OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载两个新模型ID
这次更新在 API 中放出了两个新的图像模型标识，分别是 gpt-image-2.5-sunburst 与 gpt-image-2.5-flare。材料把两者的定位做了区分：需要精细编辑的工作流适合用 Sunburst，日常快速出图则适合用 Flare。撰写材料的作者据此判断 Sunburst 是更强的那个选项，这一判断属于个人取舍，而非官方给出的排序。对调用方来说，这意味着同一个版本号下出现了两条可选路径，选型时要把“改得准”和“出得快”当成两个不同的目标来权衡，而不是简单地挑一个默认值。
多轮指令与参考图
新版本在几个方向上做了改进：跨多轮对话时对指令的遵循更稳，响应速度更快，并且在保留参考照片中主体方面表现更好。这三点对应的正是实际使用中最容易出问题的环节——连续追问时前后要求走样、等待时间偏长、以及把用户上传的图片里的人物或物体改得面目全非。材料没有给出各项改进的具体幅度，也没有说明这些能力在哪些场景下会失效，因此适用范围只能按字面理解：多轮编辑、对参考图主体一致性有要求的任务，是这次升级主要面向的对象。
命令行工具支持参考图
作者把自己写的 openai_image.py 命令行工具做了升级，现在可以传入一张或多张参考图片。给出的示例是在提示词里要求给图表加上一只正在认真研究它的浣熊科学家，同时用 -i 参数指向一张图片地址，并用 -m 指定 gpt-image-2.5-sunburst。这条示例把三件事串在了一起：提示词描述改动内容，参考图提供被改动的对象，模型标识决定走哪条路径。对使用同类脚本的读者而言，可操作的变化就是多了一个图片输入位，编辑类任务不必再靠文字去描述原图长什么样。
规模数字的含义
材料提到，OpenAI 的图像生成模型在 ChatGPT Images 与 API 中的 GPT‑Image 系列合计被用于生成超过 30 亿张图片。这个数字覆盖的是两个入口的合计使用量，并非本次新版本单独的调用量，也没有说明统计区间。把它放在发布信息里，作用更像是交代这套模型已经承载的体量，而不是衡量 2.5 版本表现的指标。读者若要评估新版本是否值得切换，材料中可依据的仍是那三项能力描述和两个模型标识的分工，缺少基准测试或对比数据。
为什么值得看
图像生成模型在参考图保留与多轮交互上有显著升级。
信源1 家
关键事实
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