核心结论图像模型应按工作流评测：生成、修改、复用和交付的整个链路，比第一张图是否惊艳更重要。
先确定图像在产品中的角色
社交海报需要可读文字，商品图需要形状准确，角色内容需要跨多张一致，设计工具则需要局部编辑和可预测迭代。把所有任务放进一个“美观度”分数，会掩盖真正影响交付的差异。
四组测试比一组排行榜更有效
- 文字测试：短标题、混合语言、数字、标点和品牌名。
- 一致性测试：同一人物、商品或场景在不同姿态与画幅中的稳定度。
- 编辑测试：只修改指定区域时，其他内容是否保持不变。
- 批量测试：高并发下的延迟、错误、输出尺寸和元数据稳定性。
每组都使用真实品牌约束，例如安全边距、主色、禁用元素和最终导出尺寸。不要使用模型最熟悉的通用艺术提示词替代业务输入。
衡量“修改成本”
第一次生成只是起点。记录获得合格图像所需的平均轮数、每轮修改幅度以及是否必须回到专业编辑软件。一个初始效果略普通、但能准确局部修改的模型，可能比随机性强的模型更适合生产。
用能力路由分配任务
ModelRush 建议把任务拆成可识别的标签：text-heavy、product-fidelity、character-consistency、fast-draft 和 precision-edit。路由先排除不支持的模型，再根据质量、成本和延迟选择。
这样团队不需要争论“哪个图像模型最好”，而是能回答“哪个模型最适合这一类交付”。
下一步
从这篇文章直接进入模型详情、当前价格、API 文档和 Playground。比较可调用模型
按能力、输入输出、价格与区域可用性把文章中的选型方法用于真实模型。继续阅读
围绕相邻决策继续构建你的多模型技术栈。
