أيّ نماذج الصور تقبل فعلاً 6 مدخلات مرجعية؟ شغّلنا الاختبار المعياري.

نماذج الصور الحديثة تستطيع أخذ عدّة صور مرجعية ومطالبة نصية واحدة وتركيبها في إخراج واحد. مطالبة واحدة، N مرجع، تركيبة واحدة. مفيدة للروايات المصوّرة، ومواد العلامات التجارية ذات الشخصيات المتّسقة، ونماذج المنتجات، ولوحات القصص المصوّرة، وأيّ سير عمل يحتاج تجميع مشهد من أجزاء معروفة.

المشكلة: كل نموذج في السوق يدّعي القيام بهذا. معظمها لا يفعل. بعضها يحدّ بـ 1 مرجع، بعضها بـ 4، بعضها يقبل المدخلات لكنّه يتجاهل بصمت كل ما بعد الأول. وفوق ذلك النموذج نفسه يتصرّف بشكل مختلف عبر البائعين بسبب الحصص، وتنوّعات الـ slug، وأسلاك النقاط الطرفية المفقودة. فأجرينا اختباراً معيارياً.

مجموعة العيّنات

ست صور JPEG ثابتة تغطي تركيب مشهد شخصيات نموذجيًا: خلفية حانة واحدة وخمس صور شخصية (واحدة من جانب المستخدم وأربع شخصيات غير قابلة للعب). الملفات الست نفسها لكل زوج (مزود، نموذج)، دون إعادة كتابة لكل قناة. إجمالي الحمولة نحو 500 كيلوبايت عبر الصور الست.

المطالبة النصّية ثابتة أيضاً. تُسمّي كل شخصية، وتشير إلى كل صورة بفهرس، وتطلب تركيبة واحدة. حرفياً:

Compose a single anime-style illustration combining the six reference images: place Sara, the blonde girl with the side braid (image 01), inside the tavern (image 00), interacting with four NPCs - the blonde male hero Trevor (image 02), the bearded ranger Puck (image 03), the bald knight in gold armor (image 04), and the brunette adventurer woman (image 05). Preserve each character's distinctive appearance. Single output image.

كيف يعمل الاختبار المعياري

لكل زوج (مزوّد، نموذج) في الفهرس: POST العيّنات السّت مع المطالبة إلى /v1/images/edits لتلك القناة. نجاح = HTTP 200 مع رابط صورة غير فارغ أو حمولة base64 في الردّ. فشل = غير 200، أو جسم فارغ، أو عدم تطابق الشكل. لا تقييم بشري. الاختبار قابل للتكرار، يعمل عند الطلب، ويُعاد تشغيله كلّما ظهر نموذج صور جديد علوياً.

لا نُقيّم الجودة البصرية هنا. هذا التشغيل يُجيب على سؤال واحد فقط: هل يقبل النموذج ستّ مدخلات مرجعية مع مطالبة ويعيد صورة، على هذه القناة بالذات، الآن؟ تقييم الجودة تمريرة منفصلة.

ما كشفته 332 عملية تشغيل قناة

عبر 8 بائعين علويين، اختبرنا 136 نموذج صور فريداً عبر 332 تشغيل قناة. 54 نموذجاً لديها مزوّد ناجح موثّق واحد على الأقل. التشغيل التُقط في 2026-05-09.

مُجمّعة حسب العائلة. النماذج الموثّقة = SKUs متميّزة في تلك العائلة بقناة ناجحة واحدة على الأقل. مجموع المزوّدين الناجحين = إجمالي عدد أزواج (نموذج، مزوّد) التي أعادت 200 عبر العائلة.

الفائزون الأوائل من نموذج واحد حسب عدد المزوّدين الناجحين. مزوّدون ناجحون أكثر يعني هامش توجيه أفضل: عندما يفرض مصدر علوي حدوداً أو يتعطّل، يكون للموجّه مسار آخر إلى النموذج نفسه.

لماذا ينجح نموذج عند بائع ويفشل عند آخر

ثلاثة أسباب شائعة. استنفاد الحصّة: مفتاح المصدر العلوي للبائع أحرق حصّة الصور لليوم والآن يُجيب بـ 429. تنوّعات الـ slug: نفس النموذج الأساسي يُعرض كـ gpt-image-2 وgpt-image-2-all وgpt-image-2-c وgpt-image-2-vip عبر بائعين مختلفين، وبعض هذه الـ slugs فقط موصولة فعلاً بخلفية عاملة. عدم تطابق النقطة الطرفية: عدد قليل من البائعين يعرضون الـ slug لكنّهم لم يُسلّكوا /v1/images/edits، فيردّ الطلب 404.

لهذا السبب نختبر باستمرار ونُوجّه حول القنوات الفاشلة وقت الطلب. النموذج الذي ينجح اليوم قد يبدأ بإرجاع 429 غداً إذا دار المصدر العلوي للبائع. قوائم الإتاحة الثابتة تصبح قديمة بسرعة في هذه الزاوية من السوق.

maxImageInputs الآن في بيانات كل نموذج

كل نموذج صور في الفهرس يحمل الآن حقل maxImageInputs في كتلة بياناته. النماذج التي نجحت في اختبار الـ 6 مراجع موسومة بـ maxImageInputs: 6. نفس الشكل تستخدمه واجهة الفهرس وAPI وطبقة التوجيه.

{
  "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
  "metadata": {
    "maxImageInputs": 6
  }
}

إذا كنت تهتم فقط بأيّ النماذج ستقبل حمولتك بـ 6 صور، رشّح على هذا الحقل. النماذج الجديدة المُضافة لاحقاً تحصل على نفس الوسم بمجرّد نجاحها في الاختبار نفسه.

جرّبه

كل نموذج أعلاه متاح عبر نقطة طرفية واحدة متوافقة مع OpenAI. تحرير الصور متعدّد المراجع مُعرّض تماماً كما يُعرّفه المصدر العلوي، بدون تغليف إضافي. أحضر ستّ صور ومطالبة؛ الموجّه يختار مزوّداً عاملاً.

احصل على مفتاح API أو تصفّح فهرس الصور لرؤية القائمة الموثّقة الكاملة.