TL;DR
GPT Image 2.5 to nie tylko zmieniona nazwa Image 2. OpenAI wydało nową generację 8 września 2026 r. i podzieliło ofertę API na GPT Image 2.5 Flare, zoptymalizowany pod kątem szybkiego, codziennego generowania, oraz GPT Image 2.5 Sunburst, zoptymalizowany pod kątem maksymalnej jakości generowania i precyzji edycji.
Najważniejsza praktyczna zmiana polega na tym, że według OpenAI Flare zapewnia wyższą jakość obrazu niż Image 2 przy 50% niższym opóźnieniu, natomiast Sunburst poświęca część szybkości na rzecz ściślejszej kontroli w wymagających przepływach edycji. Nowa generacja poprawia też wierność względem obrazu referencyjnego, ukierunkowane edycje, spójność w wielu krokach, złożone układy oraz generowanie z przezroczystym tłem.
OpenAI podaje, że stawki tokenów są takie jak w Image 2: 5 USD za milion tokenów wejścia tekstowego, 8 USD za milion tokenów wejścia obrazowego oraz 30 USD za milion tokenów wyjścia obrazowego. Równe stawki tokenów nie muszą oznaczać identycznego kosztu za ukończony obraz, ponieważ zużycie tokenów może się różnić w zależności od żądania.
Wczesne niezależne dane preferencyjne faworyzują teraz generację 2.5. Arena obecnie plasuje Sunburst na pierwszym miejscu, Flare na drugim, a Image 2 na trzecim w migawce benchmarku użytej w tym artykule, choć wyniki 2.5 pozostają wstępne i oparte na mniejszej liczbie głosów.
Kluczowe wnioski
- GPT Image 2.5 to rodzina dwóch modeli API: Flare stawia na szybkość i przepustowość, natomiast Sunburst na maksymalną jakość wizualną i precyzję edycji.
- GPT Image 2.5 wyprzedza Image 2 w wczesnych testach Arena w ramach ogólnego generowania i migawek edycji pojedynczych obrazów użytych tutaj.
- Flare to najbardziej bezpośrednia aktualizacja dla większości obciążeń Image 2, ponieważ łączy wyższe wczesne wyniki z pozycjonowaniem OpenAI pod kątem niższego opóźnienia.
- Sunburst to lepszy wybór do premiumowej produkcji kreatywnej, szczegółowej edycji, zasobów mocno tekstowych i dopracowanych zdjęć produktowych.
- Cennik tokenów nie wzrósł, ale zespoły powinny zmierzyć faktyczne zużycie tokenów i odsetek akceptowanych wyników przed migracją na szeroką skalę.
GPT Image 2.5 vs Image 2 w skrócie
Kluczowe rozróżnienie polega na tym, że „GPT Image 2.5” opisuje nową generację, podczas gdy deweloperzy mają faktycznie dwa wybory API: Flare i Sunburst.
| Wymiar | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Wydanie | 8 września 2026 r. | 8 września 2026 r. | 21 kwietnia 2026 r. |
| Identyfikator modelu API | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst | gpt-image-2 |
| Wspólne możliwości | Wejście tekstowe i obrazowe; generowanie i edycja obrazów | Wejście tekstowe i obrazowe; generowanie i edycja obrazów | Wejście tekstowe i obrazowe; generowanie i edycja obrazów |
| Ustawienia jakości | low / medium / high / xhigh / max / auto | low / medium / high / xhigh / max / auto | Wcześniejsze sterowanie jakością |
| Główna poprawa | Szybsze generowanie plus większa wierność, edycja i układy | Najwyższa precyzja generowania i złożonej edycji | Bazowy poziom wcześniejszej generacji |
| Najlepiej dopasowany do | Generowanie na dużą skalę i szybka iteracja | Zasoby premium i precyzyjna edycja | Istniejące stabilne integracje |
Decyzja nie brzmi więc już po prostu „2.5 czy 2”. Zwykle jest to Flare vs Sunburst vs pozostanie przy Image 2.
Czym jest GPT Image 2.5?
ChatGPT Images 2.5 to wrześniowa (2026) aktualizacja generowania obrazów od OpenAI. Po stronie API reprezentują ją Flare i Sunburst, a nie jeden uniwersalny profil zachowania.
OpenAI podkreśla bardziej naturalne oświetlenie i bogatsze tekstury, lepsze zachowanie głównego obiektu ze zdjęć referencyjnych, silniejsze podążanie za instrukcjami w kolejnych edycjach oraz opóźnienie generowania zredukowane nawet o 50% w porównaniu z Images 2.0.
