Рейтинг редактирования изображений
Динамика рейтинга
Таблица борда
Снимок от 30 сентября 2026, категория «общий зачёт». Показано 57 из 57 строк полного снимка. Оценка и интервал — из источника; интервал не равен диапазону мест.
| Место | Модель | Разработчик | Оценка | Интервал | Голоса | Лицензия |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GPT Image 2.5 Sunburst | OpenAI | 1 522 | 1 517–1 528 | 47 289 | Proprietary |
| 2 | GPT Image 2.5 Flare | OpenAI | 1 478 | 1 473–1 484 | 44 792 | Proprietary |
| 3 | GPT Image 2 в режиме medium | OpenAI | 1 461 | 1 458–1 465 | 293 819 | Proprietary |
| 4 | Grok Imagine Image 2.0 в режиме low | xAI | 1 427 | 1 422–1 432 | 36 022 | Proprietary |
| 5 | MAI-Image-2.6 | Microsoft | 1 427 | 1 422–1 432 | 41 512 | Proprietary |
| 6 | Muse Image | Meta | 1 403 | 1 399–1 408 | 130 653 | Proprietary |
| 7 | MAI-Image-2.5 | Microsoft | 1 401 | 1 397–1 405 | 190 356 | Proprietary |
| 8 | Seedream 5.0 Pro | ByteDance Seed | 1 394 | 1 391–1 397 | 270 020 | Proprietary |
| 9 | Grok Imagine Image Quality | xAI | 1 391 | 1 386–1 397 | 38 256 | Proprietary |
| 10 | Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | 1 390 | 1 388–1 393 | 638 610 | Proprietary | |
| 11 | GPT Image 1.5 · chatgpt-image-latest-high-fidelity (20251216) | OpenAI | 1 389 | 1 386–1 391 | 617 941 | Proprietary |
| 12 | Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) | 1 387 | 1 384–1 391 | 216 640 | Proprietary | |
| 13 | Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) | 1 386 | 1 383–1 389 | 540 778 | Proprietary | |
| 14 | Reve 2.1 | Reve | 1 374 | 1 368–1 380 | 20 823 | Proprietary |
| 15 | GPT Image 1.5 · gpt-image-1.5-high-fidelity | OpenAI | 1 370 | 1 367–1 372 | 642 272 | Proprietary |
| 16 | qwen-image-2.1 | Alibaba | 1 366 | 1 360–1 372 | 14 617 | qwen-research |
| 17 | Reve 2.0 | Reve | 1 359 | 1 352–1 365 | 19 291 | Proprietary |
| 18 | ideogram-4.5 | Ideogram | 1 351 | 1 343–1 360 | 5 441 | Proprietary |
| 19 | Uni 1.1 Max | Luma AI | 1 334 | 1 329–1 339 | 43 451 | Proprietary |
| 20 | Grok Imagine Image | xAI | 1 329 | 1 327–1 332 | 737 207 | Proprietary |
| 21 | Uni 1.1 | Luma AI | 1 315 | 1 311–1 318 | 177 667 | Proprietary |
| 22 | Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) | 1 314 | 1 309–1 318 | 65 764 | Proprietary | |
| 23 | Qwen-Image 2.0 Pro | Alibaba Qwen | 1 303 | 1 299–1 308 | 56 781 | Proprietary |
| 24 | HunyuanImage 3.0 | Tencent | 1 303 | 1 299–1 306 | 331 592 | tencent-hunyuan-community |
| 25 | Wan 2.7 Image Pro | Alibaba | 1 303 | 1 299–1 307 | 43 992 | Proprietary |
| 26 | Seedream 4.5 | ByteDance Seed | 1 302 | 1 300–1 304 | 1 266 531 | Proprietary |
| 27 | Wan 2.7 Image | Alibaba | 1 301 | 1 297–1 305 | 44 814 | Proprietary |
| 28 | Seedream 5.0 Lite | ByteDance Seed | 1 294 | 1 291–1 297 | 446 300 | Proprietary |
