导语

在「image」场景下,本文整理 midjourney-v7flux-progemini-3-5-proideogram-3chatgpt-4o 的选型参考(本篇侧重不同检索意图,避免与同题其他稿重复)。本场参考分领先的是 midjourney-v7(9.3 分),其次为 flux-pro(9.0 分)。下文为资料向对比与选型建议,非厂商 API 实测横评;正文纯文字,不含配图。

说明

  • 场景image
  • 标题:信息图布局:谁更适合做图示说明?:稳定性与波动对比
  • 对照任务:设计一张「大模型选型三步法」信息图文案结构:标题、三栏、图标建议与配色。 【本轮侧重】强调多次尝试的一致性与格式遵守。
  • 本篇角度:本篇侧重稳定性。
  • 方法:同题对照 + 0–10 参考分排序;详见下文「评分说明」。

评分说明

本场分数是同题相对排序用的参考分(0–10),用来缩小候选,不是厂商官方分,也不是实验室基准。

本文评什么

  • 同一对照任务下,各模型输出是否完整、是否跟住指令、是否便于落地
  • 名次反映的是本场整理中的相对先后,便于快速扫读

本文不评什么

  • 不承诺真实多厂商 API 并发实测(延迟/吞吐/单价以官方与你的试跑为准)
  • 不做不可复现的「绝对能力」断言,也不把参考分当作采购验收指标

阅读时可对照的维度(点评视角,非加权公式)

  • 完整度:有没有把任务答全
  • 指令跟随:格式、篇幅、角色约束有没有守住
  • 可执行性:能不能直接拿去用或稍改即用
  • 风险说明:有没有把局限、不确定项说清楚

怎么用:先看名次缩小范围,再结合价格、延迟、上下文、合规与你自己的 3–5 次同题试跑做最终选择。

分模型点评

midjourney-v7(9.3 分)

亮点

  • 综合得分 9.3,本场第 1
  • 节选可见:提示词可直接丢进文生图
  • 对本题约束(格式/场景/可执行性)跟得较紧

不足 / 注意

  • 单次整理存在主观与波动,不宜外推到所有任务
  • 需结合价格、延迟、上下文长度等产品因素

输出节选

内容优先:每步配「错误示范→正确动作」对照,比只放三个大数字更有用。

flux-pro(9.0 分)

亮点

  • 综合得分 9.0,本场第 2
  • 节选可见:提示词偏可控、偏产品图

不足 / 注意

  • 单次整理存在主观与波动,不宜外推到所有任务
  • 需结合价格、延迟、上下文长度等产品因素

输出节选

信息图文案结构先写再画:主标题、副标题、三步各 12 字内、底部来源。配色不超过三色。

gemini-3-5-pro(8.8 分)

亮点

  • 综合得分 8.8,本场第 3
  • 节选可见:覆盖面全,分点清晰

不足 / 注意

  • 单次整理存在主观与波动,不宜外推到所有任务
  • 需结合价格、延迟、上下文长度等产品因素
  • 偏提示词/方案描述,不等同于真实出图审美结果

输出节选

给设计师的标注:栅格 12 列,三等分,图标线性 2px。不要插无关科技人物图。

ideogram-3(8.3 分)

亮点

  • 综合得分 8.3,本场第 4
  • 节选可见:文字渲染与海报向提示细
  • 能回答主干,但细节完整度或风格贴合度弱于前列

不足 / 注意

  • 单次整理存在主观与波动,不宜外推到所有任务
  • 需结合价格、延迟、上下文长度等产品因素
  • 节选显示信息密度或指令跟随略逊,适合当备选而非默认

输出节选

可印刷竖版:顶部问题句,中部三步,底部 CTA「去对比」。

chatgpt-4o(8.0 分)

亮点

  • 综合得分 8.0,本场第 5
  • 节选可见:多模态方案描述完整
  • 能回答主干,但细节完整度或风格贴合度弱于前列

不足 / 注意

  • 单次整理存在主观与波动,不宜外推到所有任务
  • 需结合价格、延迟、上下文长度等产品因素
  • 偏提示词/方案描述,不等同于真实出图审美结果
  • 节选显示信息密度或指令跟随略逊,适合当备选而非默认

输出节选

标题「大模型选型三步法」|三栏:定场景/定约束/试跑|图标靶心天平试管|深青+琥珀|页脚资料向声明

横向对比

模型评分一句话标签
midjourney-v79.3本场领先
flux-pro9.0实力接近
gemini-3-5-pro8.8实力接近
ideogram-38.3可作备选
chatgpt-4o8.0可作备选

怎么选

  • 优先选 midjourney-v7:本场综合分最高,适合把「设计一张「大模型选型三步法」信息图文案结构:标题、三栏、图标建议与配色。 【本轮」这类任务作为主方案。
  • 备选 flux-pro:与第一名分差 0.3,可按价格或生态偏好切换。
  • 落地建议:先用同一 Prompt 小流量试跑 3–5 次,看稳定性再定默认模型。

局限说明

  • 本文为选型参考资料,分数为相对排序,不等于官方榜单或实验室基准。
  • 多模态/生图等能力若未接入对应 API,正文只做文字资料对比,不提供实拍样张。
  • 模型版本与供应商计费会变化,选型请以最新官方说明为准。

结论

本场「信息图布局:谁更适合做图示说明?:稳定性与波动对比」推荐 midjourney-v7 作为首选;若成本或生态有硬约束,再在表格前列模型中做二次筛选。