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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件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 の公式サイトをご覧ください。
このランキングは、テキストプロンプトから画像を生成する文生図モデルの能力を評価します。
> **データ更新時刻**：2026-09-21 14:48:27 UTC / 2026-09-21 22:48:27 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しており、あなたのタスクで必ずしもそのモデルが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、コンテキスト長、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件
| 順位 | 順位区間 | モデル | スコア | 票数 |
| -: | ----- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------- | ------: |
| 1 | 1-2 | gpt-image-2.5-sunburst [1](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/) | 1421 (±13) 暫定 | 3,149 |
| 2 | 1-2 | gpt-image-2.5-flare [1](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/) | 1399 (±13) 暫定 | 2,856 |
| 3 | 3-3 | gpt-image-2 (medium) [1](https://x.com/OpenAI/status/2046665696898412887?s=20) | 1381 (±4) | 78,731 |
| 4 | 4-5 | mai-image-2.6 [1](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) [1](https://x.ai/news/grok-imagine-image-2) | 1315 (±12) 暫定 | 2,681 |
| 6 | 5-6 | reve-2.1 [1](http://reve.com/) | 1301 (±8) | 7,573 |
| 7 | 7-8 | muse-image [1](https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-image-muse-video-msl/) | 1277 (±6) | 26,045 |
| 8 | 7-9 | reve-2.0 [1](http://reve.com/) | 1270 (±6) | 14,632 |
| 9 | 8-13 | gemini-3.1-flash-image (nano-banana-2) \[web-search] [1](http://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemini-3.1-flash-image) | 1261 (±5) | 41,957 |
| 10 | 9-13 | seedream-5.0-pro [1](https://seed.bytedance.com/en/seedream5_0_pro) | 1257 (±4) | 62,443 |
| 11 | 9-14 | qwen-image-3.0-pro [1](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 [1](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) [1](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) [1](https://ai.studio/banana) | 1246 (±3) | 152,220 |
| 15 | 15-16 | gpt-image-1.5-high-fidelity [1](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) [1](https://ai.studio/banana) | 1232 (±5) | 82,737 |
| 17 | 17-17 | ideogram-4.0-quality [1](https://ideogram.ai/blog/4.0/) | 1204 (±4) | 42,169 |
| 18 | 18-21 | qwen-image-2.0-pro-2026-06-22 [1](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 [1](https://lumalabs.ai/api) | 1188 (±6) | 13,469 |
| 20 | 18-22 | mai-image-2 [1](https://microsoft.ai/news/introducing-MAI-Image-2) | 1183 (±5) | 49,198 |
| 21 | 18-22 | uni-1.1 [1](https://lumalabs.ai/api) | 1181 (±5) | 33,836 |
| 22 | 22-24 | grok-imagine-image [1](https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/generation) | 1171 (±3) | 236,623 |
| 23 | 20-28 | recraft-v4.1-utility-pro [1](https://www.recraft.ai/blog/recraft-v4-1-more-beautiful-by-nature) | 1169 (±11) | 2,516 |
| 24 | 22-28 | Cosmos3-Super-Text2Image (Agentic) [1](https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-Super-Text2Image) | 1167 (±8) | 7,424 |
| 25 | 23-28 | flux-2-max [1](https://bfl.ai/models/flux-2) | 1162 (±4) | 117,339 |
| 26 | 23-29 | grok-imagine-image-pro [1](https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/generation) | 1161 (±4) | 93,639 |
| 27 | 23-31 | flux-2-flex [1](https://bfl.ai/models/flux-2) | 1157 (±3) | 149,288 |
| 28 | 27-33 | flux-2-pro [1](https://bfl.ai/models/flux-2) | 1154 (±3) | 188,083 |
| 29 | 26-35 | reve-v1.5 [1](https://app.reve.com/) | 1154 (±4) | 36,748 |
| 30 | 23-35 | Cosmos3-Super-Text2Image [1](https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-Super-Text2Image) | 1154 (±7) | 12,499 |
## この表の見方
* **順位 / 順位区間**：Arena AI が文生図の対戦投票から推定した相対順位。順位区間は、信頼範囲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でモデルを比較するのに適しています。
* **票数**：サンプル数の参考値。サンプルが少ないほど、順位は通常より変動しやすくなります。
## モデルを選ぶときに再確認する3点
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できるか；
2. API 料金、レート制限、コンテキスト長があなたのタスクに適しているか；
3. 3～5件の実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を見ないこと。
## データソース
データ元は [Arena AI 公式 文生図ランキング](https://arena.ai/leaderboard/text-to-image)、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としてください。
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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## 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=&goal=
```
`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.