这次我把 gpt-image-2、qwen-image-3.0-pro、doubao-seedream-5-0-pro-260628 放到同一套题里跑了一遍，重点看几个真实业务里最常见的问题：文字准不准、复杂 prompt 听不听话、UI 能不能用、多人图会不会崩、海报够不够好看，以及实际耗时和成本。
先说明一个关键信息：qwen-image-3.0-pro 目前还是内测版本，本次测试阶段费用成本为 0。后续正式计费怎么定，要以平台上线后的规则为准。
另外，以下gpt-image-2的使用，是以quality为low进行的渲染，下面就简称gpt-image-2 low。
一句话结论
- GPT-Image-2 最听话：适合“我给你一堆要求，你必须逐条照做”的场景。
- Qwen-Image 3.0 Pro 最像信息型设计师：UI、海报、产品说明图很稳，当前内测费用为 0。
- Doubao Seedream 5.0 Pro 最像视觉型设计师：图好看、海报感强，但不能完全相信它写出来的文字和数字。
评测方法
这次一共准备了 13 个文生图任务，覆盖：
- 文字渲染：英文门票、中英咖啡海报、科技产品爆炸图
- 长指令理解：电影分镜、产品发布会幻灯片
- UI 生成：iOS 健身 App、电商后台 Dashboard
- 多主体构图：10 人办公室群像、水循环科学图解
- 图文混合：夜景城市条漫、美食摄影文字叠加
- 商业海报：极简专辑封面、运动鞋促销海报
评分看 5 个维度，每项满分 5 分：
- 指令遵循：主体、风格、构图、场景是否符合 prompt。
- 画面质量：清晰度、构图、光影、细节、审美。
- 复杂语义：多主体、多属性、空间关系、数量和层级是否正确。
- 文字能力：中文、英文、数字、标签、UI 文案是否准确可读。
- 稳定性：是否空图、报错、严重偏题、尺寸异常或明显失败。
另外单独记录成功率、生成耗时和成本。每个模型每个用例只生成 1 张图，所以这篇文章更适合看“能力侧重点”，不适合当作长期稳定结论。
客观数据
三个模型本轮都没有接口失败、空图或必须重试的情况。速度上，gpt-image-2 low 明显更快；豆包比 Qwen 更稳定；Qwen 遇到复杂文字和长指令任务时，耗时会拉长到 200 秒以上。
这里要特别强调：qwen-image-3.0-pro 目前是内测版本，当前费用成本为 0，所以它在当前测试阶段的成本优势非常明显；但这不是正式商用后的长期价格结论。
能力评分
下面是基于本轮 13 个文生图用例的人工评分均值。满分 25 分，每个维度满分 5 分。分数用于说明能力侧重点，不建议把它理解成模型长期能力结论。
从分数上看，gpt-image-2 的优势集中在指令遵循和文字能力；qwen-image-3.0-pro 更均衡，UI 和信息型设计接近 GPT；豆包的画面质量最高，但文字、数字和细节复刻拉低了总分。
分维度观察
1. 文字渲染：GPT 最稳，Qwen 很接近，豆包要复核
GPT-Image-2 在原评测里最惊喜的点就是文字。英文音乐节门票里的活动名、日期、场地、艺人名单、票号、开门时间都准确；咖啡海报的中英混排也很稳；耳机爆炸图的英文参数标注几乎可以直接用在产品详情页里。
Qwen 这轮在英文票据和中英咖啡海报上也表现很好。票号、日期、开门时间、艺人名单都能读，咖啡海报里的“晨雾 / Morning Mist”“花果香·柑橘·巧克力 / Floral · Citrus · Chocolate”也比较准确。
豆包的问题是：画面很好看，但精确文字不够可信。音乐节门票整体比 Qwen 更像一张真实竖版票。
结论：严格文字场景优先 gpt-image-2，其次 qwen-image-3.0-pro。豆包可以做初稿和视觉方向，但必须人工复核文字。
2. 长指令理解：GPT 仍然领先
长指令测试里，GPT-Image-2 的优势最明显。6 格 noir 分镜，每格镜头类型、画面内容和镜头标注基本都能对应上；产品发布会 4 页幻灯片也能按“封面、痛点、方案、定价”完整组织。
Qwen 的问题是小字标注。它的 6 格画面内容和叙事方向基本对，但每格下面的 camera note 出现了明显乱码。说明它能理解画面任务，但长文本排版和小字号英文还不稳。
豆包的分镜布局反而很强。它把内容做成竖版 storyboard，6 格清楚，镜头说明也比 Qwen 更可读。不过它会更主动地改写 Prompt，比如标题、描述文案和部分细节不完全按原始要求走。
结论：长 Prompt + 多约束任务，优先考虑 gpt-image-2。豆包适合做视觉草图，Qwen 适合继续观察，但需要避开大量小字标注。
3. UI 生成：GPT 和 Qwen 都很强，豆包更像视觉稿