Te ulepszenia są istotne, ponieważ w produkcyjnym generowaniu obrazów wąskim gardłem często nie jest już pierwszy render. To wszystko, co następuje później: utrzymanie rozpoznawalności osoby, zmiana jednego produktu bez przebudowy całej sceny, zachowanie typografii czy iteracja przez wiele edycji bez dryfu wizualnego.
Flare
Flare to członek rodziny nastawiony na przepustowość. OpenAI nazywa go swoim najszybszym modelem do wysokiej jakości codziennego generowania obrazów i udostępnia ustawienia jakości: low, medium, high, xhigh, max i auto.
OpenAI pozycjonuje Flare dla treści twórców, zasobów społecznościowych, doświadczeń produktowych, wyszukiwania wizualnego, szybkiego prototypowania i generowania obrazów na dużą skalę. To czyni Flare najbardziej naturalnym następcą Image 2 tam, gdzie aplikacja produkuje duże wolumeny i nie może pozwolić sobie na wymianę niższego opóźnienia na marginalne zyski jakości przy każdym żądaniu.
Sunburst
Sunburst stawia na jakość ponad szybkość. OpenAI opisuje go jako najbardziej zaawansowany model do generowania i edycji obrazów i zaleca, gdy precyzja edycji ma kluczowe znaczenie.
Typowe obciążenia obejmują dopracowaną fotografię produktową, finalne zasoby kampanii, kontrolowane poprawki obrazów oraz przepływy kreatywne, w których przypadkowa modyfikacja niezamierzonej części kadru jest kosztowna. Nie należy więc postrzegać Sunburst po prostu jako „Flare, tylko lepszy”.
Czym jest Image 2?
OpenAI wydało Image 2 wraz z ChatGPT Images 2.0 w kwietniu 2026 r. Stał się wówczas wiodącym modelem API firmy do szybkiego, wysokiej jakości generowania i edycji, z wejściem tekstowym i obrazowym, wyjściem obrazowym, elastycznymi rozmiarami oraz wejściami obrazowymi o wysokiej wierności. Oficjalna dokumentacja modelu Image 2.
Jego datowany snapshot API to gpt-image-2-2026-04-21, co bywa przydatne dla aplikacji, które muszą przypiąć zachowanie zamiast polegać na zmiennym aliasie. Image 2 pozostaje istotny, ponieważ ustanowił solidną produkcyjną bazę przed nadejściem generacji 2.5.
Benchmarki GPT Image 2.5 vs Image 2
Obraz benchmarków szybko się zmienił po premierze. Aktualny ogólny ranking tekst-na-obraz Arena oraz ranking edycji pojedynczego obrazu obejmują oba modele GPT Image 2.5. Migawki specyficzne dla kategorii dostarczają też użytecznych sygnałów dla renderowania tekstu, stylizowanych obrazów i portretów.
| Benchmark | Flare | Sunburst | Image 2 | Najlepszy wynik |
|---|---|---|---|---|
| Tekst-na-obraz (ogółem) | 1399 ± 13, wstępne | 1421 ± 13, wstępne | 1381 ± 4 | Sunburst |
| Edycja pojedynczego obrazu | 1491 ± 9, wstępne | 1520 ± 9, wstępne | 1461 ± 3 | Sunburst |
| Renderowanie tekstu | 1434 ± 22, wstępne | 1481 ± 23, wstępne | 1427 ± 7 | Sunburst |
| Cartoon, anime i fantasy | 1428 ± 21, wstępne | 1440 ± 21, wstępne | 1400 ± 6 | Sunburst |
| Portrety | 1456 ± 35, wstępne | 1450 ± 32, wstępne | 1427 ± 8 | Flare |
Ogólna wydajność tekst-na-obraz
Sunburst osiąga 1421 w porównaniu z 1381 dla Image 2, co daje przewagę 40 punktów w powyższej migawce. Flare uzyskuje 1399, plasując się 18 punktów przed Image 2.
To ważna zmiana względem pierwszych godzin po premierze, gdy niektóre porównania opisywały GPT Image 2.5 jako pozbawiony niezależnych dowodów benchmarkowych. Obecne dane zapewniają zewnętrzny sygnał preferencji ludzkich wspierający kierunek roszczeń jakościowych OpenAI.
