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告别“抽卡”时代： GPT-Image-2 深度评测与实战
然而，随着GPT-Image-2的发布，这种局面正在被打破。作为一名长期关注AI生产力的开发者，我第一时间通过实测了这款被社区称为'生产力怪兽'的新模型。 核心体验：从'画得像'到'画得对'GPT-Image-2最大的杀手锏在于其引入了'思考模式'。不同于以往模型'听到什么画什么'的黑盒逻辑，GPT-Image-2在生成图像前会进行规划、检索和验证。 在实测中，我要求它生成一张'2026年AI行业报告封面，包含最新的市场增长率数据'。令人惊讶的是，模型通过节点联网检索了最新信息，并在海报中准确呈现了数据图表。 其实国内现在有很多方法支持不用魔法就可丝滑使用openai这些服务，我测试是通过CUMOBAPI大模型聚合平台获取的apikey进行的实测在评测过程中，GPT-Image-2的'思考模式'涉及联网检索， 避坑指南与实测数据虽然GPT-Image-2表现强悍，但在实测中也发现了一些需要注意的点：3D空间透视仍是弱项：在处理复杂的3D空间文字（如远景中的招牌）时，模型偶尔会出现模糊，建议尽量使用2D平面视角的提示词
65910编辑于 2026-04-26- 来自专栏AI大模型
GPT-Image-2 实测：中文排版准确率 99%，50+ 案例拆解十大生图方向
本文基于50+实测案例，从攻略长图、老片海报、杂志封面等十个方向，全面拆解GPT-Image-2的实际生图能力与提示词实战方法。GPT-Image-2是什么？为什么它被视为AI生图领域的跨代升级？ 十大实测方向：GPT-Image-2能生成什么类型的内容？以下基于50+实测案例，按十个方向分类展示GPT-Image-2的能力边界。每个方向提供代表性提示词模板和能力评估。 GPT-Image-2的角色锁定功能在这一场景中发挥了关键作用。实测案例提示词：1.画一张「硅谷大佬一天作息图鉴」Q版卡通九宫格。 GPT-Image-2在这一方向上展示了对不同纸张材质、印刷工艺和年代感的深入理解。实测案例提示词：1.画一张民国三十年代报纸头版扫描件，竖排繁体。 实测案例提示词：1.画一张虚构开放世界MMO游戏《红楼梦Online》的游戏截图，画面精美接近3A大作水准。主角是一位古装女子背影立于中景，大观园街市场景。
8.9K601编辑于 2026-04-22 - 来自专栏算法一只狗
GPT-Image-2 实测：它正在把生图模型带到一个新阶段
GPT-Image-2实测：它正在把生图模型带到一个新阶段首先先来看看模型整体得分情况。OpenAI再度取得重大突破。 其最新研发成果GPT-Image-2在文生图Arena评测中荣登榜首，领先第二名NanoBanana2高达242分。 Q2：设计一个咖啡的宣传海报请设计一张3:4竖版国潮咖啡新品上市海报，品牌名为山川茶事，整体风格新中式、轻奢、克制，主色调以墨绿、米白、金色为主，融合宣纸肌理、留白、淡雅山水与现代版式设计，整体视觉需兼具商业感与审美感 Q3：生成一个知乎热榜NanoBanana2更偏“规整、真实、像现成设计稿”；GPT-Image-2更偏“视觉冲击强，但有时会更像海报化重绘”。 Q2：让模特带上眼镜Q3：二次元少女的表情控制生成一张精致的二次元动漫少女十六宫格表情设定图，整体为日系动漫美少女风格，画面干净统一，具有角色立绘与表情包结合的感觉。
67330编辑于 2026-04-24 如何评价最新发布的 GPT-Image-2，有哪些亮点值得关注？
我这两天专门去看了 GPT-Image-2（也就是 ChatGPT Images 2.0） 的一些实测和演示，说实话，这一代给我的感觉不是“更好用一点”，而是从玩具级工具，开始明显往生产力工具靠了。 以前AI生图最大的问题就是： 图里一有文字就废了（乱码、错字、排版崩）但这一代基本解决了：中文/英文/多语言都能稳定输出标题、UI、信息图可以直接用排版层级明显更合理一些实测甚至已经接近99%准确率，可以直接用于海报 3. 一致性能力：真正能做“系列内容”了这一点很多人低估了。 GPT-Image-2现在可以：一次生成多张风格一致的图保持角色、元素、风格统一适合漫画、品牌视觉、内容矩阵比如：连续漫画分镜社交媒体多图品牌视觉物料这种“跨图一致性”，以前基本是Midjourney的优势 所以我现在基本不会只用一个模型，而是做一个简单的策略：草稿 / 试错 → 用便宜模型成品 / 精细图 → 用GPT-Image-2总结（我的真实判断）如果让我一句话评价 GPT-Image-2： 它不是简单的
