumaAI | 1,036 | +/-4 | 130,158 | AI | Proprietary |
| 67 | p-image Proprietary | 1,033 | +/-3 | 109,782 | — | — |
| 68 | flux-2-klein-4b Black ForestLabs | 1,030 | +/-3 | 152,358 | Labs | Apache 2.0 |
| 69 | runway-gen4Runway | 1,024 | +/-4 | 54,376 | Runway | Proprietary |
| 70 | recraft-v3Recraft | 1,021 | +/-4 | 195,623 | Recraft | Proprietary |
| 71 | flux-1.1-pro Black ForestLabs | 1,016 | +/-3 | 70,460 | Labs | Proprietary |
| 72 | ideogram-v2Ideogram | 1,013 | +/-4 | 72,090 | Ideogram | Proprietary |
| 73 | lucid-origin LeonardoAI | 1,013 | +/-3 | 287,345 | AI | Proprietary |
| 74 |  GLM-Image智谱AI | 1,012 | +/-9 | 4,852 | 智谱AI | MIT |
| 75 | Gemini 2.5 Flash Image PreviewGoogle DeepMind | 975 | +/-3 | 257,241 | Google DeepMind | Proprietary |
| 76 |  FLUX.1-Kontext-devBlack Forest Labs | 969 | +/-4 | 49,221 | Black Forest Labs | Open |
| 77 | DALL·E3OpenAI | 968 | +/-4 | 238,749 | OpenAI | Proprietary |
| 78 | flux-1-kontext-dev Black ForestLabs | 941 | +/-4 | 216,238 | Labs | flux-1-dev-non-commercial-license |
| 79 | stable-diffusion-v35-large Open | 938 | +/-5 | 23,396 | — | — |
| 80 | BAGEL字节跳动Seed团队 | 898 | +/-6 | 12,363 | 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9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09月24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。