在**库拉KULAAI（c.kulaai.cn）**上跑了一周GPT-Image-2，科研配图和技术文档配图都测了。4月21日OpenAI发的这个模型，ChatGPT、Codex、API三端同时全量上线，Arena直接霸榜。从开发者视角看，三端同发说明模型稳定性够，API可以直接上生产环境。
核心能力拆解
中文渲染。 之前所有AI绘图工具处理中文都是灾难——标注模糊、乱码、位置飘。GPT-Image-2基本解决了，中文文字清晰准确，位置可控。这个突破对国内用户来说是刚需。
细节控制。 节点大小、箭头方向、配色协调这些之前容易翻车的地方，现在稳定多了。流程图、系统架构图、模块关系图，出来的质量像那么回事。
极简提示词。 不需要写一大段描述，抓住主题、步骤、风格三个要素就行。写太多它反而容易抓不住重点。
能力边界
实测下来，最擅长这几类：
流程图——工作步骤、数据处理pipeline、实验流程。结构化节点图，箭头方向对，分支逻辑清楚。
机制图——变量关系、因果链条、理论框架。视觉表现力比之前强了不止一个量级。
系统架构图——模块关系、信号流向、技术栈分层。兼顾美观和准确。
但也有边界。电路原理图、PCB布局图、时序图、波形图这类需要精确数值和规范符号的图，精度不够，还是得用专业EDA工具。
使用技巧
提示词别写太多。 三个要素够了：主题、步骤、风格。比如"请生成一张系统架构图，主题是微服务部署，包含网关层、服务层、数据层，蓝灰色系"。十几字搞定。
不满意别重开，直接改。 说"第三个模块换成蓝色""箭头改成虚线""右侧加注释框说明数据流向"，它能跟着改，不用从头来。
SVG输出是进阶玩法。 如果直接出的图片不满足需求，可以让它输出SVG代码。矢量格式，放大不失真，放进文档里清晰度有保障。
单模型天花板：能力分化在加剧
跑了一周最大的体会：没有任何一个模型能单独搞定一张高质量配图。
GPT-Image-2视觉效果好，但逻辑结构偶尔犯错——模块连反了、信号流向画反了、步骤漏了一步，它自己看不出来。Gemini逻辑理解强，Mermaid代码输出稳定，但审美一般。Claude对细节敏感，适合做审查，但本身不擅长生成视觉内容。
三个模型各有盲区。这个现象在2026年越来越明显：大模型的能力分化在加剧，而不是收敛。每家都在自己的优势方向上越做越深，短板却没同步补齐。
对开发者来说，这意味着：你不能指望一个API搞定所有事。 如果你的产品依赖AI绘图能力，单一模型集成的方案天花板很低。
多模型工作流
现在固定三步走：
第一步：GPT-Image-2出初稿。 通过API或ChatGPT直接调用，输入主题、步骤、风格要求，出成品图。追求速度和视觉效果。
第二步：Gemini审查逻辑。 把GPT-Image-2出的图贴给Gemini，检查节点连接是否正确、步骤有没有遗漏。
第三步：Claude审查细节。 逻辑没问题后，做最终检查——标注文字是否准确、配色是否协调。
三步在同一个平台里完成，上下文能跨模型保留，切模型不用重新贴内容。这就是多模型聚合平台的核心价值——省掉集成成本和切换成本。
趋势判断
AI绘图正在从"能用"进入"好用"阶段。GPT-Image-2的中文渲染突破不是孤立事件，各家模型都在补齐短板。
多模型协作正在成为主流工作方式。不只是绘图，在内容创作、代码开发、数据分析等领域，"一个模型不够用，多个模型组合用"正在成为共识。
聚合平台的窗口期正在打开。当用户的需求从"用一个模型"变成"用一组模型"，谁能提供最流畅的多模型协作体验，谁就能在这个赛道卡住位置。
"一键出图"的正确理解是：快速出初稿，把从想法到可视化的时间从几小时压缩到几分钟。精修的部分还是得靠人，但光是这一步，效率提升就已经很可观了。
