这两天,大家伙朋友圈是不是被GPT-Image-2刷屏了?
文字渲染精准、高密度的信息图,复杂布局和美学 UI 一次到位,真实感爆棚。
连社交媒体截图、高考试卷都能近乎一比一还原,这完全颠覆了曾经以往的文生图模型,彻底解决了文字、信息图这些长期以来的痛点问题。
大家看完的第一反应,几乎都是:设计师真要失业了……
而就在刚刚,兔展智能甩出一张王炸:UniWorld-V2.5,居然直接 " 重现 " 了 GPT-Image-2 的某些惊艳 Cases。
不废话,咱直接上疗效。
同样一套提示词,我们看看生成结果对比:
提示词:生成一个篆书碑刻拓片,内容是 " 由兔展智能首席科学家袁粒领导团队研发 "

△GPT-Image-2 生成

△Nano-Banana-2 生成

△UniWorld-V2.5 生成
可以说,在 InfoGraph、文字密集、图文交错等此前被公认为 "AI 生图天花板 " 的场景上,UniWorld-V2.5 的完成度已经对齐 GPT-Image-2,并显著超越其他国内外主流文生图模型。
更重要的是,UniWorld-V2.5 需要输入的 prompt 非常简短,不需要像之前一样提供极其复杂和详细的 prompt。
你只需要一句话,即可生成多样、复杂的视觉信息图,背后是一整套完整的视觉生成系统在做支撑。
接下来,我们一起见证更多场景奇迹。
高考数学卷:最难的中文测试,它过了
以前,AI 生图最令人崩溃的场景是这样的:
结构化排版 + 高密度中文 + 复杂多样数学公式 + 曲线图 + 立体图,同时出现在一张图里。
几乎所有文生图模型,在这个场景下表现都很不稳定,甚至根本无从下手。
UniWorld-V2.5 则表示:这只是基本功。
直接上地狱级测试,提示词:
生成一张 2025 年高考数学理科试卷。

△2025 年高考数学理科试卷(由 UniWorld-V2.5 生成)
一张图里同时包含:选择题、填空题、解答题、函数图像、几何证明……
密密麻麻一整页,格式规范,字迹清晰,连答题线和页码都一个不落。
这已经不是 " 像不像 " 的问题,而是 " 能不能直接拿去给学生考试 " 的问题。
与此类似的,对中文排布要求很高的场景 " 简历生成 ",效果也同样可圈可点:

△马斯克个人中文简历(由 UniWorld-V2.5 生成)
这种⽂字密集⽣成能⼒,此前的主流模型⼏乎⽆法做到。
在中文密集文字和复杂排版领域,这是前所未有的降维打击。
GUI 布局:超真实的 APP 界面生成,也过了
想要 AI 生成一个真实感的社交媒体 APP 界面?
传统模型生成的界面要么布局错乱,要么文字胡言乱语。
给 UniWorld-V2.5 布置作业,让它一句话生成一套完整、可乱真的社交媒体界面及布局。
1、抖音直播带货
主播、商品弹窗、价格、实时弹幕、打赏特效,细节真实到 " 细思极恐 "。

△马斯克直播卖茅台(由 UniWorld-V2.5 生成)

△直播带货界面生成效果(由 UniWorld-V2.5 生成)2、小红书探店
咖啡馆照片、店名、推荐指数、评论、点赞、导航栏,一个不落,调性精准。

△小红书上海咖啡馆探店界面(由 UniWorld-V2.5 生成)3、微博热搜
热点头条、热度值、标签、按键等,全都可以直接生成,直接以假乱真。

△微博热搜界面(由 UniWorld-V2.5 生成)4、YouTube 视频页
博主信息、播放量、推荐列表、评论区,UI 细节精准到让人分不清真假。

△YouTube 视频页面(由 UniWorld-V2.5 生成)
这哪里是 " 生图 " 啊?这简直是 "赛博截图"。
这么看来,UniWorld-V2.5 理解的不是像素,而是产品逻辑和用户场景本身。
InfoGraph 信息图:AI 生图的终极考场,很惊喜
高密集、复杂的信息图是公认的 AI 生图 " 无人区 "。
它要求模型同时理解数据、图表、文字排版和逻辑关系,信息密度越高,难度越大。
让 UniWorld-V2.5 尝试露一手,它交出的作业是这样的:
人体前侧解剖系统全图:

太阳系全貌信息图:

绿叶解剖信息图:

肌肉、骨骼、内脏等细节可视化呈现,中英文混排清晰,数据图表严谨。
它不是在 " 画 " 一张看起来像的图,而是在理解并构建一个完整的信息体系。
这种能力才是模型真正的技术护城河,标志着它从一个 " 生图工具 " 向 " 会思考、懂设计的视觉生成系统 " 的跨越。
海报与设计:考察商业级完成度
让它试着画一张 Air Jordan 1 产品宣传海报。
鞋的质感、中文文案、版式层次、品牌调性……看这商业级完成度:

△Air Jordan 1 产品宣传海报(由 UniWorld-V2.5 生成)
来一张苹果手机的宣传海报。
字体、排版、风格,专业摄影风格图片,美学和质感可以说是拉满了:

