ChatGPT Images 2.5

ChatGPT Images 2.5 是什么

ChatGPT Images 2.5（也写作 GPT Image 2.5）是 OpenAI 在 2026 年 9 月 8 日发布的图像模型，接替 Images 2.0。它同时落在三处：ChatGPT 的所有档位、Codex，以及 API。在 API 里，它是两款独立模型。

这一代改了五件事。细节更锐利。光线和质感更自然。参考图里的人和产品更认得出。长对话里连续改图更稳。速度最高比 Images 2.0 快一倍。天天要出小红书封面、电商主图和活动海报的人，对后两条最有感：改稿轮次多，画面却不再越改越散。

OpenAI 在公告开头给了一个量级参照：ChatGPT Images 和 GPT Image 系列每周生成的图已经超过 30 亿张。

GPT-Image-2.5 Flare 与 Sunburst

这次发布里最值得留意的一点，是没有一个“唯一该选”的模型。

GPT-Image-2.5 Flare 是小模型，也是默认档。画质对齐 GPT Image 2，延迟最低压到一半。创作者内容、社交素材、产品体验、视觉搜索、快速试稿，这类量大的活正合它的定位。Manus 在发布前实测过：自家工作负载上，Flare 比 GPT Image 2 快 2 到 4 倍。

GPT-Image-2.5 Sunburst 是基础模型，面向要在连续编辑中稳住控制力的正式项目。投放级的营销物料、精修产品图，还有那种第四版必须和第一版一样干净的活。它的画质高于 GPT Image 2，代价是更长的生成时间。

OpenAI 自己的选型建议只有一个方向。手头的产出已经达标，就从 Flare 开始，看能省下多少时间。不达标，先用 Sunburst 把质量立住，再回头试 Flare 能不能跨过同一条线。别只按速度换算：出图时长跟着模型和画质档位变，拿您自己的提示词各测一遍最准。

两个 Arena 榜单上的位置

Arena 的玩法是盲测：两张图不标来源，让人挑更好的那张。两款模型上线即登顶。

Image Edit 榜单上，Sunburst 1520 分排第一，Flare 1491 分排第二，GPT Image 2 以 1461 分排第三。Text-to-Image 榜单的次序一样：Sunburst 1421，Flare 1399，GPT Image 2 1381。含多图编辑在内的三个图像榜，冠亚军都是这两款。

编辑榜再往下依次是：Grok Imagine Image 2.0（1439）、MAI-Image 2.6（1434）、Seedream 5.0 Pro（1394）、Nano Banana Pro（1390）、Nano Banana 2（1387）。

有两点提醒。一，2.5 的两个分数都还标着“初步”，票数只有几千，而老模型背后是几十万票，位次还会动。二，Arena 比的是第一眼更喜欢哪张图。这和哪个模型能在四轮修改里守住一套品牌版式，是两回事。把它当作发布初期的强信号，而不是定论。以上数字读取自 2026 年 9 月 9 日的榜单。

单点编辑与多轮一致性

四项改进里，两项落在编辑上，也正是最影响日常的两项。

第一项是改动范围。您要求改一处，它就更愿意只改这一处。主体、构图和周围的品牌元素都留在原位，复杂背景下同样如此。换产品、换背景、换一行文案，画面其余部分不会跟着悄悄挪。

第二项是耐力。长对话里，先前的修改更容易活到后面。每条新指令接着上一步往下走，而不是改一轮糊一层。修改链因此变得可用，不必赶在第三次尝试之前把要求一次说完。

两项都不是绝对的。OpenAI 仍把细节漂移列为已知限制，给出的对策也很直白：某块区域必须逐像素不变时，把通过的那版编辑合成回原图，别指望靠提示词守住。

画质档位、分辨率与透明背景

画质有五档，外加 auto：low、medium、high，以及这一代新增的 xhigh 和 max。Images 2.0 最高只到 high。多出来的两档是给细小文字准备的，每往上一档，渲染时间也更长。

