做海报、信息图这类带字的画面，不少人会在 MOSS-Image（MOSS 图像生成模型系列）和 Seedream 之间犹豫。MOSS-Image 是 2026 年 10 月开源的文生图模型，权重公开，可以部署在自己的电脑或服务器上；Seedream 是字节跳动的闭源图像模型，在即梦、豆包里打开就能用。一个要自己部署，一个开箱即用，画面里的字能不能写全、元素能不能放准，只看宣传很难判断。
长文本、布局和设计盲评这几项评测里，两边上场的分别是 MOSS-Image-Base 与 Seedream 5.0 Pro。MOSS-Image 的主干为 5B 规模（文本编码器和 VAE 另计），代码和权重都按 Apache-2.0 许可开放，长文本渲染和布局控制两项尤其突出。
结论先放在前面：英文短档两者都能写出九成以上的目标文字；文字一长，尤其换成中文，差距明显拉开，LLTB 六组平均文本覆盖率分别为 96.3% 和 55.3%，中文长段落一档为 92.4% 和 13.3%。7Bench 布局控制中，目标定位 mIoU 为 0.88 对 0.33，布局 AUC 为 0.70 对 0.18；只给一句需求的端到端设计盲评，MOSS-Image-Base 结合基于 GPT-6 的 Layout PE 与 Seedream 5.0 Pro 在 9 个参评系统中分列第二、第三，成绩比较接近。如果不想自己部署，或者出图后还要反复局部修改，Seedream 用起来更省事。
MOSS-Image：能在本地部署、覆盖写实到设计图的 5B 开源文生图模型
模思智能和 OpenMOSS 团队是在 2026 年 10 月 16 日把 MOSS-Image 开源出来的，技术报告同月上线 arXiv。OpenMOSS 是一支产学研团队，三方共建者为上海创智学院、复旦大学 NLP 实验室与模思智能，2023 年推出过开源对话大模型 MOSS。MOSS-Image 没有沿用现成的图像模型，团队从零训练了一个 5B 的单流扩散 Transformer 作主干（文本编码器和 VAE 另计），让提示词的文字和画面的图像块在同一条序列里一起计算；训练语料约 30 亿张真实图片，AI 生成的图已被剔除。
官方对它的定位是一款全面的开源文生图模型。从人像、风景这类写实照片，到产品静物、插画和动漫，再到海报、信息图、电商与社媒图文，它都能生成，长宽比可以自由设定。描述画面时，自然语言、标签串都能用，还可以用 JSON 指定每个元素、每段文字的位置；提示词最长 4K tokens，这个 4K 说的是提示词长度，和分辨率无关。其中官方重点介绍的，是中英文长文本渲染与布局控制两项。
两个开源版本分工不同：MOSS-Image-Base 是保留完整预训练能力的底座，适合训练 LoRA 和二次开发；MOSS-Image-SFT 是用精选数据在 Base 上继续微调的版本，适合直接出图。代码与权重同为 Apache-2.0 许可、可用于商业项目，权重在 Hugging Face 与 ModelScope 上都能下载；官方给出的门槛是 INT8 量化后，一张 RTX 3060 12GB 即可本地运行。ComfyUI 发布当天就加入了支持，开源仅一周，Hugging Face 上由 Comfy-Org 打包的 MOSS-Image 权重下载已超过 150 万次。
Seedream：字节跳动 Seed 团队打造、在云端提供的图像创作模型
Seedream 系列由字节跳动 Seed 团队研发。本文对比的 Seedream 5.0 Pro 于 2026 年 7 月 8 日发布，官方称之为多模态图像创作模型，生成和编辑都能做。官方把复杂信息可视化（如杂志风信息图、产业概念图）、交互式精准编辑、真实的影像与人像质感、原生多语种输入与生成列为这一版的重点，图文匹配、文字渲染等基础能力也有提升。
按官方介绍，遇到元素多、信息密的设计稿，Seedream 5.0 Pro 会先自行推理，规划好版面和信息层级再出图。按火山引擎方舟的接口文档，它支持文生图、单图编辑和多图参考生成；官方介绍和 ComfyUI 模板中还提供图层分离，可把一张图拆成多个图层。
