GPT-Image-2 发布：Arena 榜碾压第二名 242 分，中文文字和 100 物体场景真的离谱 | ofox 已接入

TL;DR — OpenAI 昨天（4 月 21 日）发布 GPT-Image-2。Arena 榜单 1512 分，领先第二名整整 242 分，这个榜单有史以来最大差距。支持多语言文字（中日韩都能清晰渲染）、单图稳定装下 100 个物体、编辑不走脸。ofox 已经第一时间接入，模型 ID openai/gpt-image-2，现有 Key 直接能用。

为什么这次发布值得单独写一篇

2026 年前四个月，文本生图一直是 Google 的 Nano Banana 和 OpenAI 的 GPT-Image 在榜首互换位置，分差都在几十分以内，其他模型集体卡在 1200 分以下。这种僵局昨天被打破了。

Arena Trends 2026 年 1–4 月数据。GPT-Image-2 1512 分，是这个榜单历史上第一次有模型把第二名甩开超过 100 分。来源：@arena on X

不只是文字生图第一，而是横扫了 Image Arena 所有类别的第一名。昨天还在贴身肉搏的模型，今天已经不在一个段位。

具体离谱在哪里

OpenAI 发布页基本就是个图片画廊，文字很少，让作品自己说话。看完官方示例和过去 24 小时社区的实测，四个能力能解释这个 242 分的差距。

1. 精度和控制真的上来了

最核心的变化。以前要两三轮才能对齐的提示，现在第一次就能命中。最明显的两个场景：排版里文字的精确位置，以及”加这个、其他不要动”的编辑 —— 上一代 GPT-Image-1 经常会把周围的构图也一起改掉。

人脸保持（face preservation）是同一件事的另一面。换衣服、换背景、换姿势，人脸不会被改成另一个人。这个问题以前让肖像类的生产流程基本走不通，现在可以认真用了。

2. 文字能读了 —— 不管什么语言

文字渲染一直是图像模型最明显的短板。GPT-Image-2 不只把英文做对了，中日韩阿拉伯文、以及多种文字混排都能渲染成真正可读的内容。不是”看起来像文字”，是真的能读。

下面这张是 Michael Anti（@mranti）用 GPT-Image-2 生成的 —— 提示词只有一句：“Elon Musk 的中文微信朋友圈”。

来源：@mranti on X

中文微信界面该有的元素 —— 朋友圈卡片、时间戳、头像、评论区、点赞 —— 全都有，并且中文文字是真的中文，不是乱码也不是像中文的符号。这个能力放在三个月前是做不到的。

日文漫画页同理，对白气泡里是真的日文句子，不是贴上去的。对想用 AI 做多语言海报、漫画、界面 mockup 的人来说，这条线终于走通了。

3. 单图 100 个物体，还附送清单

这个是 stress test。有人让 GPT-Image-2 生成一张”包含 100 个元素的场景”，不仅真的画了 100 个不同的物体，还在同一张图里把这 100 个物体的名字全部列了出来。

来源：@Tz_2022 on X 引用 @umesh_ai。“不仅创建了 100 个物体的场景，还把它们全部列在了图片内。”

做过商品目录图、场景图、或者任何需要”准确出现 N 个指定物体”需求的人都知道这事有多难。上一代模型要么漏物体、要么重复、要么幻觉出无关的东西。GPT-Image-2 100 个全装下，还能保证视觉上彼此区分，连名字清单都同时画进同一帧。

4. 细节密度：macOS 桌面测试

另一种密度 —— 这张 macOS 桌面有十几个打开的窗口，每个窗口里都有像模像样的 UI 内容：文件列表、代码编辑器、音乐播放器、居中的 ChatGPT 里在生成 ASCII 艺术。以前这种图得靠 PS 合成，没有哪个模型能一次性撑住这个信息量。

通过 ofox 调用

ofox 第一时间接入了 GPT-Image-2。你如果已经是 ofox 用户，改一个模型字符串就能用。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_OFOX_API_KEY",
    base_url="https://api.ofox.ai/v1"
)

response = client.images.generate(
    model="openai/gpt-image-2",
    prompt="Bauhaus 风格的杂志封面，粗体红黑排版，大字'GPT IMAGE 2'",
    size="1024x1024"
)
print(response.data[0].url)

保持人脸的编辑：

response = client.images.edit(
    model="openai/gpt-image-2",
    image=open("portrait.png", "rb"),
    prompt="把外套换成海军蓝，其他包括人脸全部保持不变",
    input_fidelity="high"
)

cURL 版本：

curl https://api.ofox.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $OFOX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-image-2",
    "prompt": "一张包含 100 个不同物体的场景，每个物体清晰可见，图内附带这 100 个物体的完整文字清单",
    "size": "1536x1024"
  }'

没有 ofox Key？去 ofox.ai 注册 —— 一个 Key 覆盖 GPT-Image-2、Claude、GPT-5.4、Gemini 3.1、Kimi K2.6 等全部主流模型。支付宝/微信都能付。

价格

按量计费，无月费。完整价格和支持的尺寸见 GPT-Image-2 模型页。

什么时候该用、什么时候不该用

适合用 GPT-Image-2 的场景：

• 图里要有清晰可读的文字（海报、信息图、漫画、UI mockup、包装设计）
• 场景里要稳定容纳很多不同元素
• 在已有图片上编辑、不能让人脸或构图漂移
• 多语言排版，尤其是中日韩或多文字混排

其他模型可能更合适：

• 大批量、低复杂度生成，追求最低单张成本 —— 看看 ofox 模型目录 里的 Nano Banana 或 Doubao Seedream
• 延迟比质量更重要 —— 小模型更快
• 你的 pipeline 已经绑死在某个模型的风格指纹上

三步接入

1. 去 ofox.ai 注册或登录
2. 在控制台拿到 API Key
3. 任何 OpenAI 兼容 SDK，base URL 指向 https://api.ofox.ai/v1，模型 ID 填 openai/gpt-image-2

就这样。已经在用 GPT-Image-1 的同学，改一个模型字符串就能切过来。

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