Лучшая ИИ-модель для рендеринга текста в изображениях (тест, 2026)

Почти каждая ИИ-модель для генерации изображений теперь обещает хорошо рисовать текст. На практике это обещание часто оказывается слишком смелым. Я прогнал один и тот же промпт для упаковки с четырьмя текстовыми зонами и макет мобильного интерфейса с шестью надписями через GPT Image 2, Nano Banana 2, Nano Banana Pro и Seedream 5 Pro. Задача была простой: выяснить, какие модели действительно выдают читаемый текст без ошибок. Короткий вывод: только GPT Image 2 с первой попытки чисто отрисовала все четыре текстовых блока, но универсальным выбором для любой задачи её назвать нельзя.

Как я тестировал модели: четыре сценария для текста

Проверять рендеринг текста на промпте из одного слова бессмысленно. Модель может безупречно написать "HELLO" на постере, но сломаться на этикетке с несколькими независимыми надписями. Поэтому я подготовил два промпта, которые проверяют важный для реальной работы сценарий: несколько текстовых блоков разного размера в одном кадре.

Тест 1 — упаковка кофе: "PREMIUM ROAST" — крупный заголовок, "Single Origin Colombia" — подзаголовок, "340g / 12 oz" — мелкий текст и "Ethically Sourced Since 2019" — слоган. Всего четыре отдельные текстовые зоны на одном продукте.

Тест 2 — мобильный экран входа: "Welcome Back" — заголовок, "Sign in to your account" — поясняющий текст, "Email Address" и "Password" — подписи полей, "Sign In" — кнопка, а также "Forgot your password?" и "Don't have an account? Sign Up" — текст в нижней части экрана. Шесть самостоятельных текстовых элементов.

Каждый промпт запускался один раз для каждой модели в разрешении 1024×1024 или эквивалентном ему. Без отбора удачных результатов: ниже показана первая генерация, а не лучший вариант из пяти.

Участники теста:

Дополнительно я проверил на этих же промптах Ideogram V3 и FLUX.2 через их API. Результаты учтены в разделе с рекомендациями, но полные тестовые изображения здесь не публикую: эти модели недоступны на платформе AIReiter.

Упаковка кофе: проверка четырьмя текстовыми зонами

Промпт с кофейным пакетом требует разместить четыре надписи разного размера. Именно в таком сценарии становится видно, умеет ли модель действительно работать с текстом или ей просто иногда удаётся правильно написать одно слово.

GPT Image 2 правильно отрисовала все четыре текстовых блока. "PREMIUM ROAST" получился жирным и центрированным, подзаголовок "Single Origin Colombia" — без единой ошибки, "340g / 12 oz" оставался читаемым несмотря на небольшой размер, а слоган был написан верно. Ни выдуманных символов, ни пропавших зон.

Nano Banana 2 без ошибок справилась с заголовком и подзаголовком, но начала ошибаться в мелком тексте. "340g" отображалось корректно, однако часть "12 oz" слилась с окружающими элементами дизайна. В слогане был неровный межбуквенный интервал. При этом сама сцена оказалась лучшей среди четырёх: поверхность стола и освещение больше напоминали предметную фотографию, чем рендер.

Nano Banana Pro выдала самый эффектный с визуальной точки зрения дизайн — с более выразительной типографикой и редакционной подачей. Заголовок был чистым, но в подзаголовке один символ оказался заменён, а мелкий текст был частично придуман моделью. Nano Banana Pro воспринимает текст скорее как элемент композиции, а не как задачу на точность.

Seedream 5 Pro точно передала заголовок и подзаголовок, текст с весом был в основном верным, но в слогане встретилась одна орфографическая ошибка. Модель ByteDance заметно сильна в китайском тексте — я проверил это отдельным промптом с китайской этикеткой, — однако в английских надписях из нескольких зон она пока уступает GPT Image 2.