△苹果手机宣传海报(由 UniWorld-V2.5 生成)国产视觉 AI 的突围:在 OpenAI 与 Google 的身影前 " 抢跑 "
UniWorld-V2.5 的横空出世绝非偶然,它背后站着一位视觉 AI 深水区的 " 领跑者 ":
兔展智能。
深圳兔展智能科技有限公司,由董少灵在北京大学宿舍于 2014 年发明最早的 H5 工具而创立。
后来到了 2022 年,其与北京大学年轻一代视觉 AI 领军人才袁粒等二次创业。
公司总部位于深圳,已服务超 4100 万家企业⽤户。
截至目前,兔展智能已获深创投、腾讯、龙岗⾦控、嘉道资本、中国风投、青岛人工智能基金、招商局创投等头部机构投资,完成 F 轮融资。
它还是国家⾼新技术企业、国家级专精特新 " ⼩巨⼈ " 企业、⼤湾区最具潜⼒独角兽、⼴东省⾸个 "AI 国家级⾼技能⼈才培训基地 "。
兔展智能的 UniWorld 系列模型,为什么能做到" 理解即生成 "?
因为它的技术底座早已遥遥领先:
自研 " 兔灵 " 大模型:广东省首个完成备案的视觉空间智能大模型,在视觉理解、压缩重建等核心领域实现多项 SOTA(业界最佳) 技术突破;
开源第一:其开源的 Open-Sora Plan 是全球最早的开源视频生成模型之一,曾连续多日登顶 GitHub 全球趋势榜榜首,单模型超过 2600 万次下载,2024 年视觉大模型代码引用量全球第一,被字节、腾讯、华为等大厂广泛采用;
架构创新:UniWorld 系列是国内最早实现 " 理解、生成、编辑 " 统一架构的视觉空间智能模型。其中,UniWorld-V1早于 Nano Banana 三个月推出,UniWorld-V2 在权威评测(GEdit-Bench)中综合性能超越 OpenAI 的 GPT-Image-1,多项关键指标亦一度优于谷歌的 Nano Banana 系列模型,并入选 2025 年西丽湖论坛深圳市七大科技关键成果、广东省人工智能与机器人科技进步一等奖第一名;
国际领跑:其推出的 Video LLaVA 模型成为 Google Gemini Pro 技术报告中作为对比基准的视觉理解模型,标志着技术获得国际顶级认可。LLaVA-CoT 模型则在行业内首次提出视觉慢思考架构,让模型能够进行自主、系统化地多阶段推理,突破了传统视觉模型单步响应的局限,该研究成果被 ICCV 2025 会议收录(计算机视觉领域的三大顶会之一),获得同行评审的权威认可;
国产生态:与华为昇腾深度合作,是昇腾 910C 芯片全球首个大规模用户,打造了行业最早 100% 基于昇腾架构的视觉生成模型 Open-Sora Plan V1.5,突破了算子适配、大规模训练等一系列 " 卡脖子 " 问题。这不仅是一次技术胜利,更是为中国 AI 基础设施的自主可控,提供了一个完整的可行范本。
值得⼀提的,是 UniWorld 系列发布的历史时间线:
UniWorld V1 ⽐ Nano Banana早发布整整 3 个⽉,且同步开源;
UniWorld V2 在 Nano Banana Pro 发布之前,已是⾏业第⼀;
UniWorld V2.5,是这条路上的最新⼀站,突破了高密集文字、信息图、图文交错、结构化生成等一系列领域难题。
面向高度结构化且依赖复杂世界知识推理的生成任务,传统的一句话出图范式已难以支撑。
区别于传统 prompt-to-image 的范式,团队将超过 80% 的 token 预算用于意图理解、推理与布局规划,相当于引入资深的 " 总设计师 " 来全程指挥和全局控制。
这从源头上保证了生成的质量,也体现了理解与生成统一的多模态范式优势。
其中,兔展智能首席科学家、北京大学袁粒老师,及其博士生晏志远等人,深度参与了核心能力的设计与实现,是 V2.5 关键突破的重要贡献者。
兔展智能一直围绕着让人类叙事更生动高效的使命,投入到最前沿的视觉智能创新。
据悉,兔展智能也将在不久之后,推出视觉空间智能路线为基础的世界模型。
站在世界舞台的国产模型,等你免费体验
AI 生图的上限,远比我们想象的要高。
UniWorld-V2.5 的发布,用实力证明了在中文语境和超复杂逻辑场景下,国产模型已经具备了站在世界舞台中央的底气。
设计行业的 " 一句话出图 ",过去是由 GPT-Image-2 引发的焦虑。
现在,这个能力在国内坚实落地了,而且是以自主可控、可微调、国产算力的形式落地的。
品牌方、内容平台、电商商家、医疗科普机构、教育出版机构,任何需要大规模生产视觉内容的场景,过去需要设计团队花数小时完成的工作,现在仅需要一句自然语言。
更重要的是这件事的示范意义:
在多模态图像生成这条赛道上,中国不再只能是跟跑。
一个从北京大学走出来、深耕视觉大模型 4 年的团队,今天交出了这份答卷。
那么,最硬核的来了:
这么强的 " 怪兽 " 模型,现在开放免费体验了!
独家体验传送门,手慢无
UniWorld-V2.5 体验入口:https://uniworld.rabbitpre.com/
* 本文系量子位获授权刊载,观点仅为原作者所有。
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