Bảng Xếp Hạng AI Image Edit Arena 2026 — Xếp Hạng Tháng 2

Bảng Xếp Hạng Đầy Đủ

Ba mươi bốn mô hình. Bảy tổ chức. Hàng triệu và hàng triệu so sánh cộng đồng. Tôi đã liên kết mọi mô hình để bạn có thể tự kiểm tra chúng — bởi vì không có bài đánh giá nào nên yêu cầu bạn tin vào lời nói của người khác.

Tháng 2 Đã Thay Đổi Gì

Khoảng cách ở đầu bảng đang thu hẹp lại. Khi tôi viết lần cuối về bảng xếp hạng này vào tháng 1, chatgpt-image-latest-high-fidelity (20251216) giữ vị trí dẫn đầu thoải mái. Bây giờ gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) đang bám sát nút — cách nhau 13 điểm trong một lĩnh vực mà bốn vị trí đầu chỉ cách nhau 23 điểm. Về cơ bản, đó là một sự ngang bằng khi bạn tính đến sự khác biệt trong các mẫu bỏ phiếu của cộng đồng.

Bốn cái tên xuất hiện trên bảng xếp hạng này mà không có mặt vào tháng 1. hunyuan-image-3.0-instruct từ Tencent đã hạ cánh trực tiếp ở vị trí số 6 — không khởi động, không leo dốc chậm, chỉ thẳng tiến vào top mười. p-image-edit từ Pruna xuất hiện ở vị trí số 22, một ẩn số từ một công ty nổi tiếng về tối ưu hóa mô hình hơn là xây dựng mô hình. Alibaba đã thêm wan2.6-image ở vị trí số 18 và wan2.5-i2i-preview ở vị trí số 25, âm thầm mở rộng dấu ấn chỉnh sửa hình ảnh của họ lên tổng cộng bốn mô hình. Black Forest Labs hiện phân chia rõ ràng dòng Klein của họ thành flux-2-klein-9b (#15) và flux-2-klein-4b (#24), làm cho sự đánh đổi số lượng tham số trở nên minh bạch.

Nhưng tiêu đề của tháng 2 không phải là về việc ai đã đạt được hoặc mất một vài vị trí. Đó là về một mô hình mà tôi không thể ngừng sử dụng.

nano-banana-pro: Cái Mà Các Chuyên Gia Lựa Chọn

Tôi muốn trung thực với bạn theo cách mà các con số trên bảng xếp hạng không thể. Arena nói rằng chatgpt-image-latest-high-fidelity (20251216) là số 1. Lịch sử chỉnh sửa của tôi nói điều khác. Trong ba tuần qua, tôi không chạy bất cứ thứ gì ngoài gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) cho công việc khách hàng của mình — mọi thay thế nền, mọi chỉnh màu, mọi loại bỏ đối tượng, mọi sửa lỗi ánh sáng. Chuyện xảy ra rất đơn giản: Tôi ngừng tìm kiếm bất cứ thứ gì khác.

Tôi đã theo dõi cộng đồng chặt chẽ. Các máy chủ Discord, các chủ đề Reddit, ảnh chụp màn hình quy trình làm việc thực tế mà mọi người chia sẻ trên X. Khi các chuyên gia đăng các so sánh chỉnh sửa trước và sau của họ, mô hình liên tục xuất hiện không phải là ChatGPT. Đó là nano-banana-pro. Không phải vì nó giành chiến thắng trong một cuộc bỏ phiếu sở thích trừu tượng nào đó, mà vì mọi người đang thực hiện công việc thực sự với nó.

Đây là khả năng đã thuyết phục tôi. Tôi đưa cho nó một hướng dẫn gồm bốn phần: "Loại bỏ chiếc xe đang đỗ khỏi đường lái xe, mở rộng khu vườn để lấp đầy không gian, khớp ánh sáng buổi chiều trên cỏ mới và thêm một tia sáng ống kính tinh tế từ vị trí mặt trời." Bốn yêu cầu xếp chồng lên nhau trong một lần chạy. nano-banana-pro đã thực hiện thành công cả bốn. Khu vườn được tái tạo có hướng bóng chính xác. Tia sáng ống kính nằm ở góc chính xác so với nguồn sáng. Tôi đã thử lời nhắc chính xác này trên mọi mô hình trong top 5. Hầu hết xử lý hai hướng dẫn trước khi sự mạch lạc bắt đầu phá vỡ. ChatGPT xử lý ba vào một ngày tốt trời. nano-banana-pro xử lý bốn mà không hề nao núng.

