Najlepsze AI do generowania obrazów. ChatGPT, Midjourney, Nano Banana, FLUX i reszta

Jeszcze kilka miesięcy temu odpowiedź na pytanie o najlepszy generator obrazów AI była stosunkowo prosta. Midjourney wygrywało estetyką, Ideogram tekstem, FLUX był świetną opcją dla bardziej technicznych użytkowników, a ChatGPT nadrabiał przede wszystkim wygodą.

We wrześniu 2026 ten podział przestał być aktualny.

Premiera ChatGPT Images 2.5 z 8 września mocno przetasowała rankingi. Jednocześnie Microsoft, Google, ByteDance, Recraft, Ideogram i Black Forest Labs rozwijają własne modele tak szybko, że pojęcie „najlepszego generatora obrazów” zaczyna tracić sens.

Dzisiaj ważniejsze pytanie brzmi:

najlepszy do czego?

Do realistycznego zdjęcia wybrałbym inne narzędzie niż do SVG. Do reklamy produktu inne niż do generowania lokalnie na własnym GPU. Do eksperymentowania z art direction nadal warto uruchomić Midjourney, nawet jeżeli benchmark wskazuje innego lidera.

Stan poniższego zestawienia: 12 września 2026 roku.

Najkrótsza odpowiedź: co wybrałbym dzisiaj?

Jeżeli nie chcesz analizować kilkunastu modeli, moja lista wygląda tak:

Gdybym natomiast miał wykupić jedno narzędzie i używać go do większości codziennej pracy, obecnie zacząłbym od ChatGPT Images 2.5.

I to jest największa zmiana względem rynku sprzed kilku miesięcy.

1. ChatGPT Images 2.5: nowy lider rynku?

OpenAI wypuściło ChatGPT Images 2.5 8 września 2026 roku.

W API dostępne są dwa warianty:

• GPT-Image-2.5 Flare, zoptymalizowany pod szybkość i typowe zastosowania,
• GPT-Image-2.5 Sunburst, przeznaczony do bardziej wymagającej generacji i edycji.

Największą zmianą nie jest jednak samo zwiększenie jakości obrazu.

Znacznie ważniejsza jest poprawa kontroli nad obrazem.

Model lepiej utrzymuje podobieństwo osób, szczegóły obiektów, oświetlenie, tekstury i spójność kolejnych edycji. Szczególnie przydatna jest możliwość zmiany konkretnego elementu obrazu bez przypadkowego przebudowywania całej kompozycji.

To od dawna był jeden z największych problemów generatywnej grafiki.

Prosiłeś model o zmianę koloru koszuli, a razem z koszulą zmieniała się twarz, fryzura, światło i połowa pomieszczenia.

Nowa generacja modeli coraz bardziej zachowuje się jak narzędzie edycyjne, a nie automat losujący kolejne obrazy.

Benchmarki wyglądają bardzo mocno

Według aktualnych zestawień Arena rodzina GPT-Image zajmuje czołowe pozycje.

W ogólnym rankingu na początku znajdują się:

1. GPT-Image-2.5 Sunburst
2. GPT-Image-2.5 Flare
3. GPT-Image-2
4. MAI-Image-2.6
5. Grok Imagine Image 2.0
6. Reve 2.1

Podobnie wygląda sytuacja w kategoriach fotorealizmu i generowania tekstu.

Artificial Analysis pokazuje trochę inną kolejność, ale wniosek pozostaje podobny. Flare, Sunburst i wcześniejsze GPT Image znajdują się w ścisłej czołówce.

Szczególnie ciekawa jest edycja istniejących obrazów, gdzie Sunburst wypada wyjątkowo mocno.

Dlaczego to ma większe znaczenie niż samo pierwsze miejsce?

Bo ChatGPT nie jest już tylko generatorem.

Możesz pracować konwersacyjnie:

„Zostaw całą scenę bez zmian. Zmień opakowanie na białe. Dodaj delikatne światło z lewej strony. Logo ma pozostać identyczne. Usuń tylko napis w prawym dolnym rogu.”

