Grok Imagine Image 2.0 против gpt-image-2: тест на русских промптах, 2026

Повторили шесть заданий зарубежного теста на русском языке. Кириллица вышла чистой во всех пяти макетах, а счёт предметов провалился дважды.

Короткий ответ: на русских промптах gpt-image-2 безошибочно верстает плотную кириллицу, но ошибается в счёте предметов - там, где английские формулировки он обрабатывал точно. Проверено на десяти генерациях за тридцать восемь минут.

Что за модель и почему сравниваем

xAI выпустила Imagine Image 2.0 седьмого августа 2026 года. Компания заявила вторую строчку мировых таблиц Arena по генерации из текста и по редактированию. Первую в обеих категориях занимает gpt-image-2 от OpenAI.

Сам Grok Imagine из России недоступен без обходных путей. Поэтому взяли лидера рейтинга, который работает в доступных сервисах, и проверили на нём те же задания, что зарубежные тестировщики давали обеим моделям.

Что нового в Image 2.0

| Возможность | Что делает |

|---|---|

| Точечная правка | меняет выделенную область, не трогая остальное |

| Сегментация | выделяет отдельный объект внутри кадра |

| Удаление фона | выгружает предмет со слоем прозрачности |

| Мульти-референс | до пяти исходников за одну генерацию |

| Smart Resize | перестраивает композицию под девять форматов |

| Планирование вёрстки | иерархия и сетка строятся до отрисовки |

Последний пункт объясняет остальное. Прежние поколения рисовали буквы как графику, отсюда искажения мелкого кегля. Здесь модель сначала раскладывает макет, потом рендерит.

Итоги зарубежного теста

Издание SuperMaker дало обеим моделям шесть одинаковых заданий. Вышла ничья: две победы у каждой и две ничьи.

Grok точнее поставил родинку под левым глазом и стабильнее удержал внешность героини на четырёх кадрах. Конкурент выиграл товарную съёмку и пространственную раскладку, где нужно было строгое количество предметов.

Результаты на русском языке

Кириллица: пять макетов из пяти без опечаток

Туристическая инфографика с заголовком, курсивным подзаголовком, тремя карточками и нижней лентой отработала чисто. Двадцать с лишним слов в плотной сетке, ошибок нет.

Афиша воспроизвела ровно пять заданных строк и ничего не добавила. Кулинарная карточка выдала пять шагов правильным русским, с температурой духовки и временем выпечки. Буква ё расставлена по правилам.

Счёт предметов: два провала из двух

Просили три лимона в белой миске - получили четыре. Всё остальное в кадре модель разложила безукоризненно: чайник слева, тостер справа, чашка на паре книг, кот под столом, свет справа.

В товарной съёмке этикетка воспроизведена посимвольно, а колосков вместо трёх вышло два, плюс рассыпанные зёрна, которых в задании не было.

Показательно: в англоязычном тесте оба этих задания выиграл именно gpt-image-2. На русских формулировках он повторил ошибки конкурента.

Модель дописывает недостающее

В задании на афишу мы попросили мелкий шрифт с датой и адресом, конкретных значений не назвали. Модель сочинила дату, день недели, название клуба и улицу с номером дома, а заодно исказила транслитерацию домена.

Постер в стиле ар-деко получил два слогана. Кулинарная карточка - полную рецептуру. Обложка - девять описаний.

Это не сбой: алгоритм заполняет лакуны задания. Но перед отправкой макета в печать каждую придуманную строку придётся сверять.

Как составлять запрос

Пять элементов, которые стоит назвать:

• Объект - кто или что в кадре, конкретно
• Раскладка - где что стоит и как связано между собой
• Точный текст - надписи дословно, в кавычках
• Стиль - техника, палитра, настроение
• Свет - направление и характер

Числительные дублируйте усилением: «ровно три колоска, не больше и не меньше». Пробелы задания закрывайте сами, иначе модель подставит свой вариант. Отрицания не работают, переводите их в утверждения.

Ограничения

После релиза участились жалобы на ужесточение фильтров: у продукта была история с дипфейками, в январе его приостанавливали. Суточные квоты описаны разрозненно, логику сброса за год меняли не раз. Сложные взаимодействия кистей рук с предметами модель по-прежнему путает.

Коротко

Кириллица в плотной вёрстке больше не препятствие, и это меняет подход к афишам и схемам. Счёт предметов остаётся ненадёжным. Позиция в таблице Arena не предсказывает результат конкретной задачи - проверять надо на своих кадрах.

Готовые промпты в галерее. Смотрите подборку в категории «Арт и иллюстрация».