AI Képszerkesztő Aréna Ranglista 2026 — Februári Helyezések

A Teljes Ranglista

Harmincnégy modell. Hét szervezet. Millió és millió közösségi összehasonlítás. Minden modellt belinkeltem, hogy te magad is tesztelhesd őket — mert egyetlen értékelés sem kérheti tőled, hogy feltétel nélkül higgy valaki más szavának.

Mi Változott Februárban

A csúcson lévő különbség csökken. Amikor utoljára írtam erről a ranglistáról januárban, a chatgpt-image-latest-high-fidelity (20251216) kényelmes előnnyel vezetett. Most a gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) a nyakában liheg — 13 pont különbséggel egy olyan mezőnyben, ahol az első négyet mindössze 23 pont választja el. Ez gyakorlatilag holtverseny, ha figyelembe vesszük a közösségi szavazási minták ingadozását.

Négy név jelent meg ezen a ranglistán, amelyek januárban még nem voltak itt. A hunyuan-image-3.0-instruct a Tencent-től közvetlenül a 6. helyen landolt — bemelegítés nélkül, lassú mászás nélkül, egyenesen a legjobb tízbe. A p-image-edit a Prunától a 22. helyen jelent meg, egy joker egy olyan cégtől, amely inkább a modelloptimalizálásról, mint a modellépítésről ismert. Az Alibaba hozzáadta a wan2.6-image modellt a 18., és a wan2.5-i2i-preview modellt a 25. helyre, csendben összesen négy modellre bővítve képszerkesztési lábnyomukat. A Black Forest Labs most már kifejezetten felosztja a Klein sorozatát a flux-2-klein-9b (#15) és flux-2-klein-4b (#24) modellekre, átláthatóvá téve a paraméterszám kompromisszumot.

De február főcíme nem arról szól, hogy ki nyert vagy vesztett néhány pozíciót. Egy olyan modellről szól, amit nem tudtam abbahagyni.

nano-banana-pro: Amihez a Szakemberek Nyúlnak

Őszinte akarok lenni veled oly módon, ahogy a ranglista számok nem tudnak. Az aréna azt mondja, a chatgpt-image-latest-high-fidelity (20251216) az 1. A szerkesztési előzményeim mást mondanak. Az elmúlt három hétben semmi mást nem futtattam, csak a gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) modellt az ügyfélmunkáimhoz — minden háttércserét, minden átszínezést, minden objektumeltávolítást, minden világításjavítást. Ami történt, egyszerű volt: abbahagytam, hogy bármi másért nyúljak.

Közelebbről figyeltem a közösséget. A Discord szervereket, a Reddit szálakat, a valódi munkafolyamat képernyőképeket, amiket az emberek megosztanak az X-en. Amikor a szakemberek posztolják a szerkesztés előtti és utáni összehasonlításaikat, a modell, ami folyamatosan felbukkan, nem a ChatGPT. Hanem a nano-banana-pro. Nem azért, mert megnyer valami absztrakt preferencia szavazást, hanem mert az emberek valódi munkát adnak ki vele.

Itt van a képesség, ami meggyőzött. Adtam neki egy négy részből álló utasítást: "Távolítsd el a parkoló autót a felhajtóról, terjeszd ki a kertet, hogy kitöltse a teret, igazítsd a délutáni világítást az új fűhöz, és adj hozzá egy finom lencsebecsillanást a nap pozíciójából." Négy rétegzett kérés egy menetben. A nano-banana-pro mind a négyet eltalálta. A rekonstruált kertnek megfelelő volt az árnyékiránya. A lencsebecsillanás a helyes szögben ült a fényforráshoz képest. Kipróbáltam ugyanezt a promptot minden top 5 modellen. A legtöbb kettő utasítást kezel, mielőtt a koherencia elkezdene szétesni. A ChatGPT hármat kezel egy jó napon. A nano-banana-pro négyet kezelt szemrebbenés nélkül.

A 2K változat — gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro), jelenleg a 2. helyen — olyan higgadtsággal kezeli a nagy felbontású szerkesztést, amit máshol nem láttam. 2K-nál sok modell bevezet gyűrűző műtermékeket az éles szélek körül, vagy elveszíti a finom részleteket az ismétlődő mintákban, mint a szőtt szövet, téglafalak vagy lombkoronák. A nano-banana-pro megőrzi őket. A standard felbontású testvér a 3. helyen több mint félmillió közösségi értékelést gyűjtött össze — ez a fajta mennyiség azt mondja, hogy az emberek egyszer kipróbálják és maradnak.