Biến thể 2K — gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro), hiện ở vị trí số 2 — xử lý chỉnh sửa độ phân giải cao với sự điềm tĩnh mà tôi chưa từng thấy ở nơi nào khác. Ở mức 2K, nhiều mô hình giới thiệu các hiện tượng giả rung chuông xung quanh các cạnh sắc nét hoặc mất chi tiết nhỏ trong các mẫu lặp lại như vải dệt, tường gạch hoặc tán cây. nano-banana-pro bảo tồn chúng. Người anh em độ phân giải tiêu chuẩn ở vị trí số 3 đã tích lũy được hơn nửa triệu đánh giá từ cộng đồng — khối lượng đó cho bạn biết rằng mọi người thử nó một lần và ở lại.

Cái tôi gọi là "trí tuệ chỉnh sửa theo ngữ cảnh" là nơi mô hình này thực sự dẫn đầu lĩnh vực. Nó không chỉ thực hiện các thay đổi ở cấp độ pixel — nó nắm bắt mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các yếu tố trong một cảnh. Loại bỏ một người khỏi ảnh nhóm, và nó tái tạo khoảng cách xã hội một cách tự nhiên, điều chỉnh ngôn ngữ cơ thể của các chủ thể liền kề thay vì chỉ vẽ một mảng phẳng. Thay đổi một cảnh từ mùa hè sang mùa thu, và nó sửa đổi không chỉ tán lá mà còn các góc bóng, nhiệt độ ánh sáng xung quanh và cách các bề mặt phản chiếu ánh sáng khuếch tán. Đây không phải là thủ thuật kỹ thuật lời nhắc. Đây là một mô hình đã nội tâm hóa cách thế giới vật lý trông như thế nào.

Tôi hy vọng nano-banana-pro sẽ vượt qua vị trí số 1 của ChatGPT trong chu kỳ xếp hạng tiếp theo. Quỹ đạo là ở đó. Google đang lặp lại kiến trúc nano-banana nhanh hơn OpenAI đang lặp lại chế độ độ trung thực cao, và những lợi thế thực tế trong chỉnh sửa nhiều bước mang lại cho nó động lực mà các điểm chuẩn chỉnh sửa đơn lẻ phải vật lộn để nắm bắt.

Sự Chính Xác Phẫu Thuật Của OpenAI

Tôi muốn công bằng với OpenAI, bởi vì họ xứng đáng được ghi nhận vì sự xuất sắc về kỹ thuật thực sự. chatgpt-image-latest-high-fidelity (20251216) ở vị trí số 1 là có lý do. Ký hiệu "độ trung thực cao" là mới kể từ bài đánh giá cuối cùng của tôi, và các cải tiến đường ống đầu ra là rõ ràng. Nơi ChatGPT vượt trội là các chỉnh sửa cô lập, phẫu thuật. "Chỉ thay đổi màu mắt thành màu xanh lá cây" — nó làm điều này với sự lan màu bằng không sang các tông màu da xung quanh. "Thay thế văn bản trên biển báo mà không làm thay đổi sự phong hóa của biển báo" — nó bảo tồn kết cấu bề mặt trong khi hoán đổi nội dung. Sự cụ thể đó thực sự không có đối thủ.

OpenAI đưa ra bốn mô hình trong top 31: chatgpt-image-latest-high-fidelity ở #1, gpt-image-1.5-high-fidelity ở #4, gpt-image-1 ở #29, và gpt-image-1-mini ở #31. Khoảng cách giữa tốt nhất của họ và cấp ngân sách của họ là đáng kể — 285 điểm — điều này cho thấy OpenAI đã tập trung đầu tư chỉnh sửa của họ ở phía trên thay vì xây dựng một đội hình rộng lớn. Nếu bạn đang sử dụng OpenAI để chỉnh sửa hình ảnh, bạn đang trả tiền cho hàng đầu hoặc bạn đang chấp nhận kém hơn.

