导读：首个在国产芯片上完成全流程训练的 SOTA 模型 GLM-Image，带着“文字渲染开源第一”的光环来了。我们将其与 Qwen-Image-Max、Nano Banana Pro 在多场景下横向实测，发现它确是一款长处与短板都极为鲜明的“特长生”：在需要精准图文排版的商用场景中表现出色，但在画面质感、艺术表现等更广泛的创作需求上，与顶尖模型仍有一定差距。
1月14日，智谱 AI 与华为联合开源新一代图像生成模型 GLM-Image。值得注意的是，该模型是首个完全基于国产芯片（昇腾 Atlas 800T A2）与 AI 框架（昇思 MindSpore）完成全流程训练的 SOTA 多模态模型，标志着国产全栈算力已具备支撑前沿模型训练的能力。
GLM-Image 最突出的亮点在于其精准的文字渲染能力，直接针对 AI 生图中常见的“文字乱码”痛点。在 CVTG-2K 与 LongText-Bench 等权威文本生成榜单中，它均位列开源模型第一，尤其在汉字生成准确度上超越了包括谷歌 Nano Banana 在内的多款知名模型。这使其在海报、PPT、社交媒体封面等需精准图文结合的商用场景中更具可用性。同时，其 API 调用成本也极具竞争力，性价比突出。
这些卓越表现背后的关键，是一套创新的“双引擎”架构：一个擅长理解与规划的“大脑”（9B 自回归模型）负责解析复杂指令、构思整体布局；另一个擅长绘制的“画笔”（7B 扩散解码器）则专注细节渲染与色彩表现。两者协同工作，辅以专门优化的文字处理模块，使模型既能深入理解语义，又能精准刻画细节——尤其是在文字呈现上，真正实现了看懂指令与写对文本。
302.AI 已接入 GLM-Image API。那么，它在实际应用场景中表现究竟如何？本次实测，我们将让 GLM-Image 与同样以文本渲染见长的国产模型 Qwen-Image-Max，以及国际标杆模型 Nano Banana Pro 同台竞技，一探高下。
I. 实测模型基础信息
（1）各实测模型在 302.AI 的价格：
| 模型名称 | 302.AI内的价格 |
| GLM-Image | $0.016/次 |
| Qwen-Image-Max | $0.08/次 |
| Gemini-3-pro-image-preview（Nano Banana Pro） | 按Token：输入$2 / 1M Tokens；输出$120 / 1M Tokens按次：1K/2K画质：$0.15 / 次；4K画质：$0.24 / 次 |
（2）测评目标：
- 生成质量与真实感：评估各模型在图像生成和图像编辑后的视觉效果，包括提示词遵循、细节表现、以及是否存在伪影或失真等。
- 指令理解与执行准确性：测试模型对文本或图像指令的理解能力，检查编辑结果是否准确反映用户意图。
（3）测评工具：
（4）测评方法：
各案例均使用统一的英文提示词和图片进行生成，且均取第一次生成结果，评测结果仅供参考。
Ⅱ. 测评案例
案例 1：文生图-人物拟真测试
💡测评指标： 人物皮肤，宠物毛发以及背景环境拟真感；多主体提示词理解准确度。
提示词: A hyper-realistic 50mm film photography shot of a handsome American Caucasian couple in a sun-drenched, opulent American estate manor.
The Action: The man, with a clean-cut hairstyle and a charismatic smile, is extending his arm toward the lens, holding an iPhone to capture a front-facing camera selfie of the group. He wears a navy blue premium knit polo.
The Subjects: Beside him, the woman with sun-kissed blonde hair and a radiant, dimpled smile, is wearing an elegant white linen sundress and diamond stud earrings; she tenderly cradles a ginger Exotic Shorthair cat (Garfield-style) that has a hilariously grumpy, squinting expression. Leaning into the frame is a majestic Siberian Husky with a wide, “smiling” panting face, its blue eyes sparkling.
