TL;DR
GPT Image 2.5 to nie po prostu przemianowany Image 2. OpenAI 8 września 2026 r. wydało nową generację i rozdzieliło ofertę API na GPT Image 2.5 Flare, zoptymalizowany pod szybkie, codzienne generowanie, oraz GPT Image 2.5 Sunburst, zoptymalizowany pod maksymalną jakość generowania i precyzję edycji.
Największą praktyczną zmianą jest to, że OpenAI deklaruje, iż Flare dostarcza wyższą jakość obrazu niż Image 2 przy 50% niższej latencji, podczas gdy Sunburst wymienia część szybkości na bardziej precyzyjną kontrolę w wymagających przepływach edycyjnych. Nowa generacja poprawia też wierność względem obrazów referencyjnych, edycje celowane, spójność w wielu turach, złożone układy oraz generowanie przezroczystych teł.
OpenAI podaje, że stawki tokenów są zgodne z 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 oznaczają identycznego kosztu na ukończony obraz, ponieważ zużycie tokenów może się różnić w zależności od żądania.
Wczesne niezależne dane preferencyjne obecnie faworyzują generację 2.5. Arena w użytej tu migawce benchmarku plasuje Sunburst na pierwszym miejscu, Flare na drugim, a Image 2 na trzecim, choć wyniki 2.5 są wstępne i bazują na mniejszej liczbie głosów.
Najważniejsze wnioski
- GPT Image 2.5 to rodzina dwóch modeli API: Flare stawia na szybkość i przepustowość, a Sunburst na maksymalną jakość obrazu i precyzję edycji.
- GPT Image 2.5 wyprzedza Image 2 w wczesnych testach Arena zarówno w ogólnej generacji, jak i w edycji pojedynczego obrazu w użytych tu migawkach.
- Flare to najprostsza aktualizacja dla większości zadań Image 2, bo łączy wyższe wczesne wyniki z niższą latencją deklarowaną przez OpenAI.
- Sunburst to lepszy wybór do premiumowej produkcji kreatywnej, szczegółowej edycji, zasobów z bogatą typografią i dopracowanych ujęć produktowych.
- Cennik tokenów nie wzrósł, ale zespoły powinny benchmarkować rzeczywiste zużycie tokenów i odsetek przyjętych wyjść przed migracją na szeroką skalę.
GPT Image 2.5 vs Image 2 w skrócie
Kluczowe rozróżnienie: „GPT Image 2.5” opisuje nową generację, podczas gdy deweloperzy mają w praktyce dwa wybory API: Flare i Sunburst.
| Wymiar | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Wydanie | September 8, 2026 | September 8, 2026 | April 21, 2026 |
| API model ID | 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 | Wejście tekstowe i obrazowe; generowanie i edycja |
| Sterowanie jakością | low / medium / high / xhigh / max / auto | low / medium / high / xhigh / max / auto | Wcześniejsze sterowanie jakością |
| Główna poprawa | Szybsze generowanie plus lepsza wierność, edycje i układy | Najwyższa precyzja generacji i złożonej edycji | Bazowa generacja wcześniejszej wersji |
| Najlepsze zastosowanie | Generowanie na dużą skalę i szybka iteracja | Zasoby premium i precyzyjna edycja | Istniejące stabilne integracje |
Decyzja nie brzmi już po prostu „2.5 czy 2”. Często jest to wybór 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 tematu względem zdjęć referencyjnych, mocniejsze wykonywanie instrukcji w powtarzanych edycjach oraz redukcję latencji generowania nawet o 50% względem Images 2.0.
Te usprawnienia mają znaczenie, bo w produkcyjnym generowaniu obrazów wąskim gardłem często przestaje być pierwsza generacja. To wszystko, co następuje potem: pozostawienie osoby rozpoznawalną, zmiana jednego produktu bez przebudowy całej sceny, zachowanie typografii czy przejście przez wiele edycji bez dryfu wizualnego.
Flare
Flare to członek rodziny zorientowany na przepustowość. OpenAI nazywa go najszybszym modelem do wysokiej jakości codziennego generowania obrazów i oferuje 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 na dużą skalę. Czyni to Flare najbardziej naturalnym następcą Image 2, gdy aplikacja generuje duże wolumeny i nie może pozwolić sobie na wymianę opóźnienia na marginalne zyski jakości przy każdym żądaniu.
Sunburst
Sunburst bierze stronę priorytetu jakości. OpenAI określa go jako najbardziej zaawansowany model do generowania i edycji obrazów i rekomenduje w sytuacjach, gdy precyzja edycji ma największe znaczenie.
