AI Image Edit Arena-topplista 2026 — Februarirankningar

De fullständiga rankningarna

Trettiofyra modeller. Sju organisationer. Miljontals och åter miljontals jämförelser från gemenskapen. Jag har länkat varje modell så att du kan testa dem själv — för ingen recension borde be dig att ta någons ord för givet.

Vad februari förändrade

Gapet i toppen krymper. När jag senast skrev om denna topplista i januari, hade chatgpt-image-latest-high-fidelity (20251216) en bekväm ledning. Nu flåsar gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) den i nacken — 13 poäng isär i ett fält där topp fyra skiljs åt av bara 23. Det är i princip oavgjort när man räknar med variansen i gemenskapens röstningsmönster.

Fyra namn dök upp på denna topplista som inte fanns här i januari. hunyuan-image-3.0-instruct från Tencent landade direkt på #6 — ingen uppvärmning, ingen långsam klättring, bara rakt in i topp tio. p-image-edit från Pruna dök upp på #22, ett wildcard från ett företag känt för modelloptimering snarare än modellbyggande. Alibaba lade till wan2.6-image på #18 och wan2.5-i2i-preview på #25, vilket tyst utökar deras bildredigeringsavtryck till fyra modeller totalt. Black Forest Labs delar nu explicit upp sin Klein-linje i flux-2-klein-9b (#15) och flux-2-klein-4b (#24), vilket gör avvägningen i parameterantal transparent.

Men rubriken för februari handlar inte om vem som vann eller förlorade några positioner. Det handlar om en modell jag inte kunde sluta använda.

nano-banana-pro: Den utövare väljer

Jag vill vara ärlig mot dig på ett sätt som topplistans siffror inte kan vara. Arenan säger att chatgpt-image-latest-high-fidelity (20251216) är #1. Min redigeringshistorik säger något annat. De senaste tre veckorna har jag inte kört något annat än gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) för mitt kundarbete — varje bakgrundsbyte, varje omfärgning, varje objektborttagning, varje ljusfix. Det som hände var enkelt: Jag slutade sträcka mig efter något annat.

Jag har tittat noga på gemenskapen. Discord-servrarna, Reddit-trådarna, de verkliga arbetsflödesskärmdumparna folk delar på X. När utövare postar sina före-och-efter-redigeringsjämförelser, är modellen som fortsätter att dyka upp inte ChatGPT. Det är nano-banana-pro. Inte för att den vinner någon abstrakt preferensröstning, utan för att folk levererar riktigt arbete med den.

Här är förmågan som sålde in mig. Jag gav den en instruktion i fyra delar: "Ta bort den parkerade bilen från uppfarten, utöka trädgården för att fylla utrymmet, matcha eftermiddagsljuset på det nya gräset, och lägg till en subtil linsöverstrålning från solens position." Fyra lager av krav i en körning. nano-banana-pro satte alla fyra. Den rekonstruerade trädgården hade rätt skuggriktning. Linsöverstrålningen satt i rätt vinkel i förhållande till ljuskällan. Jag har provat exakt denna prompt på varje topp-fem-modell. De flesta hanterar två instruktioner innan koherensen börjar bryta samman. ChatGPT hanterar tre på en bra dag. nano-banana-pro hanterade fyra utan att blinka.

2K-varianten — gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro), för närvarande på #2 — hanterar högupplöst redigering med ett lugn jag inte sett någon annanstans. Vid 2K introducerar många modeller ringningsartefakter runt skarpa kanter eller förlorar fina detaljer i repetitiva mönster som vävt tyg, tegelväggar eller trädkronor. nano-banana-pro bevarar dem. Standardupplösningssyskonet på #3 har samlat över en halv miljon gemenskapsutvärderingar — den typen av volym berättar för dig att folk provar den en gång och stannar.