Amit "kontextuális szerkesztési intelligenciának" hívok, az az, ahol ez a modell valóban vezeti a mezőnyt. Nem csak pixelszintű változtatásokat hajt végre — felfogja a szemantikai kapcsolatot a jelenet elemei között. Távolíts el egy személyt egy csoportképről, és természetesen rekonstruálja a társadalmi távolságot, igazítva a szomszédos alanyok testbeszédét, nem csak egy lapos foltot fest be. Változtass meg egy jelenetet nyárról őszre, és nem csak a lombozatot módosítja, hanem az árnyékszögeket, a környezeti fény hőmérsékletét, és azt, ahogy a felületek visszaverik a szórt fényt. Ezek nem prompt mérnöki trükkök. Ez egy modell, ami belsővé tette, hogyan néz ki a fizikai világ.

Arra számítok, hogy a nano-banana-pro átveszi a ChatGPT 1. pozícióját a következő rangsorolási ciklusban. A pálya ott van. A Google gyorsabban iterál a nano-banana architektúrán, mint az OpenAI a high-fidelity módban, és a gyakorlati előnyök a többlépcsős szerkesztésben olyan lendületet adnak neki, amit az egyszeri szerkesztési benchmarkok nehezen tudnak megragadni.

Az OpenAI Sebészi Pontossága

Igazságos akarok lenni az OpenAI-val, mert megérdemlik az elismerést a valódi mérnöki kiválóságért. A chatgpt-image-latest-high-fidelity (20251216) az 1. helyen okkal van ott. A "high-fidelity" megjelölés új az utolsó áttekintésem óta, és a kimeneti csővezeték finomításai láthatóak. Ahol a ChatGPT kiváló, azok az elszigetelt, sebészi szerkesztések. "Változtasd meg csak a szemszínt zöldre" — ezt nulla átfolyással teszi a környező bőrtónusokba. "Cseréld le a szöveget a táblán anélkül, hogy megváltoztatnád a tábla időjárás okozta kopását" — megőrzi a felületi textúrát, miközben kicseréli a tartalmat. Ez a specifikusság valóban páratlan.

Az OpenAI négy modellt állít ki a legjobb 31-ben: chatgpt-image-latest-high-fidelity az 1., gpt-image-1.5-high-fidelity a 4., gpt-image-1 a 29., és gpt-image-1-mini a 31. helyen. A szakadék a legjobbjuk és a költségkímélő szintjük között jelentős — 285 pont —, ami azt sugallja, hogy az OpenAI a szerkesztési befektetéseit a csúcsra koncentrálta, ahelyett, hogy széles kínálatot építene. Ha az OpenAI-t használod képszerkesztésre, akkor a zászlóshajóért fizetsz, vagy megalkuszol.

Az Új Arcok

A hunyuan-image-3.0-instruct a Tencent-től a legnagyobb meglepetés, amiről senki sem beszél. #6 érkezéskor. Ez nem egy lassú mászás — ez egy modell, ami készen jelent meg. A Tencent évek óta dominálja a kínai nyelvű AI-t, de ez a Hunyuan első komoly megjelenése egy globális képszerkesztési benchmarkon. Az "instruct" megjelölés számít: ez egy olyan modell, amelyet architekturálisan szerkesztési parancsokra hangoltak, nem pedig generálásra. Tesztelésem során natív folyékonysággal kezeli a kétnyelvű promptokat — angol és kínai —, ami valódi munkafolyamatokat nyit meg a nyelveken átívelő csapatok számára.

A Bytedance továbbra is a legszélesebb névsort állítja ki. Öt modell nyúlik a seedream-4.5-től (#5) le a seededit-3.0-ig (#30). A seedream-4.5 marad a koronaékszerük a művészi átalakításhoz — mondd neki, hogy "tedd ezt a portrét olyanná, mint egy Rembrandt", és nem csak felmelegíti a színeket; szimulálja az ecsetvonásokat, a chiaroscuro világítást és a vászon textúráját. A seedream-4-2k a 8. helyen kezeli a nagy felbontású munkát, míg a seedream-4-fal (#20) és a seedream-4-high-res-fal (#13) gyorsabb következtetési utakat fed le. A Bytedance nem egyetlen bajnokot épít — egy teljes eszköztárat építenek.

Az Alibaba csendben négy modellre bővült. A qwen-image-edit a 16. helyen több mint 1,7 millió közösségi értékelést gyűjtött össze — masszív organikus elfogadás. Az újabb qwen-image-edit-2511 a 14. helyen gyorsan mászik felfelé. És a két Wan modell — wan2.6-image (#18) és wan2.5-i2i-preview (#25) — jelzi, hogy az Alibaba komolyan befektet a kép-a-képbe átalakításba, mint saját termékkategóriába.

