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 das API-Angebot in GPT Image 2.5 Flare für schnelle Alltagsgenerierung und GPT Image 2.5 Sunburst für maximale Generierungsqualität und Bearbeitungspräzision aufgeteilt.
Die größte praktische Veränderung: OpenAI sagt, dass Flare bei 50 % geringerer Latenz eine höhere Bildqualität als Image 2 liefert, während Sunburst etwas Geschwindigkeit zugunsten präziserer Steuerung in anspruchsvollen Edit-Workflows tauscht. Die neue Generation verbessert außerdem Referenzbild-Treue, zielgerichtete Edits, Konsistenz über mehrere Iterationen, komplexe Layouts und die Erzeugung transparenter Hintergründe.
Laut OpenAI entsprechen die Token-Raten Image 2: $5 per million text-input tokens, $8 per million image-input tokens und $30 per million image-output tokens. Gleiche Token-Raten bedeuten nicht zwangsläufig identische Kosten pro fertiggestelltem Bild, da der Token-Verbrauch je Anfrage variieren kann.
Frühe unabhängige Präferenzdaten favorisieren nun die 2.5-Generation. Arena ordnet Sunburst derzeit auf Platz eins, 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.
Zentrale Erkenntnisse
- GPT Image 2.5 ist eine API-Familie mit zwei Modellen: Flare priorisiert Geschwindigkeit und Durchsatz, Sunburst priorisiert maximale visuelle Qualität und Edit-Präzision.
- GPT Image 2.5 führt in frühen Arena-Tests gegenüber Image 2 bei den hier genutzten Snapshots für Gesamterzeugung und Einzelbildbearbeitung.
- Flare ist für die meisten Image-2-Workloads das naheliegendste Upgrade, da es höhere frühe Bewertungen mit OpenAIs Positionierung auf geringere Latenz kombiniert.
- Sunburst ist die stärkere Wahl für Premium-Kreativproduktionen, detaillierte Bearbeitung, typografieintensive Assets und polierte Produktbilder.
- Die Token-Preise sind nicht gestiegen, Teams sollten jedoch den tatsächlichen Token-Verbrauch und die Rate akzeptierter Ausgaben benchmarken, bevor sie im großen Maßstab migrieren.
GPT Image 2.5 vs Image 2 auf einen Blick
Ein entscheidender Unterschied: „GPT Image 2.5“ beschreibt die neue Generation, 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 and image input; image generation and editing | Text and image input; image generation and editing | Text and image input; image generation and editing |
| Quality controls | low / medium / high / xhigh / max / auto | low / medium / high / xhigh / max / auto | Earlier quality controls |
| Main improvement | Faster generation plus stronger fidelity, editing, and layouts | Highest precision for generation and complex editing | Earlier-generation baseline |
| Best fit | High-volume generation and rapid iteration | Premium assets and precision editing | Existing stable integrations |
Die Entscheidung lautet daher nicht mehr einfach „2.5 oder 2“. Meist geht es um Flare vs Sunburst vs Fortführung mit Image 2.
Was ist GPT Image 2.5?
ChatGPT Images 2.5 ist OpenAIs Bildgenerierungs-Upgrade vom September 2026. Auf API-Seite wird es durch Flare und Sunburst repräsentiert, statt durch ein universelles Verhaltensprofil.
OpenAI hebt natürlicheres Licht und reichere Texturen hervor, bessere Subjekterhaltung aus Referenzfotos, stärkeres Befolgen von Anweisungen über wiederholte Edits hinweg und eine um bis zu 50 % reduzierte Generierungslatenz im Vergleich zu Images 2.0.
Diese Verbesserungen sind wichtig, weil der Engpass in der Produktionsbildgenerierung oft nicht mehr die erste Generierung ist. Es ist alles danach: eine Person erkennbar halten, ein Produkt ändern, ohne die Szene neu aufzubauen, Typografie bewahren oder mehrere Edits ohne visuellen Drift iterieren.