Typowe obciążenia obejmują dopracowaną fotografię produktową, finalne zasoby kampanii, kontrolowane rewizje obrazów oraz przepływy kreatywne, w których przypadkowa modyfikacja niezamówionej części obrazu jest kosztowna. Sunburst nie powinien więc być traktowany jako „Flare, tylko lepszy”.
Czym jest Image 2?
OpenAI wydało Image 2 wraz z ChatGPT Images 2.0 w kwietniu 2026 r. Stał się on najnowszym modelem API firmy do szybkiego, wysokiej jakości generowania i edycji, z wejściem tekstowym i obrazowym, wyjściem obrazowym, elastycznymi rozmiarami obrazów i wysoką wiernością wejść obrazowych. Oficjalna dokumentacja modelu Image 2.
Datowana migawka API to gpt-image-2-2026-04-21, przydatna w aplikacjach, które muszą przypiąć zachowanie zamiast polegać na zmiennej aliasie. Image 2 pozostaje ważny, 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. Aktualne Arena overall text-to-image leaderboard i single-image-edit leaderboard zawierają oba modele GPT Image 2.5. Migawki specyficzne dla kategorii dają też użyteczne sygnały dla renderowania tekstu, stylizowanych obrazów i portretów.
| Benchmark | Flare | Sunburst | Image 2 | Najlepszy wynik |
|---|---|---|---|---|
| Text-to-Image Overall | 1399 ± 13, Preliminary | 1421 ± 13, Preliminary | 1381 ± 4 | Sunburst |
| Single Image Edit | 1491 ± 9, Preliminary | 1520 ± 9, Preliminary | 1461 ± 3 | Sunburst |
| Text Rendering | 1434 ± 22, Preliminary | 1481 ± 23, Preliminary | 1427 ± 7 | Sunburst |
| Cartoon, Anime & Fantasy | 1428 ± 21, Preliminary | 1440 ± 21, Preliminary | 1400 ± 6 | Sunburst |
| Portraits | 1456 ± 35, Preliminary | 1450 ± 32, Preliminary | 1427 ± 8 | Flare |
Ogólna wydajność text-to-image
Sunburst uzyskuje 1421 w porównaniu do 1381 Image 2, co daje przewagę 40 punktów w powyższej migawce. Flare osiąga 1399, czyli o 18 punktów więcej niż Image 2.
To istotna zmiana względem pierwszych godzin po premierze, kiedy niektóre porównania opisywały GPT Image 2.5 jako pozbawiony niezależnych dowodów benchmarkowych. Obecne dane dostarczają zewnętrznego sygnału preferencji ludzkich wspierającego kierunek deklaracji jakości OpenAI.
Wyniki GPT Image 2.5 oznaczono jako wstępne i przygotowując ten artykuł opierały się na materialnie mniejszej liczbie głosów niż dojrzałe wpisy Image 2. Traktuj bieżące różnice jako kierunkowe, nie ostateczne.
Wydajność edycji obrazów
Benchmark edycji daje jeszcze większe rozdzielenie. Sunburst uzyskuje 1520, o 59 punktów powyżej 1461 Image 2. Flare osiąga 1491, co daje mu przewagę 30 punktów nad Image 2.
To może być ważniejsze niż poprawa w text-to-image, ponieważ przepływ produkcyjny często akceptuje dobre pierwsze renderowanie, ale zawodzi, gdy drobne poprawki wprowadzają niechciane zmiany gdzie indziej. Lepsze wyniki preferencji w edycji wpływają na rzeczywisty koszt iteracji, a nie tylko atrakcyjność wizualną.
Renderowanie tekstu
Wynik 1481 dla Sunburst wyprzedza 1427 Image 2 o 54 punkty. Flare osiąga 1434. Sugeruje to, że nowa rodzina poprawia prace kreatywne o ustrukturyzowanej treści obejmującej etykiety, copy, znaki, elementy interfejsu, plakaty i infografiki, jak również wyjścia zbliżone do fotografii.
Generowanie portretów
Portrety to jedyna kategoria w tej próbce, w której Flare aktualnie 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 definitywnie lepszy do portretów.
Gdzie GPT Image 2.5 jest faktycznie lepszy
Liczby benchmarków wyjaśniają tylko część aktualizacji. W praktyce ważniejszych jest pięć różnic na poziomie przepływów pracy.
