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GPT Image 2.6 vs 2.5（2026）：2.6 更差吗？同图实测

GPT Image 2.6 真的比 2.5 差吗？我们用同样三张照片、同样指令各跑一次：保持原图的能力相近，2.6 去掉物体时不乱添东西，但每次贵约 2.5 倍。

PicOnTap Team
深色石板墙前的手冲咖啡滤杯，由 GPT Image 2.6 编辑
GPT Image 2.6 Sunburst 的真实 1K 编辑结果，原图为 AI 生成。

GPT Image 2.6 vs 2.5 一句话结论：修照片时，2.6 并不比 2.5 差，但也没有明显更好。在我们的三组同图编辑里，两者对人脸、标签和光线的保持程度几乎一样；去掉招牌时 2.6 没有凭空添加东西，2.5 却多画了一箱花。2.6 每次编辑的成本约是 2.5 的 2.5 倍，速度也没有更快。

想用自己的照片判断？打开 PicOnTap 的 GPT Image 2.6 在线修图，上传图片，写清楚要改什么、哪些保持不变。1K 修图每次 4 积分，提交前编辑器会显示消耗。

测试说明：2026 年 11 月 5 日（美国东部时间），我们用同样的三条修图指令，分别让 GPT Image 2.6 Sunburst 和 GPT Image 2.5 Sunburst 以 1K 各跑一次，走的是 PicOnTap 编辑器使用的同一条 API 通道；之后又在 PicOnTap 编辑器里用 GPT Image 2.6 跑了三个任务。所有原图都是 AI 生成。模型规格、价格和排行榜分数来自 OpenAI、Arena、Rapidata 和 CellCog，最后核对于 2026 年 11 月 5 日。

要点速览

  • 2.6 比 2.5 差吗：在我们的修图测试里不是。要求保持不变的区域，两者偏离原图的程度几乎相同（人脸区域 3.2 对 3.1，满分 255）。
  • 2.6 更好的地方：要求去掉黑板价目牌时，2.6 补出了后面的木箱；2.5 则多画了一箱原图没有的白色小花。
  • 价格：我们的 1K 修图在 API 上每次花费 2.6 为 0.037–0.038 美元，2.5 为 0.015 美元。在 PicOnTap 里是 4 积分对 2 积分。
  • 速度：2.6 Sunburst 每次 27–53 秒，2.5 Sunburst 为 30–31 秒。OpenAI 宣传的「快 50%」更适合理解为 Flare 的数字。
  • 排行榜结论相反：Rapidata 的文生图榜把 2.6 Sunburst 排第一；Arena 的单图编辑榜仍是 2.5 Sunburst 第一。
  • 2.6 的新功能：动图 GIF 和 SVG 输出、复杂度（complexity）设置，以及 API 里的标记式编辑。
  • 选 2.6：去除物体且不能多出东西的场景。选 2.5：改颜色、批量处理、预算紧的场景。

GPT Image 2.6 是什么？

GPT Image 2.6 是 OpenAI 的图像生成与编辑模型，2026 年 11 月 4 日在 ChatGPT、Codex 和 API 同时发布（OpenAI）。它有两个版本：Sunburst 面向细节和编辑，Flare 面向快速迭代。OpenAI 称 Images 2.6 生成速度「比之前快 50%」，新增动图 GIF，并且在中高画质下，Sunburst 在多轮编辑中能更好地保持画面一致。

这次发布的用户基数很大：OpenAI 称现在每周有 40 亿张图片在 ChatGPT、Codex 和 API 中生成。

GPT Image 2.5 是什么？

GPT Image 2.5 是 OpenAI 的上一代图像模型，2026 年 9 月 8 日发布，同样分 Sunburst 和 Flare 两个版本（OmniaKey）。截至 2026 年 11 月 5 日，OpenAI 自己的 API 模型页仍把 GPT Image 2.5 Sunburst 标为「Default」，并称它是「最强的图像生成与编辑模型」（OpenAI）；而 2.6 Sunburst 页面的性能一栏写的是「Not specified」（OpenAI）。

GPT Image 2.6 比 2.5 更差吗？

发布当天，X 上一条说 2.6「比 2.5 还差」的帖子浏览量超过 8.9 万（X）。Reddit 讨论里还有两类抱怨：GPT Image 常见的细碎颗粒纹理依然存在；有用户说一些自认为无害的提示词被拒绝了（r/singularity、r/ChatGPT）。

排行榜能解释为什么大家意见不一，因为它们测的不是同一件事：

  • 编辑（Arena 单图编辑榜，2026 年 11 月 5 日查看）：GPT-Image-2.5 Sunburst 以 1517 ± 5 排第一；GPT-Image-2.6 Sunburst 以 1476 ± 10 排第三，只有 3,833 票，标注为初步结果，配置写的是「Medium」（Arena）。
  • 文生图（Rapidata，2026 年 11 月 5 日查看）：GPT Image 2.6 Sunburst 以 1316 ± 13 排第一，高于 2.5 Sunburst 的 1221 ± 5（Rapidata）。