Flare
Flare ist das auf Durchsatz ausgerichtete Familienmitglied. OpenAI nennt es sein schnellstes Modell für hochwertige alltägliche Bildgenerierung und bietet low-, medium-, high-, xhigh-, max- und auto-Qualitätseinstellungen.
OpenAI positioniert Flare für Creator-Content, Social-Assets, Produkterlebnisse, visuelle Suche, schnelles Prototyping und Bildgenerierung in hohen Volumina. Das macht Flare zum naheliegendsten Ersatz für Image 2, wenn eine Anwendung große Mengen generiert und sich keine höhere Latenz für marginale Qualitätsverbesserungen bei jeder Anfrage leisten kann.
Sunburst
Sunburst nimmt die Qualitäts-first-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 angeforderten 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 eingelesenen Bildern. Offizielle Modelldokumentation zu Image 2.
Sein datierter API-Snapshot ist gpt-image-2-2026-04-21, was für Anwendungen nützlich sein kann, die Verhalten festpinnen müssen, statt sich auf einen beweglichen Alias zu verlassen. Image 2 bleibt wichtig, weil es eine starke Produktionsbasis etablierte, bevor die 2.5-Generation erschien.
GPT Image 2.5 vs Image 2 Benchmarks
Das Benchmark-Bild änderte sich kurz nach dem Launch schnell. Die aktuelle Arena-Gesamt-Bestenliste Text-zu-Bild und die Bestenliste für Einzelbild-Bearbeitung enthalten beide GPT Image 2.5-Modelle. Kategorie-spezifische Snapshots liefern ebenfalls nützliche Signale für Textrendering, 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.
Dies ist eine wichtige Änderung gegenüber den ersten Stunden nach dem Launch, als einige Vergleiche GPT Image 2.5 als ohne unabhängige Benchmark-Belege beschrieben. Die aktuellen Daten liefern ein externes, auf menschlichen Präferenzen basierendes Signal, das die Richtung der Qualitätsaussagen von OpenAI stützt.
Die GPT Image 2.5-Ergebnisse sind als vorläufig gekennzeichnet und basierten auf deutlich weniger Stimmen als die reifen Image-2-Einträge zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels. Behandeln Sie die derzeitigen Lücken als Richtungsangaben, nicht als endgültig.
Leistung bei Bildbearbeitung
Der Edit-Benchmark erzeugt eine noch größere Trennung. Sunburst erzielt 1520, 59 Punkte über Image 2 mit 1461. Flare erreicht 1491 und hat damit einen 30-Punkte-Vorteil gegenüber Image 2.
Dies könnte wichtiger sein als die Verbesserung beim Text-zu-Bild, weil ein Produktionsworkflow oft eine gute erste Ausgabe akzeptiert, aber scheitert, wenn kleine Revisionen unerwünschte Veränderungen anderswo einführen. Bessere Edit-Präferenzwerte wirken sich auf die tatsächlichen Iterationskosten aus, nicht nur auf die visuelle Anmutung.
Textrendering
Sunbursts 1481 liegt 54 Punkte über Image 2 mit 1427. Flare erzielt 1434. Das deutet darauf hin, dass die neue Familie strukturiertes kreatives Arbeiten mit Labels, Copy, Schildern, UI-Elementen, Postern und Infografiken sowie fotografischen Outputs verbessert.
Porträterzeugung
Porträts sind die eine Kategorie in diesem Sample, in der Flare Sunburst derzeit knapp übertrifft, mit 1456 zu 1450. Beide Modelle haben weite Konfidenzintervalle und relativ wenige Stimmen in dieser Kategorie, daher wäre es irreführend, Flare als abschließend überlegen für Porträts zu bezeichnen.
Wo GPT Image 2.5 tatsächlich besser ist
Benchmark-Zahlen erklären nur einen Teil des Upgrades. Fünf Workflow-Ebene-Unterschiede sind in der Praxis wichtiger.