Seedream 5.0 Pro 是闭源模型，没有公开权重，接口已在火山方舟和海外的 BytePlus 上线，即梦网页端、豆包 App 里也能直接选用。LLTB 长文本、7Bench 布局和端到端设计盲评这三项评测都有它的成绩，两款模型在同一套评测条件下参评。
MOSS-Image-Base 和 Seedream 5.0 Pro 的规格与使用方式
注：MOSS-Image 一侧的用法取自官方模型卡和用户指南，Seedream 5.0 Pro 一侧取自字节跳动的官方发布信息和火山方舟接口文档。文中记在 MOSS-Image-Base 名下的成绩，对应的是参评的预训练生成器，即公开的 Base 版；SFT 版由 Base 经精选数据微调而来，官方推荐直接出图时使用。
文字成段之后，中文长段落差距最大
画面上的字一多，能不能写全要看专门的长文本评测。这里用到的长文本基准叫 LLTB（LongLongTextBench），共 240 道题，中英文各占一半，每种语言再按目标文字长短分成短、中、长三档；每题的目标文字平均约 1340 个字符，最短的也有 444 个字符。打分时先用文字识别模型读出图里的字，再看目标文字有多大比例被写了出来，这个比例叫文本覆盖率；每题出 4 张图，张张计分。
注：覆盖率单位为 %；分差为 MOSS-Image-Base 减去 Seedream 5.0 Pro，单位为百分点。所有模型都在同一套条件下评测；文本覆盖率不等于逐字准确率。
按这套设置参评的模型共 12 款，4 款闭源、8 款开放权重，六组平均从 11.8% 一直分布到 99.0%。整体排序里，MOSS-Image-Base 的 96.3% 位列第三，是 8 款开放权重模型中的第一名，领先开放权重组第二名 31.4 个百分点。
具体到两款模型，最接近的是英文短档（目标文字也有几百个字符）：Seedream 5.0 Pro 为 92.8%，比 MOSS-Image-Base 的 98.0% 低 5.2 个百分点，这一档两者都可用。此后差距逐档扩大，英文长档为 97.1% 对 41.7%；中文拉开得更早，短档已是 96.3% 对 69.8%，长档为 92.4% 对 13.3%。
图注：LLTB 评测中 4 款闭源、8 款开放权重模型的六档文本覆盖率，单位 %，越高代表写出的目标文字越多
图中标作 MOSS-Image 的那一行就是 MOSS-Image-Base。把它和 Seedream 5.0 Pro 一行从左往右对照，两行之间的差距在每种语言里都逐档拉大，而中文三档的差距都比英文同档更大。官方把长段文字写得全主要归因于两点：4K tokens 的提示词上限，以及文字和图像在同一条序列里计算的单流结构。
按坐标摆放元素，7Bench 布局评测的四项成绩
海报和信息图除了字要写对，标题、插图、按钮也得各就各位。7Bench 布局控制评测考察的正是这一点：224 道题覆盖 7 类布局任务，每题给出提示词和一组目标框，共 576 个目标物体；评测程序先识别图中物体，再量出每个物体与目标框的重叠程度。参评的闭源模型拿到的同样是带目标框坐标的 JSON 提示词。
注：两款模型在同一套设置下评测，每题只出 1 张图。目标定位 mIoU 是被检出物体与指定框的平均重合度，数值越接近 1，位置越准；布局 AUC 取 0.1 至 0.9 共九档重合度门槛下定位准确率的均值；检出率是 576 个目标里被检出的比例。
7Bench 的参评名单共 6 个模型，开放权重 2 款、闭源 4 款。放到全局看，6 款里目标定位 mIoU 和布局 AUC 两项排第一的都是 MOSS-Image-Base；闭源的 4 款，目标定位 mIoU 介于 0.30 和 0.33、布局 AUC 介于 0.16 和 0.18，Seedream 5.0 Pro 的 0.33 和 0.18 处在这两个区间的上沿，两项在 6 款中都排第三（各与另一款闭源模型并列）。
