Рейтинг нейросетей для редактирования фото: кто лучше правит картинку в 2026

Перевела на русский таблицу правки изображений с arena.ai, которая раньше называлась LMArena, и сверила со второй площадкой, Artificial Analysis. Оригиналы: arena.ai/leaderboard/image-edit и artificialanalysis.ai/image/leaderboard/editing. Цифры живые, каждый день подъезжают новые голоса, точный срез всегда в источнике.

Чаще всего ко мне приходят не с задачей «нарисуй с нуля», а с задачей «поправь то, что уже снято»: убрать лишний предмет из кадра, заменить фон на чистый белый, перекрасить надпись на упаковке. Это отдельный навык модели, и меряют его отдельной ареной. Я свела рейтинг нейросетей для редактирования фото по двум самым цитируемым площадкам и выписала, кто реально вытягивает правку, а не просто красивую генерацию с нуля. Срез arena.ai снят 3 июня 2026 года.

Почему правку считают отдельно от генерации

В обычной арене текста-в-картинку модель рисует кадр по описанию. В арене правки логика другая: голосующему дают исходное фото плюс инструкцию вроде «убери человека на фоне» и показывают два отредактированных варианта вслепую, без подписей. Человек выбирает, что аккуратнее. Накопленные пары превращаются в рейтинг Elo: чем чаще правку модели выбирают, тем он выше.

Выборка тут огромная: на arena.ai в режиме одиночной правки накопилось больше 27 миллионов голосов на 49 моделях. Для селлера это ближе к реальной работе, чем общий рейтинг генерации: карточку чаще дорабатывают, чем рисуют заново.

Кто наверху на правке

Верхушка arena.ai на срез 3 июня:

| Место | Модель | Elo | Голосов | |---|---|---|---| | 1 | gpt-image-2 (medium, OpenAI) | 1465 | 79 498 | | 2 | mai-image-2.5 (Microsoft AI) | 1401 | 6 493 | | 3 | chatgpt-image-latest (OpenAI) | 1390 | 393 343 | | 5 | nano-banana-pro (Google) | 1388 | 386 143 | | 6 | nano-banana-2 (Google) | 1387 | 196 333 |

Первое место с Elo 1465 и пометкой Preliminary (предварительная оценка, голосов пока набралось немного) держит GPT Image 2 для правки изображений: отрыв от второй строчки больше шестидесяти пунктов, для верхушки это много. Чем модель берёт на реальных задачах с текстом и макетами, я разбирала в обзоре GPT Image 2. Сразу за ней плотная гугловская тройка Nano Banana для редактирования фото товара: версии Pro и 2 уместились в три пункта друг от друга, подробнее про линейку в обзоре Nano Banana.

Отдельно отмечу строчку обычной nano-banana (gemini-2.5-flash) на 18-м месте с Elo 1296: у неё почти 10,9 миллиона голосов, больше, чем у любой другой модели в таблице. Народное голосование её гоняет активнее всех, при этом свежие версии её же обходят. Так часто и бывает: массовость не равна качеству свежей правки.

Две арены спорят о первом месте

Тут честный момент, ради которого я и держу две площадки. Artificial Analysis в своей арене правки ставит на первое место не GPT Image 2, а GPT Image 1.5 (high) с Elo 1266, и только следом GPT Image 2 (high) с 1259. Дальше у них идут nano-banana-pro (1251), nano-banana-2 (1246) и grok-imagine-image-quality (1239).

Цифры у двух арен разные, потому что разные наборы тестовых правок, разные аудитории и разная шкала Elo. Но вывод обе дают один: правку картинки сейчас держат OpenAI и гугловская линейка Nano Banana, остальные идут следом. Я сверяю обе именно поэтому: совпадающий вывод надёжнее одной красивой строчки. Кстати, в соседней арене генерации с нуля расклад свой, его я разбирала в рейтинге нейросетей для картинок.

Открытые веса: чем править без подписки

Если нужна правка на своём железе и файнтюн (дообучение под свой стиль), смотрят на модели с открытыми весами. На arena.ai лучшая из открытых для правки это Qwen-Image-Edit под Apache 2.0: Elo 1240, 27-е место и почти 2 миллиона голосов, а следом её декабрьская версия Qwen-Image-Edit-2511 с 1233. Artificial Analysis среди открытых называет лидером HunyuanImage 3.0 Instruct с Elo 1232, дальше HiDream-O1 и FLUX.2 [klein]. Линейку Qwen и разницу между открытой и закрытой версиями я расписывала в обзоре Qwen Image 2, а общий тренд открытых картиночных моделей собирала в разборе открытых весов.

Что рейтинг редактирования фото даёт карточке товара

Дальше про то, как я этим пользуюсь на практике.

Для разовой правки фото товара, убрать лишнее, поменять фон, поправить геометрию, беру верхушку: GPT Image 2 или Nano Banana Pro. Разницу между первой и третьей строчкой на простой правке глаз почти не ловит, тут решают цена и скорость. Отдельная боль это русский текст на упаковке: ни одна арена кириллицу прицельно не меряет, поэтому надпись я всегда проверяю руками, об этом подробно в материале про то, какие нейросети не калечат кириллицу. А когда правок нужны сотни в неделю и хочется дообучить модель под фирменный стиль, в дело идёт открытый Qwen-Image-Edit.

Все модели из обеих таблиц, которые прошли наши товарные тесты, собраны во Flami. Я обычно прикладываю верхнюю пару к самой проблемной карточке, той, где правка вечно разваливается, и оставляю ту, что справилась.

Часто задаваемые вопросы

Какая нейросеть лучше всего редактирует фото в 2026 году?

На срезе 3 июня 2026 года арену правки arena.ai возглавляет gpt-image-2 (medium) от OpenAI с Elo 1465. Вторая арена, Artificial Analysis, ставит первой GPT Image 1.5, а GPT Image 2 второй. Обе сходятся, что верхушку держат модели OpenAI и гугловская линейка Nano Banana.

Чем рейтинг правки отличается от рейтинга генерации картинок?

В арене правки модель получает на вход готовое фото и инструкцию, что в нём изменить, а голосующий сравнивает два отредактированных варианта. В арене генерации картинка рисуется с нуля по тексту. Поэтому места моделей в двух таблицах не совпадают, и для доработки карточек показателен именно рейтинг правки.

Почему две арены показывают разных лидеров?

У arena.ai и Artificial Analysis разные наборы тестовых правок, разные аудитории голосующих и своя шкала Elo. Абсолютные цифры из-за этого не совпадают, но общий вывод про лидеров у обеих один, поэтому я сверяю их вместе.

Есть ли открытые нейросети для редактирования фото?

Да. На arena.ai лучшая открытая модель для правки это Qwen-Image-Edit под лицензией Apache 2.0 с Elo 1240, следом её версия 2511. Artificial Analysis среди открытых называет лидером HunyuanImage 3.0 Instruct. Открытые веса нужны, если правку гоняют на своём железе или дообучают модель под свой каталог.

Какая модель аккуратнее правит русскую надпись на упаковке?

Прицельно кириллицу ни одна арена не оценивает, её замеры про общую красоту правки. Русский текст после редактуры стоит проверять вручную, разбор моделей по кириллице у нас есть отдельно.

Источники

1. arena.ai: Image Edit Leaderboard (оригинал, английский)
2. Artificial Analysis: Image Editing Leaderboard (оригинал, английский)
3. arena.ai: Text-to-Image Leaderboard (оригинал, английский)