所以「更差」主要来自编辑榜，而且是中档设置下的早期投票。我们下面的同图修图没有显示 2.6 更差：两者对不该改动区域的保持程度差不多，2.6 更不容易多加东西。

关于颗粒纹理：把 2.6 生成的桉树叶放大到 200%，我们没有看到明显的颗粒图案。不过我们没有测试连续多轮编辑，Reddit 用户说纹理问题正是在多轮编辑后变严重。

我们怎么测试 GPT Image 2.6 和 2.5

  • 模型和设置：GPT Image 2.6 Sunburst 与 GPT Image 2.5 Sunburst，1K 输出，3:2，中档画质。2.6 的复杂度为 high，即 OpenAI 的默认值。
  • 原图：三张由 GPT Image 2.6 文生图得到的照片风格场景：花摊、柜台上的咖啡滤杯、雨天窗边看书的女性。都不是真人。
  • 指令：每个场景一条英文指令，两个模型完全相同，写明要改什么、什么必须保留。
  • 运行：每个模型每个任务只跑一次，不重试。成本取 API 返回值，耗时从提交算到出图。
  • 评判：先对照指令目测，再测量「保留区域」的变化：把两张图都缩放到 1200×800，计算与原图的平均像素差（0–255）。数值越低越接近原图，3–6 左右在正常尺寸下肉眼看不出。

测试 1：去掉黑板价目牌

指令："Remove the chalkboard price sign and rebuild the wooden crate and flowers that were behind it. Keep every other flower, the awning and the light unchanged."

有郁金香、桉树枝和黑板价目牌的花摊原图：由 GPT Image 2.6 生成。

GPT Image 2.6 去掉黑板价目牌后的花摊GPT Image 2.6 Sunburst：去掉价目牌并补出木箱。真实 1K 编辑，跑一次，2026 年 11 月 5 日。

GPT Image 2.5 去掉价目牌后多出一箱白花的花摊GPT Image 2.5 Sunburst：价目牌去掉了，但多了一箱白色小花。真实 1K 编辑，跑一次，2026 年 11 月 5 日。

  • GPT Image 2.6：去掉了价目牌，把薰衣草木箱一直延伸到地面。右侧麻布的边缘被稍微修短了一点，这不是我们要求的。53 秒，0.038 美元。
  • GPT Image 2.5：去掉了价目牌，但在空位放了一箱原图没有的白色小花。我们的指令里写了「后面的花」，2.5 把它理解成可以新加花。30 秒，0.015 美元。
  • 其他区域：两者几乎没动郁金香、桉树枝和遮阳篷（花的偏差 6.5 对 6.0，遮阳篷 3.7 对 3.9）。
  • 结论：GPT Image 2.6 胜。去掉物体时，空出来的地方应该用原本就有的东西补上。

测试 2：更换产品背后的背景

指令："Replace the window and background with a dark slate wall lit by one soft spotlight. Keep the dripper, the glass server, the coffee bag and the oak counter exactly as they are, with believable contact shadows."

阳光窗边玻璃分享壶上的白色陶瓷咖啡滤杯原图：由 GPT Image 2.6 生成。

GPT Image 2.6 换成深色石板墙后的咖啡滤杯GPT Image 2.6 Sunburst：石板纹理加聚光，标签和刻度保留。真实 1K 编辑，跑一次，2026 年 11 月 5 日。

GPT Image 2.5 换成深色墙面后的咖啡滤杯GPT Image 2.5 Sunburst：标签和刻度保留，墙面更像深色抹灰。真实 1K 编辑，跑一次，2026 年 11 月 5 日。

  • GPT Image 2.6：画出了有纹理的石板墙和明显的聚光。200–600 ml 刻度、「COFFEE BEANS / SINGLE ORIGIN」标签和散落的咖啡豆都保留在原位。39 秒，0.038 美元。
  • GPT Image 2.5：刻度、标签和咖啡豆同样保留。墙面更像平滑的深色抹灰，而不是石板。30 秒，0.015 美元。
  • 其他区域：新光线会改变物体的明暗，所以两者在这里的偏差都更大。2.6 对咖啡袋和豆子的改动略少（13.6 对 16.7，12.8 对 17.8）。
  • 结论：GPT Image 2.6 略胜，更贴合「石板」这个词。两张都能直接当产品图用。

测试 3：给人物换毛衣颜色

指令："Change only the sweater to deep forest green, keeping its cable-knit texture. Keep her face, hair, pose, the book and the rainy window unchanged."