Wyniki GPT Image 2.5 są oznaczone jako wstępne i w momencie przygotowywania tego artykułu opierały się na istotnie mniejszej liczbie głosów niż dojrzałe wpisy Image 2. Traktuj obecne różnice jako kierunkowe, a nie ostateczne.
Wydajność edycji obrazów
Benchmark edycji wywołuje jeszcze większe rozwarstwienie. Sunburst uzyskuje 1520, o 59 punktów powyżej 1461 dla Image 2. Flare osiąga 1491, co daje mu przewagę 30 punktów nad Image 2.
Może to być ważniejsze niż poprawa tekst-na-obraz, ponieważ produkcyjny przepływ często akceptuje dobry pierwszy render, ale zawodzi, gdy drobne poprawki wprowadzają niepożądane zmiany gdzie indziej. Lepsze preferencje w edycji wpływają na rzeczywisty koszt iteracji, nie tylko na atrakcyjność wizualną.
Renderowanie tekstu
Wynik Sunburst 1481 wyprzedza 1427 dla Image 2 o 54 punkty. Flare uzyskuje 1434. Sugeruje to, że nowa rodzina poprawia ustrukturyzowaną pracę kreatywną zawierającą etykiety, copy, znaki, elementy interfejsu, plakaty i infografiki, jak również wyjścia przypominające fotografię.
Generowanie portretów
Portrety to jedna kategoria w tej próbce, gdzie Flare obecnie minimalnie wyprzedza Sunburst, 1456 do 1450. Oba modele mają szerokie przedziały ufności i relatywnie mało głosów w tej kategorii, więc byłoby mylące opisywać Flare jako jednoznacznie lepszy do portretów.
Gdzie GPT Image 2.5 jest faktycznie lepszy
Liczby benchmarków wyjaśniają tylko część aktualizacji. W praktyce większe znaczenie ma pięć różnic na poziomie przepływu pracy.
Bardziej precyzyjne edycje
Images 2.5 zaprojektowano tak, aby modyfikował żądany komponent, pozostawiając niepowiązane detale nietknięte. OpenAI wskazuje konkretnie, że model lepiej radzi sobie z ukierunkowanymi edycjami, zachowując otaczające szczegóły.
Na przykład zmiana etykiety butelki na fotografii produktowej nie powinna wymagać od modelu reinterpretacji stołu, oświetlenia, kształtu butelki, tła i kąta kamery jednocześnie. To ogranicza szkody uboczne edycji.
Lepsza spójność w wielu krokach
Jedna udana edycja nie wystarcza w profesjonalnych przepływach. Zespół marketingowy może zmienić kolor produktu, zastąpić tło, zmodyfikować nagłówek, a następnie zmienić proporcje kadru. Każdy krok to szansa, że model nadpisze wcześniejszą decyzję. Wytyczne OpenAI dotyczące generowania obrazów opisują wieloetapową edycję obrazów; zespoły powinny testować spójność w swoich własnych sekwencjach edycji.
Lepsza wierność względem referencji
Rodzina 2.5 poprawia zdolność zachowania charakterystycznych cech obiektu podczas przenoszenia zdjęcia referencyjnego do innego otoczenia, kompozycji lub stylu wizualnego. Kształt produktu, odzież, opakowanie, identyfikacja wizualna i inne rozpoznawalne elementy mogą skorzystać na silniejszej wierności źródłowej.
Lepsze złożone układy i style
OpenAI twierdzi, że Images 2.5 lepiej podąża za złożonymi instrukcjami wizualnymi i tworzy dokładniejszą treść, gdy w grę wchodzą informacje ze świata rzeczywistego. Lepiej też radzi sobie z bardziej złożonymi układami, w tym przezroczystymi tłami. Dla projektantów przesuwa to model bliżej użytecznej produkcji kreatywnej, a nie jednorazowej ilustracji.
Szybsze generowanie z Flare
Ta poprawa szybkości jest wyjątkowo istotna, ponieważ nie wiąże się z wyższą publikowaną stawką tokenów. OpenAI twierdzi, że Flare zapewnia o 50% niższe opóźnienie niż Image 2, dostarczając jednocześnie wyższej jakości obrazy. Sunburst celowo optymalizuje inny punkt na krzywej opóźnienie–jakość.