A Reve három pozíciót tart a top 23-ban. A reve-v1.1 a 10. és a reve-v1 a 12. helyen kompetens középkategóriás szerkesztők, a reve-edit-fast (#23) pedig egy sebességre optimalizált alternatívát kínál. A p-image-edit a Prunától a 22. helyen érdemes a figyelemre — a Pruna a modelltömörítésre és optimalizálásra specializálódott, így ez valószínűleg egy desztillált megközelítés, ami a paramétersúlya felett teljesít. És a 34. helyen a step1x-edit a StepFun-tól horgonyozza le a listát, mint egy nyílt forráskódú alapvonal, ami őszintén tartja az ökoszisztémát.

A Nyílt Forráskód Előnye

Azoknak közülünk, akik termékeket építenek ezekre a modellekre, van egy dimenzió, amit a ranglista nem ragad meg: a függetlenség. A Black Forest Labs most kilenc pozíciót tart — többet, mint bármely más szervezet. A flux-2-max-tól (#9) lefelé a flux-1-kontext-dev-ig (#28), ez a minőség-sebesség kompromisszumok teljes spektruma, amit a saját infrastruktúrádon futtathatsz.

A Klein vonal érdekes mérnöki történetet mesél el. flux-2-klein-9b (#15) és flux-2-klein-4b (#24) — a nevek elárulják a paraméterszámokat. Kilenc milliárd és négy milliárd rendre. A BFL szisztematikusan teszi elérhetővé a képes képszerkesztést kisebb hardverek számára. A flux-2-klein-4b elfut egy fogyasztói GPU-n 8GB VRAM-mal. Ez óriási mértékben számít azoknak a fejlesztőknek, akik nem tudják igazolni az API költségeket skálázva, vagy akiknek offline szerkesztési képességre van szükségük. A Kontext család — flux-1-kontext-max (#26), flux-1-kontext-pro (#27), flux-1-kontext-dev (#28) — elhozza a kontextus-tudatos szerkesztést a saját tárolású környezetekbe, a flux-1-kontext-pro egyedül több mint 6,4 millió közösségi értékelést gyűjtött.

Hová Tart Mindez

Három hónap után elmerülve ebben a térben, bámulva a ranglista eltolódásait és kudarcra kényszerítve a modelleket, négy dolog konvergenciáját látom.

A nano-banana-pro valószínűleg megszerzi az 1. helyet év közepére. A Google iterációs sebessége a nano-banana architektúrán könyörtelen volt. A 2K változat már ütéstávolságon belül van, és a többlépcsős szerkesztési előny egy lendkereket hoz létre: a szakemberek, akik örökbe fogadják, jobb eredményeket produkálnak, megosztják azokat az eredményeket, és több szakembert vonzanak. Az OpenAI-nak valami alapvetően újat kell szállítania — nem inkrementális finomítást —, hogy megtartsa a csúcspozíciót.

Az utasítás-hangolt szerkesztési modellek válnak a standard paradigmává. A Tencent hunyuan-image-3.0-instruct érkezése a 6. helyre megerősíti, amit a nano-banana architektúra már sugallt: a képszerkesztés jövője a kifejezetten szerkesztési parancsokra épített modellek, nem pedig a szerkesztésre újrahasznosított generáló modellek. Számíts arra, hogy az OpenAI és a BFL kiad utasítás-specifikus változatokat nyár előtt.

A 4B alatti modellek valóban versenyképessé válnak. A flux-2-klein-4b már demonstrálja, hogy egy négymilliárd paraméteres modell képes olyan szerkesztéseket produkálni, amelyek ugyanabban az arénában versenyeznek, mint a tízszer akkora modellek. 2026 közepére arra számítok, hogy 2-3B szerkesztő modelleket látok, amelyek telefonokon futnak. Amikor ez megtörténik, a képszerkesztés teljes közgazdaságtana megváltozik — a felhő API hívásoktól az eszközön történő következtetésig.

A képszerkesztés és a videószerkesztés összeolvad. A modellek, amelyek kezelik az időbeli konzisztenciát a képszerkesztésekben — fenntartva a fizika-helyes világítást, amikor mozgatsz egy objektumot, megőrizve az árnyék koherenciát, amikor hátteret cserélsz — pontosan azt az alapot építik, ami a képkockáról képkockára történő videószerkesztéshez szükséges. Azok a szervezetek, amelyek ma erős képszerkesztési pozíciókkal rendelkeznek, azok lesznek, akik holnap dominálják a videószerkesztést. Tartsd a szemed a Google-n és a Bytedance-en különösen.

Ajánlásaim

Miután átfuttattam ezeket a modelleket valódi munkafolyamatokon — nem benchmark promptokon, valódi ügyfél teljesítéseken —, íme hová irányítanálak attól függően, hogy mire van ténylegesen szükséged.