Bardziej precyzyjne edycje
Images 2.5 został zaprojektowany tak, by modyfikować żądany komponent, pozostawiając niepowiązane detale bez zmian. OpenAI wskazuje, że model lepiej radzi sobie z edycjami celowanymi przy zachowaniu otoczenia.
Na przykład zmiana etykiety na butelce w zdjęciu produktowym nie powinna wymagać od modelu jednoczesnej reinterpretacji stołu, oświetlenia, kształtu butelki, tła i kąta kamery. To redukuje „kolateralne szkody” edycji.
Lepsza spójność w wielu turach
Jedna udana edycja nie wystarcza w profesjonalnych przepływach. Zespół marketingowy może zmienić kolor produktu, zastąpić tło, zmodyfikować nagłówek, a następnie zmienić proporcje obrazu. Każda tura stwarza szansę, by model nadpisał wcześniejszą decyzję. Wytyczne OpenAI dotyczące generowania obrazów opisują wieloturzoną edycję obrazów; zespoły powinny testować spójność w swoich sekwencjach edycji.
Lepsza wierność względem referencji
Rodzina 2.5 poprawia zdolność zachowania wyróżniających cech podmiotu podczas przenoszenia zdjęcia referencyjnego do innego ustawienia, kompozycji lub stylu wizualnego. Kształt produktu, odzież, opakowanie, tożsamość wizualna i inne rozpoznawalne elementy mogą skorzystać na większej wierności źródłu.
Lepsze złożone układy i style
OpenAI twierdzi, że Images 2.5 lepiej wykonuje złożone instrukcje wizualne i dokładniej odtwarza treści, gdy w grę wchodzą informacje ze świata rzeczywistego. Radzi sobie też lepiej ze złożonymi układami, w tym przezroczystymi tłami. Dla projektantów przesuwa to model bliżej użytecznej produkcji kreatywnej, a nie jednorazowej ilustracji.
Szybsze generowanie z Flare
Poprawa szybkości ma wyjątkowe znaczenie, ponieważ nie towarzyszą jej wyższe publikowane stawki tokenów. OpenAI mówi, że Flare zapewnia o 50% niższą latencję niż Image 2 przy jednoczesnym dostarczaniu obrazów o wyższej jakości. Sunburst celowo optymalizuje się pod inny punkt na krzywej latencja–jakość.
Cennik GPT Image 2.5 vs Image 2
Opublikowane stawki tokenów w OpenAI są proste. Zarówno Flare, jak i Sunburst korzystają z poniższego cennika, a OpenAI stwierdza, że stawki tokenów są zgodne z Image 2.
| Typ tokenów | Flare | Sunburst | Image 2 |
|---|---|---|---|
| Wejście tekstowe / 1M tokenów | $5.00 | $5.00 | $5.00 |
| Buforowane wejście tekstowe / 1M tokenów | $1.25 | $1.25 | $1.25 |
| Wejście obrazowe / 1M tokenów | $8.00 | $8.00 | $8.00 |
| Buforowane wejście obrazowe / 1M tokenów | $2.00 | $2.00 | $2.00 |
| Wyjście obrazowe / 1M tokenów | $30.00 | $30.00 | $30.00 |
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 odpowiadających im 5 i 30 USD w stawkach OpenAI pokazanych powyżej. Rzeczywisty koszt wciąż zależy od jakości, rozdzielczości, zużycia tokenów i liczby prób potrzebnych do zaakceptowanego wyniku.
Stawki tokenów to nie to samo co cena na obraz. Rzeczywisty koszt zależy od zużycia tokenów w żądaniu i liczby prób potrzebnych do wytworzenia akceptowalnego zasobu.
Jeśli Flare kończy obciążenie szybciej i z mniejszą liczbą nieudanych poprawek, koszt na zaakceptowany zasób może istotnie się poprawić, nawet jeśli surowe zużycie tokenów jest podobne.
Jakość vs szybkość: Flare, Sunburst czy Image 2?