GPT-Image-2 的 iOS 健身 App 和电商 Dashboard 都很完整。状态栏、数据卡片、导航、表格、状态标签这些结构元素都能准确出现，而且整体像真实产品界面。
Qwen 的 Dashboard 也很稳，指标数字、订单表格、状态标签、图表区域都比较完整。它在“信息型 UI”这类任务上很有竞争力。
豆包的 Dashboard 视觉上也干净，但它会自己替换一些日期、商品名和数值。对于“看起来像后台”的场景没问题；如果你需要严格还原 Prompt 中的所有指标，就不如 GPT 和 Qwen 稳。
结论：UI 原型优先 gpt-image-2 或 qwen-image-3.0-pro。豆包适合做更偏展示风格的 UI 视觉稿。
4. 多主体构图：Qwen 和豆包比 GPT low 更自然
GPT-Image-2 在 10 人办公室群像里，人数不对，空间透视对，后景人物脸部有明显崩坏，是它最明显的短板。
Qwen 这张办公室群像比预期好，人物数量、空间关系、办公环境都比较自然，前后景人物脸部没有明显崩坏。
豆包的办公室场景更像真实会议摄影，人物关系自然，整体摄影感强。它没有严格按照“正好 10 人”的要求做得很死，但场景可信度很高。
结论：多人物真实场景里，qwen-image-3.0-pro 和 doubao-seedream-5-0-pro-260628 的单张样本都比 GPT-Image-2 low 更舒服。但如果要求严格人数和精确构图，仍需要多次采样。
5. 图文混合和商业海报：豆包最好看，GPT 最可靠，Qwen 最均衡
GPT 的夜景条漫氛围很好，台词能跟情绪递进匹配；运动鞋促销海报也很实用，价格、折扣、按钮、配送信息完整。
Qwen 的条漫完成度很高，人物连续性、对话框和雨夜氛围都不错。运动鞋海报也把价格、折扣、购买按钮、免运信息写清楚了。
豆包的优势在“好看”。它会自动把拉面海报、运动鞋海报做成更像真实商业投放的竖版，光影、材质和冲击力都更强。但同样要注意文字复核和右下角“AI生成”水印。
结论：要“稳”和“准确”，选 GPT；要“当前内测低成本 + 信息完整”，选 Qwen；要“第一眼好看”，选豆包。
模型画像
GPT-Image-2：最可控
强项：
- 长指令遵循强。
- 英文和中英混排文字准确。
- UI、票据、产品图这类结构化设计很稳。
- 对 Prompt 中的约束不太会乱改。
短板：
- low 质量下多人物脸部容易崩。
- 纯艺术和氛围表达比较稳，但惊喜感不如豆包。
- 更高质量档位会提升效果，但成本也会上去。
适合：
- 商业海报、UI 原型、产品详情图、信息图、需要准确文字的物料。
Qwen-Image 3.0 Pro：当前内测性价比最高
强项：
- 当前内测版本，本次测试费用成本为 0。
- UI、信息型海报、中英文混排表现很强。
- 人物和办公场景自然度不错。
- 13 个用例全部成功，稳定性没问题。
短板：
- 复杂长指令里的小字号英文容易乱码。
- 复杂任务耗时波动大，本轮最慢超过 200 秒。
- 当前为内测版本，正式价格和能力边界还需要继续观察。
适合：
- 内测期大量试图、UI 方案探索、信息型海报、产品说明图、低成本批量验证。
Doubao Seedream 5.0 Pro：最会做视觉
强项：
- 海报感、摄影感、氛围感强。
- 会根据内容自动选择竖版或横版，更像真实商业物料。
- 分镜、商品图、拉面海报、运动鞋海报都很抓人。
- 速度比 Qwen 更稳定。
短板：
- 精确文字、年份、数字不够可靠。
- 会主动改写部分信息。
- 本轮多张图右下角有“AI生成”水印。
- 响应成本约 ¥0.3/张，明显高于 GPT low 和 Qwen 当前内测。
适合：
- 海报初稿、商品视觉、氛围图、分镜草图、需要快速获得高视觉冲击力的场景。
细分场景得分
这些分数比单纯排序更有用：如果任务看重精确文字和 UI，优先看 GPT 与 Qwen；如果任务看重视觉冲击力，豆包更值得试；如果任务看重当前测试成本，Qwen 内测阶段优势最大。
推荐
如果只能选一个通用模型，我仍然会选 GPT-Image-2，因为它最可控，尤其适合真实业务里的文字、UI 和商业设计。
如果你现在有内测权限，Qwen-Image 3.0 Pro 必须重点试。当前成本为 0，13 个用例全部成功，UI 和信息型设计表现很稳，适合大量跑方案。
如果你要做第一眼吸引人的海报、商品图、氛围图，Doubao Seedream 5.0 Pro 值得用。它的视觉表现是三者里最抓人的，但所有文字、数字、日期都要复核，水印也要提前确认。
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