En octobre 2026, OpenAI occupe les trois premières places des classements de la Text-to-Image Arena, aussi bien en génération d’images qu’en édition à partir d’une ou de plusieurs images. Google, Krea et SpaceXAI réalisent des percées selon les catégories, tandis que Microsoft ne figure pas dans le top 10 multi-images.
Multi-images : OpenAI confirme, Krea quatrième, Google très présent
Dans le classement multi-images d’octobre 2026, les trois modèles d’OpenAI restent en tête : GPT Image 2.5 Sunburst, Flare et GPT Image 2 medium. Krea 3 Ultra prend la quatrième place, suivi de Nano Banana 2.1 en cinquième position et Seedream 5.0 Pro à la sixième. Google place quatre modèles dans le top 10, alors que SpaceXAI et Microsoft n’y apparaissent pas. Les scores Elo des cinq premiers sont : 1 518 pour Sunburst, 1 479 pour Flare, 1 453 pour GPT Image 2 medium, 1 435 pour Krea 3 Ultra et 1 432 pour Nano Banana 2.1.
OpenAI maintient sa domination sur l’édition d’images avec une seule photo
En édition d’images à partir d’une image, OpenAI conserve les trois premières places avec Sunburst, Flare et GPT Image 2 medium. Grok Imagine 2.0 et Nano Banana 2.1 complètent le top 5, devant MAI-Image-2.6. Krea 3 Ultra fait son entrée à la huitième place avec un peu plus de 2 600 votes. Les scores Elo du top 5 vont de 1 514 pour Sunburst à 1 426 pour Nano Banana 2.1, avec 1 481 pour Flare, 1 461 pour GPT Image 2 medium et 1 439 pour Grok Imagine 2.0.
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Génération d’images : podium OpenAI et nouvelles entrées dans le top 6
Pour le deuxième mois consécutif, OpenAI occupe les trois premières places du classement général de génération d’images, avec GPT Image 2.5 Sunburst en tête, suivi de GPT Image 2.5 Flare et GPT Image 2 medium. Deux modèles récemment ajoutés, signés Google et SpaceXAI, entrent directement dans le top 6. Les scores Elo du top 10 sont : 1 425 pour Sunburst, 1 398 pour Flare, 1 383 pour GPT Image 2 medium, 1 334 pour Grok Imagine 2.0, 1 332 pour MAI-Image-2.6, 1 328 pour Nano Banana 2.1, 1 302 pour Reve 2.1, 1 294 pour Grok Imagine 2.0 (version du 1er août), 1 274 pour Muse Image et 1 269 pour Reve 2.0.
Comment la Text-to-Image Arena établit ses scores Elo
La Text-to-Image Arena évalue les modèles par duels à l’aveugle : pour une même consigne, deux images générées par des modèles anonymes sont soumises à l’internaute, qui choisit sa préférée. L’identité des modèles n’est communiquée qu’une fois le vote effectué. Les résultats sont compilés au moyen d’un score fondé sur le système Elo, dans lequel une victoire contre un modèle mieux noté entraîne une progression plus importante qu’en cas de succès face à un modèle moins bien classé. Chaque score inclut une marge d’erreur ainsi qu’une plage de rangs, qui se réduisent à mesure que le nombre de votes augmente. Les modèles récemment arrivés portent la mention « preliminary » car leur position peut encore évoluer. Le tableau multi-images regroupe les duels où plusieurs visuels sont fournis en entrée.
