TL;DR
GPT Image 2.5 ist nicht einfach nur ein umbenanntes Image 2. OpenAI hat die neue Generation am 8. September 2026 veröffentlicht und sein API-Angebot in GPT Image 2.5 Flare aufgeteilt, optimiert für schnelle Alltagsgenerierung, und GPT Image 2.5 Sunburst, optimiert für maximale Generierungsqualität und Präzision beim Bearbeiten.
Die größte praktische Änderung ist, dass OpenAI sagt, Flare liefere eine höhere Bildqualität als Image 2 bei 50% geringerer Latenz, während Sunburst etwas Geschwindigkeit zugunsten engerer Kontrolle bei anspruchsvollen Bearbeitungs-Workflows eintauscht. Die neue Generation verbessert außerdem die Referenzbild-Treue, zielgerichtete Edits, Multi-Turn-Konsistenz, komplexe Layouts und die Generierung von transparenten Hintergründen.
OpenAI sagt, die Tokenraten entsprechen Image 2: 5 $ pro Million Text-Eingabe-Token, 8 $ pro Million Bild-Eingabe-Token und 30 $ pro Million Bild-Ausgabe-Token. Gleiche Tokenraten bedeuten nicht zwingend identische Kosten pro abgeschlossenem Bild, da der Tokenverbrauch pro Anfrage unterschiedlich sein kann.
Frühe unabhängige Präferenzdaten favorisieren nun die 2.5-Generation. Arena setzt derzeit Sunburst an die Spitze, Flare auf Platz zwei und Image 2 auf Platz drei in dem Benchmark-Snapshot, der in diesem Artikel verwendet wird, wobei die 2.5-Ergebnisse vorläufig sind und auf weniger Stimmen basieren.
Key Takeaways
- GPT Image 2.5 ist eine API-Familie aus zwei Modellen: Flare priorisiert Geschwindigkeit und Durchsatz, Sunburst priorisiert maximale visuelle Qualität und Bearbeitungspräzision.
- GPT Image 2.5 führt in frühen Arena-Tests die Kategorie gegenüber Image 2 an – sowohl in der Gesamterzeugung als auch in den hier verwendeten Single-Image-Editing-Snapshots.
- Flare ist für die meisten Image-2-Workloads das unkomplizierteste Upgrade, da es höhere frühe Scores mit OpenAIs Positionierung auf niedrigere Latenz kombiniert.
- Sunburst ist die stärkere Wahl für Premium-Kreativproduktion, detaillierte Bearbeitung, typografielastige Assets und polierte Produktbilder.
- Die Tokenpreise sind nicht gestiegen, Teams sollten jedoch vor einer Migration im großen Stil den tatsächlichen Tokenverbrauch und die akzeptierte Output-Rate benchmarken.
GPT Image 2.5 vs Image 2 auf einen Blick
Ein entscheidender Unterschied ist, dass „GPT Image 2.5“ die neue Generation beschreibt, während Entwickler tatsächlich zwei API-Optionen haben: Flare und Sunburst.
| Dimension | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Release | 8. September 2026 | 8. September 2026 | 21. April 2026 |
| API model ID | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst | gpt-image-2 |
| Shared capabilities | Text- und Bildeingabe; Bildgenerierung und -bearbeitung | Text- und Bildeingabe; Bildgenerierung und -bearbeitung | Text- und Bildeingabe; Bildgenerierung und -bearbeitung |
| Quality controls | low / medium / high / xhigh / max / auto | low / medium / high / xhigh / max / auto | Frühere Qualitätskontrollen |
| Main improvement | Schnellere Generierung plus stärkere Treue, Bearbeitung und Layouts | Höchste Präzision für Generierung und komplexe Bearbeitung | Früheres Generation-Baseline |
| Best fit | Hochvolumige Generierung und schnelle Iteration | Premium-Assets und präzise Bearbeitung | Bestehende stabile Integrationen |
Die Entscheidung lautet daher nicht mehr einfach „2.5 oder 2“. Meistens geht es um Flare vs. Sunburst vs. Weiterführung mit Image 2.
Was ist GPT Image 2.5?
ChatGPT Images 2.5 ist OpenAIs Upgrade zur Bildgenerierung vom September 2026. Auf der API-Seite wird es durch Flare und Sunburst repräsentiert, nicht durch ein einziges universelles Verhaltensprofil.