Những Gương Mặt Mới

hunyuan-image-3.0-instruct từ Tencent là bất ngờ lớn nhất mà không ai nói đến. #6 khi đến. Đó không phải là một cuộc leo núi chậm chạp — đó là một mô hình xuất hiện trong tư thế sẵn sàng. Tencent đã thống trị AI ngôn ngữ Trung Quốc trong nhiều năm, nhưng đây là lần xuất hiện nghiêm túc đầu tiên của Hunyuan trên một điểm chuẩn chỉnh sửa hình ảnh toàn cầu. Ký hiệu "instruct" quan trọng: đây là một mô hình được điều chỉnh về mặt kiến trúc cho các lệnh chỉnh sửa thay vì tạo ra. Trong thử nghiệm của tôi, nó xử lý các lời nhắc song ngữ — tiếng Anh và tiếng Trung — với sự lưu loát bản ngữ ở cả hai, mở ra quy trình làm việc thực sự cho các đội hoạt động qua các ngôn ngữ.

Bytedance tiếp tục đưa ra danh sách rộng nhất. Năm mô hình trải dài từ seedream-4.5 (#5) xuống seededit-3.0 (#30). seedream-4.5 vẫn là viên ngọc quý của họ cho sự chuyển đổi nghệ thuật — bảo nó "làm cho bức chân dung này trông giống như một bức tranh Rembrandt" và nó không chỉ làm ấm màu sắc; nó mô phỏng các nét cọ, ánh sáng chiaroscuro và kết cấu vải bạt. seedream-4-2k ở vị trí số 8 xử lý công việc độ phân giải cao, trong khi seedream-4-fal (#20) và seedream-4-high-res-fal (#13) bao phủ các đường dẫn suy luận nhanh hơn. Bytedance không xây dựng một nhà vô địch duy nhất — họ đang xây dựng một bộ công cụ hoàn chỉnh.

Alibaba âm thầm mở rộng lên bốn mô hình. qwen-image-edit ở vị trí số 16 đã tích lũy được hơn 1,7 triệu đánh giá cộng đồng — sự chấp nhận hữu cơ khổng lồ. qwen-image-edit-2511 mới hơn ở vị trí số 14 đang leo lên nhanh chóng. Và hai mô hình Wan — wan2.6-image (#18) và wan2.5-i2i-preview (#25) — báo hiệu rằng Alibaba đang đầu tư nghiêm túc vào chuyển đổi hình ảnh-sang-hình ảnh như một danh mục sản phẩm riêng của mình.

Reve giữ ba vị trí trong top 23. reve-v1.1 ở #10 và reve-v1 ở #12 là những trình chỉnh sửa tầm trung có năng lực, và reve-edit-fast (#23) cung cấp một giải pháp thay thế tối ưu hóa tốc độ. p-image-edit từ Pruna ở #22 đáng xem — Pruna chuyên về nén và tối ưu hóa mô hình, vì vậy đây có thể là một cách tiếp cận chưng cất đấm trên trọng lượng tham số của nó. Và ở vị trí số 34, step1x-edit từ StepFun neo danh sách như một đường cơ sở mã nguồn mở giữ cho hệ sinh thái trung thực.

Lợi Thế Mã Nguồn Mở

Đối với những người trong chúng tôi xây dựng sản phẩm trên các mô hình này, có một khía cạnh mà bảng xếp hạng không nắm bắt được: sự độc lập. Black Forest Labs hiện giữ chín vị trí — nhiều hơn bất kỳ tổ chức nào khác. Từ flux-2-max ở #9 xuống qua flux-1-kontext-dev ở #28, đây là một phổ hoàn chỉnh các sự đánh đổi chất lượng-tốc độ mà bạn có thể chạy trên cơ sở hạ tầng của riêng mình.