| Przypadek użycia | Zalecany model | Dlaczego |
|---|---|---|
| Treści społecznościowe na dużą skalę | Flare | Mocny obecny sygnał jakości plus niższa latencja |
| Szybkie prototypy | Flare | Szybsza iteracja ważniejsza niż maksymalna kontrola edycji |
| Wyszukiwanie wizualne | Flare | Obciążenie wrażliwe na latencję |
| Wariacje e-commerce | Flare | Balans przepustowości i wierności |
| Finalna kreacja reklamowa | Sunburst | Maksymalna jakość i ciaśniejsza kontrola edycji |
| Hero imagery produktu | Sunburst | Precyzyjne edycje i zachowanie referencji |
| Złożona edycja obrazu | Sunburst | Najwyższy wynik single-image-edit w tej migawce |
| Premiumowe grafiki z dużą ilością tekstu | Sunburst | Najmocniejszy obecny wynik w renderowaniu tekstu |
| Istniejący stabilny pipeline | Image 2 lub migracja etapowa | Dojrzałe zachowanie i większa próbka benchmarków |
| Nowe wdrożenie ogólnego przeznaczenia | Flare | Najlepsza domyślna równowaga dla większości aplikacji |
Dla większości nowych aplikacji Flare to racjonalny domyślny wybór. Sunburst należy uruchamiać selektywnie, gdy dodatkowa precyzja jest warta większej latencji. Praktyczną strategią routingu jest szybkie generowanie we 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 drobne odświeżenie jakości. Największe zmiany koncentrują się dokładnie w obszarach decydujących, czy model obrazowy może być używany jako część iteracyjnego systemu produkcyjnego: zachowanie odniesień, lokalne edycje, powtarzane edycje, obsługa układów, renderowanie tekstu i przepustowość.
Wczesne zyski w benchmarkach wzmacniają tę interpretację. Sunburst w tej migawce wyprzedza Image 2 o 40 punktów w ogólnej generacji i o 59 punktów w edycji pojedynczego obrazu, a 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 dotarły do użytkowników w 1,09% testów adwersarialnych dla Sunburst, 1,41% dla Flare i 1,64% dla bazowego ChatGPT Images 2.0.
Te liczby pochodzą z celowo adwersarialnych promptów i nie są reprezentatywne dla normalnego ruchu produkcyjnego.
Firma nadal stosuje metadane pochodzenia C2PA oraz niewidzialne znakowanie wodne w generowanych obrazach. Ma to znaczenie wraz ze wzrostem wierności obrazów, bo lepszy fotorealizm zwiększa też potencjalny koszt zwodniczych lub wprowadzających w błąd treści.
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, podczas gdy GPT Image 2.5 Flare API w CometAPI używa gpt-image-2.5-flare. Poprzednie GPT Image 2 API w CometAPI pozostaje dostępne pod 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-flaredla 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/edits, gdy modyfikujesz istniejący obraz. - Pobierz wygenerowany obraz z odpowiedzi, zapisz lub wyświetl go i przejrzyj jakość, latencję oraz zużycie tokenów przed skalowaniem przepływu.
Czy warto zaktualizować z Image 2 do GPT Image 2.5?
W przypadku większości nowych obciążeń – tak, ale właściwą aktualizacją częściej będzie Flare niż automatyczny wybór Sunburst. Flare ma najsilniejszy przypadek migracyjny, łącząc te same publikowane stawki tokenów, wyższy wstępny wynik w Arenie oraz niższą latencję względem Image 2 deklarowaną przez OpenAI.
Sunburst jest lepszą opcją, gdy finalny zasób liczy się bardziej niż latencja. Jego wczesna przewaga w ogólnej generacji, edycji obrazów, renderowaniu tekstu i stylizowanej grafice czyni go szczególnie przekonującym w przepływach kreatywnej produkcji.
Image 2 ma nadal jedną istotną przewagę: dojrzałość dowodów. Jego wyniki benchmarków bazują na znacznie większej próbce niż nowo wydane modele 2.5. Zespoły produkcyjne powinny zatem migrować poprzez kontrolowaną ewaluację A/B zamiast zakładać, że wczesny rozkład rankingów pozostanie niezmieniony.
Rozważania migracyjne
Dla poważnego testu migracji utrzymaj niezmienne: prompt, obraz referencyjny, rozdzielczość i konfigurację jakości, a następnie porównaj:
- latencję end-to-end
- zużycie tokenów
- odsetek przyjętych wyjść
- liczbę wymaganych edycji
- spójność podmiotu lub produktu
- dokładność typografii
Ostatni wskaźnik jest szczególnie ważny: model o tym samym koszcie na token, który wymaga o połowę mniej prób regeneracji, może być znacząco tańszy na poziomie przepływu pracy.
Ostateczny werdykt
GPT Image 2.5 to znacząca aktualizacja względem Image 2, bo jednocześnie poprawia dwa aspekty produkcji obrazów: jakość tworzenia i edytowalność.
Jeśli liczą się szybkość i wolumen, wybierz Flare. Już teraz przewyższa Image 2 w ogólnej generacji i edycji, celując w znacząco niższą latencję.
