今回の比較で重要なのは、入力文脈は3モデルで完全に同じという点だ。モデルごとに別プロンプトを書き分けたのではなく、同じニュースサムネ用の文脈を投入し、出てきた画像をA/B/Cとして並べた。したがって評価対象は「プロンプト作成者の文脈ズレ」ではなく、「同じ文脈を各モデルがどう視覚化したか」になる。
結論から言うと、記事サムネとして最もそのまま使いやすいのはGPT-image-2だった。三分割の比較パネル、評価メーター、共通資料から出力へ流れる構図が一目で分かり、スマホ幅でも「画像生成モデル比較」という主題が崩れにくい。画としてはやや作り込まれたUI寄りだが、ニュースサイトのサムネではその分だけ情報の読み取りが速い。
Grokは、今回のテーマである「同一文脈から三つの出力を比較する」という運用感をかなり素直に描いた。机上の共通資料、3枚のプレビュー、スライダーやコストを連想させるUIがあり、記事中の比較画像としては非常に説明力がある。一方で、背景や紙面に読めそうで読めない文字、円記号に見える記号が混じるため、厳密な「文字なしサムネ」運用では後段のチェックが必要になる。
Stable Image Ultraは、質感や実写感だけを見ると強い。大型モニター、編集ソフト風の画面、ロボットの顔のディテールは高品質だ。ただし同じ入力にもかかわらず、中心テーマが「三モデル比較」ではなく「AI画像制作の作業場」に寄った。これは入力が違ったのではなく、モデルがサムネ用途の比較構造よりも、AIらしいフォトリアルな主役を選んだという解釈差だ。
つまり、同一文脈を入れれば必ず同じ方向の画像になるわけではない。サムネ生成の実務では、道路画像のような明確な無関係出力だけでなく、「高品質だが記事の争点が伝わらない画像」も落とす必要がある。今回の結果では、GPT-image-2はサムネ完成度、Grokは文脈説明とコストのバランス、Stable Image Ultraは単体の質感で強みが分かれた。
自動サムネ運用に引き寄せるなら、Grokを通常生成に使う判断はコスト面では合理的だ。ただし、記事テーマが比較・検証・料金・API設定のような抽象テーマの場合は、生成後に「三分割」「評価UI」「共通入力」などの必須要素が入っているかを機械的に見て、外れた場合だけ再生成するほうが安全だ。画質だけでなく、サムネで文脈が伝わるかをQA条件に入れるのが本筋になる。