| 29 | Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) | 1 293 | 1 291–1 295 | 11 355 727 | Proprietary | |
| 30 | Seedream 4.0 · 2k | ByteDance Seed | 1 270 | 1 264–1 277 | 210 076 | Proprietary |
| 31 | Reve V1.1 · v1.1 | Reve | 1 262 | 1 259–1 264 | 672 675 | Proprietary |
| 32 | FLUX.2 Max | Black Forest Labs | 1 262 | 1 258–1 265 | 375 959 | Proprietary |
| 33 | Kling Image O1 | Kuaishou (Kling) | 1 251 | 1 248–1 255 | 143 692 | Proprietary |
| 34 | FLUX.2 Pro | Black Forest Labs | 1 245 | 1 243–1 248 | 624 352 | Proprietary |
| 35 | Qwen-Image-Edit · edit | Alibaba Qwen | 1 241 | 1 239–1 244 | 2 022 077 | Apache 2.0 |
| 36 | Reve V1 | Reve | 1 235 | 1 230–1 239 | 395 314 | Proprietary |
| 37 | Qwen-Image-Edit · edit-2511 | Alibaba Qwen | 1 234 | 1 231–1 237 | 485 308 | Apache 2.0 |
| 38 | Wan 2.6 Image | Alibaba | 1 231 | 1 228–1 233 | 664 189 | Proprietary |
| 39 | FLUX.2 Flex | Black Forest Labs | 1 225 | 1 222–1 228 | 443 953 | Proprietary |
| 40 | FLUX.2 [klein] 9B | Black Forest Labs | 1 225 | 1 222–1 228 | 540 833 | flux-non-commercial-license |
| 41 | FLUX.2 [dev] | Black Forest Labs | 1 225 | 1 221–1 229 | 254 450 | flux-non-commercial-license |
| 42 | Seedream 4.0 · high-res-fal | ByteDance Seed | 1 217 | 1 214–1 220 | 1 229 943 | Proprietary |
| 43 | P-Image Edit | Pruna AI | 1 211 | 1 208–1 214 | 359 965 | Proprietary |
| 44 | Seedream 4.0 · fal | ByteDance Seed | 1 210 | 1 204–1 216 | 152 114 | Proprietary |
| 45 | Reve V1.1 · v1.1-fast | Reve | 1 207 | 1 204–1 210 | 553 361 | Proprietary |
| 46 | Reve Edit | Reve | 1 198 | 1 194–1 202 | 230 289 | Proprietary |
| 47 | FLUX.2 Klein 4B | Black Forest Labs | 1 187 | 1 185–1 190 | 541 422 | Apache 2.0 |
| 48 | FLUX.1 Kontext [max] | Black Forest Labs | 1 181 | 1 178–1 183 | 390 877 | Proprietary |
| 49 | Wan 2.5 Image | Alibaba | 1 181 | 1 178–1 183 | 715 740 | Proprietary |
| 50 | FLUX.1 Kontext [pro] | Black Forest Labs | 1 176 | 1 174–1 179 | 6 404 790 | Proprietary |
| 51 | FLUX.1 Kontext [dev] | Black Forest Labs | 1 149 | 1 146–1 152 | 3 639 915 | flux-1-dev-non-commercial-license |
| 52 | SeedEdit 3.0 | ByteDance Seed | 1 139 | 1 136–1 142 | 4 918 196 | Proprietary |
| 53 | GPT Image 1 | OpenAI | 1 139 | 1 136–1 141 | 2 870 020 | Proprietary |
| 54 | GPT Image 1 Mini | OpenAI | 1 124 | 1 121–1 127 | 682 950 | Proprietary |
| 55 | Gemini 2.0 Flash (image generation) | 1 081 | 1 078–1 083 | 4 943 024 | Proprietary | |
| 56 | BAGEL | ByteDance Seed | 1 027 | 1 021–1 032 | 13 488 | Apache 2.0 |
| 57 | Step1X-Edit | StepFun | 998 | 994–1 003 | 155 417 | Apache 2.0 |
Направления рейтинга · 2Выбрано: общий зачёт
Направление «общий зачёт»: снимок от 30 сентября 2026. Строк в полном снимке — 57; строки могут относиться к модели или отдельному режиму. Снимков этого направления в архиве — 71, первый — 24 июня 2025. Оценки, интервалы и места относятся только к выбранному направлению и дате.