Cennik GPT Image 2.5 vs Image 2
Publikowane stawki tokenów OpenAI są proste. Zarówno Flare, jak i Sunburst korzystają z następującego cennika, a OpenAI stwierdza, że stawki tokenów są takie jak w Image 2.
| Typ tokenów | Flare | Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Wejście tekstowe / 1M tokenów | 5,00 USD | 5,00 USD | 5,00 USD |
| Buforowane wejście tekstowe / 1M tokenów | 1,25 USD | 1,25 USD | 1,25 USD |
| Wejście obrazowe / 1M tokenów | 8,00 USD | 8,00 USD | 8,00 USD |
| Buforowane wejście obrazowe / 1M tokenów | 2,00 USD | 2,00 USD | 2,00 USD |
| Wyjście obrazowe / 1M tokenów | 30,00 USD | 30,00 USD | 30,00 USD |
GPT Image 2.5 Flare API w CometAPI i GPT Image 2.5 Sunburst API w CometAPI są wycenione na 4 USD za milion tokenów wejściowych i 24 USD za milion tokenów wyjściowych, czyli o 20% poniżej odpowiednich stawek 5 i 30 USD pokazanych powyżej przez OpenAI. Faktyczny koszt nadal zależy od jakości, rozdzielczości, zużycia tokenów i liczby prób wymaganych do akceptowalnego wyniku.
Stawki tokenów to nie to samo co cena za obraz. Rzeczywisty koszt zależy od zużytej liczby tokenów i liczby prób potrzebnych do uzyskania akceptowalnego zasobu.
Jeśli Flare ukończy obciążenie szybciej i z mniejszą liczbą nieudanych poprawek, koszt na zaakceptowany zasób może wyraźnie się poprawić, nawet przy podobnym surowym zużyciu tokenów.
Jakość vs szybkość: Flare, Sunburst czy Image 2?
| Zastosowanie | Rekomendowany model | Dlaczego |
|---|---|---|
| Treści społecznościowe na dużą skalę | Flare | Silny obecny sygnał jakości plus niższe opóźnienie |
| Szybkie prototypy | Flare | Szybsza iteracja ważniejsza niż maksymalna kontrola edycji |
| Wyszukiwanie wizualne | Flare | Obciążenie wrażliwe na opóźnienie |
| Warianty e‑commerce | Flare | Balans przepustowości i wierności |
| Finalne kreacje reklamowe | Sunburst | Maksymalna jakość i ściślejsza kontrola edycji |
| Główne ujęcia produktowe | Sunburst | Precyzyjne edycje i zachowanie referencji |
| Złożona edycja obrazów | Sunburst | Najwyższy wynik w edycji pojedynczego obrazu w tej migawce |
| Premiumowe grafiki z dużą ilością tekstu | Sunburst | Najmocniejszy wynik renderowania tekstu |
| Istniejąca stabilna linia produkcyjna | Image 2 lub stopniowa migracja | Dojrzałe zachowanie i większa próbka benchmarkowa |
| Nowe wdrożenie ogólnego przeznaczenia | Flare | Najlepszy domyślny balans dla większości aplikacji |
Dla większości nowych aplikacji Flare jest racjonalnym domyślnym wyborem. Sunburst należy uruchamiać selektywnie, gdy dodatkowa precyzja jest warta większego opóźnienia. Praktyczna strategia kierowania to szybkie generowanie Flare i wysyłanie trudnych finalnych edycji do Sunburst.
Czy GPT Image 2.5 to duża aktualizacja czy drobna rewizja?
Mimo nazwy „2.5” dowody wskazują na coś więcej niż drobną odświeżkę jakościową. Największe zmiany koncentrują się dokładnie na obszarach, które decydują, czy model obrazów może być częścią iteracyjnego systemu produkcyjnego: zachowanie referencji, lokalne edycje, powtarzalna edycja, obsługa układów, renderowanie tekstu i przepustowość.
Wczesne zyski w benchmarkach wzmacniają tę interpretację. Sunburst wyprzedza Image 2 o 40 punktów Arena w ogólnym generowaniu i o 59 punktów w edycji pojedynczego obrazu w tej migawce, podczas gdy Flare poprawia wyniki bez bycia wolniejszym modelem premium.
Bezpieczeństwo i pochodzenie GPT Image 2.5
Karta systemowa Images 2.5 od OpenAI raportuje, że niebezpieczne generacje trafiły do użytkowników w 1,09% testów adwersarialnych dla Sunburst, 1,41% dla Flare i 1,64% dla bazowego ChatGPT Images 2.0.
Te wartości pochodzą z celowo adwersarialnych promptów i nie są reprezentatywne dla normalnego ruchu produkcyjnego.