Präzisere Edits
Images 2.5 ist darauf ausgelegt, die angeforderte Komponente zu verändern, während nicht zusammenhängende Details unverändert bleiben. OpenAI sagt ausdrücklich, dass das Modell bei zielgerichteten Edits besser ist und umliegende Details bewahrt.
Beispielsweise sollte das Ändern eines Flaschenetiketts in einer Produktfotografie nicht erfordern, dass das Modell gleichzeitig Tisch, Beleuchtung, Flaschenform, Hintergrund und Kamerawinkel neu interpretiert. Das reduziert Kollateralschäden bei Edits.
Bessere Konsistenz über mehrere Iterationen
Ein einzelner erfolgreicher Edit genügt für professionelle Workflows nicht. Ein Marketingteam könnte die Produktfarbe ändern, den Hintergrund ersetzen, eine Headline modifizieren und dann das Seitenverhältnis ändern. Jeder Schritt schafft die Möglichkeit, dass das Modell eine frühere Entscheidung überschreibt. OpenAIs Leitfaden zur Bildgenerierung beschreibt mehrstufige Bildbearbeitung; Teams sollten die Konsistenz über ihre eigenen Edit-Sequenzen testen.
Bessere Referenztreue
Die 2.5-Familie verbessert ihre Fähigkeit, markante Subjekteigenschaften beizubehalten, wenn ein Referenzfoto in ein anderes Setting, eine andere Komposition oder einen anderen visuellen Stil übertragen wird. Produktform, Kleidung, Verpackung, visuelle Identität und andere erkennbare Elemente können alle von stärkerer Ausgangstreue profitieren.
Bessere komplexe Layouts und Stile
OpenAI sagt, Images 2.5 befolgt komplexe visuelle Anweisungen effektiver und erzeugt genauere Inhalte, wenn reale Informationen involviert sind. Es beherrscht auch komplexere Layouts, einschließlich transparenter Hintergründe. Für Designer bringt das das Modell näher an eine nutzbare kreative Produktion statt an eine One-Shot-Illustration.
Schnellere Generierung mit Flare
Die Geschwindigkeitsverbesserung ist ungewöhnlich wichtig, weil sie nicht mit einer höheren veröffentlichten Token-Rate einhergeht. OpenAI sagt, Flare liefert bei 50 % geringerer Latenz als Image 2 gleichzeitig höherwertige Bilder. Sunburst optimiert bewusst für einen anderen Punkt auf der Latenz-Qualitäts-Kurve.
GPT Image 2.5 vs Image 2 Preise
Die veröffentlichten Token-Raten von OpenAI sind unkompliziert. Sowohl Flare als auch Sunburst verwenden den folgenden Plan, und OpenAI erklärt, dass die Token-Raten 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 per million input tokens und $24 per million output tokens bepreist, 20 % unter den entsprechenden $5 und $30 OpenAI-Raten oben. Die tatsächlichen Kosten variieren dennoch mit Qualität, Auflösung, Token-Verbrauch und der Anzahl benötigter Versuche.
Token-Raten sind nicht dasselbe wie der Preis pro Bild. Die tatsächlichen Kosten hängen vom Token-Verbrauch pro Anfrage und der Anzahl der Versuche ab, die nötig sind, um ein akzeptiertes Asset zu erzeugen.
Wenn Flare einen Workload schneller und mit weniger fehlgeschlagenen Revisionen abschließt, kann sich sein Preis pro akzeptiertem Asset materiell verbessern, selbst wenn der reine Token-Verbrauch ähnlich ist.
