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# テキストから画像生成ランキング

このページでは表示 [Arena AI](https://arena.ai/leaderboard/text-to-image) 上位30位の毎日のスナップショットで、最近のモデル性能を素早く把握できます。完全なランキング、フィルター項目、最新の変更は Arena AI 公式サイトでご覧ください。

このランキングでは、テキストから画像を生成するモデルの、テキストプロンプトに基づいて画像を生成する能力を評価します。

> **データ更新時刻**: 2026-09-20 12:49:40 UTC / 2026-09-20 20:49:40 CST (北京時間)

{% hint style="info" %}
ランキングは特定の評価やユーザー投票の好みを反映するもので、あなたのタスクで必ずしもそのモデルの方が優れているとは限りません。モデルを選ぶ際は、価格、速度、コンテキスト、ツール呼び出し、プライバシー、地域での利用可否も考慮してください。
{% endhint %}

## 上位30名

| 順位 | 順位範囲  | モデル                                                                                                                                                                            | スコア           |     投票数 |
| -: | ----- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------- | ------: |
|  1 | 1-2   | gpt-image-2.5-sunburst [<sup>1</sup>](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/)                                                                                | 1421 (±13) 暫定 |   3,149 |
|  2 | 1-2   | gpt-image-2.5-flare [<sup>1</sup>](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/)                                                                                   | 1399 (±13) 暫定 |   2,856 |
|  3 | 3-3   | gpt-image-2 (medium) [<sup>1</sup>](https://x.com/OpenAI/status/2046665696898412887?s=20)                                                                                      | 1381 (±4)     |  78,731 |
|  4 | 4-5   | mai-image-2.6 [<sup>1</sup>](https://microsoft.ai/news/mai-image-2-6-launches-at-no-2-on-arena-ahead-of-google-meta-and-xai/)                                                  | 1331 (±7)     |  11,213 |
|  5 | 4-6   | grok-imagine-image-2.0 (low) [<sup>1</sup>](https://x.ai/news/grok-imagine-image-2)                                                                                            | 1315 (±12) 暫定 |   2,681 |
|  6 | 5-6   | reve-2.1 [<sup>1</sup>](http://reve.com/)                                                                                                                                      | 1301 (±8)     |   7,573 |
|  7 | 7-8   | muse-image [<sup>1</sup>](https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-image-muse-video-msl/)                                                                                     | 1277 (±6)     |  26,045 |
|  8 | 7-9   | reve-2.0 [<sup>1</sup>](http://reve.com/)                                                                                                                                      | 1270 (±6)     |  14,632 |
|  9 | 8-13  | gemini-3.1-flash-image (nano-banana-2) \[web-search] [<sup>1</sup>](http://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemini-3.1-flash-image)                                  | 1261 (±5)     |  41,957 |
| 10 | 9-13  | seedream-5.0-pro [<sup>1</sup>](https://seed.bytedance.com/en/seedream5_0_pro)                                                                                                 | 1257 (±4)     |  62,443 |
| 11 | 9-14  | qwen-image-3.0-pro [<sup>1</sup>](https://www.qwencloud.com/try-ai?scene=image\&models=qwen-image-3.0-pro)                                                                     | 1254 (±7)     |  10,920 |
| 12 | 9-13  | mai-image-2.5 [<sup>1</sup>](https://microsoft.ai/news/introducing-mai-image-2-5/)                                                                                             | 1254 (±4)     |  57,250 |
| 13 | 9-14  | gemini-3.1-flash-lite-image (nano-banana-2-lite) [<sup>1</sup>](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-omni-flash-nano-banana-2-lite/) | 1250 (±6)     |  16,371 |
| 14 | 12-14 | gemini-3-pro-image-2k (nano-banana-pro) [<sup>1</sup>](https://ai.studio/banana)                                                                                               | 1246 (±3)     | 152,220 |
| 15 | 15-16 | gpt-image-1.5-high-fidelity [<sup>1</sup>](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-image-1.5)                                                                              | 1239 (±3)     | 151,702 |
