Lestvica AI Image Edit Arena 2026 — Februarske uvrstitve

Celotne uvrstitve

Štiriintrideset modelov. Sedem organizacij. Milijoni in milijoni primerjav skupnosti. Povezal sem vsak model, da jih lahko preizkusite sami — ker noben pregled ne bi smel zahtevati od vas, da nekomu verjamete na besedo.

Kaj je februar spremenil

Vrzel na vrhu se zmanjšuje. Ko sem nazadnje pisal o tej lestvici januarja, je imel chatgpt-image-latest-high-fidelity (20251216) udobno prednost. Zdaj mu gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) diha za ovratnik — loči ju 13 točk na polju, kjer so prvi štirje ločeni le s 23 točkami. To je v bistvu izenačenje, ko upoštevate varianco v vzorcih glasovanja skupnosti.

Na tej lestvici so se pojavila štiri imena, ki jih januarja ni bilo tukaj. hunyuan-image-3.0-instruct podjetja Tencent je pristal neposredno na 6. mestu — brez ogrevanja, brez počasnega vzpona, samo naravnost med prvih deset. Na 22. mestu se je pojavil p-image-edit podjetja Pruna, divja karta podjetja, ki je bolj znano po optimizaciji modelov kot po gradnji modelov. Alibaba je dodal wan2.6-image na 18. mesto in wan2.5-i2i-preview na 25. mesto, s čimer so tiho razširili svoj odtis urejanja slik na skupno štiri modele. Black Forest Labs zdaj izrecno deli svojo linijo Klein na flux-2-klein-9b (#15) in flux-2-klein-4b (#24), s čimer je kompromis pri številu parametrov pregleden.

Toda naslovnica februarja ne govori o tem, kdo je pridobil ali izgubil nekaj mest. Gre za model, ki ga nisem mogel nehati uporabljati.

nano-banana-pro: Tisti, ki ga izberejo strokovnjaki

Želim biti iskren z vami na način, ki ga številke lestvice ne morejo prikazati. Arena pravi, da je chatgpt-image-latest-high-fidelity (20251216) št. 1. Moja zgodovina urejanja pravi nekaj drugega. Zadnje tri tedne za svoje delo s strankami nisem zaganjal ničesar drugega kot gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) — vsako zamenjavo ozadja, vsako barvno korekcijo, vsako odstranitev predmeta, vsako popravilo osvetlitve. Zgodilo se je preprosto: Nehal sem posegati po čem drugem.

Pozorno sem spremljal skupnost. Discord strežnike, Reddit niti, resnične posnetke zaslona poteka dela, ki jih ljudje delijo na X. Ko strokovnjaki objavljajo svoje primerjave urejanja pred in po, model, ki se nenehno pojavlja, ni ChatGPT. To je nano-banana-pro. Ne zato, ker zmaga na nekem abstraktnem glasovanju o preferencah, ampak zato, ker ljudje z njim opravljajo resnično delo.

Tukaj je zmožnost, ki me je prepričala. Dal sem mu štiridelno navodilo: "Odstrani parkiran avto z dovoza, razširi vrt, da zapolni prostor, uskladi popoldansko osvetlitev na novi travi in dodaj subtilen odsev leče s položaja sonca." Štiri plastne zahteve v enem prehodu. nano-banana-pro je zadel vse štiri. Rekonstruiran vrt je imel pravo smer sence. Odsev leče je bil pod pravim kotom glede na vir svetlobe. To natančno navodilo sem preizkusil na vsakem modelu iz prve peterice. Večina obravnava dve navodili, preden se koherenca začne podirati. ChatGPT obravnava tri na dober dan. nano-banana-pro je obravnaval štiri, ne da bi trznil.

Različica 2K — gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro), trenutno na 2. mestu — obravnava urejanje visoke ločljivosti z mirnostjo, ki je nisem videl drugje. Pri 2K številni modeli uvajajo artefakte zvonjenja okoli ostrih robov ali izgubijo fine podrobnosti v ponavljajočih se vzorcih, kot so tkana tkanina, opečne stene ali drevesne krošnje. nano-banana-pro jih ohranja. Brat s standardno ločljivostjo na 3. mestu je zbral več kot pol milijona ocen skupnosti — takšen obseg vam pove, da ljudje poskusijo enkrat in ostanejo.