具体到两款模型，四项指标都是 MOSS-Image-Base 更高；把重合度门槛提到最严格的 0.9，MOSS-Image-Base 仍有 0.47 的定位准确率。
图注：7Bench 中 6 个模型的目标定位 mIoU（mIoU_det）和布局 AUC（Layout AUC），两项都是数值越高越好；图中另一款开放权重模型按公开的 FP8 权重测试，口径与其官方自报的数字不同；另有一款闭源模型有 22 个请求遭安全拦截、计为 0 分
图中标作 MOSS-Image 的一行即 MOSS-Image-Base，两项为 0.88 和 0.70；Seedream 5.0 Pro 一行为 0.33 和 0.18，分别相差 0.55 和 0.52。
只给一句需求时，两套方案的端到端设计盲评成绩比较接近
实际做设计稿时，很多人只会用一句话描述需求。RealLayoutArena 设计盲评有一组专门模拟这种情况，题库是 61 个真实设计需求，海报和信息图各 20 个，UI 界面 21 个。参评系统只拿到一句简短的中文需求，按自己的流程出图，每题一张、不重抽。评审对照原始需求，在看不到系统名称的情况下两两比较，挑出更贴合的一张，也可以判平局，结果折算成 Elo 积分（与棋类积分的算法类似）。
这一组里，MOSS-Image 一方的参评配置是 MOSS-Image-Base 结合基于 GPT-6 的 Layout PE；Layout PE 是布局提示词增强器，负责先规划版面、再写出详细提示词。Seedream 5.0 Pro 则用自身的流程直接处理简短需求。
注：MOSS-Image 一方的置信区间（95%）从 1656.0 到 1741.4，Seedream 5.0 Pro 的分数在这个范围内；这一组的 Elo 单独计算，分数不与其他分组相比。
这一组的参评系统共 9 个，Elo 点估计介于 1123.5 和 1844.4 之间，第一名是一个闭源系统。前五名里，除了 4 个闭源系统，就是 MOSS-Image-Base 这套开放权重方案。
具体到两款模型，在这一组里 MOSS-Image-Base 结合基于 GPT-6 的 Layout PE 拿到 1698.7 分，在 9 个系统中排第二；Seedream 5.0 Pro 得 1661.2 分，排第三，两者相差约 38 分。Seedream 5.0 Pro 的得分落在 MOSS-Image 一方的置信区间里，这两个名次的先后在统计上还不算稳定，只能说两者成绩比较接近。
图注：只给简短设计需求时 9 个端到端系统的 Elo 分数，误差线为 95% 置信区间，这一组的 Elo 单独计算
柱子上标着"MOSS-Image + Layout PE"的就是 MOSS-Image 一方，Seedream 5.0 Pro 的柱顶落在它的误差线范围内。MOSS-Image 一方在这组盲评中共参加 457 次两两比较，结果是 293 胜、100 平、64 负。
MOSS-Image 用 JSON 写定版面，开放权重能本地部署和微调
评测分数之外，MOSS-Image 在出图方式和部署上还有四点长处，对选型同样有影响。
版面可以写成 JSON。 提示词里可以放一段 JSON：summary 写整体场景和风格，items 逐个列出元素，每个元素写明类别、描述、要显示的文字和边界框坐标，坐标以画布中心为原点。只要出图尺寸与布局画布一致，标题、插图和文字块就会按坐标落位；需要换一行标题或移动某个区块时，在 JSON 里改文字或坐标后重新出图（整张图会重新生成，其他区域不保证完全不变）。
