實測Claude Design與GPT Image 2.0：設計師的飯碗危險了

AI圈還是太捲了。不到一周時間，兩家頭部公司先后把新產品對準了設計行業。 

4月17日，Anthropic推出Claude Design；4月21日，OpenAI上線GPT Image 2.0。兩者打法不同，Claude Design對標Figma，主打降低設計門檻，GPT Image 2.0則專供圖像生成能力，強調文字渲染精度和視覺還原度。 

Claude Design本質上是一款AI原生設計工具，由Claude Opus 4.7驅動，根據官方的介紹，它可以通過自然語言描述，直接生成可交互原型、PPT演示文稿、單頁文檔等內容。生成的設計稿能夠以PPT、PPTX、HTML等格式保存，也可對接Claude Code，減少從設計到開發的中間環節。 

目前它處於研究預覽階段，向Claude Pro、Max、Team等訂閲用户分批開放，超出現有額度后可選擇開啟額外用量。 

相比之下，GPT Image 2.0更像是ChatGPT的視覺進化升級。它直接嵌入ChatGPT對話中，能生成多種風格的圖片，並自動規劃內容、生成封面、內頁、插圖等整套物料。在官方直播中，OpenAI稱其性能「相當於一次性從GPT-3直接跳躍到了GPT-5」。 

放眼國內，AI文生圖模型也同樣熱鬧。字節跳動Seedream、快手可圖、阿里Qwen Image等模型也在持續迭代，在中文語境、中文渲染等本土化場景中較有優勢。不過，國內目前尚未出現對標Claude Design的這類原生AI設計工具。 

兩款新產品的發佈，對現有工具格局形成了直接衝擊。市面上目前有兩類主流設計工具： Figma、即時設計這類專業的設計平臺，以及Canva、創客貼這類以模板為核心的輕量化設計工具。Claude Design發佈當天，Figma的股價下跌7%。而GPT Image 2.0的上線，則讓模板類設計工具面臨潛在威脅。用户能在聊天中直接生成整套視覺物料，Canva等工具的拖拽式體驗自然會打折扣。 

每次新AI產品發佈，都少不了「殺死比賽」「消滅某個崗位」等聲音。這兩款產品，真的有那麼好用嗎？我們分別進行了實測。 

01.實測Claude Design：滑塊修改、多格式導出、開發直用 

Claude Design官方披露的使用場景中覆蓋較廣：設計師可以快速探索多套方案；產品經理能用它繪製產品線框圖和高保真原型，直接對接開發；創始人和銷售可以生成符合品牌規範的路演PPT；市場人員則能快速製作落地頁、社媒素材等。 

它有兩個值得關注的特點。一是修改方式更靈活：在版本迭代的過程中，用户能通過對話、內聯評論或直接拖動滑塊來調整參數，不需要反覆重新發指令。二是風格一致性：系統獲得權限后，可以自動調用團隊的設計系統，將統一的字體、顏色和組件應用到每一個輸出中，減少不同成員出稿時風格跑偏的問題。 

Claude Design搭建設計系統頁面 

「AIX財經」選取了這三個常見場景進行實測。 

場景一：生成一款健康打卡類移動端APP原型 

測試結果顯示，Claude Design生成的初版中，三個核心頁面的配色、排版、功能模塊分佈基本符合指令要求，首頁打卡模塊、數據統計圖表、個人中心設置均呈現得比較清晰。不過在首頁的柱狀圖略有不足，不同數據列頂部會重疊在一起，還需要二次調整。 

Claude Design 設計的健康打卡APP原型圖 

在編輯欄可以根據具體版本調整字體、字號、間距、透明度、圓角半徑等參數，能滿足精修的需求 。 

Claude Design 設計的健康打卡APP原型圖 

我們嘗試在不重新開發指令的情況下調整配色，拉動調節杆時畫面同步刷新，響應速度比較流暢。相比傳統「改一版等一版」的AI工具，這種實時交互的效率更高。

總的來看，Claude Design在APP原型生成上完成度不錯，但圖表等複雜元素仍有優化空間。 

場景二：生成融資路演PPT 

從成品完善度來看，每一頁都有明確的標題層級、正文內容、視覺元素和配色方案，整體遵循了科技商務風格。 

Claude Design 設計的融資PPT 

但佈局排版仍有問題：部分頁面內容密度不均，整體沒有居中；在文字呈現上，部分語句不夠通順，明顯需要二次潤色。成品支持直接導出為PPTX格式，也可以導入Canva進行精修。 

