据< a href=&34;&34;>TechCrunch< /a>报道，一个名为 Artificial Analysis 的网站有一个名为“< a href=&34;&34;>Arena< /a>”的部分，允许用户在两张图像之间投票，看哪张图像最符合给定的提示——这两张图像由不同的人工智能图像生成模型生成。

在< a href=&34;&34;>排行榜< /a>中，red_panda 位居榜首，胜率为 72%。这意味着在它参与的所有较量中，仅输了 28%。

在 Artificial Analysis 帖子的评论中，有人称这可能是 Midjourney 或百度人工智能工具的新版本。鉴于创作者的名字被隐藏，这种情况很有可能。但 red_panda 究竟是什么，只有时间能告诉我们。 这个新工具在数据池中具有最高的 ELO（通常被视为质量指标），生成时间快，为 7 秒，但没有每张图像的价格，因为这一切都相当未知。

胜率是一个令人印象深刻的数字，这就是它被人工分析 X 账户注意到的原因。当时，它有着更令人印象深刻的记录，胜率为 79%。

考虑到红熊猫是一种濒危动物，部分原因是森林砍伐和气候变化，而像这样的人工智能模型的能源成本，红熊猫这个名字在这种情况下可能显得不太恰当。战斗中给出的图像并非依据生成时间即时创建的，因为一些模型生成一张图像可能需要长达一分钟的时间。如果您不喜欢人工智能图像生成，玩这个游戏似乎不会以有意义的方式直接造成这种情况。

我自己在“竞技场”中尝试投票，我对自己的个人排行榜感到特别惊讶。在 60 个选择中，red_panda 只出现了两次，并以 100%的胜率位居我的排行榜榜首。

到第 150 次时，我的胜率一路降至 61%，总共进行了 11 次选择。FLUX 模型的两个不同版本占据了我个人排行榜的前两名。

AI 模型 red_panda 在早期大多从我这儿赢得了胜利，因为它是少数几个能够真正胜任处理任何文本的模型之一。它在去除许多 AI 图像往往所具有的那种比例失调的光泽这一方面也表现得相当出色。该网站自身经常碰到问题，有一次用同一个模型处理同一个图像。然后，有一回，我得到了三张图像（其中一张是错误的提示，点不了），另外两张上面的所有文字都是错的。red_panda 赢得的另一场胜利是针对一张彩色静态图像，当时模型或者网站根本就没法正确显示。

还值得一提的是，在那段时间，我碰到了重复的图像，所以要是有公司希望这么做的话，这些数字在技术上是能够加权的。

虽然从选择数据来看，这种图像生成工具看起来确实相当令人印象深刻，但重要的是要注意到，它的许多竞争对手都相当差，其胜率随时间推移有所下降，并且在战斗中总共被选择的次数不足 15,000 次。

我们还不知道它是什么，它如何工作，或者它从何处获取用于训练的图像。从我对它的短暂测试来看，该模型似乎处于人工智能图像生成工具的较高端，但我在该领域仍发现了一些问题。