01第一層：模型與原生創作平台

Vidu、Kling AI 等平台以自有模型和原生介面為核心。適合想直接測試特定模型能力、參考控制與新版本功能的團隊；比較時仍要保存實際模型與日期。

02第二層：多模型創作平台

Dreamina、Tensor.Art、Leonardo、Higgsfield、Magnific 等平台把多個模型、編輯、資產或工作流放在同一介面。價值在流程整合，不應只叫中繼站。

03第三層：企業工作流與算力

GMI Cloud Studio 這類平台處理自訂節點、ControlNet、多模型 graph、版本、專屬 GPU 與 RBAC。它解決的是可控生產管線，不是一般單次生成。

04三層不是互斥標籤

同一平台可能同時有 SaaS、API、MCP、團隊空間或企業容量。分類用來回答主要採購與使用問題，不代表公司只能屬於一類。

05先用任務縮小候選

先寫下輸入素材、控制需求、輸出規格、預計量、團隊人數、整合方式與權利限制，再決定測原生平台、多模型平台或專屬算力。

06沒有實測前不做總排名

官方資料只能確認入口與功能，不能證明畫質、穩定度、速度或最低成本。本站先呈現適合的任務，等同條件樣本足夠後才提供分項結果。