Midjourney vs Nano Banana Pro vs FLUX 2 Max: сравнение нейросетей для картинок 2026

Команда блога BotHub на Habr сравнила шесть нейросетей для генерации изображений — Midjourney v7, Qwen Image 2 Pro, FLUX 2 Max, Nano Banana Pro, GPT Image 2 и Grok Imagine — прогнав одинаковые промпты через шесть сценариев использования и оценив результаты по четырём критериям; по признанию авторов, победитель теста оказался для них неожиданным.

Какие модели попали в сравнение

В тест BotHub вошли шесть моделей генерации изображений, которые сейчас чаще всего называют в числе лидеров рынка.

• Midjourney v7
• Qwen Image 2 Pro
• FLUX 2 Max
• Nano Banana Pro
• GPT Image 2
• Grok Imagine — тестировался в режиме image quality

Все шесть моделей получали один и тот же промпт в каждом из шести сценариев — так тест исключает разницу в формулировках запроса, которая обычно мешает честному сравнению генераторов картинок между собой. Такой набор участников охватывает сразу несколько подходов к генерации изображений, которые в 2026 году конкурируют за внимание одной и той же аудитории — от фотореалистичных сцен до иллюстративных стилей.

Как проходило тестирование

Тестирование строилось на шести сценариях использования и четырёх критериях оценки результата, одинаковых для всех участников сравнения.

• 6 моделей генерации изображений в сравнении
• 6 сценариев использования протестированы на каждой модели
• Один и тот же промпт для всех моделей в рамках одного сценария
• Результаты оценивались по 4 критериям
• Итоговую подборку картинок для сравнения авторы собрали в общий материал на Habr

«У нас было: 6 моделей для генерации, 6 сценариев использования, для всех моделей — одинаковый промпт и 4 критерия для оценки результата», — говорится в материале блога

BotHub на Habr.

Авторы прямо указывают, что цель теста — дать читателю возможность сравнить картинки своими глазами, а не полагаться на рекламные скриншоты, которые публикуют разработчики каждой отдельной модели.

Кто победил в сравнении

Кто именно набрал больше баллов по итогам четырёх критериев, авторы не раскрывают в доступной части материала — они лишь отмечают, что результат удивил их самих.

«Победитель оказался неожиданным», — отмечают авторы блога

BotHub.

Подробный разбор с картинками по каждому из шести сценариев и объяснением того, как считались баллы по четырём критериям, авторы вынесли в основной материал на Habr — короткий анонс раскрывает только формат теста и участников, но не итоговую таблицу результатов.

Что это значит

Рынок нейросетей для генерации изображений разросся настолько, что выбор инструмента требует прямого сравнения на одинаковых задачах и одинаковых промптах, а не доверия к промо-примерам, которые каждый разработчик модели показывает в собственном блоге. Формат теста BotHub — шесть моделей, шесть сценариев, один и тот же промпт и четыре критерия оценки — сам по себе задаёт шаблон, по которому можно проверять и будущие релизы генераторов изображений.