雨天咖啡馆窗边穿芥末黄毛衣看书的女性原图：由 GPT Image 2.6 生成，不是真人。

GPT Image 2.6 把毛衣改成墨绿色后的同一位女性GPT Image 2.6 Sunburst：毛衣换色，脸和书不变。真实 1K 编辑，跑一次，2026 年 11 月 5 日。

GPT Image 2.5 把毛衣改成墨绿色后的同一位女性GPT Image 2.5 Sunburst：效果相同，API 成本只有 2.6 的 40%。真实 1K 编辑，跑一次，2026 年 11 月 5 日。

  • GPT Image 2.6：毛衣变成墨绿色，绞花纹理保留，脸、书和窗户不变。27 秒，0.038 美元。
  • GPT Image 2.5：同样做到了。31 秒，0.015 美元。
  • 其他区域：脸部偏差 2.6 为 3.2、2.5 为 3.1，窗户为 6.2 和 6.1。放大到 200%，我们分不出两张脸的区别。
  • 结论：打平。GPT Image 2.5 用 40% 的价格完成了同样的工作。

测试 4：在 PicOnTap 编辑器里只改选区

在 PicOnTap 编辑器里，我们在花摊照片前排的郁金香上涂了选区，让 GPT Image 2.6 执行："Change only the tulips in the selected area to bright orange. Keep the paper wrapping, the crates and everything else unchanged."

用 GPT Image 2.6 做选区编辑后前排郁金香变成橙色在 PicOnTap 编辑器中用 GPT Image 2.6 编辑，选区涂在前排郁金香上。真实 1K 编辑，4 积分，2026 年 11 月 5 日。

  • 结果：选区内的郁金香全部变成橙色。后方花盆里的粉色郁金香不在选区内，保持粉色；黑板上的价格也没有变。
  • 选区做不到的事：选区外的画面仍有 6.4 的偏差，和不用选区的编辑差不多。正常尺寸下看不出来，但说明模型是重画整张图，而不是把原图像素原样贴回去。
  • 耗时和费用：67 秒，4 积分。我们在编辑器里另外跑了两次 GPT Image 2.6，一次去掉价目牌，一次文生图生成面包店场景，分别用了 46 秒和 37 秒，同样各扣 4 积分。去价目牌的结果保持了原图 3:2 的比例。

GPT Image 2.6 vs 2.5 测试结果

  • GPT Image 2.6：三组同图测试全部达标（测试 1 里对麻布有一处未要求的小改动），选区测试也达标。
  • GPT Image 2.5：三组里两组达标，测试 1 多加了内容。
  • API 上每次 1K 编辑的成本：2.6 为 0.037–0.038 美元，2.5 为 0.015 美元，约 2.5 倍。
  • 每次耗时：2.6 Sunburst 27–53 秒，2.5 Sunburst 30–31 秒。
  • 局限：每个模型每个任务只跑一次，只有三个场景，原图是 AI 生成的，没有测试真人照片。不同次运行的结果可能不同。

GPT Image 2.6 vs 2.5：逐项对比

每张图多少钱？

OpenAI 对两个模型收取相同的令牌单价：图片输入每百万令牌 8 美元，图片输出每百万令牌 30 美元（OpenAI 价格页，2026 年 11 月 5 日核对）。但每张图的实际费用不同。CellCog 实测，在低画质下 2.6 的输出令牌是 2.5 的 4.2 倍，中画质下是 3.3 倍，高画质及以上则相同；而且 2.6 暂时没有半价的 Batch 价格（CellCog）。我们的 1K 中画质修图，2.6 每张 0.037–0.038 美元，2.5 为 0.015 美元。在 PicOnTap，1K 修图用 GPT Image 2.6 是 4 积分，用 GPT Image 2.5 是 2 积分。

哪个更快？

OpenAI 称 Images 2.6 快 50%，Flare 在低画质下最快六秒出图。CellCog 测得 2.6 Flare 约比 2.5 Flare 快一倍，但 2.6 Sunburst 比 2.5 Sunburst 慢 17–27%。我们的 Sunburst 修图也是同样规律：2.6 为 27–53 秒，2.5 为 30–31 秒，各跑一次。

哪个更能保持画面其他部分不变？

OpenAI 对 2.6 Sunburst 的说法是「多轮编辑中画面一致性更高」。在我们的三组测试里，两个模型对未改动区域的保持几乎一样：脸部偏差 3.2 对 3.1，遮阳篷 3.7 对 3.9。我们看到的差别不在保留了什么，而在 2.5 多加了什么。CellCog 的三步连续编辑发现，2.6 对其中一个细节（卫衣上的条纹）保持得略好。