Firma nadal stosuje metadane pochodzenia C2PA i niewidoczne znakowanie wodne w generowanych obrazach. Ma to znaczenie wraz ze wzrostem wierności obrazu, ponieważ lepszy fotorealizm podnosi również potencjalny koszt zwodniczych lub wprowadzających w błąd generowanych materiałów.
Jak uzyskać dostęp do GPT Image 2.5 API w CometAPI
Obie gałęzie nowej generacji są dostępne przez CometAPI. GPT Image 2.5 Sunburst API w CometAPI używa gpt-image-2.5-sunburst, natomiast GPT Image 2.5 Flare API w CometAPI używa gpt-image-2.5-flare. Poprzednie GPT Image 2 API w CometAPI pozostaje dostępne jako gpt-image-2.
Dostęp do GPT Image 2.5 i wygenerowanie obrazu obejmuje cztery kroki:
- Zaloguj się do CometAPI i utwórz klucz API w panelu API.
- Wybierz identyfikator modelu: użyj
gpt-image-2.5-flaredo szybszego generowania lubgpt-image-2.5-sunburstdla maksymalnej jakości generowania i precyzji edycji. - Wyślij żądanie POST do
/v1/images/generationsz kluczem API, identyfikatorem modelu, promptem, rozmiarem i ustawieniami jakości. Użyj/v1/images/editspodczas modyfikacji istniejącego obrazu. - Pobierz wygenerowany obraz z odpowiedzi, zapisz lub wyświetl go i przeanalizuj jakość, opóźnienie i zużycie tokenów przed skalowaniem przepływu pracy.
Czy powinieneś przejść z Image 2 na GPT Image 2.5?
Dla większości nowych obciążeń – tak, ale właściwą aktualizacją zazwyczaj jest Flare, a nie automatyczny wybór Sunburst. Flare ma najsilniejszy domyślny argument migracyjny, ponieważ łączy te same publikowane stawki tokenów, wyższy wstępny wynik w Arena i pozycjonowanie OpenAI jako model o niższym opóźnieniu względem Image 2.
Sunburst to lepsza opcja, gdy finalny zasób jest ważniejszy niż opóźnienie. Jego wczesna przewaga w ogólnym generowaniu, edycji obrazów, renderowaniu tekstu i obrazach stylizowanych czyni go szczególnie przekonującym do produkcyjnych przepływów kreatywnych.
Image 2 wciąż ma jedną istotną przewagę: dojrzałość danych. Jego wyniki benchmarkowe bazują na znacznie większej próbce niż nowo wydane modele 2.5. Zespoły produkcyjne powinny zatem migrować poprzez kontrolowaną ewaluację A/B, a nie zakładać, że wczesna różnica w rankingach pozostanie niezmieniona.
Kwestie migracyjne
Dla poważnego testu migracyjnego utrzymaj niezmienione: prompt, obraz referencyjny, rozdzielczość i konfigurację jakości, a następnie porównaj:
- opóźnienie end‑to‑end
- zużycie tokenów
- odsetek akceptowanych wyników
- liczbę wymaganych edycji
- spójność obiektu lub produktu
- dokładność typografii
Ostatnia metryka jest szczególnie ważna: model, który kosztuje tyle samo za token, ale wymaga o połowę mniej prób regeneracji, może być znacząco tańszy na poziomie całego przepływu.
Ostateczny werdykt
GPT Image 2.5 to znacząca aktualizacja względem Image 2, ponieważ jednocześnie poprawia dwa aspekty produkcji obrazów: jakość tworzenia i edytowalność.
Jeśli liczą się szybkość i wolumen, wybierz Flare. Już teraz przewyższa Image 2 w ogólnym generowaniu i edycji, celując w znacząco niższe opóźnienie.
Jeśli najważniejsze są precyzja i finalna jakość wizualna, wybierz Sunburst. Obecnie utrzymuje najsilniejsze wyniki spośród trzech modeli w większości analizowanych wymiarów benchmarkowych.
Image 2 pozostaje wiarygodną produkcyjną bazą, ale jest coraz mniej powodów, by czynić go domyślnym wyborem dla nowej integracji, chyba że ewaluacja wewnętrzna ujawni regres w wyspecjalizowanym przepływie. Bardziej użyteczne pytanie brzmi, który model GPT Image 2.5 zapewnia Twojemu obciążeniu najlepszą jakość‑na‑sekundę i koszt‑na‑zaakceptowany‑obraz.