Экран входа: шесть надписей в одном интерфейсе

Промпт с экраном авторизации сложнее теста с упаковкой: модели нужно не только отрисовать шесть текстовых элементов разного размера, но и собрать структуру UI из кнопок и полей ввода. Здесь проверяется и точность текста, и дисциплина вёрстки.

GPT Image 2 создала узнаваемый экран входа, где присутствовали и были правильно написаны все шесть текстовых элементов. Текст на кнопке оказался выровнен по центру, подписи полей располагались над областями ввода, а нижний текст был читаемым. Макет не был попиксельно точным — ни один сгенерированный ИИ-интерфейс таким не бывает, — но весь текст легко читался и находился на своих местах.

Nano Banana 2 выдала аккуратно выглядящий интерфейс с правильными заголовком и текстом кнопки. Подписи полей присутствовали, однако при внимательном рассмотрении в слове "Password" заметна небольшая ошибка в символе. Надпись "Forgot your password?" внизу читалась, но строка "Don't have an account? Sign Up" была обрезана частично. Визуально дизайн получился современнее, чем у GPT Image 2, но по полноте текста уступил ей.

Seedream 5 Pro сгенерировала экран с рабочей на вид структурой и хорошей компоновкой. Заголовок был правильным, но подписи полей и нижний текст заметно исказились. Текст на кнопке остался чистым. В итоге полностью точными оказались 4 из 6 текстовых элементов.

«ИИ-модели для изображений всё ещё не умеют надёжно рисовать текст... вам понадобится photoshop» — пользователь r/StableDiffusion о локальных моделях; в 2026 году разрыв между локальными моделями и API-моделями, однако, заметно увеличился

Во сколько обходятся изображения с большим количеством текста

У изображений с текстом есть скрытый множитель стоимости: если в первой генерации допущена ошибка, её приходится перезапускать. Ниже указана официальная цена API за одно изображение, но фактическая стоимость критичной к тексту задачи равна этой сумме, умноженной на число генераций до чистого результата.

Когда точность текста принципиальна, реальная цена модели включает повторные генерации. Изображение за $0.020, которому потребовалось три перегенерации для чистого текста, фактически обходится в $0.060.

Источники: цены OpenAI API (проверено в августе 2026 года), цены Google Gemini API (проверено в августе 2026 года), страница цен AIReiter.

Преимущество GPT Image 2 по стоимости в задачах с текстом возникает за счёт экономии на перегенерациях. В обоих тестовых промптах она выдала чистый текст с первой генерации, без повторных запусков. Остальным моделям потребовалась как минимум одна попытка заново, чтобы все текстовые зоны получились правильно.

А что насчёт Imagen 4? Google закрывает API-эндпоинты Imagen 4 17 августа 2026 года и предлагает разработчикам перейти на модели Nano Banana. Если у вас уже есть процесс работы с текстом на Imagen 4, миграцию стоит планировать сейчас.

Какую модель выбрать под конкретную задачу

Много плотных текстовых блоков: GPT Image 2

Инфографика, упаковка со списком ингредиентов, экраны интерфейсов, схемы с подписями, многоязычные вывески — для таких задач выбирайте GPT Image 2. Это единственная протестированная модель, которая за одну генерацию чисто удержала четыре и более текстовых зон. Она также поддерживает редактирование по маске: можно исправить одну надпись с ошибкой, а не перегенерировать всё изображение. Документация OpenAI подтверждает поддержку гибких размеров вывода до 3840px по длинной стороне.

Попробуйте GPT Image 2 на собственном промпте с большим количеством текста.

Короткий заголовок в фотореалистичной сцене: Nano Banana 2

Вывеска на уличной фотографии, название бренда на бутылке в lifestyle-съёмке — Nano Banana 2 создаёт наиболее фотореалистичные сцены среди протестированных моделей и чисто справляется с 1–2 короткими текстовыми элементами. Проблемы начинаются, когда отдельных текстовых зон становится три или больше.

