OpenAI 正式推出 ChatGPT Images 2.5，包含 GPT-Image-2.5 Flare 与 Sunburst 两款图像模型，主打更自然的光影效果、更可靠的参考图保留能力与精准局部编辑，同时大幅提升生成速度。目前用户每周通过 ChatGPT Images 及对应 API 生成的图片已超 30 亿张。

两款模型定位清晰，各司其职。Flare 是多数场景的默认选择，图像质量优于上代的同时延迟最高降低 50%，兼顾效率与品质。Sunburst 面向更高要求的视觉任务，支持更精细的编辑控制，但生成耗时更长，适配专业创作场景。两者采用相同的 token 费率，新增 xhigh 与 max 两个质量档位，突破此前 high 档的上限。单张 1024×1024 图像成本从 low 档约 0.006 美元到 max 档约 0.21 美元，跨度拉大适配不同需求场景。

局部编辑是本次升级的核心亮点。新模型仅改动指令指定的元素，其余画面部分保持稳定，多轮迭代后也不会出现画质衰减或细节漂移。测试显示，在 Work 模式下模型可以精准跟随定向编辑指令；而在普通 Chat 模式下，编辑一致性仍有波动，仅 6 Pro 档位下表现相对稳定。此外模型对复杂视觉指令、透明背景、复杂版式的处理能力也有提升。

配套功能同步升级。新增 Sketch 草图功能，用户可直接绘图作为视觉模板；推出预设提示词模板，覆盖海报、信息图等常用场景；支持图像评论与提示词分享，降低创作门槛。

在 Arena 文生图排行榜上，两款新模型暂列前两名，Sunburst 以 1421 分领先，Flare 以 1399 分紧随其后，均超过上代产品。溯源方面，OpenAI 采用 C2PA 标准加 Google DeepMind 的 SynthID 不可见水印，构建分层式来源标注方案。

从行业视角看，这次升级标志着 AI 图像工具从画质竞争转向创作流程效率竞争。双模型分层覆盖从快速出图到精细创作的全场景，局部编辑能力的提升让 AI 图像从单次生成工具向可迭代创作工具演进。但普通用户端无法手动选择模型，调度逻辑不透明，高端档位成本上升，也会影响不同用户群体的使用体验。

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