Tisto, čemur pravim "kontekstualna inteligenca urejanja", je tisto, kjer ta model resnično vodi na področju. Ne izvaja le sprememb na ravni pikslov — dojame semantični odnos med elementi v prizoru. Odstranite osebo iz skupinske fotografije in naravno rekonstruira socialno razdaljo, prilagodi govorico telesa sosednjih oseb, namesto da bi le naslikal ravno zaplato. Spremenite prizor iz poletja v jesen in spremeni ne le listje, ampak tudi kote senc, temperaturo ambientalne svetlobe in način, kako površine odbijajo razpršeno svetlobo. To niso triki inženiringa pozivov. To je model, ki je ponotranjil, kako je videti fizični svet.

Pričakujem, da bo nano-banana-pro prevzel 1. mesto ChatGPT-ja v naslednjem ciklu razvrščanja. Pot je tam. Google hitreje ponavlja arhitekturo nano-banana, kot OpenAI ponavlja način visoke zvestobe, in praktične prednosti pri urejanju v več korakih mu dajejo zagon, ki ga merila z enim urejanjem težko zajamejo.

OpenAI-jeva kirurška natančnost

Želim biti pošten do OpenAI, saj si zaslužijo priznanje za resnično inženirsko odličnost. chatgpt-image-latest-high-fidelity (20251216) na 1. mestu je tam z razlogom. Oznaka "high-fidelity" je nova od mojega zadnjega pregleda in izboljšave izhodnega cevovoda so vidne. Kjer ChatGPT blesti, so izolirana, kirurška urejanja. "Spremeni samo barvo oči v zeleno" — to stori z ničelnim prelivanjem v okoliške kožne odtenke. "Zamenjaj besedilo na znaku, ne da bi spremenil preperevanje znaka" — ohranja teksturo površine, medtem ko zamenja vsebino. Ta specifičnost je resnično neprimerljiva.

OpenAI uvršča štiri modele med najboljših 31: chatgpt-image-latest-high-fidelity na #1, gpt-image-1.5-high-fidelity na #4, gpt-image-1 na #29 in gpt-image-1-mini na #31. Razlika med njihovim najboljšim in njihovim proračunskim nivojem je precejšnja — 285 točk — kar kaže na to, da je OpenAI svojo naložbo v urejanje koncentriral na vrhu, namesto da bi gradil široko linijo. Če uporabljate OpenAI za urejanje slik, plačujete za vodilni model ali pa se zadovoljite z manj.

Novi obrazi

hunyuan-image-3.0-instruct podjetja Tencent je največje presenečenje, o katerem nihče ne govori. #6 ob prihodu. To ni počasen vzpon — to je model, ki se je pojavil pripravljen. Tencent že leta prevladuje na področju umetne inteligence v kitajskem jeziku, vendar je to prvi resen nastop Hunyuana na globalnem merilu za urejanje slik. Oznaka "instruct" je pomembna: to je model, ki je arhitekturno nastavljen za ukaze za urejanje in ne za ustvarjanje. V mojem testiranju obravnava dvojezične pozive — angleščino in kitajščino — z naravno tekočnostjo v obeh, kar odpira resnične delovne procese za ekipe, ki delujejo v različnih jezikih.

Bytedance še naprej ponuja najširši seznam. Pet modelov se razteza od seedream-4.5 (#5) navzdol do seededit-3.0 (#30). seedream-4.5 ostaja njihov kronski dragulj za umetniško preobrazbo — povejte mu "naj ta portret izgleda kot Rembrandt" in ne bo le ogrel barv; simulira poteze s čopičem, osvetlitev chiaroscuro in teksturo platna. seedream-4-2k na 8. mestu obravnava delo visoke ločljivosti, medtem ko seedream-4-fal (#20) in seedream-4-high-res-fal (#13) pokrivata hitrejše poti sklepanja. Bytedance ne gradi enega prvaka — gradijo celoten nabor orodij.

Alibaba se je tiho razširil na štiri modele. qwen-image-edit na 16. mestu je zbral več kot 1,7 milijona ocen skupnosti — ogromno organsko sprejetje. Novejši qwen-image-edit-2511 na 14. mestu hitro pleza. In dva modela Wan — wan2.6-image (#18) in wan2.5-i2i-preview (#25) — nakazujeta, da Alibaba resno vlaga v transformacijo slike v sliko kot lastno kategorijo izdelkov.

