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OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 双图像模型,主打更快生成与局部编辑

The Decoder:AI News(RSS)Aioga 编辑团队2026-09-09T12:17:58.000Z热度 72

OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5,含 GPT-Image-2.5 Flare 和 GPT-Image-2.5 Sunburst 两个模型,主推更自然的光...

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今日 AI 情报摘要

OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5,含 GPT-Image-2.5 Flare 和 GPT-Image-2.5 Sunburst

两个模型,主推更自然的光照、更可靠的参考图保留和局部编辑,Flare 延迟较 Images 2.0 降低最多 50%。

中文正文 · AI 翻译

OpenAI 已经在 ChatGPT 图像 2.5 下发布了两款新的图像模型,承诺提供更清晰的细节、更精确的编辑以及更快速的生成。像绘图工具和可分享提示这样的新功能旨在扩展创意过程。

Image description

OpenAI 表示,用户现在每周通过 ChatGPT Images 和 API 中的 GPT-Image 模型生成超过三十亿张图像。在 ChatGPT 图像 2.5 中,公司推出了重新设计的生成方式,承诺实现更自然的光照和更细腻的纹理。

这些模型旨在更好地保留参考照片中的主题,并在多轮编辑中更可靠地遵循编辑指令。根据 OpenAI 的说法,更快的变体相比 Images 2.0 可将图像生成延迟减少多达 50%。

对于开发者,OpenAI 将这两款模型都带到了 API 中。GPT-Image-2.5 Flare 是大多数用途的默认选项,其图像质量高于 GPT-Image-2,同时延迟降低了 50%。更强大的模型 GPT-Image-2.5 Sunburst 针对要求更高的视觉工作,提供更严格的编辑控制,但需要更长的生成时间以达成效果。

两款模型使用相同的令牌费率。每一百万图像输入令牌 8 美元,每一百万输出令牌 30 美元。但由于模型和质量等级不同,令牌使用量不同,因此相同的费率并不意味着每张图像成本相同。Images 2.5 新增了“xhigh”和“max”质量等级,超越了之前的“high”上限。

一张 1024x1024 的“低”等级图像费用约为 0.006 美元,与前代相同,而“高”等级约为 0.053 美元,新的“max”等级大约为 0.21 美元,输出令牌约为 7,024 个。这使得 Images 2.5 的“max”等级价格与 GPT-Image-2 的“high”等级相同。与前代不同,Images 2.5 目前没有更便宜的批量价格。不过在早期测试中,尽管令牌价格相同,Sunburst 通常每张图像的成本高于 Flare,可能是因为推理运行时间更长。而且与上次不同,OpenAI 没有提供每张图像的平均价格数据。

OpenAI 如何在两个模型之间分配 ChatGPT 用户仍不清楚。公告和文档都没有说明 ChatGPT 什么时候调用更快的 Flare 或更精确的 Sunburst。在 API 中,你可以明确选择模型。ChatGPT 界面尚未提供这种控制。

在我们的测试中,目前的分界线似乎主要在 Chat 和 Work 之间。在 Work 中,我们的提示确实只改变所询问的内容,而不管推理设置如何。这些有针对性的编辑是模型改进的重点。然而在 Chat 中,即使将推理设置为高,后续图像中的细节仍在不断变化。只有在“6 Pro”设置下,更强的模型有时才会开始发挥作用。

如前所述,新模型的重点是编辑。它旨在仅更改请求的元素,并保持图像的其他部分不变,即使面临更复杂的主题和背景。在较长的对话中,早期的更改应保持一致,多次编辑步骤中图像质量不会下降。OpenAI 举了一个房间重新设计的例子显示这一点。旧模型在每次编辑时都会更改其他细节,而新模型即使经历多次迭代也保持稳定。

通过 ChatGPT Work 使用 GPT-6 Astra (Max) 的快速测试显示了这一点的效果。我们使用了以下提示,并逐步调整了一个小细节(香蕉颜色)和一个大细节(大猫)。

一张超现实的 DSLR 照片。一只猴子拿着一根粉色香蕉,坐在前景的老虎上。背景中,一匹马正在骑一名宇航员。宇航员在下面,就像活的“宇航服马鞍”,而马显然在上面,处于掌控地位,作为骑手。确保完全明确:马是骑手,宇航员被骑,而不是相反。高分辨率、焦点清晰、光照逼真。

OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 双图像模型,主打更快生成与局部编辑
OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 双图像模型,主打更快生成与局部编辑
OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 双图像模型,主打更快生成与局部编辑

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顺便说一句,这可能是OpenAI图像模型在我们测试中生成的最佳版本。这是用Image 2.0(思维变体)呈现的样子。

OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 双图像模型,主打更快生成与局部编辑

相比之下,ChatGPT聊天模式的测试在调整香蕉颜色时,图像的其余部分都会被改变。只有在“6 Pro”模式下,图像在某次运行中保持一致,而在另一次运行中则不然。随着推广的持续,这一情况可能会在本周内发生变化。

Images 2.5 还旨在更好地处理复杂的视觉指令,提供更准确的现实信息内容,并配合透明背景和更具挑战性的版面设计。例如,在我们上一篇文章中,ChatGPT 把这篇文章变成了 80 年代杂志专题。它看起来是这样的。

OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 双图像模型,主打更快生成与局部编辑

通过Astra(Max)的GPT-Images-2.5还制作了一本详细的杂志,包含基于猴子-宇航员提示的示例图像,有较弱和较强的版本,且未因质量下降而偏离原始指令。

模型在指令中纠正了我们设置的一个错误(首页图片上方的 GPT-Images-2.5,而不是 2.0),显示它对其余内容的保存程度,同时对简单请求“创建美式英语版本”的翻译也做了同样的处理。

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图片:GPT-Images-2.5 / Astra(Max)

作为对比,普通ChatGPT聊天的结果也值得一看,但它们显示较弱的模型在翻译过程中也会改变其他细节。不过,在一个案例中,它更好地准确地描述了现任Microsoft CEO。

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图片:GPT-Images-2.5 / ChatGPT 聊天(中等和即时)

在 ChatGPT 中,OpenAI 正在为新模型添加几个新功能。其中最重要的功能叫做“草图”。它允许用户在 ChatGPT 中直接绘制,并将草图用作生成最终图像的视觉模板。你可以使用“@Sketch”命令激活它,OpenAI 表示它适用于图表、房间布局或海报等场景。

模板是现成的提示,旨在让用户更容易开始制作海报、标志、信息图、缩略图、插图或广告等格式。它们提供了一个结构,而不是空白画布,并通过针对性的后续问题来确定你的需求。用户还可以直接在图像上发表评论,并分享他们使用的提示,这样其他人也可以用自己的照片和细节尝试相同的创意。作为示例,OpenAI 指出了一个目前流行的提示,它可以生成 1980 年代风格的肖像。

在 Arena 的文本生成图像排行榜中,新模型目前占据前两名。GPT-Image-2.5 Sunburst 以 1421 分领先,其次是 GPT-Image-2.5 Flare,得分为 1399。两个分数都带有“初步”标签,并且依然基于约 3,100 和 2,900 的较低投票数。第三名是前代模型 GPT-Image-2,以约 78,700 票获得 1381 分。

紧随其后的是微软的 mai-image-2.6(1331 分)、SpaceXAI 的 grok-imagine-image-2.0(1315 分)以及 Reve、Meta、谷歌和字节跳动的几个模型。由于这两个新的 OpenAI 模型的评分是初步的,他们的位置随着更多投票的加入仍可能发生变化。

在来源标注方面,OpenAI 仍依赖 C2PA 行业标准,该标准嵌入元数据以进行追踪。为了增强来源的抗性,OpenAI 还通过 Google DeepMind 的 SynthID 在 ChatGPT、Codex 和 API 中添加了隐形水印。OpenAI 表示,没有单一的来源标注方案,这也是他们采用分层方法的原因。

Images 2.5 现已在全球范围内向所有 ChatGPT、ChatGPT Work 和 Codex 用户提供,适用于桌面、移动设备和网页,包括免费版。OpenAI 表示,等待时间更短且使用限额更高。我们的测试表明,聊天模式目前使用的是较弱的模型。

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情报判断

Aioga 编辑摘要

OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5,包含 GPT-Image-2.5 Flare 与 GPT-Image-2.5 Sunburst。来源称其改进光照、纹理、参考图保留和局部编辑,并称 Flare 相比 Images 2.0 延迟最多降低 50%。

背景分析

两款模型均已接入 API。Flare 被描述为多数用途的默认选择,Sunburst 面向要求更高的视觉工作。两者采用相同 token 单价,但模型与质量档位会影响单张图片成本;ChatGPT 尚未提供模型选择控制。

Aioga 观点

Aioga 判断:此次更新同时覆盖生成速度、参考图保留和编辑指令执行。来源测试显示,Chat 与 Work 中的后续编辑表现并不一致,因此发布说明不足以代表所有使用场景下的实际效果。

影响与后续

可能影响:API 使用者需要在生成速度、编辑控制和质量档位之间取舍;相同 token 费率不代表每张图片成本相同。ChatGPT 用户目前不足以确认系统何时调用 Flare 或 Sunburst。 后续观察:需要关注 OpenAI 是否说明 ChatGPT 在两款模型之间的路由规则,以及后续材料对不同质量档位的成本、生成延迟和多轮编辑表现如何描述。

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