| 16 | 15-16 | gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro) [<sup>1</sup>](https://ai.studio/banana)                                                                                          | 1232 (±5)     |  82,737 |
| 17 | 17-17 | ideogram-4.0-quality [<sup>1</sup>](https://ideogram.ai/blog/4.0/)                                                                                                             | 1204 (±4)     |  42,169 |
| 18 | 18-21 | qwen-image-2.0-pro-2026-06-22 [<sup>1</sup>](https://bailian.console.alibabacloud.com/cn-beijing?tab=api#/api/?type=model\&url=2975126)                                        | 1191 (±6)     |  12,005 |
| 19 | 18-21 | uni-1.1-max [<sup>1</sup>](https://lumalabs.ai/api)                                                                                                                            | 1188 (±6)     |  13,469 |
| 20 | 18-22 | mai-image-2 [<sup>1</sup>](https://microsoft.ai/news/introducing-MAI-Image-2)                                                                                                  | 1183 (±5)     |  49,198 |
| 21 | 18-22 | uni-1.1 [<sup>1</sup>](https://lumalabs.ai/api)                                                                                                                                | 1181 (±5)     |  33,836 |
| 22 | 22-24 | grok-imagine-image [<sup>1</sup>](https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/generation)                                                                           | 1171 (±3)     | 236,623 |
| 23 | 20-28 | recraft-v4.1-utility-pro [<sup>1</sup>](https://www.recraft.ai/blog/recraft-v4-1-more-beautiful-by-nature)                                                                     | 1169 (±11)    |   2,516 |
| 24 | 22-28 | Cosmos3-Super-Text2Image (Agentic) [<sup>1</sup>](https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-Super-Text2Image)                                                                      | 1167 (±8)     |   7,424 |
| 25 | 23-28 | flux-2-max [<sup>1</sup>](https://bfl.ai/models/flux-2)                                                                                                                        | 1162 (±4)     | 117,339 |
| 26 | 23-29 | grok-imagine-image-pro [<sup>1</sup>](https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/generation)                                                                       | 1161 (±4)     |  93,639 |
| 27 | 23-31 | flux-2-flex [<sup>1</sup>](https://bfl.ai/models/flux-2)                                                                                                                       | 1157 (±3)     | 149,288 |
| 28 | 27-33 | flux-2-pro [<sup>1</sup>](https://bfl.ai/models/flux-2)                                                                                                                        | 1154 (±3)     | 188,083 |
| 29 | 26-35 | reve-v1.5 [<sup>1</sup>](https://app.reve.com/)                                                                                                                                | 1154 (±4)     |  36,748 |
| 30 | 23-35 | Cosmos3-Super-Text2Image [<sup>1</sup>](https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-Super-Text2Image)                                                                                | 1154 (±7)     |  12,499 |

## この表の見方

* **順位 / 順位範囲**：Arena AIがテキストから画像生成の対戦投票から推定した相対順位。順位範囲は、信頼区間内での順位の変動を示します。
* **スコア**：相対スコア。同じ時点のランキング内のモデルを比較するのに適しています。
* **投票数**：サンプル数の参考。サンプルが少ないほど、順位は通常変動しやすくなります。

## モデルを選ぶ際に、次の3点を再確認

1. Provider が実際にこのモデルを提供しているか、またあなたの地域とアカウントで利用可能か；
2. API 価格、レート制限、コンテキストがあなたのタスクに適しているか；
3. 3～5個の実際のタスクで小規模テストを行い、総合ランキングの順位だけで判断しないでください。

## データソース

データは [Arena AI 公式 テキストから画像生成ランキング](https://arena.ai/leaderboard/text-to-image)であり、GitHub Actions により毎日更新されています。モデルの価格、ライセンス、能力は、モデル提供元の公式情報を基準にしてください。


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.cherryai.com.cn/docs/jp/other/model_rank/text-to-image.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.