Dòng Klein kể một câu chuyện kỹ thuật thú vị. flux-2-klein-9b (#15) và flux-2-klein-4b (#24) — tên gọi tiết lộ số lượng tham số. Chín tỷ và bốn tỷ tương ứng. BFL đang làm cho việc chỉnh sửa hình ảnh có năng lực trở nên dễ tiếp cận với phần cứng nhỏ hơn một cách có hệ thống. flux-2-klein-4b có thể chạy trên GPU tiêu dùng với 8GB VRAM. Điều đó cực kỳ quan trọng đối với các nhà phát triển không thể biện minh cho chi phí API ở quy mô lớn hoặc những người cần khả năng chỉnh sửa ngoại tuyến. Gia đình Kontext — flux-1-kontext-max (#26), flux-1-kontext-pro (#27), flux-1-kontext-dev (#28) — mang lại việc chỉnh sửa nhận biết bối cảnh cho các môi trường tự lưu trữ, với riêng flux-1-kontext-pro đã tích lũy hơn 6,4 triệu đánh giá cộng đồng.

Tất Cả Điều Này Đang Đi Về Đâu

Sau ba tháng đắm mình trong không gian này, nhìn chằm chằm vào sự thay đổi của bảng xếp hạng và đẩy các mô hình đến thất bại, tôi thấy bốn điều đang hội tụ.

nano-banana-pro có khả năng sẽ chiếm vị trí #1 vào giữa năm. Tốc độ lặp lại của Google trên kiến trúc nano-banana là không ngừng nghỉ. Biến thể 2K đã nằm trong khoảng cách tấn công, và lợi thế chỉnh sửa nhiều bước tạo ra một bánh đà: những người thực hành áp dụng nó tạo ra kết quả tốt hơn, chia sẻ những kết quả đó và thu hút thêm nhiều người thực hành. OpenAI sẽ cần phải xuất xưởng một thứ gì đó hoàn toàn mới về cơ bản — không phải tinh chỉnh gia tăng — để giữ vị trí hàng đầu.

Các mô hình chỉnh sửa được điều chỉnh theo hướng dẫn sẽ trở thành mô hình tiêu chuẩn. Sự xuất hiện của hunyuan-image-3.0-instruct từ Tencent ở #6 xác nhận những gì kiến trúc nano-banana đã gợi ý: tương lai của chỉnh sửa hình ảnh là các mô hình được xây dựng đặc biệt cho các lệnh chỉnh sửa, không phải các mô hình tạo sinh được tái sử dụng cho chỉnh sửa. Mong đợi OpenAI và BFL sẽ phát hành các biến thể cụ thể cho hướng dẫn trước mùa hè.

Các mô hình dưới 4B sẽ trở nên thực sự cạnh tranh. flux-2-klein-4b đã chứng minh rằng một mô hình bốn tỷ tham số có thể tạo ra các chỉnh sửa cạnh tranh trong cùng một đấu trường như các mô hình lớn gấp mười lần kích thước của nó. Vào giữa năm 2026, tôi hy vọng sẽ thấy các mô hình chỉnh sửa 2-3B chạy trên điện thoại. Khi điều đó xảy ra, toàn bộ nền kinh tế chỉnh sửa hình ảnh thay đổi — từ các cuộc gọi API đám mây sang suy luận trên thiết bị.

Chỉnh sửa hình ảnh và chỉnh sửa video sẽ hợp nhất. Các mô hình xử lý tính nhất quán theo thời gian trong chỉnh sửa hình ảnh — duy trì ánh sáng chính xác về mặt vật lý khi bạn di chuyển một đối tượng, bảo tồn sự mạch lạc của bóng khi bạn thay đổi nền — đang xây dựng chính xác nền tảng cần thiết cho chỉnh sửa video từng khung hình. Các tổ chức có vị trí chỉnh sửa hình ảnh mạnh mẽ ngày nay là những người sẽ thống trị chỉnh sửa video vào ngày mai. Hãy để mắt đến Google và Bytedance nói riêng.

Khuyến Nghị Của Tôi

Sau khi chạy các mô hình này qua các quy trình làm việc thực tế — không phải lời nhắc điểm chuẩn, sản phẩm khách hàng thực tế — đây là nơi tôi sẽ chỉ cho bạn tùy thuộc vào những gì bạn thực sự cần.