Jeśli najważniejsze są precyzja i finalna jakość wizualna, wybierz Sunburst. Obecnie utrzymuje najsilniejsze wyniki spośród trzech modeli w większości analizowanych wymiarów benchmarków.
Image 2 pozostaje wiarygodną bazą produkcyjną, ale coraz trudniej o powód, by czynić go domyślnym wyborem w nowej integracji, chyba że wewnętrzna ewaluacja ujawni regresję w wyspecjalizowanym przepływie. Bardziej użyteczne pytanie brzmi: który model GPT Image 2.5 zapewni twojemu obciążeniu najlepszą jakość na sekundę i koszt na zaakceptowany obraz.
Oficjalne przykłady wizualne OpenAI
Oficjalny wizual produktu OpenAI z premiery GPT Images 2.0.
Oficjalny przykład precyzyjnej edycji OpenAI.
Oficjalny przykład stylu OpenAI.
Uwaga o środowisku generowania słów: powyższe oficjalne obrazy są referencjonowane bezpośrednio z CDN OpenAI, a nie zastąpione lokalnie odtworzonymi wersjami.
GPT Image 2.5 poprawia wierność obrazów referencyjnych
Jedna z najbardziej użytecznych aktualizacji jest łatwiejsza do zobaczenia niż opisania. Oficjalna demonstracja Images 2.5 od OpenAI przekształca stare zdjęcie portretowe, zachowując tożsamość dziecka i ogólną pozę. Wyjście znacząco zmienia ubiór i prezentację, nie zmieniając osoby w kogoś innego.
Oficjalne wejście referencyjne Images 2.5.
Oficjalne wyjście edytowane Images 2.5.
To istotne dla fotografii e-commerce, transformacji awatarów, wirtualnego stylizowania, wariantów reklam i markowych treści społecznościowych. Lepsze zachowanie referencji ogranicza potrzebę regeneracji obrazu, gdyż żądana edycja nie zmienia już twarzy, geometrii produktu, kompozycji lub detali tła.
FAQ
Czy GPT Image 2.5 jest lepszy niż Image 2?
Wczesne dowody wskazują, że tak. Zarówno Flare, jak i Sunburst osiągają wyższe wyniki niż Image 2 w migawkach benchmarków użytych w tym artykule. Sunburst ma większą przewagę jakościową, podczas gdy Flare jest zoptymalizowany pod lepszą równowagę szybkości i jakości.
Jaka jest różnica między Flare a Sunburst?
Flare zaprojektowano 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 dłuższymi czasami generowania.
Czy GPT Image 2.5 jest tańszy niż Image 2?
Oficjalne stawki tokenów są takie same, ale to nie dowodzi identycznego kosztu na obraz. Rzeczywisty koszt zależy od liczby zużytych tokenów i liczby prób generowania lub edycji wymaganych do uzyskania akceptowalnego rezultatu.
Czy GPT Image 2.5 jest szybszy niż Image 2?
Flare – tak. OpenAI mówi, że Flare dostarcza obrazy wyższej jakości niż Image 2 przy 50% niższej latencji. Sunburst jest celowo wolniejszy, ponieważ priorytetem jest ścisła kontrola kreatywna i edycyjna.
Który model GPT Image jest najlepszy do edycji obrazów?
Sunburst to najsilniejsza opcja w obecnych danych, prowadząc w migawce single-image-edit użytej w tym artykule.
Który model deweloperzy powinni stosować domyślnie?
Dla większości zastosowań ogólnych zacznij od Flare. Używaj Sunburst, gdy wewnętrzne ewaluacje pokażą, że zwiększona precyzja edycji lub jakość wizualna uzasadnia dodatkową latencję.
Czy GPT Image 2.5 obsługuje wejście obrazowe?
Tak. Zarówno Flare, jak i Sunburst akceptują wejścia obrazowe dla przepływów opartych na referencjach i edycji.
Czy mogę nadal używać Image 2?
Tak. Istniejące integracje Image 2 nie wymagają natychmiastowej migracji. Zespoły z rygorystycznymi wymaganiami replikowalności mogą też przypiąć datowaną migawkę 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 aplikacjach o wysokiej przepustowości lub wrażliwych na latencję.
Czy wyniki benchmarków GPT Image 2.5 są ostateczne?
Nie. Wyniki Areny użyte tutaj mają status wstępnych i bazują na mniejszej liczbie głosów niż Image 2. Rankingi i przedziały ufności mogą się zmienić wraz z napływem kolejnych ewaluacji.