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# テキストから画像生成ランキング

このページに表示 [Arena AI](https://arena.ai/leaderboard/text-to-image) ランキング上位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、絞り込み項目、最新の変更は Arena AI 公式サイトでご確認ください。

本ランキングは、テキストプロンプトに基づいて画像を生成するテキストから画像モデルの能力を評価します。

> **データ更新時刻**: 2026-09-23 13:18:19 UTC / 2026-09-23 21:18:19 CST (北京时间)

{% hint style="info" %}
ランキングは特定の評価やユーザー投票の傾向を反映したもので、あなたのタスクでそのモデルが必ずしも優れていることを意味するわけではありません。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位

| 順位 | 順位レンジ | モデル                                                                                                                                                                            | スコア           |      票数 |
| -: | ----- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------- | ------: |
|  1 | 1-1   | gpt-image-2.5-sunburst [<sup>1</sup>](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/)                                                                                | 1423 (±9) 予備  |   8,791 |
|  2 | 2-2   | gpt-image-2.5-flare [<sup>1</sup>](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/)                                                                                   | 1401 (±9) 予備  |   8,014 |
|  3 | 3-3   | gpt-image-2 (medium) [<sup>1</sup>](https://x.com/OpenAI/status/2046665696898412887?s=20)                                                                                      | 1381 (±4)     |  82,862 |
|  4 | 4-4   | 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/)                                                  | 1334 (±6)     |  16,310 |
|  5 | 5-6   | grok-imagine-image-2.0 (low) [<sup>1</sup>](https://x.ai/news/grok-imagine-image-2)                                                                                            | 1302 (±9)     |   5,369 |
|  6 | 5-6   | reve-2.1 [<sup>1</sup>](http://reve.com/)                                                                                                                                      | 1301 (±8)     |   7,582 |
|  7 | 7-8   | muse-image [<sup>1</sup>](https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-image-muse-video-msl/)                                                                                     | 1276 (±5)     |  31,686 |
|  8 | 7-9   | reve-2.0 [<sup>1</sup>](http://reve.com/)                                                                                                                                      | 1270 (±6)     |  14,625 |
|  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)                                  | 1260 (±4)     |  47,988 |
| 10 | 9-13  | seedream-5.0-pro [<sup>1</sup>](https://seed.bytedance.com/en/seedream5_0_pro)                                                                                                 | 1256 (±4)     |  76,831 |
| 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)     |  10,917 |
| 12 | 9-13  | mai-image-2.5 [<sup>1</sup>](https://microsoft.ai/news/introducing-mai-image-2-5/)                                                                                             | 1254 (±4)     |  57,265 |
| 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)     |  16,384 |
| 14 | 12-14 | gemini-3-pro-image-2k (nano-banana-pro) [<sup>1</sup>](https://ai.studio/banana)                                                                                               | 1246 (±3)     | 157,906 |
| 15 | 15-17 | gpt-image-1.5-high-fidelity [<sup>1</sup>](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-image-1.5)                                                                              | 1239 (±3)     | 155,632 |
| 16 | 15-17 | gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro) [<sup>1</sup>](https://ai.studio/banana)                                                                                          | 1232 (±5)     |  82,742 |
| 17 | 15-17 | qwen-image-2.1 [<sup>1</sup>](https://qwen.ai/blog?id=qwen-image-2.1)                                                                                                          | 1228 (±11) 予備 |   2,843 |
| 18 | 18-18 | ideogram-4.0-quality [<sup>1</sup>](https://ideogram.ai/blog/4.0/)                                                                                                             | 1204 (±4)     |  48,178 |
| 19 | 19-22 | 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)     |  12,009 |
| 20 | 19-22 | uni-1.1-max [<sup>1</sup>](https://lumalabs.ai/api)                                                                                                                            | 1188 (±6)     |  13,463 |
| 21 | 19-23 | mai-image-2 [<sup>1</sup>](https://microsoft.ai/news/introducing-MAI-Image-2)                                                                                                  | 1183 (±5)     |  49,198 |
| 22 | 19-23 | uni-1.1 [<sup>1</sup>](https://lumalabs.ai/api)                                                                                                                                | 1183 (±5)     |  37,851 |
| 23 | 23-25 | grok-imagine-image [<sup>1</sup>](https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/generation)                                                                           | 1171 (±3)     | 244,727 |
| 24 | 21-28 | recraft-v4.1-utility-pro [<sup>1</sup>](https://www.recraft.ai/blog/recraft-v4-1-more-beautiful-by-nature)                                                                     | 1169 (±11)    |   2,517 |
| 25 | 23-30 | Cosmos3-Super-Text2Image (Agentic) [<sup>1</sup>](https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-Super-Text2Image)                                                                      | 1165 (±7)     |  10,268 |
| 26 | 24-28 | flux-2-max [<sup>1</sup>](https://bfl.ai/models/flux-2)                                                                                                                        | 1162 (±4)     | 117,332 |
| 27 | 24-30 | grok-imagine-image-pro [<sup>1</sup>](https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/generation)                                                                       | 1161 (±4)     |  93,635 |
| 28 | 24-32 | flux-2-flex [<sup>1</sup>](https://bfl.ai/models/flux-2)                                                                                                                       | 1157 (±3)     | 149,302 |
| 29 | 28-34 | flux-2-pro [<sup>1</sup>](https://bfl.ai/models/flux-2)                                                                                                                        | 1154 (±3)     | 193,518 |
| 30 | 26-36 | reve-v1.5 [<sup>1</sup>](https://app.reve.com/)                                                                                                                                | 1154 (±4)     |  36,762 |

## この表の見方

* **順位 / 順位レンジ**：Arena AIが、テキストから画像への対戦投票に基づいて推定した相対順位。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**：相対スコアで、同時点のランキング内のモデル比較に適しています。
* **票数**：サンプル数の目安。サンプルが少ないほど、順位は一般に変動しやすくなります。

## モデル選択時にもう一度確認する3つのこと

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個の実タスクで小規模テストを行い、総合順位だけを見ないこと。

## データソース

データは [Arena AI 公式 テキストから画像ランキング](https://arena.ai/leaderboard/text-to-image)で、GitHub Actions により毎日更新されます。モデル価格、ライセンス、能力については、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 by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

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

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

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

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