OpenAI renoue avec ses ambitions en cette fin d’année avec son dernier modèle GPT Image 1.5.
À la fin de 2025, la compétition dans la génération d’images s’intensifie entre Google et OpenAI. Google a frappé le premier avec Nano Banana Pro, séduisant rapidement les internautes et s’emparant de la première place dans la Text-to-Image Arena en novembre. OpenAI, avec son GPT Image 1.5, a réagi un mois plus tard, s’imposant en décembre.
Les 10 générateurs d’images les plus performants en décembre 2025
En mars 2025, OpenAI a abandonné son modèle DALL-E au profit de 4o Image Generation, aligné avec les normes concurrentielles. Après un moment de stagnation, l’arrivée de Nano Banana Pro a relancé la dynamique. GPT Image 1.5 se distingue par ses capacités supérieures dans le r rendu de texte, le traitement des visages, et sa réactivité aux instructions. Ce modèle innoe également en offrant la possibilité de transformer une image existante sans en générer une nouvelle.
Nano Banana Pro suit en seconde position, devant Black Forest Labs. Cette entreprise allemande, connue pour FLUX, revient dans la compétition avec FLUX 2, apprécié par les utilisateurs, tandis que certaines marques en vogue entre 2023 et 2024 ont chuté dans le classement, comme Leonardo.Ai (19e), Recraft (23e), Ideogram (28e), Reve (29e) et Midjourney (43e).
Voici les dix modèles les plus performants en décembre 2025 :
- GPT Image 1.5 high (OpenAI) : 1252 (score Elo)
- Nano Banana Pro – Gemini 3 (Google) : 1223
- FLUX.2 [max] (Black Forest Labs) : 1211
- FLUX.2 [pro] (Black Forest Labs) : 1202
- Seedream 4.0 (ByteDance) : 1193
- FLUX.2 [flex] (Black Forest Labs) : 1186
- Seedream 4.5 (ByteDance) : 1169
- Imagen 4 Ultra Preview 0606 (Google) : 1164
- Nano Banana – Gemini 2.5 (Google) : 1163
- ImagineArt 1.5 Preview (ImagineArt) : 1159
Découvrir le classement complet
Critères de classement dans la Text-to-Image Arena
Le classement de la Text-to-Image Arena, élaboré par Artificial Analysis, repose sur des affrontements entre modèles, jugés par les utilisateurs. Pour chaque duel, un même prompt est présenté à deux modèles, et les utilisateurs choisissent la production qu’ils préfèrent. Les résultats influencent un score Elo évolutif, progressant avec des victoires contre des concurrents mieux classés, et décroissant lors de défaites contre des modèles moins bien notés.
