GPT Image 2.6 vs 2.5：保留工作流，还是更换输出？
区分新增交付物与现有静态图工作流。迁移前先检查兼容性和可用结果。
本文为编辑整理的选型比较，并非全面模型基准。除明确标注为 GPT 模型实测的图片外，其余图片来自现有提示词库，原始参数未经核实。2.5 vs 2.6 人像区展示两张相同提示词的 GPT Image 模型输出及请求记录。
官方数据与独立评测
官方规格
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| 对比项 | GPT Image 2.6 | GPT Image 2.5 | 来源 |
|---|---|---|---|
| 标准图像输入 / 输出单价 | $8 / $30，单位为百万 token | $8 / $30，单位为百万 token | OpenAI API pricing |
| Batch 图像输出计价 | 本次 Batch 价格表未列出 | $15 / 百万输出 token | OpenAI API pricing |
| 画质选项 | auto、low、medium、high、xhigh、max | auto、low、medium、high、xhigh、max | OpenAI image generation guide |
| 文档中的输出工作流 | 新增 GIF 与 SVG 生成控制 | 仍提供静态图生成与编辑说明 | OpenAI image generation guide |
| 标注引导编辑 | 已提供文档 | 已提供文档 | OpenAI image generation guide |
Arena · 文生图
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| 模型 / 测试设置 | 分数 ± 区间 | 票数 / 样本数 | 状态 |
|---|---|---|---|
| GPT-Image-2.6 Sunburst (Medium) | 1409 ±13 | 2,967 | 初步结果 |
| GPT-Image-2.5 Sunburst | 1427 ±5 | 54,913 | 初步结果 |
Arena · 单图编辑
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| 模型 / 测试设置 | 分数 ± 区间 | 票数 / 样本数 |
|---|---|---|
| GPT-Image-2.6 Sunburst (Medium) | 1476 ±10 | 3,833 |
| GPT-Image-2.5 Sunburst | 1517 ±5 | 114,468 |
页面标注快照日期为 2026 年 11 月 2 日，核对日期为 11 月 6 日。该日期早于 2.6 公开发布，更新口径未明确，因此这里只记录页面显示的历史数值，不视为已核实的 11 月 6 日实时排名。各模型画质标签与票数也不同。
Arena 统计同场比较中的人类偏好，分数不是“画质百分比”。文生图与编辑榜衡量不同任务。 Arena · rankings and confidence intervals
如何解读这些证据
快照并未显示 2.6 全面领先：显示的两个榜单中 2.5 Sunburst 均更高，但 2.6 条目标为 Medium、初步结果，票数也少得多。本站 high 质量人像属于另一设置。
明确的升级理由是新增输出工作流。已有静态图流程应先比较合格输出和 Batch 适用情况。token 单价相同，不代表每张合格图成本相同。
本站功能速览
| 对比项 | GPT Image 2.6 | GPT Image 2.5 |
|---|---|---|
| 本站是否提供 | 本站生成器提供 Flare 和 Sunburst | 本站不可选择 |
| 本站输出 | PNG、GIF 和 SVG | 核对现有工具或 API 集成 |
| 迁移测试 | 检查提示词、参考图和输出文件 | 保留已通过验收的基准结果 |
| 成本决策 | 本站每次 20 积分 | 比较实际账单和重试率 |
保留可用的静态图基准
如果现有 2.5 工作流已能交付合格产品图，不必只因版本号就替换它。保存多组提示词、参考文件和已验收输出，重新运行这些需求，检查细节后再切换生产流程。
检查文件本身，而不只是预览
新增 GIF 或 SVG 交付时，应在目标软件中检查实际下载文件。检查动图循环接缝，或用矢量编辑器打开 SVG 路径。本站在 2.6 上提供这些格式，但不提供 2.5 同场生成，也不声称这些示例证明画质提升。
按合格结果核算预算
API 的 token 单价和浏览器积分包不是同一种计价单位。比较时计入输入图片、输出设置、尝试次数和人工修整成本。新流程通过验收前，保留旧集成。
GPT Image 2.5 vs 2.6：相同人像提示词实测
2026 年 11 月 6 日 GPT Image 2.5 vs GPT Image 2.6 模型实测：Sunburst、864×1536、high 质量、不透明背景、PNG，每个模型一张，提示词完全相同。未传参考图或 seed，模型各自默认设置可能不同。这两个单次结果不能代表整体画质排名。下方可下载原图并查看请求记录。
这两张结果有哪些差异
| 观察维度 | GPT Image 2.6 · Sunburst | GPT Image 2.5 · Sunburst |
|---|---|---|
| 光影与氛围 | 金色轮廓光更亮，太阳更显眼，人物与背景的分离更强。 | 光照更柔和，面部与衣料高光更收敛。 |
| 衣料与刺绣 | 花卉刺绣更大、更突出，抬起的膝部和袖口褶皱更明显。 | 刺绣更细小、低调，衣料沿画面下方形成更连续的垂落线条。 |
| 姿态与构图 | 上身更朝向镜头，一只手撑在石面上，抬起的膝部形成明显前景。 | 侧身坐姿更明显，双手靠拢，人物身后的湖面留白更大。 |
| 背景细节 | 荷叶、前景花朵以及受光柳叶更显眼。 | 荷塘和远处亭台更安静，人物周围的视觉干扰更少。 |
如何理解这次对比
针对这段提示词，2.6 样本更适合光影鲜明、装饰感较强的人像，2.5 样本更适合安静、柔和的场景。两张都呈现了柳枝、荷塘和银蓝汉服主题。由于姿态与取景不同，这不是逐像素对齐的细节测试，也不能据此判断哪个模型在人脸、人体结构、速度或成本上全面胜出。
两个模型使用的完整原始 Prompt
下面的英文内容原样用于两个 GPT Image 模型。
An original cinematic semi-realistic fantasy portrait of a clearly adult East Asian woman, age 28, seated on a lakeside stone beneath trailing willow branches at golden hour. Long black hair with delicate pale lotus ornaments, elegant silver-blue embroidered silk hanfu with opaque bodice and modest neckline, airy outer sleeves, long skirt naturally draped over her legs. Three-quarter seated composition, vertical 9:16 framing. Warm golden backlight through leaves, soft mist, distant mountain silhouettes, a tranquil reflective pond and small pink lotus blossoms. Natural skin texture, individual hair strands, intricate silver embroidery, believable hands and anatomy, soft atmospheric depth. No text, no watermark, no logos.使用这段人像提示词 →选择前的常见问题
可以在本站同时测试 2.5 和 2.6 吗？
不可以。请在现有 2.5 工具和本站运行相同需求，再比较下载文件。
相同提示词会复现旧图吗？
不保证精确复现。请保留已验收原图，并按实际交付要求比较。
来源与范围
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