四大AI手搓蒙娜丽莎!8次临摹,最像那版全被自己改没了

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四大AI手搓蒙娜丽莎!8次临摹,最像那版全被自己改没了
AI资讯 2026-07-26 14:24
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AI第一次拿起彩铅画蒙娜丽莎,但发生了一件奇怪的事:


没有任何一个模型的最终作品,赢过它自己中途最好那版:它们总在最好的时候改过了头。


而且,同样是7幅画,成本相差了20倍!


四大AI手搓蒙娜丽莎!8次临摹,最像那版全被自己改没了


最左为原作,其余四幅依次出自GPT-5.6 Sol、Claude Fable 5、Grok 4.5、Gemini 3.6 Flash,全部一笔一笔画成。


AI工具平台TryAI搭了一个「绘画竞技场」,只给模型一张纯白画布、一套彩铅工具,然后走开。


GPT-5.6 Sol、Claude Fable 5、Grok 4.5、Gemini 3.6 Flash四个视觉模型下场,临摹蒙娜丽莎和梵高的星月夜,再加五道开放式文字命题,一共交出28幅画。


这不是文生图。整场实验里没有一张图片是「生成」出来的,每一笔的颜色、粗细、力度都由模型自己决定,一笔一笔叠上去。


7月21日,TryAI把这场实验的全部记录放了出来,同时也强调,这并非官方benchmark,排名不是重点。


他们真正想测的不是模型的画技,而是它作为一个AI智能体,在没人盯着的几分钟里怎么规划、怎么调工具、怎么评估自己干出来的活。


10件工具


没有一件替它做决定


模型手里的工具一共十件。


plan,一张不落笔的草稿纸,专门用来想事情;


view_target,再看一眼原作;


view_canvas,把当前画布渲染出来给自己看:这一步也正是系统给它打分的时刻;


set_color、set_brush、set_pressure,管颜色、笔尖宽度和下笔力度。力度从0到1,压得轻就是淡淡一层;


draw,一次批量落下若干笔;


smudge,像用擦笔一样把一块区域揉开;


erase和clear_canvas,擦掉一块,或者整张推倒重来。


其中view_canvas是整场实验的枢纽,模型不是闭着眼睛画完就交卷,它随时可以睁眼看一次,再决定下一笔往哪落。


最要命的一条规则是:没有填充色块。


想要一片深蓝的夜空,只能一层一层叠上去,跟真彩铅一模一样。


打分用的是SSIM(结构相似性),把画布和原作都缩到256×256再比对,取值0到1,越高越接近。


默认情况下这个分数不会告诉模型,它只能靠自己那双「眼睛」判断画成了什么样。


四个模型的推理强度统一设成high。整套框架以MIT协议开源在GitHub上,换任何一张目标图、任何一句提示词,都能自己再跑一遍。


于是先画哪里、什么时候回头看、要不要推倒重来,全都得它自己拿主意。


任务分两类。


临摹蒙娜丽莎和梵高的星月夜,有客观分数;


另外5个纯文字提示:老渔夫饱经风霜的脸、橙紫色的海上日落、伦勃朗光下的一支红玫瑰、窗台上蜷着睡觉的虎斑猫、壁炉燃着的小木屋内景。


这5幅没有目标图可以对照,SSIM算不出来,好不好看只能靠人眼判断。


TryAI也顺手试过几个开源权重模型,结果是连画都画不出来。好几个直接交回了一张白纸。


每个模型7幅,一共28幅。


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「伦勃朗光下的一支红玫瑰」,四模型交卷。TryAI把Sol这幅列为全场最喜欢的作品之一。


20倍差价


买不到更好的画


7幅画跑完,账单差异很大。


GPT-5.6 Sol:总成本7.74美元,平均6.2分钟,29步。


Claude Fable 5:总成本160.58美元,平均12.5分钟,54步。


Grok 4.5:总成本9.21美元,平均4.8分钟,99步。


Gemini 3.6 Flash:总成本12.87美元,平均6.9分钟,73步。


同样7幅画,Fable 5的账单差不多是Sol的20倍!


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7幅画的估算token成本。Fable 5为160.58美元,Sol为7.74美元,差约20倍。


这20倍买到的不是画质,而是更多的步子、更长的时间和更频繁的自我检查:Fable 5平均每幅画要停下来看自己15.6次,Sol只看6次。


这里还藏着一件反直觉的事:花钱最多的,不是token用得最多的。


Grok 4.5一口气吞掉3400万token,全场之最,但其中约98%是缓存读取,按远低于常规输入的价格计费,加上它本身单价最低,最后总账只有9.21美元。


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总token消耗:Grok 4.5达3400万居首,账单却只有9.21美元,约98%为缓存读取。


真正在Hacker News上被反复提起的,是Sol和Fable那笔账。有人把两边的数字放在一起对比:340万token对1460万,7.74美元对160.58美元。


这个人的结论是:OpenAI在推理这一块悄悄做出了创新,这个优势只会越拉越大。


在TryAI的主观评价里,Sol整体表现最好。


它的星月夜和那支玫瑰是全场最受偏爱的两幅,考虑到这是从一张白纸上一笔一笔描出来的,观感确实惊人。


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星月夜原作与四模型作品。Sol这幅被TryAI列为全场最佳之一