綜合來看，它作為快速搭建框架的輔助工具，能縮短出稿時間，但要直接拿去路演，還需要人工調整。

場景三：為沙發設計產品着陸頁 

這一輪Claude Design並沒有直接動手生成，而是先反過來提問佈局偏好、互動方式、文案語氣等。 

這種「先問再做」的邏輯，區別於大部分「接到需求立刻生成」的AI工具，對目標明確的用户來説，幾輪追問可以讓初版更貼近預期。 

圖源 / Claude Design詢問頁面 

生成的作品內容豐富，除了優勢、售后保障等常規模塊，還加入了講述品牌故事的文案。 

Claude Design設計的沙發產品着陸頁 

這一場景里，Claude Design的需求理解能力比較突出，適合對品牌調性要求較高的商業場景。 

三組測試下來，Claude Design在細節編輯、成品完整度、以及需求理解能力這三個維度上，表現尚可，但還沒有到「顛覆」的程度。

需要提醒的是，據外媒報道，Claude Design的Token消耗偏高。有Pro訂閲用户25分鍾測試便用掉了約80%的周配額，對重度用户來説，成本壓力不小。 

02.實測GPT Image 2.0：聯網補信息、文字渲染、新增4K輸出 

我們再來看GPT Image 2.0。 

在AI生圖時，往往需要「抽卡式許願」，多次嘗試才能拿到一張滿意的圖。GPT Image 2.0的一個核心改進是出圖成功率的提升。

它最直觀的提升，體現在對複雜指令和細節的執行能力上：複雜構圖、細小文字、UI元素都能更準確地呈現。API端已開放最高2K分辨率輸出，兼容十種常用寬高比，覆蓋海報、社交媒體到移動端等場景。同時，4K輸出能力也在逐步開放中。在中文、日文、韓文等非拉丁文字的渲染上，相比以往模型明顯更穩定，能直接生成排版合理、文字融入畫面的設計。這一點對中文用户尤其有意義，過去AI生圖里出現的「亂碼字」問題終於有了改善。 

它還引入了Thinking模式：生成內容前，模型會主動推演，並能實時聯網搜索，讓模型在面對需要事實準確性的任務時，能自行判斷哪些內容需要覈實、補充。 但要注意，模型的訓練知識庫的更新停留在2025年年底，對最新事件的覆蓋仍依賴實時檢索質量。 

接下來，我們還是選取三個場景進行實測。 

場景一：雜誌封面 

GPT Image 2.0生成的雜誌封面 

GPT Image 2.0能夠快速完成封面製作，整體排版整齊，可以選擇不同寬高比適配不同版式。這類標準化的視覺物料，是它最擅長的領域之一。 

場景二：產品海報 

GPT Image 2.0生成的產品海報 

我們提供了一張某車企的車型圖片，要求創作一張產品宣傳海報。測試過程中，模型主動調用信息檢索能力，準確識別車型歸屬哪個品牌，智駕方案由哪家企業提供，生成的海報在視覺風格與產品信息表達上，與該車型基本相符。 

這里需要提醒：模型的聯網檢索能力雖然好用，但應用在品牌物料這類商業場景時，必須注意版權與合規問題。它能識別並使用品牌信息，不代表用户就有權使用。 

場景三：短篇漫畫 

GPT Image 2.0生成的短篇漫畫 

這一場景里，我們升級難度，要求創作主體統一、情節流暢的多格漫畫。第一版漫畫中雖能完整呈現故事線，但出現了明顯的連貫性問題，主角所騎行的車輛在不同分鏡中變了好幾次。 

在我們指出主角角色道具不統一的問題后，模型並未直接重新生成，而是先詢問要保留哪種道具，並對每頁內容、分鏡結構進行了完整梳理，待確認方案后才生成新版本。經過這一輪交互修正，最終輸出的漫畫主體一致、情節流暢。 

GPT Image 2.0生成的短篇漫畫 

這一場景説明：模型的糾錯能力可圈可點，但要在多格連續敍事中保持主體一致，仍需要人工介入引導。

綜合三大場景實測結果可以看出，GPT Image 2.0在雜誌封面、產品海報等單圖、標準化設計場景中表現成熟，尺寸適配靈活、信息理解準確。在多圖連貫敍事場景中，邏輯梳理能力突出，但保持主體一致性還有待優化。 