Composition & Environment: An intimate “selfie” perspective with realistic wide-angle distortion on the man’s extended arm. The background features the grand interior of a manor with high ceilings, mahogany woodwork, and large windows overlooking a manicured lush green lawn.
Technical Specs: Kodak Portra 400 film aesthetic, natural soft golden hour sunlight, subtle film grain, soft bokeh, 8k resolution, photorealistic, incredibly detailed skin pores, individual strands of Husky fur, and fine fabric weaves.
翻译：
一张超写实风格的50mm胶片摄影作品，拍摄对象是一对美国白人夫妇，他们身处阳光普照、富丽堂皇的美国庄园。
画面：男士发型利落，笑容迷人，他伸出手臂，手持iPhone，准备用前置摄像头自拍。他身穿一件藏蓝色高级针织polo衫。
画面：在他身旁的女士拥有一头靓丽的金色秀发，笑容灿烂，脸颊上带着迷人的酒窝，身着优雅的白色亚麻连衣裙，佩戴着钻石耳钉；她温柔地抱着一只姜黄色的异国短毛猫（就像加菲猫一样），这只猫正眯着眼睛，一副滑稽的“不高兴”表情。一只威风凛凛的西伯利亚哈士奇犬也出现在画面中，它张着“笑脸”，喘着粗气，蓝色的眼睛闪闪发光。
构图与环境：采用“自拍”视角，男子伸出的手臂呈现出逼真的广角畸变效果。背景展现了一座庄园的宏伟内部，高挑的天花板、红木装饰和俯瞰修剪整齐的葱郁草坪的大窗户，营造出恢弘的气势。
技术规格：柯达Portra 400胶片质感，柔和的自然黄金时段阳光，细腻的胶片颗粒，柔和的散景，8K分辨率，照片级真实感，细腻的皮肤毛孔、哈士奇根根分明的毛发以及衣物精细的织物纹理都清晰可见。
GLM-Image
Qwen-Image-Max
Nano Banana Pro
| 测评点 | GLM-Image | Qwen-Image-Max | Nano Banana Pro |
| 人物拟真度 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 风格控制 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 提示词遵循 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 简评 | Qwen-Image-Max略胜。胜在对提示词的还原度较高，例如人物动态和自拍视角等，但显而易见地还是无法避免人物的AI磨皮感，真实度大打折扣；nbp呈现出的最大问题在于未还原提示词要求的自拍视角，以及背景未体现出宏伟庄园的感觉；GLM则输出了“一眼AI”的作品，人物皮肤，动物毛发都有明显AI味。 | ||
案例 2：文生图-信息卡片
💡测评指标：既定文本准确性，风格理解与排版美观度。
提示词：
以卡通插画的形式，基于提供的文本信息内容，制作相应的插画。
主色
#00AEEF，背景色#FFFFFF，氛围辅助配色使用#F06292。字体设计 ： 采用粗体、圆角无衬线字体。文本使用高对比度轮廓（白底蓝边轮廓），并通过不同的字重（粗细变化）来构建清晰的信息层级。
布局： 简洁的垂直卡片式布局。容器采用大圆角设计，并保留充足的留白以防止视觉拥挤。
视觉元素 ： 细腻的浅灰色网格纹理（方格纸风格）、悬浮对话气泡，以及通过柔和落影营造出的“图层感”叠层效果。
文本内容：长久以来，AI 绘画一直存在一个反直觉的门槛：为了调整一个角度，我们需要在脑中先建立空间概念，再撰写提示词。 想要俯视？你得输入 “High angle view”；想要侧面？你得强调 “Side profile”。这种基于文本的盲盒式调整，不仅效率低下，而且极不精准。
GLM-Image
Qwen-Image-Max
Nano Banana Pro
| 测评点 | GLM-Image | Qwen-Image-Max | Nano Banana Pro |