提示词能交给增强器规划。提示词的写法对出图影响很大。在同一套 61 个设计任务上，MOSS-Image 自身的五种写法也做过比较（这组 Elo 单独拟合）：原样输入一句简短需求得 1081.7；直接扩写（不经智能体路由和参考检索）得 1541.5；改用评测集附带的详细描述得 1509.2；由布局提示词增强器 Layout PE 规划版面后以 JSON 输入得 1622.9，是五种写法中最高的，同一份规划改写成自然语言则为 1506.2。不想手写 JSON，可以借助官方的 Prompt Enhancer Skill，让 AI 智能体按创意和画布尺寸生成带坐标的提示词。
同一份提示词下，在 9 个生成器中排第一。RealLayoutArena 另有一组只比较生成器，所有生成器使用同一份提示词，它由 MOSS-Image 配套的 Layout PE 规划后改写成自然语言。参评的生成器共 9 个，Elo 从 1300.0 到 1807.3；得分 1807.3 的 MOSS-Image-Base 在 9 个中排第一，第二名的 1748.5 分落在它的置信区间里，两者名次差距在统计上还不算稳定。Seedream 5.0 Pro 没有参加这一组。
权重开放，能本地部署和微调。 MOSS-Image-Base 未经后训练，也没做 CFG 蒸馏，拿来训练团队自己的风格比较合适；官方建议微调时冻结文本编码器，LoRA 和全参数微调都可以借助社区训练框架 KohakuMoss 完成。模型能装在自己的服务器或工作站上，有私有化部署需求的团队可以考虑。
Seedream 打开就能用，生成和改图在同一个模型里完成
Seedream 5.0 Pro 官方主打的人像质感、中英文以外的多语种文字等方向，本文引用的评测没有覆盖；从使用方式看，它有几处对选型影响较大的长处。
产品里直接可用。 Seedream 5.0 Pro 发布后，即梦网页端和豆包 App（含电脑版）里都可以直接选用。做社媒内容、日常配图时打开就能出图，不用另装软件。
不用部署，接入门槛低。开发者可以通过火山方舟（海外为 BytePlus）的接口调用 Seedream 5.0 Pro，不需要准备显卡和推理环境。ComfyUI 也提供了 Seedream 5.0 Pro 的官方合作伙伴节点，模板里有文生图、图像编辑和图层分离三类工作流。
生成和编辑一体。同一个模型既能文生图，也能修改已有图片：支持单图编辑和 2 到 10 张参考图的多图融合，可以用点选、圈选、框选、涂鸦等方式指定要改的位置；还能把一张图拆成最多 16 个图层，方便在设计软件里继续调整。
输出比例跨度大。 Seedream 5.0 Pro 的接口提供 1K、1.5K、2K 三档输出，宽高比可在 1:16 到 16:1 之间设置，横幅、竖向长图这类比例悬殊的画面也能直接指定尺寸生成。
做什么图、在哪里做，决定先试哪一款
两款模型也可以放进同一条流程：文字多、版式固定的底图交给 MOSS-Image，用 JSON 排好标题和文字块；之后要换背景、调整局部元素，再把图交给 Seedream 5.0 Pro 的交互式编辑处理，改完核对一遍大段文字是否保持原样。
画面文字有多长、模型放在哪里运行，是这次对比的两条主线
文字不多的英文画面，两款模型都能胜任；文字成段之后，差距逐步拉大。在 LLTB 长文本评测中，六组平均文本覆盖率是 96.3% 对 55.3%（MOSS-Image-Base 在前）；7Bench 中目标定位 mIoU 为 0.88 对 0.33，布局 AUC 为 0.70 对 0.18；只给一句需求的端到端设计盲评，9 个参评系统中 MOSS-Image-Base 结合基于 GPT-6 的 Layout PE 名列第二、Seedream 5.0 Pro 名列第三，成绩比较接近。
如果你的画面里有成段的中文，需要把文字块和插图按版式摆放，或者希望把模型部署在自己的机器上、按团队风格微调，可以优先试 MOSS-Image：它的权重可用于商业项目；硬件方面，INT8 量化后一张 RTX 3060 12GB 可本地运行，这是官方给出的口径。如果主要在即梦、豆包里创作，或者出图后还要局部修改、多图融合、拆分图层，Seedream 5.0 Pro 更省事。两款也可以搭配使用，把文字密集、版式要求高的画面交给 MOSS-Image。