Qualität vs Geschwindigkeit: Flare, Sunburst oder Image 2?
| Workload | Recommended model | Why |
|---|---|---|
| High-volume social content | Flare | Strong current quality signal plus lower latency |
| Rapid prototypes | Flare | Faster iteration matters more than maximum edit control |
| Visual search | Flare | Latency-sensitive workload |
| E-commerce variations | Flare | Balance of throughput and fidelity |
| Final advertising creative | Sunburst | Maximum quality and tighter edit control |
| Product hero imagery | Sunburst | Precise edits and reference preservation |
| Complex image editing | Sunburst | Highest single-image-edit score in this snapshot |
| Text-heavy premium graphics | Sunburst | Strongest current text-rendering score |
| Existing stable production pipeline | Image 2 or staged migration | Mature behavior and larger benchmark sample |
| New general-purpose deployment | Flare | Best default balance for most applications |
Für die meisten neuen Anwendungen ist Flare die rationale Voreinstellung. Sunburst sollte selektiv eingesetzt werden, wenn zusätzliche Präzision die höhere Latenz wert ist. Eine praktische Routing-Strategie ist, schnell mit Flare zu generieren und schwierige finale Edits an Sunburst zu schicken.
Ist GPT Image 2.5 ein großes Upgrade oder eine kleine Revision?
Trotz des Namens „2.5“ deuten die Hinweise auf mehr als nur ein kleines Qualitäts-Refresh hin. Die größten Änderungen konzentrieren sich genau auf die Bereiche, die bestimmen, ob ein Bildmodell Teil eines iterativen Produktionssystems sein kann: Referenzerhaltung, lokalisierte Bearbeitung, wiederholte Bearbeitung, Layout-Handhabung, 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 bei der Einzelbildbearbeitung 59 Punkte vorne, während Flare die Werte verbessert, ohne das langsamere Premiummodell zu sein.
GPT Image 2.5 Sicherheit und Provenienz
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 außerdem weiterhin C2PA-Provenienzmetadaten und unsichtbares Watermarking auf generierte Bilder an. Das ist wichtig, da mit steigender Bildtreue auch das potenzielle Risiko täuschender oder irreführender generierter Medien wächst.
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 das Generieren 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 dem API-Schlüssel, der Model-ID, dem Prompt, der Größe und den Qualitätseinstellungen. Verwenden Sie/v1/images/edits, wenn Sie ein bestehendes Bild modifizieren. - Rufen Sie das generierte Bild aus der Antwort ab, speichern oder zeigen Sie es an und prüfen Sie Qualität, Latenz und Token-Nutzung, 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 Migrations-Default-Empfehlung, weil es dieselben veröffentlichten Token-Raten, einen höheren vorläufigen Arena-Score und OpenAIs Positionierung mit geringerer 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 stilisierter Bildgebung macht es besonders attraktiv für kreative Produktionsworkflows.
Image 2 hat weiterhin einen bedeutenden Vorteil: 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-Evaluationen migrieren, statt davon auszugehen, dass der frühe Spread der Bestenliste unverändert bleibt.
Migrationsüberlegungen
Für einen seriösen Migrationstest halten Sie Prompt, Referenzbild, Auflösung und Qualitätskonfiguration konstant und vergleichen Sie:
- End-to-End-Latenz
- Token-Verbrauch
- Rate akzeptierter Ausgaben
- Anzahl benötigter Edits
- Subjekt- oder Produktkonsistenz
- Typografiegenauigkeit
Die letzte Metrik ist besonders wichtig: Ein Modell, das pro Token gleich viel kostet, aber nur halb so viele Neuversuche benötigt, kann auf Workflow-Ebene deutlich günstiger sein.
Schlussfazit
GPT Image 2.5 ist ein bedeutsames Upgrade gegenüber Image 2, weil es beide Seiten der Bildproduktion gleichzeitig verbessert: Erzeugungsqualität und Editierbarkeit.
Wenn Geschwindigkeit und Volumen zählen, wählen Sie Flare. Es liegt bereits über Image 2 bei Gesamterzeugung und Bearbeitung und zielt gleichzeitig auf deutlich geringere Latenz.
Wenn Präzision und finale visuelle Qualität am wichtigsten sind, wählen Sie Sunburst. Es hält derzeit in den meisten der hier betrachteten Benchmark-Dimensionen die stärksten Werte unter den drei Modellen.