Oficjalne przykłady wizualne OpenAI
Oficjalna grafika produktowa OpenAI z wydania GPT Images 2.0.
Oficjalny przykład precyzyjnej edycji OpenAI.
Oficjalny przykład stylu OpenAI.
Uwaga dotycząca środowiska generowania: powyższe oficjalne obrazy są odwołaniami bezpośrednio z CDN OpenAI, a nie lokalnie odtworzonymi wersjami.
GPT Image 2.5 poprawia wierność względem obrazu referencyjnego
Jedna z najbardziej użytecznych aktualizacji jest łatwiejsza do zauważenia niż do opisania. Oficjalny pokaz Images 2.5 od OpenAI przekształca stare portretowe zdjęcie, zachowując tożsamość dziecka i ogólną pozę. Wyjście znacząco zmienia ubiór i prezentację, nie zmieniając jednak osoby w kogoś wyglądającego inaczej.
Oficjalny obraz wejściowy wierności referencyjnej Images 2.5.
Oficjalny obraz wyjściowy po edycji Images 2.5.
To istotne dla fotografii e‑commerce, transformacji awatarów, wirtualnego stylizowania, wariantów reklamowych i brandowanych treści w social media. Lepsze zachowanie referencji ogranicza potrzebę regeneracji obrazu, gdy żądana edycja jednocześnie zmieniła twarz, geometrię produktu, kompozycję czy detale tła.
FAQ
Czy GPT Image 2.5 jest lepszy niż Image 2?
Wczesne dowody mówią, że tak. Zarówno Flare, jak i Sunburst wypadają powyżej Image 2 w migawkach benchmarków użytych w tym artykule. Sunburst ma większą przewagę jakościową, podczas gdy Flare optymalizuje silniejszy balans szybkości i jakości.
Jaka jest różnica między Flare a Sunburst?
Flare jest zaprojektowany do szybkiego, wysokiej jakości codziennego generowania obrazów i jest domyślnym wyborem dla większości aplikacji. Sunburst to opcja o wyższej precyzji do premiumowego generowania i szczegółowej edycji, z dłuższym czasem generowania.
Czy GPT Image 2.5 jest tańszy niż Image 2?
Oficjalne stawki tokenów są takie same, ale to nie dowodzi identycznego kosztu za obraz. Rzeczywisty koszt zależy od liczby zużytych tokenów i liczby prób generowania lub edycji wymaganych do akceptowalnego wyniku.
Czy GPT Image 2.5 jest szybszy niż Image 2?
Flare – tak. OpenAI twierdzi, że Flare zapewnia wyższej jakości obrazy niż Image 2 przy o 50% niższym opóźnieniu. Sunburst jest celowo wolniejszy, ponieważ priorytetem jest ściślejsza kontrola kreatywna i edycyjna.
Który model GPT Image jest najlepszy do edycji obrazów?
Sunburst jest obecnie najsilniejszą opcją, prowadząc w migawce edycji pojedynczego obrazu użytej w tym artykule.
Którego modelu deweloperzy powinni używać domyślnie?
Dla większości zastosowań ogólnych zacznij od Flare. Użyj Sunburst, gdy wewnętrzne ewaluacje pokażą, że zwiększona precyzja edycji lub jakość wizualna uzasadnia dodatkowe opóźnienie.
Czy GPT Image 2.5 obsługuje wejścia obrazowe?
Tak. Zarówno Flare, jak i Sunburst akceptują wejścia obrazowe dla przepływów opartych na referencjach i edycji.
Czy mogę nadal korzystać z Image 2?
Tak. Istniejące integracje Image 2 nie muszą być migrowane natychmiast. Zespoły o rygorystycznych wymaganiach reprodukowalności mogą też przypiąć datowany snapshot podczas oceny nowszych modeli.
Czy Sunburst zawsze jest lepszy niż Flare?
Nie. Sunburst prowadzi w większości wymiarów jakości w obecnej migawce, ale Flare jest szybszy i może być preferowany w zastosowaniach o wysokiej przepustowości lub wrażliwych na opóźnienia.
Czy wyniki benchmarków GPT Image 2.5 są ostateczne?
Nie. Wyniki Arena użyte tutaj są oznaczone jako wstępne i bazują na mniejszej liczbie głosów niż Image 2. Rankingi i przedziały ufności mogą się zmieniać wraz z napływem kolejnych ocen.