Dla zwykłego użytkownika taki workflow może być ważniejszy niż kilka procent przewagi w benchmarku.

Moja ocena: 9,7/10.

Jeżeli potrzebowałbym jednego narzędzia do grafik na strony WWW, reklam, zdjęć, ilustracji, miniaturek, edycji i infografik, obecnie zacząłbym właśnie tutaj.

2. Midjourney V8.2: nadal potrafi zrobić coś, czego benchmark nie mierzy

Midjourney znajduje się w ciekawej sytuacji.

Nie musi być najlepszym modelem pod względem czystego wykonywania poleceń, żeby nadal być jednym z najlepszych narzędzi kreatywnych na świecie.

Jego największą zaletą pozostaje estetyka.

Midjourney V8.2 stało się domyślną wersją 24 lipca 2026 roku. Model poprawił jakość, kreatywność, personalizację i charakter generowanych obrazów.

Jednocześnie Midjourney mocno rozwinęło narzędzia edycyjne. Edit Model pozwala między innymi pracować na kilku referencjach, przenosić obiekty i postacie, zmieniać perspektywę, rozszerzać obraz oraz korzystać z systemów Style References i Moodboards.

Ale prawdziwa przewaga Midjourney pojawia się gdzie indziej.

Wpisujesz relatywnie prostą instrukcję, a system sam dokłada:

światło, kompozycję, grading, fakturę, głębię i filmowy charakter.

Czasem właśnie tego potrzebujesz.

Jeżeli brief brzmi:

„Chcę luksusową kampanię perfum, która wygląda jak połączenie Vogue, kina analogowego i kampanii premium z lat 90.”

Midjourney nadal będzie jednym z pierwszych narzędzi, które warto uruchomić.

To samo zachowanie może jednak przeszkadzać, kiedy potrzebujesz precyzyjnej realizacji konkretnego briefu.

Midjourney lubi mieć własne zdanie.

Moja ocena: 9,3/10.

Do fashion, concept art, reklam premium, hero images i grafik mających wywołać natychmiastowe „wow” nadal jest w absolutnej czołówce.

3. Nano Banana 2 i Nano Banana Pro: przewaga Google jest trochę inna

Google przesunęło ciężar generowania obrazów w stronę rodziny Nano Banana.

Najważniejsze modele to obecnie:

Gemini 3.1 Flash Image, czyli Nano Banana 2,

oraz

Gemini 3 Pro Image, czyli Nano Banana Pro.

Nano Banana 2 pełni rolę modelu domyślnego, łącząc jakość, szybkość, koszt i możliwości multimodalne. Wariant Pro został zaprojektowany z myślą o bardziej wymagających zastosowaniach.

Ale najciekawsza przewaga Google nie dotyczy czystej jakości obrazka.

Chodzi o kontekst.

Model może wykorzystywać grounding przez Google Search i Image Search. Dzięki temu generowanie może być powiązane z aktualnymi informacjami i istniejącymi materiałami.

To może mieć ogromne znaczenie przy:

• infografikach,
• wizualizowaniu aktualnych wydarzeń,
• pracy z istniejącymi produktami,
• mapach koncepcyjnych,
• materiałach wykorzystujących wiele referencji.

Nano Banana 2 obsługuje również wysokie rozdzielczości oraz nietypowe, bardzo szerokie proporcje.

Nie nazwałbym go obecnie bezwarunkowym numerem jeden pod względem samej jakości obrazu.

Ale jeżeli potraktujemy system jako połączenie rozumowania, wiedzy, multimodalności, wyszukiwania, generowania i edycji, Google ma wyjątkowo ciekawą pozycję.

Ocena: 9,1/10.

4. MAI-Image-2.6: Microsoft staje się poważnym graczem

MAI-Image-2.6 jest dobrym przykładem modelu, który może być bardzo ważny dla rynku, mimo że przeciętny użytkownik prawdopodobnie nie zna jeszcze jego nazwy.