整體來看，它能夠滿足輕量化、高效率的日常圖文創作需求，適合作為設計輔助工具快速產出初稿，在複雜連續內容生成上仍有提升空間。

03.GPT Image 2.0/Claude Design，誰更懂需求？ 

接下來，我們選取兩款產品都適用的三個場景做橫向實測，看看誰更懂需求。 

場景一：生成一個運營數據分析儀表盤

GPT Image 2.0生成的儀表盤 

GPT Image 2.0生成的儀表盤基礎框架完整，覆蓋了運營核心指標，但數據呈現偏籠統，缺少業務關鍵細節。 

Claude Design 設計的儀表盤 

Claude Design則信息密度更高，儀表盤涵蓋了七個數據表格和四個核心數據展示，整體排版層次清晰，可視化形式也更加豐富。 

這個差別其實揭示了兩款產品的底層邏輯差異：ChatGPT Images 2.0生成的是「圖」，本質是圖像；Claude Design生成的是「原型」，背后是HTML和組件結構。前者擅長視覺呈現，后者擅長信息組織，所以在儀表盤這類信息密度要求高的場景里，Claude Design更順手。 

場景二：新書上市海報

GPT Image 2.0生成的新書海報 

GPT Image 2.0生成的海報明顯更為成熟。構圖完整、圖文排布合理，效果已接近市面上可直接使用的成品。它還主動增加了推薦人模塊，並結合檢索信息給出較為精準的推薦人，實用性更強。 

Claude Design 設計的新書海報 

Claude Design仍未直接生成海報，而是先提問了核心賣點、海報風格調性偏好，最終纔給出了四個不同方向的方案。但因為沒有提供實際封面，四個方案都用佔位圖呈現書籍主體，導致視覺焦點模糊；版面中文字與圖片位置存在衝突，整體偏凌亂，更像設計過程中的概念稿，而非成品海報。 

在這個場景中，GPT Image 2.0的成品結構和實用性更強，Claude Design更適合側重設計探索。

場景三：記賬APP原型圖

我們給兩個模型都投餵了同樣的設計草圖。 

Claude Design 繪圖頁面 

Claude Design可以直接在頁面內手繪草圖，省去上傳步驟。生成的效果更貼合草圖，沒有過度延伸，頁面包含攢錢計劃、金庫等功能結構，邏輯順暢。它還能在頁面中直接調整細節，無需反覆發送新指令，修改效率更高。 

Claude Design 設計的記賬APP原型圖 

GPT Image 2.0則需先上傳圖片，它同樣還原了核心元素，並做了一些內容延伸，讓頁面更豐富，成品成熟度更高。但它的輸出止於單圖，后續調整必須重新發指令，無法在同一頁面迭代。 

GPT Image 2.0生成的記賬APP原型圖 

在這一場景中，兩者表現差距不大。Claude Design支持頁面內手繪，更加方便操作，GPT Image 2.0則在創作上更擅長生成內容更豐富的場景。

三大場景實測下來，兩者沒有絕對的勝負。簡單概括： 

要快速出可商用的視覺成品，找ChatGPT Images 2.0。它擅長一步到位，強視覺還原，自帶信息補全。 

要做嚴謹的數據面板、可迭代的產品原型，找Claude Design。它的信息密度、專業排版和可迭代性更適合產品設計工作流。 

04.結語 

4月以來，AI對設計行業密集出牌。 

一邊是AI巨頭們爭相押注設計行業，另一邊是Figma、Canva等老牌設計廠商，在成熟工具內持續疊加AI能力。 

為何廠商都在搶奪設計場景？最直接的原因是離錢更近。

通用大模型算力成本高、商業模式模糊，但設計工具付費主體明確，連接着營銷物料、產品界面、電商素材等商業場景。企業願意為縮短出圖時間、減少外包成本而買單，AI設計工具自然成了好生意。 

此外，設計帶有協同屬性，一個設計文件能撬動產品經理、運營、客户等多方用户，平臺生態容易搭起來，AI巨頭們看中的不僅是單次收費，更是可標準化、高頻次、能持續收費的應用生態。。

短期來看，AI巨頭們會通過模型能力快速切入單點場景，憑藉技術優勢佔領基礎設計市場，滿足企業即時性、標準化的設計需求；長期來看，能夠吸引用户持續為AI設計工具付費，還需要打造覆蓋出圖、團隊協同、落地交付全流程的平臺，提供多樣化的訂閲機制，滿足個人創作者和企業的需求。 

本文來自微信公眾號「AIX財經」，作者：雷晶，36氪經授權發佈。