Vad jag kallar "kontextuell redigeringsintelligens" är där denna modell verkligen leder fältet. Den utför inte bara förändringar på pixelnivå — den förstår den semantiska relationen mellan element i en scen. Ta bort en person från ett gruppfoto, och den rekonstruerar det sociala avståndet naturligt, justerar kroppsspråket hos intilliggande subjekt snarare än att bara måla en platt lapp. Ändra en scen från sommar till höst, och den modifierar inte bara lövverket utan skuggvinklar, omgivningstemperaturen och sättet ytor reflekterar diffust ljus. Detta är inte prompt engineering-trick. Detta är en modell som har internaliserat hur den fysiska världen ser ut.

Jag förväntar mig att nano-banana-pro kommer att ta över ChatGPT:s #1-position inom nästa rankningscykel. Banan finns där. Google itererar på nano-banana-arkitekturen snabbare än OpenAI itererar på high-fidelity-läge, och de praktiska fördelarna i flerstegsredigering ger den ett momentum som enstegsredigeringsbenchmarks kämpar med att fånga.

OpenAI:s kirurgiska precision

Jag vill vara rättvis mot OpenAI, eftersom de förtjänar beröm för genuin ingenjörskonst. chatgpt-image-latest-high-fidelity (20251216) på #1 är där av en anledning. "High-fidelity"-beteckningen är ny sedan min senaste recension, och förfiningarna i utdatarörledningen är synliga. Där ChatGPT utmärker sig är isolerade, kirurgiska redigeringar. "Ändra bara ögonfärgen till grön" — den gör detta med noll blödning till omgivande hudtoner. "Ersätt texten på skylten utan att ändra skyltens väderbitna yta" — den bevarar yttextur medan innehåll byts ut. Den specificiteten är verkligen oöverträffad.

OpenAI ställer upp med fyra modeller i topp 31: chatgpt-image-latest-high-fidelity på #1, gpt-image-1.5-high-fidelity på #4, gpt-image-1 på #29, och gpt-image-1-mini på #31. Gapet mellan deras bästa och deras budgetnivå är betydande — 285 poäng — vilket tyder på att OpenAI har koncentrerat sin redigeringsinvestering i toppen snarare än att bygga en bred uppställning. Om du använder OpenAI för bildredigering betalar du för flaggskeppet eller så nöjer du dig.

De nya ansiktena

hunyuan-image-3.0-instruct från Tencent är den största överraskningen ingen pratar om. #6 vid ankomst. Det är ingen långsam klättring — det är en modell som dök upp redo. Tencent har dominerat kinesiskspråkig AI i åratal, men detta är Hunyuans första seriösa framträdande på ett globalt bildredigeringsbenchmark. "Instruct"-beteckningen spelar roll: detta är en modell arkitektoniskt inställd för redigeringskommandon snarare än generering. I min testning hanterar den tvåspråkiga prompts — engelska och kinesiska — med infödd flyt i båda, vilket öppnar verkliga arbetsflöden för team som arbetar över språkgränser.

Bytedance fortsätter att ställa upp den bredaste listan. Fem modeller sträcker sig från seedream-4.5 (#5) ner till seededit-3.0 (#30). seedream-4.5 förblir deras kronjuvel för konstnärlig transformation — säg åt den "få detta porträtt att se ut som en Rembrandt" och den värmer inte bara färgerna; den simulerar penseldrag, chiaroscuro-belysning och duktextur. seedream-4-2k på #8 hanterar högupplöst arbete, medan seedream-4-fal (#20) och seedream-4-high-res-fal (#13) täcker snabbare inferensvägar. Bytedance bygger inte en enda mästare — de bygger en komplett verktygslåda.

Alibaba utökade tyst till fyra modeller. qwen-image-edit på #16 har samlat över 1,7 miljoner gemenskapsutvärderingar — massiv organisk adoption. Den nyare qwen-image-edit-2511 på #14 klättrar snabbt. Och de två Wan-modellerna — wan2.6-image (#18) och wan2.5-i2i-preview (#25) — signalerar att Alibaba investerar seriöst i bild-till-bild-transformation som sin egen produktkategori.