Microsoft wypuścił model w sierpniu 2026 roku.

W aktualnych benchmarkach plasuje się bardzo wysoko, w niektórych zestawieniach bezpośrednio za rodziną GPT Image.

Szczególnie interesujące są wyniki Artificial Analysis, gdzie MAI-Image-2.6 znajduje się w ścisłej czołówce generowania i edycji.

Dochodzi do tego cena.

Jeżeli budujesz produkt, który ma generować tysiące albo miliony obrazów, nie interesuje cię wyłącznie pytanie:

„Który model stworzył najładniejsze zdjęcie?”

Znacznie bardziej istotne staje się:

ile kosztuje uzyskanie 100 tysięcy akceptowalnych obrazów?

W takim porównaniu Microsoft może być wyjątkowo mocnym graczem.

Ocena: 9,0/10.

5. Reve 2.1: model, którego nie warto ignorować

Reve pokazuje, jak bardzo zmienił się rynek generatywnej grafiki.

Najlepsze modele nie muszą już pochodzić wyłącznie od firm, których nazwy zna każdy użytkownik ChatGPT.

Reve 2.1 utrzymuje bardzo wysokie miejsca w zestawieniach Artificial Analysis i Arena, dobrze radząc sobie między innymi z fotorealizmem i tekstem.

Nie widzę obecnie wystarczającego powodu, żeby przeciętny użytkownik porzucał dla niego ChatGPT czy Midjourney.

Ale w przypadku budowania własnego produktu przez API zdecydowanie umieściłbym Reve na liście modeli do testów A/B.

Ocena: 8,9/10.

6. Seedream 5.0 Pro: ByteDance atakuje design i reklamę

Seedream 5.0 Pro pojawił się 8 lipca 2026 roku.

Model został rozwinięty między innymi w kierunku zgodności z instrukcją, struktury kompozycji, tekstu, layoutu i wizualizacji większej ilości informacji.

To ważne, ponieważ rynek przestaje koncentrować się wyłącznie na generowaniu pięknych fotografii.

W praktycznych zastosowaniach biznesowych często potrzebujesz grafiki, która zawiera:

produkt, tekst, cenę, hierarchię informacji, CTA, właściwe proporcje i odpowiednią kompozycję.

Czyli czegoś znacznie bliższego reklamie niż cyfrowemu obrazowi.

I właśnie tutaj Seedream robi się interesujący.

Ocena: 8,8/10.

7. Ideogram 4.0: open-weight zaczyna doganiać systemy zamknięte

Jedną z najważniejszych zmian na rynku jest Ideogram 4.0.

Model ma 9,3 miliarda parametrów i został udostępniony z otwartymi wagami. Można uruchamiać go we własnym środowisku, a dostępne opcje licencyjne pozwalają także myśleć o zastosowaniach komercyjnych i dostosowywaniu modelu.

Dla firm może mieć to ogromne znaczenie.

Nie każda organizacja chce przesyłać obrazy, dane produktowe czy materiały klientów do zewnętrznego API.

Czasami ważniejsze od uzyskania absolutnie najwyższego wyniku w benchmarku jest:

model działa na mojej infrastrukturze i kontroluję cały pipeline.

Ideogram zachowuje przy tym swoją historyczną przewagę w obszarze tekstu, designu i layoutu.

Hosted API pozostaje stosunkowo niedrogie, zależnie od wybranego wariantu jakościowego.

Jeżeli dzisiaj budowałbym własną platformę do generowania grafik, Ideogram 4.0 byłby jednym z modeli, które przetestowałbym bardzo wcześnie.

Ocena: 8,8/10.

8. FLUX.2: nie zawsze najlepszy obraz, ale jeden z najważniejszych ekosystemów

FLUX warto oceniać inaczej niż ChatGPT albo Midjourney.

Jego przewaga brzmi:

możesz mieć go u siebie.

