导语
在「image」场景下，本文整理 flux-pro、midjourney-v7、gemini-3-5-pro、ideogram-3、chatgpt-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 flux-pro（9.4 分），其次为 midjourney-v7（9.3 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：海报文字渲染：中文标题谁更不易翻车？：国内访问与中文体验
- 对照任务：为活动海报写提示词：大标题「选型不踩坑」，强调字形清晰、少乱码，并给负面提示。 【本轮侧重】强调中文自然度与访问门槛。
- 本篇角度：本篇侧重中文体验。
- 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
flux-pro（9.4 分）
亮点
- 综合得分 9.4，本场第 1
- 节选可见：提示词偏可控、偏产品图
- 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
中文标题策略：字少、字大、字重；背景简化。负面提示写「乱码、多余笔画」。
midjourney-v7（9.3 分）
亮点
- 综合得分 9.3，本场第 2
- 节选可见：提示词可直接丢进文生图
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
两段式：先出无字海报，再后期贴字体——比模型直接写汉字稳。
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
提示词同时给拼音备选方案（若引擎中文弱）。排版留出血。
ideogram-3（8.7 分）
亮点
- 综合得分 8.7，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
设计说明：主标题横排居中，副标题小字不抢。
chatgpt-4o（8.4 分）
亮点
- 综合得分 8.4，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
Chinese poster, bold glyphs「选型不踩坑」, high contrast, print-ready Negative: garbled hanzi, warped strokes, extra letters
横向对比
| 模型 | 评分 | 一句话标签 |
|---|---|---|
| flux-pro | 9.4 | 本场领先 |
| midjourney-v7 | 9.3 | 实力接近 |
| gemini-3-5-pro | 8.8 | 可作备选 |
| ideogram-3 | 8.7 | 可作备选 |
| chatgpt-4o | 8.4 | 可作备选 |
怎么选
- 优先选 flux-pro：本场综合分最高，适合把「为活动海报写提示词：大标题「选型不踩坑」，强调字形清晰、少乱码，并给负面提示。 」这类任务作为主方案。
- 备选 midjourney-v7：与第一名分差 0.1，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「海报文字渲染：中文标题谁更不易翻车？：国内访问与中文体验」推荐 flux-pro 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。