Thiết kế đồ họa: GPT Image 2 nổi bật, Seedream 5.0 Pro dẫn đầu tổng thể ảnh
Ở mảng hình ảnh, kết quả phân hóa hơn đáng kể.
GPT Image 2 của OpenAI hiện đứng đầu bảng Graphic Design với 1.051 điểm và cũng đứng đầu Image Editing với 1.045 điểm. Đây là những hạng mục đặc biệt liên quan tới công việc thiết kế, chỉnh sửa và xử lý chữ trong hình ảnh.
Trong khi đó, Seedream 5.0 Pro của ByteDance đứng đầu bảng Image Overall với 1.051 điểm. Model này cũng dẫn đầu hai nhóm E-commerce với 1.025 điểm và Film với 1.074 điểm.
Kết quả này cho thấy không có một mô hình ảnh duy nhất đứng đầu tất cả các loại công việc. GPT Image 2 hiện có lợi thế trong thiết kế đồ họa và chỉnh sửa, trong khi Seedream 5.0 Pro đứng đầu khi OpenArt đánh giá tổng thể và ở một số nhóm hình ảnh chuyên biệt.
Đáng chú ý, OpenArt không chỉ công bố điểm số mà còn công khai phương pháp đánh giá. Các bảng được xây dựng từ những prompt lấy từ các tình huống sáng tạo thực tế; mỗi model nhận cùng một yêu cầu và kết quả được đưa vào đánh giá theo quy trình cố định. Danh tính model được ẩn, vị trí trái/phải được xáo trộn và người đánh giá buộc phải chọn một trong hai kết quả.
Điều này khiến Arena có giá trị tham khảo khá trực tiếp đối với người dùng thực tế. Thay vì chỉ biết một model “thông minh” hay “mạnh” hơn model khác, người dùng có thể xem nó hoạt động thế nào trong đúng loại công việc mình cần.
Tuy vậy, OpenArt Arena vẫn nên được xem là một nguồn tham khảo chứ không phải tiêu chuẩn tuyệt đối. OpenArt đồng thời là một nền tảng thương mại cung cấp quyền truy cập vào nhiều model được đưa lên bảng xếp hạng. Vì vậy, với các doanh nghiệp có yêu cầu cụ thể về thương hiệu, chi phí, bản quyền, dữ liệu riêng tư hoặc khả năng triển khai, việc tự kiểm thử trên chính workflow của mình vẫn rất quan trọng.
Với người làm thiết kế đồ họa, quảng cáo video và AI video, điểm đáng chú ý nhất từ Arena là xu hướng chuyển từ câu hỏi “model nào mạnh nhất?” sang “model nào phù hợp nhất với công việc này?”. Khi các model ngày càng chuyên biệt, một workflow thực tế có thể sử dụng nhiều model khác nhau thay vì phụ thuộc vào một lựa chọn duy nhất.