Image 2 bleibt eine glaubwürdige Produktionsbasis, aber es gibt zunehmend wenig Gründe, es zum Standard für eine neue Integration zu machen—es sei denn, eine interne Evaluation zeigt eine Regression in einem spezialisierten Workflow. Die nützlichere Frage ist, welches GPT Image 2.5-Modell Ihrem Workload die beste Quality-per-Second und Cost-per-Accepted-Image liefert.
Offizielle OpenAI-Beispielfotos
Offizielles OpenAI-Produktbild aus dem GPT Images 2.0 Release.
Offizielles OpenAI-Beispiel für Präzisionsbearbeitung.
Offizielles OpenAI-Stilbeispiel.
Hinweis zur Texterstellungsumgebung: Die oben aufgeführten offiziellen Bilder werden direkt vom CDN von OpenAI referenziert und nicht durch lokal neu erstellte Versionen ersetzt.
GPT Image 2.5 verbessert die Referenzbild-Treue
Eine der nützlichsten Verbesserungen lässt sich leichter sehen als beschreiben. OpenAIs offizielles Images 2.5-Demonstrationsbeispiel transformiert ein altes Porträt, während es die Identität und die Pose des Kindes beibehält. Die Ausgabe verändert Kleidung und Präsentation erheblich, ohne das Subjekt zu einer anders aussehenden Person zu machen.
Offizielles Images 2.5-Input zur Referenztreue.
Offizielles Images 2.5-Output mit Bearbeitung.
Das ist bedeutsam für E-Commerce-Fotografie, Avatar-Transformationen, virtuelles Styling, Werbevarianten und gebrandete Social-Content-Inhalte. Bessere Referenzerhaltung reduziert die Notwendigkeit, ein Bild neu zu generieren, weil der angeforderte 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 liegen in den hier verwendeten Benchmark-Snapshots über Image 2. Sunburst hat den größeren Qualitätsvorteil, während Flare für ein stärkeres Verhältnis aus Geschwindigkeit und Qualität optimiert ist.
Was ist der Unterschied zwischen Flare und Sunburst?
Flare ist für schnelle, hochwertige Alltagsbildgenerierung ausgelegt und ist die Voreinstellung für die meisten Anwendungen. Sunburst ist die höherpräzise Option für Premium-Bilderzeugung und detaillierte Bearbeitung mit längeren Generierungszeiten.
Ist GPT Image 2.5 günstiger als Image 2?
Die offiziellen Token-Raten sind gleich, was jedoch nicht identische Kosten pro Bild beweist. Die tatsächlichen Kosten hängen vom Token-Verbrauch und der Anzahl der Generierungs- bzw. Bearbeitungsversuche ab, die nötig sind, um ein akzeptables Ergebnis zu erzielen.
Ist GPT Image 2.5 schneller als Image 2?
Flare ja. OpenAI sagt, Flare liefert höhere Bildqualität als Image 2 bei 50 % geringerer Latenz. Sunburst ist absichtlich langsamer, weil es engere kreative und Bearbeitungskontrolle priorisiert.
Welches GPT Image-Modell ist am besten für Bildbearbeitung?
Sunburst ist nach den aktuellen Daten am stärksten und führt den hier verwendeten Snapshot zur Einzelbildbearbeitung an.
Welches Modell sollten Entwickler standardmäßig verwenden?
Für die meisten allgemeinen Anwendungen beginnen Sie mit Flare. Verwenden Sie Sunburst, wenn interne Evaluierungen zeigen, dass erhöhte Bearbeitungspräzision 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 Momentaufnahme die meisten Qualitätsdimensionen an, aber Flare ist schneller und kann für High-Throughput- oder latenzsensitive Anwendungen vorzuziehen sein.
Sind die GPT Image 2.5-Benchmark-Ergebnisse final?
Nein. Die hier verwendeten Arena-Ergebnisse sind als vorläufig gekennzeichnet und basieren auf weniger Stimmen als Image 2. Ranglisten und Konfidenzintervalle können sich ändern, wenn mehr Bewertungen hinzukommen.