49010编辑于 2026-04-23【AGI-Eval评测报告】混元图像2.0模型开箱评测，模型实测效果大放送！
现在就为大家实测一波。目录：1.腾讯混元图像 2.0 模型介绍2.腾讯混元图像 2.0 模型开箱评测 2.1 评测核心结论 2.2 实时文生图评测 2.3 实时绘画板评测1. 3.多重使用方式：对于普通创作者而言，只需文字输入或语音说出提示词，无论是做社交配图、教学插图，还是记录灵感片段，模型都能实时生成图像。对于有设计基础的用户，可以实时画布、多层编辑。 模型体验入口：https://hunyuan.tencent.com/2.模型开箱评测那么 ，腾讯混元图像 2.0 模型在实测表现中又如何呢？首先来看本次开箱评测的核心结论。 2.2.1 无参考图类型prompt1：春天，温暖的室内，一只布偶猫蹲在窗户旁看外面的阳光，凝视着窗户外洒落的阳光经实测发现，腾讯混元图像 2.0 模型确实可以根据prompt的修改实时生成图像，并且达到毫秒级速度响应 prompt 3：一辆锈迹斑斑的红色皮卡车，配有白色轮圈我们为其准备了一个简单的prompt，混元图像 2.0 模型可以快速精准满足需求，质感相对来说较真实。
1.2K10编辑于 2025-05-23告别文字乱码与“AI假感”：基于 GPT-Image-2 大模型的图像生成
本文将带大家深入了解基于 GPT-Image-2 的全新图像生成平台，并剖析其核心技术亮点与实际应用场景。一、 核心底座：GPT-Image-2 带来了哪些质的飞跃？ 这种对空间、尺度有极高要求的复杂指令，GPT-Image-2 能够完美理解并精准执行。一键生成同款图片 3. 一键生成同款图片3. 如果你正在寻找一种能够真正理解复杂商业逻辑、告别乱码、输出相片级画画质的 AI 绘图工具，不妨立即前往 亲自上手实测，解锁属于你的 AIGC 高效工作流！ 本文首发于腾讯云开发者社区。 如果你对 GPT-Image-2 的落地应用或 Prompt 技巧有任何见解，欢迎在评论区留言交流！
50310编辑于 2026-05-15实测Gemini 3 Pro - 此即未来。
尤其是大模型竞技场的情况，之前就有传言说那俩叫lithiumflow和orionmist的模型可能是Gemini 3 pro，网上铺天盖地的全是看起来特酷炫的SVG图，声称这是Gemini 3 pro的水平 后来网上又出现了一个Gemini3候选选手，叫riftrunner。 又被很多网友称为Gemini 3。 那一颗心，就是躁动不安。 但现在，在相隔了238天之后，Gemini 3 Pro，终于来了。 而在实测之后，可以说，这就是2025年，最牛逼的模型。 即使我对他已经抱有了极高的预期，我依然还是觉得，Google还是太强了。 第一行，Humanity’s Last Exam，这一年非常著名的评测集。 就是那种把各种学科里最变态、最抽象的题，合并在一块，号称人类最后的考试。 ScreenSpot-Pro，一个专门用来折磨多模态模型的 GUI Grounding（界面定位）评测集，而且是偏专业场景+高分辨率大屏那种地狱难度。
55210编辑于 2025-11-29- 来自专栏GPUS开发者
DGX Spark 实测评测：官方基准与实际应用的差距解析
DGX Spark 在模型微调、推理场景下的核心性能指标，同时提出了多项硬件与功能核心卖点，从纸面数据来看，其在大模型训练与推理效率上表现突出，具体关键数据如下： （一）微调性能 Llama 3.2 3B 8B：53,657 tokens / 秒（LoRA 微调，bf16 精度） Llama 3.3 70B：5,079 tokens / 秒（QLoRA 微调，fp4 精度） （二）推理性能 Qwen 3 CUDA 版本：13.0 系统：Ubuntu 24.04.3 LTS （二）软件配置 PyTorch：2.5.0（基于 NVIDIA 容器 nvcr.io/nvidia/pytorch:24.10-py3） 以 Gemma-3-4B-it 的 LoRA 微调和例，在批次大小为 4、3 轮训练的配置下，基于 10,000 条医疗问答样本的微调任务，完成时间为 10-12 小时，与 NVIDIA 公布的同量级模型微调吞吐速度基本相当 六、评测总结 DGX Spark 作为 NVIDIA 推出的新一代 AI 硬件，其官方公布的基准数据在技术层面真实有效，核心训练与推理算力具备官方宣称的水平，是一款能支撑大模型训练、推理的高性能硬件。
