Ideogram 4.5 對比 HY Image 3.5：價格貴九倍，排名卻落後兩名

在 Artificial Analysis 的圖像編輯排行榜上，HY Image 3.5以 1,087 Elo 位居其中，每千張圖片要價 24.00 美元。Ideogram 4.5 則以 1,064 Elo 排在其後，每千張要價 220.00 美元。騰訊的預覽版以高出二十三點的成績領先，取樣量還多出一倍以上，價格卻只要九分之一。這就是全部的比較，而本文其餘的一切都不過是它的註腳——因為真正的決策關鍵，恰恰就藏在那則註腳裡。這兩個模型是為不同的任務而打造、賣給不同的買家，並依截然不同的「一張圖片值多少錢」的理論來定價。

兩次預覽，相隔五週

HY Image 3.5 於 2026 年 9 月 22 日開放，是以預覽形式透過 T​encent Cloud 提供，識別碼為 hy-image-v3.5-preview，可透過該公司的 TokenHub API 介面存取。它可進行文字轉圖像與圖像轉圖像，支援多輪編輯與多參考輸入，而 T​encent 自家的貼文將其上限設為 2K。

Ideogram 4.5 於八天後，也就是 2026 年 9 月 30 日正式上線，涵蓋 Ideogram 的應用程式、自家 API、其 MCP 整合與其應用程式集，以及合作夥伴平台。在 Tencent 以價格取勝之處，Ideogram 以保真度主張取勝：重複的局部編輯不再劣化、編輯過裁切範圍的邊緣會保留，而且整套流程可在 4,016 × 6,016 的來源影像上運作，無需降尺度。

兩者在嚴格意義上都屬於預覽或近似預覽。

這兩者如今也都可通話並已定價，這點可是今年秋天與它們競爭的大多數產品所比不上的。

並排的規格表

• 價格 — 在國際端點上，每張圖片為 $0.024（Tencent Cloud 上每張 2K 圖片為 ¥0.15），而低、中、高分別為 $0.03、$0.06 和 $0.22。

• 計費觸發條件 — HY Image 3.5 僅就實際回傳的圖片收費；Ideogram 則依您所選的方案層級，每次生成與每次編輯皆計費。

• 輸出 — 依 Tencent 官方說法最高可達 2K，對比原生 2K，並以 2420 萬像素展示編輯效果。

• 操作 — 兩者皆支援文生圖、圖生圖與多輪編輯；HY Image 3.5 支援最多五張圖像的多參考輸入，此數字係依據供應商文件所載。

• 編輯分數 — 來自 5,598 個樣本的 1,087 Elo，排名第 15，每 1,000 張圖片 $24.00；相較之下，來自 2,459 個樣本的 1,064 Elo，排名第 23，每 1,000 張圖片 $220.00。

• 文生圖分數 — 在 Ideogram 4.5 的排行榜上，以 2,278 個樣本取得 1,013 Elo，排名第 34；在本文所讀取的排行榜檢視中，並未出現 HY Image 3.5 的文生圖列，因此上方的編輯列是它唯一可取得的獨立讀數。

九倍問題

價格欄值得更仔細檢視，因為這是兩家廠商唯一都與獨立來源相符的地方。Tencent 公佈的國際價格是每張圖片 $0.024。乘以一千就會得到 $24.00——而這正是編輯看板本身的價格欄針對 HunyuanImage 3.5 (Preview) 所回報的數字。獨立換算與廠商價目表得出相同數字，是兩者都被正確解讀的好跡象。

Ideogram 的每千張 $220.00 是看板對 High 級別的換算：每張圖片 $0.22。差距為每千張圖片 $196——相當於 9.2 倍。

到了規模化階段，這就不再只是可忽略不計的零頭。一次 5,000 張產品圖片的型錄更新，在 HY Image 3.5 上要花 $120，而在 Ideogram 4.5 的 High 模式下則要 $1,100。每月推送 20,000 個素材的內容營運，成本是 $480，對比之下則是 $4,400。