To ogromna różnica.

Rodzina FLUX.2 obsługuje generowanie, edycję, referencje i różne warianty dostosowane do odmiennego sprzętu i zastosowań.

Szczególnie interesujący jest FLUX.2 [klein].

Wersja 4B wykorzystuje licencję Apache 2.0 i została przygotowana tak, aby dało się uruchamiać ją na znacznie skromniejszym sprzęcie niż największe modele generatywne.

Według Black Forest Labs wymagania mogą wynosić około 8,4 GB VRAM.

To otwiera drogę do zupełnie innych zastosowań.

Możesz stworzyć system generowania grafik, w którym:

dane nie opuszczają infrastruktury firmy, nie płacisz za każde wygenerowane zdjęcie, możesz trenować własne LoRA, kontrolujesz wersję modelu i możesz zautomatyzować cały pipeline.

Dla przeciętnego użytkownika ChatGPT będzie prawdopodobnie prostszy.

Dla developera FLUX może być ważniejszy.

Ocena użytkowa: 8,3/10.

Ocena developerska: 9,4/10.

9. Recraft V4.1: kiedy potrzebujesz grafiki, a nie tylko obrazka

Recraft rozwiązuje trochę inny problem.

Większość generatorów tworzy raster.

Dostajesz PNG, JPG albo WebP. Wygląda dobrze, ale późniejsza edycja może być problematyczna.

Recraft mocno koncentruje się na designie użytkowym:

brandingu, ikonach, ilustracjach, typografii, elementach interfejsów i grafice wektorowej.

Najważniejsza różnica to generowanie prawdziwych wektorów.

Takie elementy można później edytować punkt po punkcie w Vector Editorze.

Dlatego jeżeli potrzebujesz:

logo concept, zestawu ikon, SVG, ilustracji produktowych, komponentów wizualnych strony czy elementów systemu identyfikacji marki,

Recraft może być rozsądniejszym wyborem niż model, który wygra ogólny benchmark jakości obrazów.

Ocena dla designera: 8,7/10.

10. Adobe Firefly: największą przewagą nie jest model

Adobe znajduje się w unikalnej sytuacji.

Nie musi posiadać najlepszego generatora świata.

Musi zapewnić najlepszy workflow dla profesjonalisty.

Firefly integruje modele Adobe oraz modele innych firm. Generowanie staje się częścią większego środowiska pracy obejmującego Photoshop, Adobe Express, Generative Fill i dalszą ręczną edycję.

To zmienia sposób oceny produktu.

Grafik nie kończy pracy w momencie uzyskania pierwszego obrazu.

Dopiero wtedy zaczyna poprawiać detale, maski, kolory, kompozycję, tekst i wersje do różnych formatów.

Dlatego integracja może być ważniejsza niż kilka pozycji różnicy w rankingu Elo.

Adobe podkreśla również sposób trenowania własnych modeli Firefly na materiałach licencjonowanych i public domain. Dla części przedsiębiorstw oraz działów prawnych może mieć to znacznie większe znaczenie niż niewielka przewaga konkurenta w jakości.

Ocena jako generator: 8,5/10.

Ocena jako workflow profesjonalny: 9,3/10.

Jaki generator AI wybrać do konkretnego zastosowania?

I tutaj dochodzimy do najważniejszego punktu.

Nie potrzebujesz najlepszego modelu.

Potrzebujesz najlepszego modelu dla swojego zadania.

Realistyczne zdjęcia

Obecnie zacząłbym od:

1. ChatGPT Images 2.5
2. Midjourney V8.2
3. MAI-Image-2.6 lub Reve 2.1

Aktualne benchmarki fotorealizmu bardzo mocno przemawiają na korzyść rodziny GPT Image.

Portrety i ludzie

Pierwszym wyborem byłby ChatGPT Images 2.5.

Szczególnie ważna staje się nie tylko jakość pojedynczej twarzy, ale zachowanie podobieństwa podczas kolejnych edycji.

