> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.cherryai.com.cn/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.cherryai.com.cn/docs/russian/other/model_rank/text-to-image.md).
# Рейтинг генерации изображений по тексту
На этой странице показано [Arena AI](https://arena.ai/leaderboard/text-to-image) Ежедневный снимок топ-30 списка для быстрого понимания недавней производительности моделей. Полный список, фильтры и последние изменения смотрите на официальном сайте Arena AI.
Этот рейтинг оценивает способность моделей text-to-image генерировать изображения по текстовым подсказкам.
> **Время обновления данных**: 2026-09-23 13:18:19 UTC / 2026-09-23 21:18:19 CST (время Пекина)
{% hint style="info" %}
Рейтинг отражает конкретные предпочтения тестирования и пользовательского голосования и не означает, что модель обязательно будет лучше именно в вашей задаче. При выборе модели также учитывайте цену, скорость, контекст, вызовы инструментов, конфиденциальность и доступность в вашем регионе.
{% endhint %}
## Топ-30
| Ранг | Диапазон ранга | Модель | Баллы | Голоса |
| ---: | -------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------- | ------: |
| 1 | 1-1 | gpt-image-2.5-sunburst [1](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/) | 1423 (±9) Предварительно | 8,791 |
| 2 | 2-2 | gpt-image-2.5-flare [1](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/) | 1401 (±9) Предварительно | 8,014 |
| 3 | 3-3 | gpt-image-2 (medium) [1](https://x.com/OpenAI/status/2046665696898412887?s=20) | 1381 (±4) | 82,862 |
| 4 | 4-4 | 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/) | 1334 (±6) | 16,310 |
| 5 | 5-6 | grok-imagine-image-2.0 (low) [1](https://x.ai/news/grok-imagine-image-2) | 1302 (±9) | 5,369 |
| 6 | 5-6 | reve-2.1 [1](http://reve.com/) | 1301 (±8) | 7,582 |
| 7 | 7-8 | muse-image [1](https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-image-muse-video-msl/) | 1276 (±5) | 31,686 |
| 8 | 7-9 | reve-2.0 [1](http://reve.com/) | 1270 (±6) | 14,625 |
| 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) | 1260 (±4) | 47,988 |
| 10 | 9-13 | seedream-5.0-pro [1](https://seed.bytedance.com/en/seedream5_0_pro) | 1256 (±4) | 76,831 |
| 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) | 10,917 |
| 12 | 9-13 | mai-image-2.5 [1](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) [1](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) [1](https://ai.studio/banana) | 1246 (±3) | 157,906 |
| 15 | 15-17 | gpt-image-1.5-high-fidelity [1](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) [1](https://ai.studio/banana) | 1232 (±5) | 82,742 |
| 17 | 15-17 | qwen-image-2.1 [1](https://qwen.ai/blog?id=qwen-image-2.1) | 1228 (±11) Предварительно | 2,843 |
| 18 | 18-18 | ideogram-4.0-quality [1](https://ideogram.ai/blog/4.0/) | 1204 (±4) | 48,178 |
| 19 | 19-22 | 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) | 12,009 |
| 20 | 19-22 | uni-1.1-max [1](https://lumalabs.ai/api) | 1188 (±6) | 13,463 |
| 21 | 19-23 | mai-image-2 [1](https://microsoft.ai/news/introducing-MAI-Image-2) | 1183 (±5) | 49,198 |
| 22 | 19-23 | uni-1.1 [1](https://lumalabs.ai/api) | 1183 (±5) | 37,851 |
| 23 | 23-25 | grok-imagine-image [1](https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/generation) | 1171 (±3) | 244,727 |
| 24 | 21-28 | recraft-v4.1-utility-pro [1](https://www.recraft.ai/blog/recraft-v4-1-more-beautiful-by-nature) | 1169 (±11) | 2,517 |
| 25 | 23-30 | Cosmos3-Super-Text2Image (Agentic) [1](https://huggingface.co/nvidia/Cosmos3-Super-Text2Image) | 1165 (±7) | 10,268 |
| 26 | 24-28 | flux-2-max [1](https://bfl.ai/models/flux-2) | 1162 (±4) | 117,332 |
| 27 | 24-30 | grok-imagine-image-pro [1](https://docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/generation) | 1161 (±4) | 93,635 |
| 28 | 24-32 | flux-2-flex [1](https://bfl.ai/models/flux-2) | 1157 (±3) | 149,302 |
| 29 | 28-34 | flux-2-pro [1](https://bfl.ai/models/flux-2) | 1154 (±3) | 193,518 |
| 30 | 26-36 | reve-v1.5 [1](https://app.reve.com/) | 1154 (±4) | 36,762 |
## Как читать эту таблицу
* **Ранг / Диапазон ранга**：Arena AI рассчитывает относительный ранг на основе голосования в поединках text-to-image; диапазон ранга показывает колебания места в пределах доверительного интервала.
* **Баллы**: относительная оценка, удобная для сравнения моделей в одном и том же списке на данный момент.
* **Голоса**: ориентир по размеру выборки; при меньшем числе примеров ранг обычно колеблется сильнее.
## Ещё раз проверьте три вещи при выборе модели
1. действительно ли провайдер предлагает эту модель, а также доступна ли она в вашем регионе и для вашего аккаунта;
2. подходят ли цена API, ограничения по скорости и контекст для вашей задачи;
3. проведите небольшой тест на 3–5 реальных задачах, не ориентируйтесь только на место в общем рейтинге.
## Источник данных
Данные взяты из [Официальный рейтинг Arena AI text-to-image](https://arena.ai/leaderboard/text-to-image)и обновляются ежедневно с помощью GitHub Actions. Цены на модели, лицензии и возможности следует уточнять в официальной информации от поставщика модели.
---
# 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 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/russian/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 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.
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.