OpenAI hebt natürlichere Beleuchtung und reichere Texturen hervor, bessere Subjekterhaltung aus Referenzfotos, stärkeres Befolgen von Anweisungen über wiederholte Edits hinweg und eine um bis zu 50% reduzierte Latenz gegenüber Images 2.0.
Diese Verbesserungen sind relevant, weil der Engpass in der Produktion von Bildgenerierung oft nicht mehr die erste Generation ist. Es ist alles, was danach kommt: eine Person erkennbar halten, ein Produkt ändern, ohne die Szene neu aufzubauen, Typografie bewahren oder mehrere Edits ohne visuelles Driften durchlaufen.
Flare
Flare ist das durchsatzorientierte Mitglied der Familie. OpenAI bezeichnet es als sein schnellstes Modell für hochwertige Alltags-Bildgenerierung und bietet low-, medium-, high-, xhigh-, max- und auto-Qualitätseinstellungen an.
OpenAI positioniert Flare für Creator-Inhalte, Social Assets, Produkterlebnisse, visuelle Suche, schnelles Prototyping und hochvolumige Bildgenerierung. Damit ist Flare der natürlichste Ersatz für Image 2, wenn eine Anwendung große Volumina generiert und keine Latenz gegen marginale Qualitätsverbesserungen bei jeder Anfrage eintauschen kann.
Sunburst
Sunburst nimmt die qualitätsorientierte Seite des Trade-offs ein. OpenAI beschreibt es als sein fähigstes Modell für Bildgenerierung und -bearbeitung und empfiehlt es, wenn Bearbeitungspräzision am wichtigsten ist.
Typische Workloads umfassen polierte Produktfotografie, finale Kampagnen-Assets, kontrollierte Bildrevisionen und kreative Workflows, bei denen das versehentliche Modifizieren eines nicht angefragten Bildteils teuer ist. Sunburst sollte daher nicht einfach als „Flare, nur besser“ betrachtet werden.
Was ist Image 2?
OpenAI veröffentlichte Image 2 zusammen mit ChatGPT Images 2.0 im April 2026. Es wurde zum State-of-the-Art-API-Modell des Unternehmens für schnelle, hochwertige Generierung und Bearbeitung mit Texteingabe, Bildeingabe, Bildausgabe, flexiblen Bildgrößen und hochfidel eingehenden Bildern. Offizielle Image 2 Modelldokumentation.
Sein datierter API-Snapshot ist gpt-image-2-2026-04-21, was für Anwendungen nützlich sein kann, die Verhalten fixieren müssen, statt sich auf einen beweglichen Alias zu verlassen. Image 2 bleibt wichtig, weil es eine starke Produktionsbaseline etabliert hat, bevor die 2.5-Generation erschien.
Benchmarks: GPT Image 2.5 vs Image 2
Das Benchmark-Bild änderte sich schnell nach dem Launch. Die aktuelle Arena-Gesamt-Bestenliste Text-zu-Bild und Single-Image-Edit-Bestenliste enthalten beide GPT-Image-2.5-Modelle. Kategoriespezifische Snapshots liefern zudem nützliche Signale für Text-Rendering, stilisierte Bilder und Porträts.
| Benchmark | Flare | Sunburst | Image 2 | Best score |
|---|---|---|---|---|
| Text-to-Image Overall | 1399 ± 13, vorläufig | 1421 ± 13, vorläufig | 1381 ± 4 | Sunburst |
| Single Image Edit | 1491 ± 9, vorläufig | 1520 ± 9, vorläufig | 1461 ± 3 | Sunburst |
| Text Rendering | 1434 ± 22, vorläufig | 1481 ± 23, vorläufig | 1427 ± 7 | Sunburst |
| Cartoon, Anime & Fantasy | 1428 ± 21, vorläufig | 1440 ± 21, vorläufig | 1400 ± 6 | Sunburst |
| Portraits | 1456 ± 35, vorläufig | 1450 ± 32, vorläufig | 1427 ± 8 | Flare |
Gesamtleistung Text-zu-Bild
Sunburst erzielt 1421 gegenüber 1381 bei Image 2, ein Vorsprung von 40 Punkten im obigen Snapshot. Flare erreicht 1399 und liegt damit 18 Punkte vor Image 2.
Das ist eine wichtige Änderung gegenüber den ersten Stunden nach dem Launch, als einige Vergleiche GPT Image 2.5 als ohne unabhängige Benchmarks beschrieben. Die aktuellen Daten liefern ein externes, auf menschlichen Präferenzen basierendes Signal, das die Richtung von OpenAIs Qualitätsaussagen stützt.
