每周三十亿张图片。
这是 OpenAI 这两天刚公布的数字，ChatGPT Images 加上 GPT-Image API，加在一起的生成量。平均到每天，四亿三千万张左右。
然后在这个数字说完没多久，他们把 GPT-Image-2.5 放出来了。
先说清楚这是个啥，免得有人看懵。这就是 OpenAI 那条图像产品线的新版本，面向 ChatGPT、ChatGPT Work 还有 Codex 全线用户开放，免费版也能用。
我先把最直观的放在前面，就是它现在能干出什么效果。
01
中文乱码没了
第一个，是中文乱码没了。
这事儿困扰生图模型挺久了。你让它画个带中文的招牌、海报、菜单，出来的一堆鬼画符，字看着像中文，仔细看一个都不认识。现在这个问题解决了，出来的中文是正常的。
第二个，老照片修复。一张打印出来的老照片，糊得不行，丢进去，出来的是高清电子照片。
第三个，换装。想看看某件衣服穿自己身上什么样，照片丢进去，说一句，就好了。
输入：
输出：
第四个，物品恢复。
一张床，被子乱糟糟堆着。丢进去，出来的是被子叠得整整齐齐的样子。
输入：
输出：
而且场景一致性极强，看不出穿帮的地方。不是那种把被子 P 上去的假，是光线、阴影、床单的褶皱都跟着变了。
02
速度大提升，一致性改进
说到速度，OpenAI 给的数字是生成延迟比 Images 2.0 最高降低 50%。
坦率的讲，光看这个百分比我没什么体感。
想想看，这套系统每天处理四亿多张图片，提速的价值巨大。每人少等两秒，累积起来就是海量时间。
光照、纹理渲染质量同步提升，照片人物主体还原更好。
生图工具长期存在一个恼人的老问题：局部修改时，比如只换左侧人物衣服颜色，它常会改动右侧人脸、背景光线，打乱构图。
我不是设计师，但很清楚这种困扰：只想微调一处，整张图却被毁，只能重做。
Images 2.5 专门解决该问题。据OpenAI介绍，现在仅修改选定区域，保留其余画面光照、构图与主体特征，多主体、复杂背景场景稳定性大幅提升。
还有个巧妙设计：直接在图上圈选区域并加标注，指定修改位置。这套操作逻辑和Figma一致。
多轮编辑的一致性也改进了。长对话里反复改同一张图，前几轮改的东西能留着，画质不会一轮一轮往下掉。
03
Sketch 和模板：从打字到画图
产品层面，Images 2.5新增四项功能：
Sketch：在ChatGPT对话框输入@Sketch调出手绘面板。用户绘制草图并搭配文字描述风格细节，模型将参考草图构图生成图片。示例包含房间草图转室内渲染图、人物轮廓转插画，重点是画出空间与比例，无需高超画功。
模板：支持海报、商品图、传单等常用版式。选定模板填写信息与风格偏好，模型按固定结构出图，省去反复调试提示词。
用户可分享完整绘图提示词，其他人替换照片与细节，就能基于同一框架生成专属图像。社交平台已有“80年代复古肖像”提示词，上传自拍即可生成同款风格照片。
四项功能实现同一转变：脑海画面生成图片，不再局限于文字输入！
04
Flare 与 Sunburst：API 首次一分为二
OpenAI面向开发者在API上线两款图像模型：GPT-Image-2.5 Flare与GPT-Image-2.5 Sunburst。
Flare侧重速度与批量生成，作为多数应用默认选项，适用于社交素材、产品图、原型等高频出图场景。
Manus评测的Lucky Liao测试显示：Flare出图速度为GPT-Image-2的2–4倍，优化的透明背景能力适合程序化制作品牌素材、演示文稿与网页配图。
Sunburst面向高端创意工作流，以更长生成时间换取精细编辑控制。OpenAI将其用于品牌营销成品素材与精修产品图。
Adobe确认Firefly接入Images 2.5模型。Adobe产品高级总监Matt Chotin表示，该版本生成更快、分辨率更稳定，图片经多轮精修依旧清晰逼真。
两款模型分别对应高频低延迟、高精度定制两类需求。
Flare适用于跑量场景，Sunburst面向精品场景，开发者按需选型，无需为闲置精度承受等待耗时。
这是OpenAI图像API首次按速度与质量分层，思路同语言模型API分档一致。
Images 2.5沿用OpenAI图像产品线迭代逻辑：架构不变，优先提升速度与精度，2024年底的GPT-Image-1.5也是如此。
两个.5版本间隔不足一年，图像模型迭代速度正追上语言模型。
该生图模型实力全球顶尖，保持大幅领先。
OpenAI持续强化多模态能力，或依托Computer-Use等能力，提升GPT-7等基座模型，应对Anthropic。
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