Nano Banana 2 и Nano Banana Pro доступны через API.

Выразительная типографика в дизайне: Ideogram V3

Для постеров, логотипов с текстом и обложек альбомов Ideogram V3 относится к тексту как к полноценному элементу дизайна: кернинг, управление стилем шрифта, расширение промпта с учётом компоновки. В нескольких независимых сравнениях она названа лучшим выбором для типографики с одним заголовком. На AIReiter модель недоступна, поэтому в полный тест она не вошла.

Текст на CJK и других языках: сначала GPT Image 2

Судя по тестам конкурентов и собственной документации Google, GPT Image 2 наиболее надёжна при работе с нелатинскими системами письма. Seedream 5 Pro от ByteDance — достойный резервный вариант именно для китайских иероглифов. Вне зависимости от модели проверяйте любой нелатинский текст у носителя языка.

Недорогие массовые генерации с минимумом текста: Nano Banana 2 Lite или Seedream 5 Lite

Если текст вторичен — например, нужен небольшой водяной знак или одно слово, — а важны объём и низкая цена, самыми дешёвыми API-вариантами будут Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image) и Seedream 5 Lite. Я не проводил для них стресс-тест с плотным текстом, поэтому их возможности в этой области стоит считать уровнем ниже полноразмерных версий.

FAQ

Какая ИИ-модель в 2026 году точнее всего рисует текст?

GPT Image 2 — с заметным отрывом в задачах с несколькими текстовыми блоками. В тесте с упаковкой она правильно отрисовала четыре независимые текстовые зоны уже в первой генерации, тогда как у Nano Banana 2 и Seedream 5 Pro нашёлся хотя бы один искажённый элемент. Если нужен один короткий заголовок, хорошими вариантами будут Nano Banana 2 и Ideogram V3.

Может ли ИИ создать логотип с читаемым текстом?

Да. Ideogram V3 лучше всего подходит для логотипов с текстом: она работает с кернингом, выравниванием и стилизацией шрифта на уровне, недоступном универсальным моделям. GPT Image 2 — уверенный второй вариант и лучше справляется с длинными надписями в логотипах. Перед использованием в продакшене всё равно проверяйте каждый символ при максимальном увеличении.

Почему ИИ допускает ошибки в словах на изображениях?

Здесь накладываются три причины. Во-первых, у букв почти нулевая терпимость к ошибке: замените один штрих у "B" — и получится "R" либо бессмысленный символ, тогда как лицо может отличаться на несколько процентов и всё равно восприниматься как лицо. Во-вторых, ошибки множатся с количеством элементов: каждая текстовая зона — отдельное требование к точности, поэтому у промпта с пятью подписями пять шансов на сбой. В-третьих, у нелатинских письменностей наборы глифов гораздо больше, а обучающие данные менее однородны, что существенно усложняет точное воспроизведение символов.

Можно ли всё ещё использовать Imagen 4 для рендеринга текста?

Нет, не для новых проектов. Google прекращает работу API Imagen 4 17 августа 2026 года и рекомендует перейти на модели Nano Banana. Если ваш текущий процесс завязан на Imagen 4, начинайте миграцию уже сейчас.

Как дешевле всего получать точный текст в ИИ-изображениях?

У GPT Image 2 на качестве medium (~$0.020 за изображение) лучшее соотношение цены и точности, потому что ей нужно меньше повторных генераций. Nano Banana 2 стоит примерно столько же за одно изображение, но для чистого текста из нескольких блоков обычно требует больше попыток, поэтому в критичных к тексту задачах её фактическая стоимость выше.

Читайте также

• GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: прямое сравнение — фотореализм, цены и рекомендации по сценариям использования за пределами рендеринга текста
• Сравнение лучших ИИ-генераторов изображений 2026 года — более широкий взгляд на качество изображений во всех категориях
• Seedream 5 Pro vs Nano Banana Pro — подробное сравнение моделей для изображений от ByteDance и Google