Die GPT-Image-2.5-Ergebnisse sind als vorläufig markiert und basierten zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels auf wesentlich weniger Stimmen als die ausgereiften Image-2-Einträge. Behandeln Sie die aktuellen Lücken als richtungsweisend, nicht als final.
Bildbearbeitungsleistung
Der Edit-Benchmark erzeugt eine noch größere Trennung. Sunburst erzielt 1520, 59 Punkte über den 1461 von Image 2. Flare erreicht 1491 und hat damit einen 30-Punkte-Vorteil gegenüber Image 2.
Dies kann wichtiger sein als die Verbesserung beim Text-zu-Bild, da ein Produktionsworkflow oft eine gute erste Ausgabe akzeptiert, aber scheitert, wenn kleine Revisionen unerwünschte Änderungen anderswo einführen. Bessere Bearbeitungs-Präferenzscores beeinflussen die tatsächlichen Iterationskosten, nicht nur die visuelle Attraktivität.
Textrendering
Sunbursts 1481 liegt 54 Punkte über den 1427 von Image 2. Flare erzielt 1434. Das legt nahe, dass die neue Familie strukturiertes kreatives Arbeiten mit Labels, Copy, Schildern, Interface-Elementen, Postern und Infografiken ebenso verbessert wie fotografienahe Outputs.
Porträtgenerierung
Porträts sind die eine Kategorie in dieser Stichprobe, in der Flare derzeit Sunburst knapp übertrifft – 1456 gegenüber 1450. Beide Modelle haben breite Konfidenzintervalle und relativ wenige Stimmen in dieser Kategorie, daher wäre es irreführend, Flare als eindeutig überlegen bei Porträts zu bezeichnen.
Wo GPT Image 2.5 tatsächlich besser ist
Benchmarkzahlen erklären nur einen Teil des Upgrades. Fünf Workflow-Unterschiede sind in der Praxis wichtiger.
Präzisere Edits
Images 2.5 ist darauf ausgelegt, die angefragte Komponente zu verändern, während unbeeinflusste Details unangetastet bleiben. OpenAI sagt ausdrücklich, das Modell sei besser bei zielgerichteten Edits, während es die Umgebung bewahrt.
Beispielsweise sollte das Ändern eines Flaschenetiketts in einem Produktfoto nicht erfordern, dass das Modell gleichzeitig Tisch, Beleuchtung, Flaschenform, Hintergrund und Kamerawinkel neu interpretiert. Das verringert Kollateralschäden bei Edits.
Bessere Multi-Turn-Konsistenz
Ein einzelner erfolgreicher Edit reicht für professionelle Workflows nicht aus. Ein Marketingteam kann die Produktfarbe ändern, den Hintergrund ersetzen, eine Überschrift modifizieren und dann das Seitenverhältnis ändern. Jeder Schritt bietet dem Modell die Gelegenheit, eine frühere Entscheidung zu überschreiben. OpenAIs Anleitung zur Bildgenerierung beschreibt mehrstufige Bildbearbeitung; Teams sollten die Konsistenz über ihre eigenen Edit-Sequenzen testen.
Bessere Referenztreue
Die 2.5-Familie verbessert die Fähigkeit, charakteristische Merkmale eines Subjekts beizubehalten, wenn ein Referenzfoto in ein anderes Setting, eine andere Komposition oder einen anderen Stil übertragen wird. Produktform, Kleidung, Verpackung, visuelle Identität und andere wiedererkennbare Elemente profitieren von stärkerer Quelltreue.
Bessere komplexe Layouts und Stile
OpenAI sagt, Images 2.5 befolge komplexe visuelle Anweisungen effektiver und erzeuge genauere Inhalte, wenn reale Informationen involviert sind. Es unterstützt auch komplexere Layouts, einschließlich transparenter Hintergründe. Für Designer führt dies das Modell weiter in Richtung nutzbarer kreativer Produktion statt Einmal-Illustration.
Schnellere Generierung mit Flare
Die Geschwindigkeitsverbesserung ist ungewöhnlich wichtig, weil sie nicht mit einer höheren veröffentlichten Tokenrate einhergeht. OpenAI sagt, Flare biete 50% geringere Latenz als Image 2 bei gleichzeitig höherer Bildqualität. Sunburst optimiert bewusst einen anderen Punkt auf der Latenz-Qualitäts-Kurve.