3.2K10编辑于 2026-03-02 硬核实测｜RK3572核心板CANCAN-FD性能评测
今天我们就通过全套标准化实测，全方位验证RK3572 CAN-FD总线的真实性能。
13410编辑于 2026-06-17GPT Image-2 引爆技术圈！底层技术原理与架构全拆解
12% 1.8% -85% 单图生成延迟 10-20s < 3s 提速 5-6 倍 最高分辨率 1024×1024 4096×4096 4K 原生 中文语料训练占比 8% 23% +187% 242 在 AI 评测榜单历史上，这个幅度通常意味着整整一代的技术代差。它不仅碾压了 Midjourney V7、Google Imagen 4，连 OpenAI 自己的前代产品也被彻底超越。 "到"自回归"的根本转变 2.1 扩散模型为什么走到瓶颈 过去三年，AI 生图由扩散模型（Diffusion Model）主导——Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E 3 中文作为"一等公民"：训练数据中中文语料占比 23%，远超 DALL-E 3 的 8%，OpenAI 还与多家中国设计公司签订了数据合作协议 字符级精确控制：即使是"藏""懿"等复杂汉字，也能像素级还原 五、性能优化：3 秒生成 4K 图像的工程奇迹 自回归生成本质上是顺序过程——生成第 n 个 token 需要前 n-1 个 token 作为输入。
1.6K11编辑于 2026-05-08- 来自专栏安徽开发者圈
OpenAI发布gpt-image-2：AI终于学会写字了
而现在，OpenAI最新发布的ChatGPT Images 2.0（gpt-image-2）生成的菜单，已经可以直接挂进餐厅使用了。 两年前DALL-E 3生成的墨西哥菜单，margarita能变成margartas，burrito变成burrto。 ChatGPT Images 2.0彻底改变了这一点。 TechCrunch的实测显示，新模型生成的菜单、海报、信息图中，英文文字几乎做到了零错误。不仅如此，它还在中文的渲染上实现了显著提升。 这意味着什么？ 二、思考能力：不只是画图，是先想再画 gpt-image-2最大的亮点不是画得更美，而是它拥有了思考能力（Thinking Capabilities）。 四、能力与限制：你需要知道的 新能力： • 分辨率最高2K（API开发者可尝试4K，仍在beta） • 支持从3:1宽幅到1:3竖幅的多种比例 • 像素画、漫画、电影剧照等多种风格强化 • 上传文件后生成可视化解读
50310编辑于 2026-04-27 - 来自专栏李俊飞的专栏
3D XPoint 存储性能评测（1）
此次实测对比一下 3D XPoint 和 SSD 等存储的性能。 1、3D XPoint, SSD, SAS 与 SATA 读写速度对比 结果分析： （1）3D XPoint 读写峰值速度在 2GB/s 左右，随机读写能到 1.8GB 左右，SSD 读写为 300～ 2、3D XPoint 在不同读写比例下的读写速度峰值 注：横轴为读写比例 结果分析： （1） 3D XPoint 在不同业务模式的读写速度差别不大，读峰值 2.1GB/s，写峰值 1.9GB/s，混合读写速度在 二、测试环境 1、硬件环境 存储类型 设备型号和容量 3D XPoint INTEL SSDPED1K375GA v1.0 ／ 375.08 GB SSD／SAS／SATA SSD：Z3 12*800G ， SAS／SATA：实验室测试设备 2、软件环境 测设设备 测试软件及版本 实验室设备 fio 2.0.8 Z3 fio 2.0.8
2.2K00发布于 2017-07-05 - 来自专栏机器学习与统计学
Gemini 3 Pro 实测，一流水准