To otwiera drogę do generowania całych serii materiałów z tą samą osobą.

Tekst na grafice

Dawna rada brzmiała:

„Jeżeli potrzebujesz tekstu, wybierz Ideogram.”

W 2026 roku jest już zbyt uproszczona.

GPT-Image-2.5 Sunburst znajduje się obecnie w ścisłej czołówce renderowania tekstu. Bardzo dobrze wypadają także MAI-Image, Reve i Nano Banana.

Ideogram pozostaje istotny, ale konkurencja dogoniła jego dawną przewagę.

Najbardziej efektowne obrazy

Tutaj zrobiłbym prosty test:

Midjourney V8.2 kontra ChatGPT Images 2.5.

Nie patrzyłbym wyłącznie na benchmark.

Estetyka nie jest w pełni mierzalna.

Midjourney posiada mocny aesthetic prior. Model celowo interpretuje brief i dodaje własny charakter.

W reklamie może być to zaletą.

W precyzyjnym projekcie produktowym może być wadą.

Edycja istniejącego zdjęcia

Wybrałbym GPT-Image-2.5 Sunburst.

Aktualne wyniki Artificial Analysis wskazują go jako jeden z najmocniejszych modeli edycyjnych.

A właśnie edycja może być ważniejszym kierunkiem rozwoju rynku niż samo text-to-image.

Firmy posiadają już przecież miliony zdjęć produktów, pracowników, budynków i materiałów marketingowych.

Nie potrzebują generować wszystkiego od zera.

Chcą zmieniać istniejące materiały.

Grafiki oparte na aktualnych informacjach

Tutaj Nano Banana 2 posiada nietypową przewagę dzięki integracji z wyszukiwaniem Google.

Może być szczególnie użyteczny do wizualizacji danych, wydarzeń i materiałów wymagających aktualnego kontekstu.

Reklamy i grafiki na strony WWW

Mój workflow wyglądałby obecnie tak:

ChatGPT do precyzyjnego briefu.

Midjourney do szukania mocniejszego kierunku artystycznego.

Recraft wtedy, gdy element ma stać się realnym zasobem designerskim.

To lepsze podejście niż próba znalezienia jednego generatora do wszystkiego.

Generowanie lokalnie

Jeżeli priorytetem jest lekki model, elastyczna licencja i własna infrastruktura, zacząłbym od FLUX.2 [klein] 4B.

Jeżeli najważniejsza jest jakość i kontrola modelu open-weight, bardzo poważnie przetestowałbym również Ideogram 4.0.

Czy ChatGPT naprawdę jest już numerem jeden?

Na dziś dane wskazują, że rodzina GPT-Image-2.5 jest liderem wielu kategorii.

Ale trzeba dodać ważne zastrzeżenie.

Model został wydany dopiero 8 września 2026 roku.

To oznacza, że część wyników benchmarkowych nadal opiera się na znacznie mniejszej liczbie ocen niż w przypadku starszych modeli.

W Arena nowe modele mogą posiadać oznaczenie preliminary.

Dlatego oddzieliłbym dwie rzeczy.

Fakt: GPT-Image-2.5 znajduje się obecnie na szczycie wielu rankingów.

Prognoza: utrzyma dokładnie tak dużą przewagę po zgromadzeniu dużo większej liczby głosów.

Druga teza nie jest jeszcze pewna.

I właśnie dlatego warto obserwować rynek co miesiąc, a nie publikować jeden ranking i zostawiać go bez aktualizacji przez rok.

Benchmarki są przydatne, ale nie wystarczą

Rynek generatorów obrazów zaczyna przypominać benchmarki modeli językowych.

Model może zajmować pierwsze miejsce i nadal być gorszym wyborem dla konkretnej firmy.

Wyobraź sobie dwa generatory.

Pierwszy tworzy obraz oceniany na 9,6/10 i kosztuje 20 centów.

Drugi daje 9,3/10 za 3 centy.