| 文字准确性 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 排版美观度 | ⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 提示词遵循 | ⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 简评 | Nano Banana Pro胜。nbp完美贴合提示词要求，在文字排版配色上均表现良好，整体看上去可视为一个可用的信息卡片；GLM这一轮的文字准确性表现不佳，出现明显文字乱码；Qwen虽生成了准确文本，但和GLM一样，没有完全遵循提示词的排版和配色要求，且最大的问题在于规定文本未能完整呈现。 | ||
案例 3：文生图-产品海报
💡测评指标：既定文本准确度、排版布局美观度、产品氛围理解与商业可用性。
提示词：
[高端家具商业海报 | 竖版3:4]
为设计品牌 “至物 | ZHIWU” 的新品 「呼吸」智能感应台灯（型号：HW-AL01） 设计一幅产品海报。
核心指令：
1. 文字必须100%精确：
* 主标题：光影之间 | Between Light & Shadow
* 产品标识：「呼吸」智能感应台灯 | HW-AL01
* 核心文案：实木温润，光影随心律动。支持三档调光 & 人体感应。
* 材质/信息：北美胡桃木 | 铝合金 | 意大利羊毛毡 | 高: 45cm | ¥2,480
* 品牌标识：至物 ZHIWU （含品牌图标）。
2. 视觉与构图（适应竖版）：
* 产品特写：台灯以优雅角度置于画面中上部，重点展现材质细节（北美胡桃木纹理、哑光铝合金、透光羊毛毡）。
* 氛围与留白：下方营造宁静的现代书桌场景，桌面有柔和光晕与倒影。画面留有充足的负空间，确保文字排版清晰、呼吸感强。
风格： 简约、温暖、富有匠心的商业摄影质感，强调光影层次。
禁止项： 文字错误、材质塑料感、构图拥挤。
GLM-Image
Qwen-Image-Max
Nano Banana Pro
| 测评点 | GLM-Image | Qwen-Image-Max | Nano Banana Pro |
| 文字准确性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 排版构图美观度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 产品表现 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 可商用性 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 简评 | GLM-Image略胜。GLM的作品在文字和排版布局上都表现较佳，构图也符合视觉i习惯，商品信息的主次关系符合逻辑，可视为符合基本商用属性的海报，不足之处在于产品未体现出提示词要求的“羊毛毡”和“铝合金”部分；Qwen的产品材质表现非常直观，但文字布局却达不到商用标准（例如将产品名置于中下位置，品牌logo与品牌名过于相近导致不协调等）；nbp的问题则在于部分文字出现轻微变形，布局略显头重脚轻，不过其产品图则是突出了台灯的使用环境，提供了另一角度的商用表现力。 | ||
案例 4：文生图-影视作品年表
💡测评指标：世界知识、风格理解、排版合理性及文字准确性。
提示词：绘制一份克里斯托弗·诺兰的电影作品年表，手绘风格，有简单插图，每部作品注明全片时长，上映时间，简短作品简介。
GLM-Image
Qwen-Image-Max
Nano Banana Pro
| 测评点 | GLM-Image | Qwen-Image-Max | Nano Banana Pro |
| 文字准确性 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 信息准确性 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 风格排版美观度 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 简评 | Nano Banana Pro胜。显而易见，nbp在信息文本的准确性、风格化呈现以及排版构图的整体性上都已经是next level，艺术字以及相关插画的呈现都是加分项，最强的部分在于作品年表的完整性，在紧凑的布局上完整呈现出了全部重要信息；相比之下，Qwen则出现文本轻微变形、信息不够完整的缺陷；而GLM本题表现则在文字生成、信息展示和风格排版上都一片混乱。 | ||
案例 5：文生图-小红书笔记封面