較便宜的模型之所以便宜，並不是因為它在排行榜衡量的項目上表現較差——它其實還略勝一籌。它更便宜，是因為 Tencent 的定價是為了在市場上大量鋪貨，而 Ideogram 的定價則是為了專業工作流程。

這才是標題問題的真正答案。如果你的工作負載是大量影像生產，而「夠好、由人工審核」就是標準，那麼九倍的差距根本不是一項考量，而是決策本身。你買的是吞吐量，而吞吐量模型勝出。

額外的錢應該用在哪裡

Ideogram 的立論建立在一項兩個排行榜都未衡量的特性上。編輯競技場會向投票者展示一張來源圖像，以及同一道指令產生的兩項結果。它們不會讓投票者看到一連串編輯中，第十次與第一次的對比；而這正是 Ideogram 打造 4.5 所要修正的失效模式：臉孔在多次迭代間漂移幾毫米、顆粒與光線出現位移、文字在第一輪清晰、到第四輪卻變模糊。

如果你的工作是在一個大型檔案上進行十處小幅編輯——配色調整、招牌替換、修復照片而不重繪仍留存的部分——那麼這種保真度值得多倍的價值。24.2 百萬像素的示範是廠商的證據，證明編輯邊界在列印解析度下依然成立，而這是一項示範，而非測量。

騰訊自家的品質證據表面上較為薄弱。該公司表示，一項內部盲測的人類評估顯示，HY Image 3.5 領先 Hy Image3.0 達百分之三十。這項說法是供應商自行提報的、是在公司內部進行的，且未曾在任何公開場合被重現——但至少外部排行榜在方向上印證了這點：在同一份擷取資料中，HunyuanImage 3.5（Preview）以 1,087 分明顯領先 HunyuanImage 3.0（Tencent Cloud）的 1,029 分。供應商的數字未經重現；排行榜的數字則已重現。

在它們之間做選擇

如果你要大量產出圖片，如果你的審核人員是人類、而你的標準是「能出貨就出貨」，或者你正為一個 Tencent Cloud 理所當然是主場、且每張 2K 圖片 ¥0.15 正是財務團隊早已預期的價位的市場打造產品，那就採用 HY Image 3.5。

如果你的工作流程中真正昂貴的部分不是生成圖片，而是修復已核准的圖片，而且一道遺失的邊緣或一張偏移的臉孔所付出的代價超過二十二美分，那就選擇 Ideogram 4.5。這是一類真實存在的工作，而目前兩份榜單上，沒有任何其他模型附帶 2,400 萬像素的實例演示來提出這樣的宣稱。

別因為上市首週的數字就輕信任何一方。在榜上，HY Image 3.5 那一列有 5,598 票，Ideogram 則有 2,459 票，而領先者握有一萬二千到一萬八千票；這兩項讀數都只是暫時的，而且都會變動。

透過一鍵執行測試

這兩款模型都不在 OrcaRouter 的目錄中——HY Image 3.5 是透過騰訊自家的雲端服務提供，Ideogram 4.5 則是透過該廠商自家的 API 及多個第三方平台，而我們兩者都不轉接。我們在這個市場區塊實際提供的是 Google 的圖像系列，包括 Gemini 3.1 Flash Image 的模型識別碼與 Imagen 4 系列，再加上 OpenAI 的 GPT-Image 模型。

這一點在這裡有特定理由值得重視：九倍的價差，正是你不該從文章裡照單全收的那種說法，包括本文在內。測試方法是拿二十張你自己的圖片，對兩個模型下同樣的指令，再找一位不知道哪個輸出出自哪個模型的評審。路由層正是讓這項測試能便宜執行的關鍵——一組金鑰，按次計價，採供應商牌價、不加收任何費用，以及自動容錯移轉，讓反應緩慢的端點不會拖住整個測試流程。如果便宜模型在你的圖片上站得住腳，你就等於把圖片帳單砍了 89%，而且只花一個下午就搞清楚，而不是耗掉一整季。