Reve håller tre positioner i topp 23. reve-v1.1 på #10 och reve-v1 på #12 är kompetenta mellanklassredigerare, och reve-edit-fast (#23) erbjuder ett hastighetsoptimerat alternativ. p-image-edit från Pruna på #22 är värd att titta på — Pruna specialiserar sig på modellkomprimering och optimering, så detta är sannolikt ett destillerat tillvägagångssätt som slår över sin parametervikt. Och på #34 förankrar step1x-edit från StepFun listan som en open source-baslinje som håller ekosystemet ärligt.

Open Source-fördelen

För oss som bygger produkter ovanpå dessa modeller finns det en dimension topplistan inte fångar: oberoende. Black Forest Labs håller nu nio positioner — fler än någon annan organisation. Från flux-2-max på #9 ner genom flux-1-kontext-dev på #28, detta är ett komplett spektrum av kvalitets-hastighetsavvägningar som du kan köra på din egen infrastruktur.

Klein-linjen berättar en intressant ingenjörshistoria. flux-2-klein-9b (#15) och flux-2-klein-4b (#24) — namnen avslöjar parameterantal. Nio miljarder respektive fyra miljarder. BFL gör systematiskt kapabel bildredigering tillgänglig för mindre hårdvara. flux-2-klein-4b kan köras på en konsument-GPU med 8GB VRAM. Det spelar enorm roll för utvecklare som inte kan motivera API-kostnader i skala eller som behöver offline-redigeringskapacitet. Kontext-familjen — flux-1-kontext-max (#26), flux-1-kontext-pro (#27), flux-1-kontext-dev (#28) — tar med kontextmedveten redigering till självhostade miljöer, där flux-1-kontext-pro ensam har samlat över 6,4 miljoner gemenskapsutvärderingar.

Vart allt detta är på väg

Efter tre månader nedsänkt i detta utrymme, stirrande på topplisteskiften och pressande modeller till misslyckande, ser jag fyra saker konvergera.

nano-banana-pro kommer sannolikt att göra anspråk på #1 till halvårsskiftet. Googles iterationshastighet på nano-banana-arkitekturen har varit obeveklig. 2K-varianten är redan inom slaggavstånd, och fördelen med flerstegsredigering skapar ett svänghjul: utövare som anammar den producerar bättre resultat, delar dessa resultat och lockar fler utövare. OpenAI kommer att behöva leverera något fundamentalt nytt — inte inkrementell förfining — för att hålla toppositionen.

Instruktionsjusterade redigeringsmodeller kommer att bli standardparadigmet. Tencents hunyuan-image-3.0-instruct som anländer på #6 bekräftar vad nano-banana-arkitekturen redan föreslog: framtiden för bildredigering är modeller byggda specifikt för redigeringskommandon, inte genereringsmodeller som återanvänts för redigering. Förvänta dig att OpenAI och BFL släpper instruktionsspecifika varianter före sommaren.

Modeller under 4B kommer att bli genuint konkurrenskraftiga. flux-2-klein-4b demonstrerar redan att en fyramiljardersparametermodell kan producera redigeringar som konkurrerar i samma arena som modeller tio gånger dess storlek. Till mitten av 2026 förväntar jag mig att se 2-3B redigeringsmodeller som körs på telefoner. När det händer förändras hela ekonomin för bildredigering — från moln-API-anrop till inferens på enheten.

Bildredigering och videoredigering kommer att smälta samman. Modellerna som hanterar tidskonsistens i bildredigeringar — bibehåller fysik-korrekt belysning när du flyttar ett objekt, bevarar skuggkoherens när du byter bakgrund — bygger exakt den grund som behövs för bildruta-för-bildruta videoredigering. Organisationerna med starka bildredigeringspositioner idag är de som kommer att dominera videoredigering imorgon. Håll ögonen på Google och Bytedance i synnerhet.

Mina rekommendationer

Efter att ha kört dessa modeller genom verkliga arbetsflöden — inte benchmark-prompts, verkliga kundleveranser — är det hit jag skulle peka dig beroende på vad du faktiskt behöver.