Reve drži tri položaje med prvimi 23. reve-v1.1 na 10. mestu in reve-v1 na 12. mestu sta kompetentna urejevalnika srednjega razreda, reve-edit-fast (#23) pa ponuja alternativo, optimizirano za hitrost. p-image-edit podjetja Pruna na 22. mestu je vreden ogleda — Pruna je specializirana za stiskanje in optimizacijo modelov, zato je to verjetno destiliran pristop, ki presega svojo težo parametrov. In na 34. mestu step1x-edit podjetja StepFun sidra seznam kot odprtokodno izhodišče, ki ohranja ekosistem pošten.

Prednost odprte kode

Za tiste od nas, ki gradimo izdelke na vrhu teh modelov, obstaja dimenzija, ki je lestvica ne zajame: neodvisnost. Black Forest Labs ima zdaj devet položajev — več kot katera koli druga organizacija. Od flux-2-max na 9. mestu navzdol skozi flux-1-kontext-dev na 28. mestu, to je popoln spekter kompromisov med kakovostjo in hitrostjo, ki jih lahko izvajate na lastni infrastrukturi.

Linija Klein pripoveduje zanimivo inženirsko zgodbo. flux-2-klein-9b (#15) in flux-2-klein-4b (#24) — imena razkrivajo število parametrov. Devet milijard oziroma štiri milijarde. BFL sistematično omogoča dostop do sposobnega urejanja slik manjši strojni opremi. flux-2-klein-4b lahko deluje na potrošniškem GPU z 8 GB VRAM-a. To je izjemno pomembno za razvijalce, ki ne morejo upravičiti stroškov API-ja v velikem obsegu ali ki potrebujejo zmogljivost urejanja brez povezave. Družina Kontext — flux-1-kontext-max (#26), flux-1-kontext-pro (#27), flux-1-kontext-dev (#28) — prinaša urejanje z zavedanjem konteksta v samostojno gostovana okolja, pri čemer je samo flux-1-kontext-pro zbral več kot 6,4 milijona ocen skupnosti.

Kam vse to vodi

Po treh mesecih potopitve v ta prostor, strmenja v premike na lestvici in priganjanja modelov do neuspeha, vidim štiri stvari, ki se združujejo.

nano-banana-pro bo verjetno zahteval 1. mesto do sredine leta. Googleova hitrost iteracije na arhitekturi nano-banana je bila neizprosna. Različica 2K je že na dosegu roke, prednost urejanja v več korakih pa ustvarja vztrajnik: praktiki, ki jo sprejmejo, dosegajo boljše rezultate, delijo te rezultate in pritegnejo več praktikov. OpenAI bo moral dostaviti nekaj bistveno novega — ne postopnega izboljšanja —, da bo obdržal najvišji položaj.

Modeli urejanja, nastavljeni z navodili, bodo postali standardna paradigma. Prihod hunyuan-image-3.0-instruct podjetja Tencent na 6. mesto potrjuje tisto, kar je arhitektura nano-banana že nakazovala: prihodnost urejanja slik so modeli, zgrajeni posebej za ukaze za urejanje, ne generacijski modeli, preurejeni za urejanje. Pričakujte, da bosta OpenAI in BFL pred poletjem izdala različice, specifične za navodila.

Modeli pod 4B bodo postali resnično konkurenčni. flux-2-klein-4b že dokazuje, da lahko model s štirimi milijardami parametrov ustvari urejanja, ki tekmujejo v isti areni kot modeli, ki so desetkrat večji. Do sredine leta 2026 pričakujem, da bom videl modele za urejanje 2-3B, ki delujejo na telefonih. Ko se to zgodi, se celotna ekonomija urejanja slik spremeni — od klicev API v oblaku do sklepanja na napravi.

Urejanje slik in urejanje videa se bosta združila. Modeli, ki obravnavajo časovno konsistenco pri urejanju slik — ohranjanje fizično pravilne osvetlitve, ko premaknete predmet, ohranjanje koherence senc, ko spremenite ozadje — gradijo točno tiste temelje, ki so potrebni za urejanje videa okvir za okvirjem. Organizacije z močnimi položaji pri urejanju slik danes so tiste, ki bodo jutri prevladovale pri urejanju videa. Bodite pozorni zlasti na Google in Bytedance.

Moja priporočila

Po tem, ko sem te modele pognal skozi resnične delovne procese — ne referenčne pozive, ampak dejanske izdelke za stranke — tukaj vas usmerjam glede na to, kaj dejansko potrebujete.