Preise: GPT Image 2.5 vs Image 2
Die veröffentlichten Tokenraten von OpenAI sind unkompliziert. Sowohl Flare als auch Sunburst verwenden den folgenden Plan, und OpenAI gibt an, dass die Tokenraten Image 2 entsprechen.
| Token type | Flare | Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Text input / 1M tokens | $5.00 | $5.00 | $5.00 |
| Cached text input / 1M tokens | $1.25 | $1.25 | $1.25 |
| Image input / 1M tokens | $8.00 | $8.00 | $8.00 |
| Cached image input / 1M tokens | $2.00 | $2.00 | $2.00 |
| Image output / 1M tokens | $30.00 | $30.00 | $30.00 |
Die GPT Image 2.5 Flare API in CometAPI und die GPT Image 2.5 Sunburst API in CometAPI sind mit 4 $ pro Million Eingabe-Token und 24 $ pro Million Ausgabe-Token bepreist, 20% unter den entsprechenden 5 $ und 30 $ der oben gezeigten OpenAI-Raten. Die tatsächlichen Kosten variieren weiterhin mit Qualität, Auflösung, Tokenverbrauch und der Anzahl der Versuche.
Tokenraten sind nicht dasselbe wie der Preis pro Bild. Die tatsächlichen Kosten hängen vom Tokenverbrauch pro Anfrage und der Anzahl der benötigten Versuche ab, um ein akzeptiertes Asset zu erzeugen.
Wenn Flare einen Workload schneller und mit weniger fehlgeschlagenen Revisionen abschließt, kann sich die Kosten pro akzeptiertem Asset materiell verbessern, selbst wenn der reine Tokenverbrauch ähnlich ist.
Qualität vs. Geschwindigkeit: Flare, Sunburst oder Image 2?
| Workload | Recommended model | Why |
|---|---|---|
| High-volume social content | Flare | Starkes aktuelles Qualitätssignal plus geringere Latenz |
| Rapid prototypes | Flare | Schnellere Iteration ist wichtiger als maximale Edit-Kontrolle |
| Visual search | Flare | Latenzsensitiver Workload |
| E-commerce variations | Flare | Balance aus Durchsatz und Treue |
| Final advertising creative | Sunburst | Maximale Qualität und engere Edit-Kontrolle |
| Product hero imagery | Sunburst | Präzise Edits und Referenzbewahrung |
| Complex image editing | Sunburst | Höchster Single-Image-Edit-Score in diesem Snapshot |
| Text-heavy premium graphics | Sunburst | Aktuell stärkster Textrendering-Score |
| Existing stable production pipeline | Image 2 oder gestufte Migration | Reifes Verhalten und größere Benchmark-Stichprobe |
| New general-purpose deployment | Flare | Beste Standardbalance für die meisten Anwendungen |
Für die meisten neuen Anwendungen ist Flare die rationale Standardeinstellung. Sunburst sollte selektiv aufgerufen werden, wenn zusätzliche Präzision den Mehraufwand an Latenz wert ist. Eine praktische Routing-Strategie ist, schnell mit Flare zu generieren und schwierige finale Edits an Sunburst zu senden.
Ist GPT Image 2.5 ein großes Upgrade oder eine kleine Revision?
Trotz des Namens „2.5“ deuten die Hinweise auf mehr als ein kleines Qualitäts-Refresh hin. Die größten Änderungen konzentrieren sich genau auf die Bereiche, die bestimmen, ob ein Bildmodell als Teil eines iterativen Produktionssystems eingesetzt werden kann: Referenzbewahrung, lokalisierte Bearbeitung, wiederholte Bearbeitung, Layouthandling, Textrendering und Durchsatz.
Die frühen Benchmark-Gewinne verstärken diese Interpretation. Sunburst liegt in diesem Snapshot bei der Gesamterzeugung 40 Arena-Punkte vor Image 2 und beim Single-Image-Editing 59 Punkte, während Flare die Scores verbessert, ohne das langsamere Premium-Modell zu sein.
Sicherheit und Provenance von GPT Image 2.5
OpenAIs Images-2.5-Systemkarte berichtet, dass unsichere Generierungen in 1,09% der adversarial Tests bei Sunburst, 1,41% bei Flare und 1,64% beim ChatGPT-Images-2.0-Baseline die Nutzer erreichten.
Diese Zahlen stammen aus bewusst adversarialen Prompts und sind nicht repräsentativ für normalen Produktionsverkehr.