除了老渔夫那一幅,它在几乎每张画的细节上都压过其他模型。


TryAI把Fable 5的画质排在第二,但慢得多、贵得多,在能用的几个里是最不划算的选项。


但它也补了一句:Fable在此前的开放任务里赢过GPT-5.6,包括那次音乐视频挑战。换一个题目,结论未必还是这个。


Grok在这个任务上则相当粗糙。工具调得最勤,很少画出能用的东西。TryAI给的评价很直接:暂时还不敢信任它可靠地理解或判断视觉输出。


Gemini比Grok明显强一档。不过它是Flash型号,拿来跟三个旗舰同场,本来就不太公平。


同一盒笔


四种画法


四个模型拿到的是同一套工具,用出来的却是四套完全不同的工作流。


Sol一次都没单独调用过设色、设笔、设压力,全部内联在下笔动作里。所以它的调用记录几乎只有三件事:画、抹、看。


Grok正相反。


1349次工具调用里,65%花在设颜色、设笔宽、设压力上,于是一幅画要走99步。它把绝大部分动作花在了准备上,真正落到纸上的笔触反而被稀释了。


Sol七幅画总共只调用了223次工具,其中52%是真在画。Grok的调用量是它的六倍,落笔数只有三倍。


Fable重度依赖涂抹,光smudge就调了123次,而且不停回头检查。


Gemini则是最痴迷复查的那个。


近三分之一的调用是看画布,平均每幅画自查约23次。它和Sol一样,从没碰过那三个设置类工具。


没有人教它们该怎么用这盒笔。这些「技法」都是自己长出来的。


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同一套工具,四份完全不同的调用分布。Sol从未单独调用设置类工具,Grok有65%的调用花在调笔上。


同一份工具说明书,四个模型读出了四种手感。


而且步数最多的不是画得最好的,自查最勤的也不是。工具调用的频次和最终效果之间,看不出明显的正相关。


8次临摹


全部改过了头


每一次view_canvas都会重新打一次分,于是整场作画过程被记成了一条曲线。


8次临摹,4个模型各画两幅,曲线呈现出两个共同特征。


第一,很早就到顶了。


Claude Fable 5为蒙娜丽莎复查了27次,但从第五次之后,分数就基本走平。后面那22次复查,几乎没换来任何进展。


第二,8次临摹,最终作品得分全部低于中途峰值。


GPT-5.6 Sol的蒙娜丽莎,峰值0.352,收尾0.325;它的星月夜落差更大,峰值0.179,交上来的是0.130。


Fable的蒙娜丽莎峰值0.289,最终0.286;星月夜峰值0.176,最终0.153。


最惨烈的是Gemini 3.6 Flash。它是全场最勤快的检查者,平均每幅画要看自己23次,也确实摸到了整批作品的最高分:蒙娜丽莎0.449。


然后它一路改回了0.337:落差0.112,是这批画里跌得最深的一次。


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蒙娜丽莎的相似度曲线。Gemini摸到全场最高的0.449,随后一路滑回0.337。


TryAI给出了一句结论:更多的检查,并没有换来更好的收尾。


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平均每幅画的自查次数。Gemini约23次为全场最高,跌幅也最大。


这些模型全都在自己画得最好的那一刻,又多画了一笔。


更微妙的地方在于,模型其实是「看得见」的。


每次view_canvas,它都真的在看自己的画,也真的在根据看到的东西下判断。问题不在瞎改,而是它的判断里缺了一个选项:什么都不做。


而且,工具箱里有橡皮,全场2561次调用只用掉3次。Sol用了1次,Fable用了2次,另外两个一次都没碰过。


这些模型的修改只有一个方向,往上叠。所以曲线一旦过了峰值,就再也回不去了。


还要说清楚一点。


这个分数衡量的是结构和像素上的接近程度,不是美感或创造力。Gemini的原始分最高,但人眼看过去,它并不是最像目标的那一张。


AI学会了下笔


下一课是停笔


过去评一个模型,看的是数学分、编程榜、知识问答,全是一问一答的活。


答对就是答对,交卷之后没有第二次机会把它改坏。


现在模型一跑就是几分钟到几小时。能力上限换了一批变量:会不会规划,会不会看自己的结果,以及最容易被忽略的那一项,会不会收手。


这也不是画画独有的毛病。


代码智能体把本来能跑的版本越改越崩,科研智能体在一个已经成立的结论上继续绕,自我改进系统在没有终点的循环里空转,撞的都是同一道题:怎么判断那个结果「已经足够好了」。


人类画家靠的是一种说不清的东西:老师傅会在某一笔之后放下笔,理由往往只有一句「够了」。这句「够了」,恰恰是现在这套评测都没在测的能力。


四个模型都画出过一幅不错的蒙娜丽莎。


只是没有一个知道,那一笔之后该放下笔。


参考资料:


https://www.tryai.dev/blog/ai-drawing-arena-colored-pencils-claude-gpt-grok


文章来自于微信公众号 “新智元”,作者 “新智元”

1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
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项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

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【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0

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