Jeżeli tworzysz trzy grafiki miesięcznie, wybierzesz pierwszy.

Jeżeli generujesz milion wariantów reklam, drugi może mieć znacznie większą wartość biznesową.

Podobnie z open-weight.

Model zamknięty może wyglądać minimalnie lepiej, ale jeżeli przetwarzasz poufne materiały klientów, możliwość uruchomienia generatora we własnym środowisku może być bezcenna.

Dlatego dobry test generatorów powinien mierzyć nie tylko jakość obrazu.

Powinien również sprawdzać:

zgodność z promptem, możliwość edycji, spójność postaci i produktu, koszt, szybkość, API, licencję, prywatność, automatyzację oraz łatwość dalszej obróbki.

Cztery narzędzia, które zostawiłbym sobie dzisiaj

Gdybym musiał ograniczyć cały rynek do czterech systemów, wybrałbym:

ChatGPT Images 2.5

Do około 70 do 80 procent codziennych zastosowań.

Najbardziej uniwersalne połączenie generowania, edycji, rozmowy z modelem i realizacji precyzyjnego briefu.

Midjourney V8.2

Kiedy najważniejszy jest efekt wizualny.

Świetne do inspiracji, eksploracji stylu, kampanii reklamowych i mocnych hero images.

Recraft V4.1

Kiedy obraz ma stać się częścią prawdziwego projektu graficznego.

Szczególnie do wektorów, ikon, brandingu i assetów stron internetowych.

FLUX.2 lub Ideogram 4.0

Kiedy buduję własny system.

Self-hosting, automatyzacja, LoRA, prywatność i kontrola infrastruktury mogą być znacznie ważniejsze niż wygranie pojedynczego benchmarku.

A Nano Banana?

Trzymałbym go bardzo blisko tej czwórki.

Zwłaszcza tam, gdzie generowanie obrazu zaczyna łączyć się z rozumowaniem, referencjami i aktualną wiedzą.

Najważniejsza zmiana na rynku AI obrazów

Najciekawsze nie jest jednak to, że ChatGPT wskoczył na pierwsze miejsce.

Znacznie ważniejsze jest coś innego.

Generator obrazów przestaje być osobnym narzędziem.

Łączy się z wyszukiwaniem, rozumowaniem, edycją, przeglądarką, dokumentami, projektowaniem, kodem i automatyzacją.

W przyszłości coraz rzadziej będziemy otwierać aplikację tylko po to, żeby wpisać:

„wygeneruj mi zdjęcie”.

Bardziej prawdopodobny workflow będzie wyglądał tak:

„Przeanalizuj stronę produktu. Sprawdź grupę docelową. Zobacz istniejący branding. Przygotuj pięć koncepcji kampanii. Wygeneruj warianty grafik. Dopasuj je do Instagrama, LinkedIna i landing page. Zachowaj wygląd produktu. Przygotuj finalne pliki.”

I właśnie pod tym kątem warto oceniać dzisiejszych liderów.

Nie tylko przez pytanie:

kto generuje najładniejszy obraz?

Ale:

kto najlepiej rozumie, po co ten obraz w ogóle powstaje?

To może okazać się najważniejszym benchmarkiem kolejnej generacji modeli.

Źródła

• OpenAI, oficjalne materiały dotyczące GPT Images 2.5
• OpenAI, dokumentacja i cennik API
• Google, dokumentacja Gemini Image Generation i rodziny Nano Banana
• Midjourney, dokumentacja V8.2 i Edit Model
• Microsoft, informacje o MAI-Image-2.6
• ByteDance, materiały dotyczące Seedream 5.0 Pro
• Ideogram, dokumentacja Ideogram 4.0
• Black Forest Labs, dokumentacja FLUX.2
• Recraft, dokumentacja Recraft V4.1
• Adobe, dokumentacja Adobe Firefly
• Arena.ai, aktualne rankingi modeli generowania obrazów
• Artificial Analysis, rankingi text-to-image i image editing