Das Unternehmen wendet weiterhin C2PA-Provenance-Metadaten und unsichtbares Watermarking auf generierte Bilder an. Das ist wichtig, da mit verbesserter Bildtreue auch die potenziellen Kosten täuschender oder irreführender generierter Medien steigen.
Zugriff auf die GPT Image 2.5 API in CometAPI
Beide Zweige der neuen Generation sind über CometAPI zugänglich. Die GPT Image 2.5 Sunburst API in CometAPI verwendet gpt-image-2.5-sunburst, während die GPT Image 2.5 Flare API in CometAPI gpt-image-2.5-flare verwendet. Die vorherige GPT Image 2 API in CometAPI bleibt unter gpt-image-2 verfügbar.
Der Zugriff auf GPT Image 2.5 und die Generierung eines Bildes umfasst vier Schritte:
- Melden Sie sich bei CometAPI an und erstellen Sie einen API-Schlüssel im API-Dashboard.
- Wählen Sie die Model-ID: verwenden Sie
gpt-image-2.5-flarefür schnellere Generierung odergpt-image-2.5-sunburstfür maximale Generierungs- und Bearbeitungspräzision. - Senden Sie eine POST-Anfrage an
/v1/images/generationsmit API-Schlüssel, Model-ID, Prompt, Größe und Qualitätseinstellungen. Verwenden Sie/v1/images/edits, wenn Sie ein bestehendes Bild bearbeiten. - Rufen Sie das generierte Bild aus der Antwort ab, speichern oder zeigen Sie es an und überprüfen Sie Qualität, Latenz und Tokenverbrauch, bevor Sie den Workflow skalieren.
Sollten Sie von Image 2 auf GPT Image 2.5 upgraden?
Für die meisten neuen Workloads ja – aber das richtige Upgrade ist meist Flare, statt automatisch Sunburst zu wählen. Flare ist die stärkste Standard-Migrationsoption, da es die gleichen veröffentlichten Tokenraten, einen höheren vorläufigen Arena-Score und OpenAIs Positionierung auf geringere Latenz gegenüber Image 2 kombiniert.
Sunburst ist die bessere Option, wenn das finale Asset wichtiger ist als Latenz. Sein früher Vorsprung in Gesamterzeugung, Bildbearbeitung, Textrendering und stilisierten Bildern macht es besonders attraktiv für Kreativproduktions-Workflows.
Image 2 hat weiterhin einen bedeutenden Vorteil: die Reife der Evidenz. Seine Benchmark-Ergebnisse basieren auf einer viel größeren Stichprobe als die neu veröffentlichten 2.5-Modelle. Produktionsteams sollten daher über kontrollierte A/B-Evaluation migrieren, statt davon auszugehen, dass der frühe Spread der Bestenliste unverändert bleibt.
Überlegungen zur Migration
Für einen ernsthaften Migrationstest halten Sie Prompt, Referenzbild, Auflösung und Qualitätskonfiguration konstant und vergleichen:
- End-to-End-Latenz
- Tokenverbrauch
- akzeptierte Output-Rate
- Anzahl erforderlicher Edits
- Subjekt- oder Produktkonsistenz
- Typografiegenauigkeit
Die letzte Metrik ist besonders wichtig: Ein Modell, das pro Token gleich viel kostet, aber halb so viele Neugenerierungsversuche benötigt, kann auf Workflowniveau deutlich günstiger sein.
Fazit
GPT Image 2.5 ist ein bedeutendes Upgrade gegenüber Image 2, weil es die zwei Seiten der Bildproduktion gleichzeitig verbessert: Erstellungsgüte und Editierbarkeit.
Wenn Geschwindigkeit und Volumen zählen, wählen Sie Flare. Es erzielt bereits höhere Werte als Image 2 in Gesamterzeugung und Bearbeitung und zielt auf deutlich geringere Latenz.
Wenn Präzision und finale Bildqualität am wichtigsten sind, wählen Sie Sunburst. Es hält derzeit unter den drei Modellen die stärksten Scores in den meisten der hier betrachteten Benchmark-Dimensionen.
Image 2 bleibt eine glaubwürdige Produktionsbaseline, aber es gibt zunehmend wenig Grund, es für eine neue Integration zum Standard zu machen, es sei denn, interne Evaluierungen zeigen eine Regression in einem spezialisierten Workflow. Die nützlichere Frage ist, welches GPT-Image-2.5-Modell Ihrer Workload die beste Qualität-pro-Sekunde und Kosten-pro-akzeptiertem-Bild liefert.
