12月16日，Black Forest Labs 毫无预兆地抛出了一枚重磅炸弹——Flux.2 [max] 正式发布。这次发布堪称一次彻底的突袭，因为在早期的官方路线图中，Flex 版本曾被定为旗舰，而 [max] 的横空出世，直接打破了既有的产品天花板，重新定义了 Flux 系列的最高标准。
根据官方发布的最新模型矩阵，Flux.2 的生态布局已彻底清晰：
在 [max] 的众多升级点中——包括极致的性能、跨任务编辑的一致性、以及最强的提示词跟随能力——最吸引我注意的是“基础搜索（Grounding Search）”功能。从对比表中可见，这是 [max] 版本的独有功能。这意味着 Flux 不再只是基于训练数据回忆，而是能实时联网查阅。当用户要求生成即时新闻、流行单品或最新时尚趋势时，它能通过搜索获取实时信息进行可视化，极大地补全了“世界知识”这一短板。
在最新的 LMArena 榜单上，Flux-2-Max 目前位居文生图第 4 名，图像编辑第 11 名
302.AI 现已接入 Flux.2 [max] API。 随着这位超新星的登场，2025 年末的图像模型终局之战正式打响。能有资格站在 Flux.2 [max] 对面的，依然是那两位老对手：GPT-Image-1.5 与 Nano Banana Pro。究竟是搜索外挂更强，还是老牌霸主更稳？评测开始。
I. 实测模型基础信息
（1）各实测模型在 302.AI 的价格：
| 模型名称 | 说明 | 302.AI内的价格 | |
| Flux.2 [max] | Generations（生成图片） | 文字输出 | 输入$5/ 1M tokens输出$10/ 1M tokens |
| 图片输出 | 输入$5/ 1M tokens输出$32/ 1M tokens | ||
| Edit（修改图片） | 文字输入 | 输入$5/ 1M tokens输出$32/ 1M tokens | |
| 图片输入 | 输入$8/ 1M tokens输出$32/ 1M tokens | ||
| GPT-Image-1.5 | Generations（生成图片） | 图片输出 | 输入$5 / 1M tokens输出$32 / 1M tokens |
| 文字输出 | 输入$5 / 1M tokens输出$10 / 1M tokens | ||
| Edit（修改图片） | 图片输出 | 输入$5 / 1M tokens输出$32 / 1M tokens | |
| 文字输出 | 输入$8 / 1M tokens输出$32 / 1M tokens | ||
| Nano Banana Pro | 输入$2 / 1M Tokens输出$120 / 1M Tokens | ||
| （1K/2K）$0.14 / 次 | |||
（2）测评目标：
- 生成质量与真实感：评估各模型在图像生成和图像编辑后的视觉效果，包括提示词遵循、细节表现、以及是否存在伪影或失真等。
- 指令理解与执行准确性：测试模型对文本或图像指令的理解能力，检查编辑结果是否准确反映用户意图。
（3）测评工具：
- 所有模型均使用 302.AI 的 API 超市→在线调试功能
（4）测评方法：
各案例均使用统一的提示词和图片进行生成，均取第一次生成结果，评测结果仅供参考。
Ⅱ. 测评案例
案例 1：文生图-世界知识
测试点：世界知识，人物拟真，美学
提示词：Realistic photo shot by Nikon FM2 taken at 52°31′N 13°23′E on Nov 9, 1989. Crowd perspective.
真实事件：推倒柏林墙
翻译：
拍摄于1989年11月9日，地点北纬52°31′东经13°23′，使用尼康FM2相机拍摄的现实主义风格照片。人群视角。
Flux-2-Max
GPT-Image-1.5
附现实参考：
| 测评点 | Flux-2-Max | GPT-Image-1.5 | Nano Banana Pro |
| 事件准确度 | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| 画面拟真度 | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| 画面美感 | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ |
| 简评 | GPT-Image-1.5略胜。更多是主观审美的一场对比，哪张获胜都不算意外。结合史实照片，无论是墙体本身构造，背景的柏林登堡门，群众穿着，汽车型号，都符合当时历史。我选GPT是因为这张高噪点带来的粗粝质感更符合胶片摄影风格，具有年代感，构图规整，但人物动作丰富。 | ||
案例 2：文生图-信息图制作
测试点：世界知识，文字渲染，构图排版
提示词：
迪士尼经典的平面手绘风格，制作疯狂动物城2的主要人物关系信息图，使用中文描述。
Flux-2-Max
GPT-Image-1.5
Nano Banana Pro
| 测评点 | Flux-2-Max | GPT-Image-1.5 | Nano Banana Pro |
| 信息准确度 | ★★ | ★★★ | ★★★★ |
| 风格准确度 | ★★ | ★★★★ | ★★★★★ |
| 中文文字生成 | ★★ | ★★★★ | ★★★★★ |
| 简评 | Nano Banana Pro胜。NBP的关系图处理非常聪明，将反派模糊泛化为一个不明形象，一并标记为主角团的“新威胁”，在基础的文字和风格准确性上发挥无误，但漏洞在于右下角生成了一个影片中不存在的角色，且第二部最重要的新角色“蛇盖瑞”也并未体现；GPT和Flux的作品分别出现了文字乱码、关系标注混乱和风格化不符的现象，尤其Flux甚至出现角色与名称不符的问题。 | ||
案例 3：文生图-人像摄影
测试点：世界知识，人像拟真
提示词：
Masterpiece, best quality, historical photo, large format film photography (8×10 analog plate), The Beatles performing their famous rooftop concert in London, 1969.