💡测评指标：文字准确性、排版构图、视觉吸引力
提示词：生成一张小红书笔记封面，主题是咖啡馆探店，要求图文并茂，兼具照片视觉吸引力和网感文案。
GLM-Image
Qwen-Image-Max
Nano Banana Pro
| 测评点 | GLM-Image | Qwen-Image-Max | Nano Banana Pro |
| 文字准确性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 文案网感 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 视觉吸引力 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 简评 | Nano Banana Pro胜。胜点解析：1. 配图真实感极高，更具吸引力；2. 文案具有基本网感，包括花字和emoji的运用；3. 整体更接近一个真实探店笔记的表现形式，符合平台调性；Qwen生成的笔记封面具备一定视觉质量，但是文案老套，拼图的效果略显生硬；Qwen生成的封面则有一种费力营造氛围，但吸引力仍薄弱的感觉。 | ||
III. GLM-Image 图像模型实测结论
实测结果汇总：
| 序号 | 测试案例 | 胜者 | GLM-Image得分 | Qwen-Image-Max得分 | Nano Banana Pro得分 |
| 案例1 | 文生图-人物拟真测试 | Qwen-Image-Max | 8 | 12 | 11 |
| 案例2 | 文生图-信息卡片 | Nano Banana Pro | 5 | 10 | 15 |
| 案例3 | 文生图-产品海报 | GLM-Image | 17 | 15 | 12 |
| 案例4 | 文生图-影视作品年表 | Nano Banana Pro | 6 | 11 | 15 |
| 案例5 | 文生图-小红书笔记封面 | Nano Banana Pro | 12 | 9 | 14 |
经过这轮多轮实测，GLM-Image 的能力画像已经清晰浮现：
其核心长板：精准的“图文排版专家”。
正如其核心宣传点——精准的文字渲染与优秀的图文排版能力，是其最显著的竞争优势。在实测案例中，只要是提示词中明确要求的既定文字，GLM-Image都可以做出完整的处理，尤其体现在案例 3 的产品海报生中，它能近乎无误地生成指定中文文本，并遵循基础的构图与信息层级逻辑，产出可直接用于社交媒体传播的视觉内容。这使其在需要精确图文结合、快速生成电商海报、社交媒体封面及信息图的流程中，具备了明确的实用价值和高性价比。
其主短板同样明显：在更为广泛的图像生成需求中，GLM-Image 目前仍存在明显局限：
- 画面真实感有待提升：在需要高度拟真或复杂细节（如人物皮肤、宠物毛发）的场景中，其生成结果的质感与顶尖模型有可见差距，“AI味”相对明显，图像真实感与细节刻画水平有待提升。
- 逻辑与知识型任务吃力：当任务需要理解复杂知识（如整理电影年表）并做结构化视觉呈现时，GLM-Image 的输出容易变得混乱，这显示出其在深度推理和知识整合上的不足。
- 风格化与创意发挥相对受限：在需要强烈艺术风格或高度创意视觉表现的测试中，其输出偏向保守，在风格控制的精准度和视觉冲击力上尚有提升空间。
综合以上特性，可以看出 GLM-Image 并非一个面向所有图像生成任务的通用型顶级模型，而是一个在“文字准确性”和“商业排版”赛道上高度优化的专用工具。它的价值在于以极低的成本，可靠地解决产品海报、社媒封面、信息卡片等场景中图文混乱的核心痛点。
因此，不妨将 GLM-Image 视为内容生产流程中一个用于处理规范化图文任务的智能助手，用对场景，它能显著提升效率。如果你对生成的文本和排版方式有严苛的要求以及非常完整的提示词，可以尝试使用它来帮助提升生产力。而对于追求极致艺术效果、超高真实感或需要处理复杂知识性的任务，目前仍有更成熟的选择。
Ⅳ. 如何在 302.AI 上使用
302.AI 提供按需付费无订阅的服务模式，用户可以根据自身业务需求灵活选择使用。
使用模型 API
步骤指引：API超市→图片生成→智谱→GLM-Image
点击【立即体验】在线调用 API
想即刻体验 GLM-Image 模型？
👉立即注册免费试用302.AI，开启你的AI之旅！👈
为什么选择302.AI？
● 灵活付费：无需月费，按需付费，成本可控
● 丰富功能：从文字、图片到视频，应有尽有，满足多种场景需求
● 开源生态：支持开发者深度定制，打造专属AI应用
● 易用性：界面友好，操作简单，快速上手