实测我用相同的几个题目测试了 DeepSeek R1、Kimi K2 Thinking、Qwen3-Max、文心一言 5.0 Gemini 3 Pro 来了，咱们也测测看，是否真的有如神助？ # 国内免费使用 Gemini 3 Pro，最简单的方式是 Ollama #谷歌Gemini 3 Pro 屠榜，新的 Agent IDE 免费使用 Gemini 3 Pro、Claude Sonnet 省流： 第一题：Gemini 3 Pro > Kimi K2 Thinking DeepSeek > Qwen3-Max > 文心一言 5.0 第二题：Qwen3-Max =Gemini-3-Pro > 文心一言 5.0 第四题：Kimi K2 Thinking = Qwen3-Max > DeepSeek > Gemini-3-Pro > 文心一言 5.0 第五题：Gemini-3-Pro > > Kimi K2 Thinking >文心一言 5.0 DeepSeek K2 Thinking & Qwen3-Max 测试 3：用 html 创建一个带有旋转星云和动态光照的 3D 粒子星系。
1K10编辑于 2025-11-29 【AGI-Eval评测报告 NO.3】第一手实测GPT-4o文生图能力！最权威报告输出
最近模型都在集中发布，才评完DeepSeek V3-0324版本，接踵而来的就是GPT-4o的图像生成能力的升级以及Gemini-2.5-pro版本的发布，最近我们也在马不停蹄的进行评测分析中，下面可以看看我们最新的关于 目录：1.GPT-4o的发布信息2.AGI-Eval图像生成能力评测分析 2.1 评测结论 2.2评测说明 2.3 综合维度表现 2.4 GPT4o具体表现分析3.GPT-4o VS 其他模型实测对比 注释3：因GPT-4o仅网页端暂不提供API，所以本次测评从文生图V6评测集中进行采样评测能力不同能力水位。 劣势维度：GPT4o在多图生成上存在理解偏差 ，导致指令遵循能力下降，以及在部分图像中依然存在生图类模型均存在的真实性问题有轻微AI感；03 GPT-4o VS 其他模型实测对比下面也将从创意设计、插画 以下实测排序从左到右依次为GPT-4o->Gemini-2.0-Flash->Dreamina2.1->Flux.1.1 pro创意设计prompt：Please create this image：A
1.5K30编辑于 2025-03-28Gemini 3 Flash评测出炉
Gemini 3 Flash一片好评之下，AA-Omniscience基准的最新结果令人震惊：Gemini 3 Flash的幻觉率达到91%，在参与测试的模型中处在末尾。 在更全面的LisanBench测试中，Gemini 3 Flash排名第12位（Glicko-2 Elo排名第13）。 Gemini 3 Flash在这方面表现不佳，仅为87%，佐证了其潜在的幻觉问题。 从推理效率图来看，Gemini 3 Flash在平均输出token数量与平均最长有效链长度之间的平衡并不理想。 在低资源设置下，Gemini 3 Flash低配置版本的表现更差：得分约为高配置的一半，token使用量也减半，但有效性比率"绝对糟糕"。 在当前AI模型激烈竞争的背景下，Gemini 3 Flash的表现引发了关于模型平衡性的讨论。当年，Deepseek r1一样存在这样的声音。 高幻觉率问题不容小觑。
9910编辑于 2026-06-23- 来自专栏鱼皮客栈
朋友看了我的图说：“太假了，一眼AI”。我让他指出哪里假，他说不上来。后来我把聊天截图发群里，有人问：“这聊天也是GPT画的吧？”
再加上原生 4K 分辨率、3 秒出图、角色锁定（同一角色多张图不会变脸），整体就是：又快、又清晰、文字终于不出错、真实到能以假乱真。 价格方面，ChatGPT Plus 和 Pro 用户都已经可以直接用了，API 也已经开放，比 DALL-E 3 便宜不少。 OpenAI 已经宣布 DALL-E 2 和 DALL-E 3 将在 5 月正式关闭，GPT-Image-2 就是官方钦定的继任者。 实际效果到底如何？ 3. 文字直接变信息图 作为一个经常创作知识科普内容的博主，这项能力是我最关注的。这次我给了一段几百字的文案，它直接就能“读懂”内容，从而生成有逻辑、有结构的信息图。 实测体验下来，我觉得 GPT Image 2 已经不是一个“画图工具”了，它更像是一个 设计工具。
21900编辑于 2026-06-12 GPT-Image-2 出图很强，但想更像大片，可以先看这 3 个提示词项目