Сохранённый редакционный разбор — не пересчитан по текущим данным
Это сохранённый текст, а не автоматически обновляемая сводка. Его числа и выводы требуют повторной проверки; актуальные значения приведены в таблицах и карточках этой страницы. Дата одобрения текста не является датой замера.
Направление «Редактирование изображений» сравнивает парами ответы моделей и их отдельных режимов: человек видит два результата и выбирает один, и каждый такой выбор — это голос. Из голосов считается общая оценка на единой шкале — чем больше выигранных пар, тем она, как правило, выше.
Рядом с оценкой стоят верхняя и нижняя границы; они относятся к самой оценке, а не к номерам мест. Чем шире границы, тем меньше снимок говорит о точном месте строки. В первой десятке снимка от 8 сентября 2026 года самые узкие границы — у строки с наибольшим числом голосов, 556 580, самые широкие — у строки с наименьшим, 5 676.
Всего в снимке 55 строк, и привязан он к дате публикации: за какой период собраны голоса, снимок не сообщает. Какие именно задания вошли в направление, тоже не записано — в снимке есть только название категории.
Вывод редакции
Сохранённый редакционный разбор — не пересчитан по текущим данным
Это сохранённый текст, а не автоматически обновляемая сводка. Его числа и выводы требуют повторной проверки; актуальные значения приведены в таблицах и карточках этой страницы. Дата одобрения текста не является датой замера.
Порядок строк в снимке от 8 сентября 2026 года — это короткий список кандидатов, а не готовый выбор: у первых четырёх строк границы оценок попарно не пересекаются, а все 5 пересечений из 9 соседних пар первой десятки — среди строк с четвёртой по десятую. Где границы пересеклись, соседние места голосами не разделены.
Две строки первой десятки описывают отдельные режимы моделей, поэтому их оценка относится к режиму, а не к модели целиком; цен и условий доступа в снимке нет.
Другие рейтинги
- Рейтинг агентов
- Рейтинг работы с документами
- Рейтинг видео из изображения
- Популярность моделей по использованию через API-агрегаторы
- Рейтинг поисковых моделей
- Рейтинг текстовых моделей
- Рейтинг моделей для кода
- Рейтинг моделей для творческих текстов
- Рейтинг моделей для математики
- Рейтинг моделей для русского языка
- Рейтинг генерации изображений
- Рейтинг генерации видео
- Рейтинг редактирования видео
- Рейтинг моделей с изображениями на входе
- Рейтинг моделей для веб-разработки
Вопросы и ответы
Где смотреть модели, если нужно объединить детали из нескольких картинок?
В переключателе направлений выберите «несколько изображений сразу». Это ближе к работе с несколькими исходниками, чем общий список редактирования. В пробном задании обозначьте роль каждого изображения: откуда взять предмет, фон или стиль, — и проверьте, не перепутала ли модель эти роли.
Что проверять при замене одного предмета на фотографии?
Сравнивайте с исходником не только новый предмет, но и то, что менять не просили: лицо, надписи, фон, свет и геометрию сцены. Заранее перечислите неприкосновенные детали. Для точечной правки красивый результат с незапрошенными изменениями может быть хуже менее эффектного, но точного.
Почему модель отлично меняет предметы, но может искажать черты лица при редактировании портрета?
Большинство моделей редактирования оптимизированы под замену фонов, предметов и текстур. Сохранение микроанатомии лица и идентичности взгляда требует точечного маскирования (inpaint) или фиксации референса через адаптеры схожести. Если для задачи критично портретное сходство, тестируйте модель на сохранении черт персонажа при смене одежды или окружения, а не только на предметных композициях.
Как считается и откуда данные · данные обновлены 5 октября 2026
Оценки и интервалы приведены как в открытых замерах оценок людей, без пересчёта; доля использования — по публичным данным API-агрегаторов (топ-K моделей и строка «прочие»); характеристики и цены — из каталогов и провайдеров с датой наблюдения.
- Метрика
- рейтинг Брэдли — Терри (Elo-подобная шкала) с интервалом из источника
- Единица выборки
- голос в парном сравнении
- Окно
- снимок датасета от 30 сентября 2026
Полная методика: источники, частота обновления, что означает число