Artificial Analysis 更新文本到图像竞技场，扩展评估范围

Artificial Analysis 于 2026 年 8 月 7 日宣布更新其文本到图像竞技场，以扩展测试的用例和能力范围，从 UI/UX 设计到真人电影，从物理到文本渲染。更新后的评估不仅衡量哪个模型整体最佳，还衡量哪个模型最适合特定工作。

新方法基于 10 个真实世界用例和 9 项模型能力的分类法，包括营销与广告、零售与电商、真人电影、动画与游戏、建筑与房地产、生产力与知识工作、UI/UX 设计，以及推理、知识、文本渲染、布局、物理和人体解剖学等能力。

整体质量基准现在跨用例和能力均匀采样。每个提示均由人工策划，来自匿名众包数据，并每月刷新。不再能区分模型或偏离实际使用的提示会被淘汰，并添加处于能力前沿的新提示，以跟踪前沿且无法过度拟合。

对排行榜上排名前 10 的模型的深入分析显示，GPT Image 2 在每个用例和能力排行榜上均排名第一。然而，在较低价格区间，情况有所不同。

在 UI/UX 用例中，GPT Image 2 和 Reve 2.1 并列第一，Nano Banana 2 排名第三，是最佳性价比选择。在真人电影用例中，GPT Image 2 领先，Nano Banana Pro 和 Reve 2.1 紧随其后。

在物理能力方面，GPT Image 2 排名第一，其次是 GPT Image 1.5 和 Nano Banana 2，其中 Nano Banana 2 最便宜。在文本渲染方面，GPT Image 2 排名第一，Reve 2.1 排名第二，Nano Banana 2 是前三名中性价比最高的。

Nano Banana 2 几乎在所有地方都是性价比之选，在动画与游戏、消费、营销与广告、UI/UX 中排名前三，价格为每千张图像 67 美元，而 GPT Image 2 为 211 美元。

MAI-Image-2.5 是零售与电商的最佳廉价选择，并在布局方面表现出色。Nano Banana Pro 是真人电影的专业选择，是紧随 GPT Image 2 之后最便宜的模型，在知识和人体解剖学方面也表现良好。

这些见解表明，模型选择需要根据具体工作负载进行权衡，而不是仅仅依赖整体排名。