最近 GPT-Image-2 很火。 它强到什么程度？ 哪怕只是随手写几句话，也能生成一张效果不错的图。 但想让画面更像商业海报、杂志封面、产品视觉，提示词就不能只靠临场发挥。 所以今天分享 3 个 GitHub 上很火的 GPT-Image-2 提示词项目，正好覆盖了从新手到专业开发者的所有需求。 借鉴成熟案例，把想法说得更清楚 GPT-Image-2 的提示词，至少要讲清三件事： 第一，你要做什么图。 是海报、UI 截图、信息图、电商主图，还是人物摄影？ 类型不清楚，模型只能自由发挥。 比如不要乱码、不要背景太满、不要多余元素、不要廉价 3D、不要拼贴感太重。 限制越清楚，翻车概率越低。 比如你遇到这些情况： 想做海报，但不知道该用什么风格 想做信息图，但不知道版式怎么排 想做封面，但不知道提示词怎么起头 想看看别人都在怎么用 GPT-Image-2 这时候就可以先去 YouMind 里扫一圈
1.2K10编辑于 2026-05-073 分钟搞定！GPT-Image-2 国内 API 接入实战，附可直接运行的代码
3分钟搞定！GPT-Image-2国内API接入实战，附可直接运行的代码好多朋友找到我说，大霖，我找到靠谱的接口了，但是怎么接入啊？有没有现成的代码？能不能给个教程？ 害，这有啥难的，今天我就给你们整个保姆级的实战教程，3分钟就能搞定，代码我都给你们写好了，复制过去就能用，看完你就能自己把GPT-Image-2接入到你的项目里。 你们可以看下：提交生图任务接口这个接口是POST请求，用来提交你的生图需求，参数很简单：prompt：就是你的提示词，必填，你要生成什么图，就写这size：图片的尺寸，可选，默认auto，支持1:1、3: 如果你也想试试，赶紧去速创API官网注册个账号，把代码拿去跑一下，几分钟就能体验到GPT-Image-2的强大了，反正失败了也不扣钱，试试也不吃亏。有啥问题的话，评论区留言就行，我看到了会回你。
7.7K110编辑于 2026-04-22- 来自专栏小七的各种胡思乱想
和AI一起搞事情#6. 如何实现Lovart元素编辑？
： 使用Lovart编辑元素，就会得到下面拥有图层拆分的文件Step 3： 文字部分支持内容、字体、颜色、对齐方式的调整 复现效果有了思路做就很快了，和Claude Code一起整了1个多小时，就有了下面的效果 不排除指令的影响因素，但在我测试的范围内，GPT-5+的效果并不如Gemini-3。 属性模型推理准确率我的方案颜色一般更好的方案是使用取色器字体较低需要人工调整字号很不准直接根据Bounding Box的尺寸和文字数量计算得到，不让模型推理相关论文推荐：最近有篇论文对多模态模型在设计领域的很多相关任务都做了评测 Graphic-Design-Bench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating AI on Graphic Design Tasks3. GPT-Image-2的图像编辑机制：支持上传和图片大小相同的遮罩层（Mask），进行图像编辑。！需要注意： 实现本质上依旧是图像生成任务。
37610编辑于 2026-05-25 - 来自专栏代码简单说
CSDN GEO工具评测：AI内容曝光分析实测 CSDN GEO工具 GEO效果查询 AI数字营销 内容曝光分析 AI引用检测 CSDN工具评测*
CSDN GEO工具评测：AI内容曝光分析实测 关键词：CSDN GEO工具 / GEO效果查询 / AI数字营销 / 内容曝光分析 / AI引用检测 / CSDN工具评测 一、背景说明 CSDN 最近在 三、实测过程说明 本次测试使用页面示例（截图所示）： 已收录状态：百度已收录 全网引用：0 站点来源：26个独立来源 问题覆盖：0/10 GEO评分：41（偏低） 检测过程中： 输入标题 + URL 选择 （3）平台覆盖有限 目前仅支持部分 AI 平台（豆包、通义千问），覆盖面不算完整。 （4）结果存在随机性 AI回答具有不确定性，导致同一文章可能结果波动。 3. 自动化检测流程 三步完成： 输入 → 查询 → 报告 降低人工分析成本。 六、优化建议 从实际使用体验来看，可以优化的点包括： 1. 3. 提升结果稳定性 可以考虑： 多次采样平均值 或引入置信区间 降低“单次随机性”影响。 4. 增加历史对比 建议增加： 同一文章多次检测对比 GEO评分趋势图 便于长期运营分析。
18000编辑于 2026-06-16
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