Location: The rooftop of Apple Corps building, Savile Row, London.
Background: Overcast grey London sky, cold winter day, blurry London chimneys and brick rooftops in the distance.
Vibe: Raw, candid, documentary style, wind blowing their hair and coats.
Camera: Shot on a Linhof large format camera, Kodak Portra 400 film stock.
Quality: Incredible detail in fabric textures (fur, wool), realistic film grain, soft natural overcast lighting, depth of field slightly blurring the background buildings.
翻译：
大师级作品，最佳品质，历史照片，大画幅胶片摄影（8×10 模拟底片），1969年披头士乐队在伦敦进行著名的屋顶演唱会。
地点： 伦敦萨维尔街苹果公司大楼屋顶。
背景： 伦敦阴沉的灰色天空，寒冷的冬日，远处模糊的伦敦烟囱和砖砌屋顶。
氛围： 原始、自然、纪实风格，风吹动着他们的头发和外套。
相机： 使用Linhof大画幅相机，柯达 Portra 400 胶卷拍摄。
品质： 织物纹理（毛皮、羊毛）细节惊人，逼真的胶片颗粒感，柔和的自然阴天光线，景深使背景建筑略微模糊。
Flux-2-Max
GPT-Image-1.5
Nano Banana Pro
附现实参考：
社媒用户评论（社媒图片顺序为GPT, NBP, Flux）
| 测评点 | Flux-2-Max | GPT-Image-1.5 | Nano Banana Pro |
| 细节准确度 | ★★★ | ★★★ | ★★★★ |
| 人物拟真度 | ★★★ | ★★★★ | ★★★★★ |
| 画面美感 | ★★★ | ★★★★★ | ★★★★ |
| 简评 | Nano Banana Pro胜。在模型都能准确还原事件的人物，地点的基础上，是对细节的极致考量。这则案例我分享到了XHS，老乐迷不难识别出问题：列侬有无胡子，琴的颜色（3张都错），保罗是左手琴（NBP正确）. Flux的人物相似度最差，GPT最具摄影质感，NBP细节最准确，像是当年照片的4K高清修复。 | ||
案例 4：图生图-营销物料
测试点：世界知识，摄影拟真
提示词：
A bottle of Bombay Sapphire Gin submerged in crystal clear water, caustic light patterns dancing across surface, underwater photography, pristine clarity, suspended weightlessness, aquatic elegance, high-speed capture, refreshing aesthetic. Add the relevant brand logo and slogan for marketing use.
翻译：
一瓶孟买蓝宝石金酒沉入清澈透明的水中，水面跃动着焦散光影，水下摄影，极致纯净，悬浮的失重感，水中优雅，高速捕捉，清爽美学。添加相应品牌标识及宣传语以供市场营销使用。
Flux-2-Max
触发版权审核，“Bombay Sapphire Gin”这个注册商标产品，拒绝生成，去官网尝试亦然。这就比较迷了，上面案例迪士尼和Beatles可都是最头部的版权大户。
将提示词主体改为“A green glass bottle of beer ”，生成成功。
GPT-Image-1.5
logo方法参考：
Nano Banana Pro
现实参考：
| 测评点 | Flux-2-Max | GPT-Image-1.5 | Nano Banana Pro |
| 主体拟真度 | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★★ |
| 文字渲染 | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ |
| 画面美感 | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★ |
| 简评 | GPT-Image-1.5胜。胜点：构图&文案排版合理，文字清晰，背景&色彩绚丽，独一档，但可惜商标Logo的人物细节崩坏，没能完美。NBP相比之下，色调，排版，以及生成的多余的水草，都在美学上稍逊一筹。 | ||
案例 5：图生图-人物一致性
测试点：特定角度，人像拟真，人物一致性
提示词：
This high-resolution bird’s-eye view photograph was taken with a LOMO Ic-a. The ground is covered with countless black and white billboard advertisements of the actress Shuqi, and standing on top of the advertisements is the characters from the reference picture.