档位高不等于每条提示词都更好。稳妥的做法是往上加，加到满足要求为止，再退一档试试。

输出最高到 4K。最长边 3840 像素，两条边都要是 16 的倍数。宽高比落在 1:3 到 3:1 之间，总像素在 655,360 到 8,294,400 之间。超过 2560x1440 的部分被 OpenAI 标为实验性。透明背景需要 PNG 或 WebP 输出，建议打开文件确认：屏幕上的棋盘格并不等于真有 Alpha 通道。

Sketch、模板与提示词分享

模型之外，ChatGPT 这次还多了四样东西。

Sketch 让您直接在 ChatGPT 里画草图，再把草图当作视觉参考。一段话反复说不清的版面或剪影，画一笔最快。输入 @Sketch 即可打开。

模板为海报、周边这类常见格式提供起点，再用追问补齐细节，目前还不支持 Work 模式。批注可以直接落在图上的某一处，把编辑指令对准那个位置。

成品图现在还能连同生成它的提示词一起分享。别人换上自己的照片，就能把同一个思路跑一遍。小红书、B站上流行的“同款提示词”分享，从此少了一道抄写的功夫。

安全与来源标识

OpenAI 的系统卡把安全栈变厚的理由写得很白：2.5 的真实感更高，没有防护，伪造真实的人物、地点和事件也就更容易。

措施分两层。生成之前，策略检查先拦下违规请求。之后，一个多模态安全推理模型把输入图和成品各筛一遍。

效果有数。在 OpenAI 的对抗测试集上，最终送达用户的不安全图像占比：Sunburst 1.09%，Flare 1.41%，Images 2.0 是 1.64%。两款模型都未触及生物与网络能力的 Preparedness 阈值，生物类缓解措施仍按预防原则一并启用。

来源标识有两道。一道是 C2PA 元数据。另一道是这一代新增的隐形水印 SynthID，出自 Google DeepMind，覆盖 ChatGPT、Codex 和 API。两道都不影响画面，作用是让检测方事后认出这是 AI 生成的图。

它还做不好什么

OpenAI 自己公布了限制清单，把工作流搭在这个模型上之前，值得先读一遍。

复杂提示词最长可能跑到两分钟。文字渲染有进步，但精确定位和清晰度仍不完美，密集的小字段落不保证一次成型。反复出现的角色和品牌元素，在多次独立生成之间仍会漂移，所以给参考图比重复描述管用。版面敏感的构图里，把元素摆到准确位置依然是难点。反复编辑也仍可能改到您想保留的细节。

最后一条的解法在手上，不在提示词里：某块区域必须逐像素不变时，把通过的那版编辑合成回原图，而不是请模型手下留情。

在 Morphic 上使用 ChatGPT Images 2.5

两款模型现在都能在 Morphic 上跑，文生图和上传图片再编辑都可以。

编辑时最多可放 10 张参考图。输出支持 1080p、1440p 和 2160p。比例从 21:9 到 9:16 共九种，另有 auto 和自定义尺寸。画质档位齐全，xhigh 和 max 都在。直接点名 ChatGPT Images 2.5，用到的是 GPT-Image-2.5 Flare，这也是合适的默认；要做连续改稿、需要精度时，明确点名 Sunburst。

放这里跑而不是在 ChatGPT 里跑，好处是能横着比。中文创作者挑模型本来就是这个习惯：即梦、可灵、通义万相先各出一版，再决定用哪个。在 Morphic，同一条提示词可以在同一个 Canvas 上分别发给 Nano Banana Pro、Seedream 5 Pro、Flux 2 Pro 和 Grok Imagine Image 2.0，选中的成品还能直接接进视频，不用在几个工具之间搬文件。

ChatGPT Images 2.5 属于 Morphic 的付费方案。想先试试工作台，模型库里其余模型在免费方案上就能开工，注意免费方案下载会带可见水印，付费方案导出干净。