Offizielle OpenAI-Beispielfotos
Offizielles OpenAI-Produktvisual aus dem Release von GPT Images 2.0.
Offizielles OpenAI-Präzisionsbearbeitungsbeispiel.
Offizielles OpenAI-Stilbeispiel.
Hinweis zur Wortgenerierungsumgebung: Die offiziellen Bilder oben werden direkt vom CDN von OpenAI referenziert und nicht durch lokal rekonstruierte Versionen ersetzt.
GPT Image 2.5 verbessert die Referenzbild-Treue
Eines der nützlichsten Upgrades ist leichter zu sehen als zu beschreiben. OpenAIs offizielles Images-2.5-Demonstrationsbeispiel verwandelt ein altes Porträt, während es die Identität des Kindes und die Gesamtpose beibehält. Die Ausgabe verändert Kleidung und Präsentation erheblich, ohne das Subjekt in eine anders aussehende Person zu verwandeln.
Offizielles Images-2.5-Referenztreue-Input.
Offizielles Images-2.5-bearbeitetes Output.
Das ist bedeutend für E-Commerce-Fotografie, Avatar-Transformationen, virtuelles Styling, Werbevarianten und gebrandete Social-Inhalte. Bessere Referenzbewahrung reduziert die Notwendigkeit, ein Bild neu zu generieren, weil der angefragte Edit auch Gesicht, Produktgeometrie, Komposition oder Hintergrunddetails verändert hat.
FAQ
Ist GPT Image 2.5 besser als Image 2?
Frühe Hinweise sagen ja. Sowohl Flare als auch Sunburst erzielen in den hier verwendeten Benchmark-Snapshots höhere Werte als Image 2. Sunburst hat den größeren Qualitätsvorteil, während Flare für eine stärkere Balance aus Geschwindigkeit und Qualität optimiert ist.
Was ist der Unterschied zwischen Flare und Sunburst?
Flare ist für schnelle, hochwertige Alltags-Bildgenerierung ausgelegt und der Standard für die meisten Anwendungen. Sunburst ist die hochpräzisere Option für Premium-Bildgenerierung und detaillierte Bearbeitung mit längeren Generierungszeiten.
Ist GPT Image 2.5 günstiger als Image 2?
Die offiziellen Tokenraten sind gleich, aber das beweist keine identischen Kosten pro Bild. Die tatsächlichen Kosten hängen vom Tokenverbrauch und der Anzahl der Generierungs- oder Bearbeitungsversuche ab, die für ein akzeptables Ergebnis erforderlich sind.
Ist GPT Image 2.5 schneller als Image 2?
Flare ist es. OpenAI sagt, Flare liefere höhere Bildqualität als Image 2 bei 50% geringerer Latenz. Sunburst ist bewusst langsamer, da es engere kreative Kontrolle und Editierpräzision priorisiert.
Welches GPT-Image-Modell ist am besten für Bildbearbeitung?
Sunburst ist laut aktuellen Daten die stärkste Option und führt den hier verwendeten Single-Image-Edit-Snapshot an.
Welches Modell sollten Entwickler standardmäßig verwenden?
Für die meisten General-Purpose-Anwendungen beginnen Sie mit Flare. Verwenden Sie Sunburst, wenn interne Evaluierungen zeigen, dass erhöhte Editierpräzision oder visuelle Qualität die zusätzliche Latenz rechtfertigt.
Unterstützt GPT Image 2.5 Bildeingaben?
Ja. Sowohl Flare als auch Sunburst akzeptieren Bildeingaben für referenzgeführte und Bearbeitungs-Workflows.
Kann ich Image 2 weiterhin verwenden?
Ja. Bestehende Image-2-Integrationen müssen nicht sofort migriert werden. Teams mit strengen Reproduzierbarkeitsanforderungen können auch einen datierten Snapshot pinnen, während sie neuere Modelle evaluieren.
Ist Sunburst immer besser als Flare?
Nein. Sunburst führt in der aktuellen Stichprobe die meisten Qualitätsdimensionen an, aber Flare ist schneller und kann für hochvolumige oder latenzsensitive Anwendungen vorzuziehen sein.
Sind die GPT-Image-2.5-Benchmark-Ergebnisse final?
Nein. Die hier verwendeten Arena-Ergebnisse sind als vorläufig markiert und basieren auf weniger Stimmen als Image 2. Rangfolgen und Konfidenzintervalle können sich ändern, wenn mehr Bewertungen hinzukommen.