翻译：
高分辨率鸟瞰图，采用 LOMO Ic-a 拍摄。
地面上铺满了无数舒淇的黑白广告牌，参考图片中的角色正站在这些广告之上。
Flux-2-Max
GPT-Image-1.5
Nano Banana Pro
| 测评点 | Flux-2-Max | GPT-Image-1.5 | Nano Banana Pro |
| 人物一致性 | ★★★ | ★★★★★ | ★★★★ |
| 画面拟真度 | ★★★ | ★★★★★ | ★★★★ |
| 画面美感 | ★★★ | ★★★★ | ★★★ |
| 简评 | GPT-Image-1.5胜。依次来说：Flux人物肤色明显发生偏移，背景中海报上的舒淇出现各种“崩坏”；GPT的肤色偏冷白皮，视觉讨喜，人物表情高度还原参考图，不足就是背景的照片过于单一；NBP则明显想炫技，背景海报生成了大量不同造型的舒淇，但问题就在于随之而来的大量AI文字，破坏了氛围。 | ||
案例 6：图生图-多图编辑
测试点：多图融合，风格迁移，一致性
提示词：
将图1的人物换为图2的人物，保持图1人物的动作；
将图3的印花置于图二人物的长袖卫衣上；
将图4的帽子和图5的裤子给图2的人物穿上；
最后将原始的黑白照片处理为彩色照片。
Flux-2-Max
GPT-Image-1.5
Nano Banana Pro
附模特面部放大参考：
| 测评点 | Flux-2-Max | GPT-Image-1.5 | Nano Banana Pro |
| 细节一致性 | ★★★★★ | ★★★ | ★★★ |
| 画面拟真度 | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| 画面美感 | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| 简评 | Flux-2-Max胜。核心差异：1.图2模特身穿的是长袖（GPT,NBP错误）；2.人物的姿势和角度（人物略侧身，歪头），Flux的一致性最佳（GPT改变了焦距，NBP人物为正面）；3.上色处理，Flux背景墙片冷色调，视觉上略显单调，NBP处理得最好，美感最佳。 | ||
III. Flux.2 Max 图像模型实测结论
实测结果汇总：
在本轮与 GPT-Image-1.5 和 Nano Banana Pro 的年末决战中，Flux-2-Max 的表现称得上亮眼。作为Flux的旗舰模型，它在实战中的表现呈现出了比较鲜明的特性。
- 核心优势：优秀的结构一致性与细节还原
Flux-2-Max 在涉及多图编辑的任务中，展现了不俗的实力。在案例6，最考验模型逻辑的多图融合任务中，Flux-2-Max 表现亮眼：无论从人物服装细节，到姿势构图，在Feature Consistency（特征一致性）这一核心技术指标上，Flux-2-Max 完全不输甚至优于另两位天花板模型。
- 致命短板：还不够准的“世界观”与美学短板
与其卓越的结构能力形成鲜明对比的，是它在认知层面的不足。
世界知识的不足（案例2、3）： 尽管有搜索功能，但在生成历史人物（如列侬）或复杂信息图时，Flux-2-Max 的表现并不尽如人意。人物相似度最低（案例3披头士），角色名称与图像不符（案例2动物城），出现大量文字乱码。这说明它的搜索功能并未有效转化为对画面内容的精准控制。
审美掉队（案例4、5）： 在需要“网感”和美学设计的营销物料和人像任务中，Flux-2-Max 显得不够高级，讨喜。人物肤色偏移、背景元素崩坏、排版缺乏美感。相比 GPT 的美学和 NBP 的炫技，Flux 的画面显得生硬且缺乏吸引力。
按需求场景来说，如果需要极高精准度的图像编辑、多图融合、以及对人物姿态/服装特征有严格要求的工业级工作流，那么Flux-2-Max值得一试。
如果需要生成具体的历史名人、复杂信息图表、极具美感的营销海报，或者任何依赖“世界常识”的信息图表，尤其是涉及中文的信息，并不推荐这款模型。目前的 Flux-2-Max 更像是一个强大的后端渲染引擎，而非一个全能的创意总监。它适合作为生产管线中的一环（如一致性），而不适合独立完成从创意到交付的全流程。
Ⅳ. 如何在 302.AI 上使用
302.AI 提供按需付费无订阅的服务模式，用户可以根据自身业务需求灵活选择使用。
使用模型 API
步骤指引：API超市→图片生成→Flux→Flux-2-Max
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为什么选择302.AI？
● 灵活付费：无需月费，按需付费，成本可控
● 丰富功能：从文字、图片到视频，应有尽有，满足多种场景需求
● 开源生态：支持开发者深度定制，打造专属AI应用
● 易用性：界面友好，操作简单，快速上手