GPT Image 2.6 能做哪些 2.5 做不到的事？

  • 动图 GIF：在 ChatGPT 和 API 里都能用提示词生成。OpenAI 文档写的是 2–64 帧，但 CellCog 发现 API 实际只接受 2–16 帧。
  • SVG 文件：通过生成接口输出矢量图。CellCog 需要额外传一个 svg.model 参数，发布当晚 15 次 SVG 请求有 14 次失败。
  • 复杂度设置：在渲染前做多少规划，可选 low、medium、high。默认是 high，不单独收费；OpenAI 建议大多数编辑任务用 low（OpenAI 指南）。
  • API 中的标记式编辑：在图上画圈标出要改的地方，这个功能原本就在 ChatGPT 里，现在也进入 API。CellCog 发现它在 GPT Image 2.5 上同样可用。

两个模型在哪里能用？

OpenAI 称 Images 2.6 已在 ChatGPT 和 Codex 的所有订阅档位上线，覆盖桌面、手机和网页；两个 2.6 模型也都已进入 API。GPT Image 2.5 仍可在 API 中使用。

PicOnTap 是一个在浏览器里使用的 AI 修图工具：上传照片，用一句话描述修改，就能去掉物体、更换背景、改变细节颜色或修复老照片。它以 1K 运行 GPT Image 2.6 Sunburst，用于修图和文字生成图片，同时也提供 GPT Image 2.5。

该怎么选？

  • 去掉物体或文字，且不能多出任何东西：选 GPT Image 2.6。测试里只有它没有凭空添加内容。
  • 给产品图换背景：两个都行。标签和刻度都保住了；2.6 对你写出的材质更照字面执行。
  • 给衣服换色或对人物做小改动：选 GPT Image 2.5，效果一样，价格更低。
  • 通过 API 大批量处理：选 GPT Image 2.5；或者用高画质及以上的 2.6，此时令牌数相同。中低画质下 2.6 每张贵三到四倍。
  • 需要动图 GIF 或 SVG 文件：选 GPT Image 2.6，GPT Image 2.5 不能输出这两种格式。
  • 追求速度：选 GPT Image 2.6 Flare。在我们和 CellCog 的测试里，2.6 Sunburst 都没有更快。

想在自己的照片上试试去物体或选区编辑，用 GPT Image 2.6 在线修图。只是换颜色、想省点积分，GPT Image 2.5 编辑器 每次 1K 修图 2 积分。

常见问题

GPT Image 2.6 比 GPT Image 2.5 更好吗？

文生图方面，Rapidata 的人类偏好榜把 2.6 Sunburst 排得更高（1316 对 1221）。修图方面，Arena 的早期投票仍偏向 2.5 Sunburst；在我们的三组同图编辑里两者很接近，2.6 在去除物体上更好。

GPT Image 2.6 免费吗？

OpenAI 称 Images 2.6 已在 ChatGPT 的所有订阅档位上线。API 按令牌计费。在 PicOnTap，用 GPT Image 2.6 做一次 1K 修图需要 4 积分；新账号通过验证后可获得 6 积分，7 天内有效。

Sunburst 和 Flare 有什么区别？

Sunburst 面向细节和编辑，Flare 面向快速迭代。OpenAI 称 Flare 在低画质下最快六秒出图，并改进了海报和产品图的排版。

GPT Image 2.6 比 2.5 贵吗？

按令牌单价不贵：两者图片输入、输出都是每百万令牌 8 美元和 30 美元。按每张图算，高画质以下更贵：CellCog 测得中、低画质下令牌数是 3.3 到 4.2 倍；我们的 1K 修图为 0.037–0.038 美元对 0.015 美元。

GPT Image 2.6 能做 GIF 吗？

能。ChatGPT 可以用提示词或图片生成 GIF；API 通过生成接口出 GIF，编辑接口不支持。CellCog 发现 API 的 GIF 上限是 16 帧。

GPT Image 2.5 还能用吗？

能。GPT Image 2.5 Sunburst 和 Flare 仍在 OpenAI API 中；2026 年 11 月 5 日，2.5 Sunburst 的模型页仍标着「Default」。PicOnTap 也继续提供 GPT Image 2.5，1K 修图每次 2 积分。

GPT Image 2.6 和 MAI-Image-2.6 是同一个模型吗？

不是。MAI-Image-2.6 是微软的图像模型（OpenRouter），GPT Image 2.6 是 OpenAI 的。版本号相近只是巧合，两者经常一起出现在对比搜索里。

结语

在不允许模型多加东西的编辑场景里，GPT Image 2.6 是值得的升级；如果要输出 GIF 或 SVG，它是两者中唯一的选择。但对日常修图来说，它不是画质上的飞跃：在我们的测试里，每次 1K 编辑贵约 2.5 倍，速度也没有更快。如果你主要是改颜色或简单换背景，GPT Image 2.5 依然够用。最快的判断方法是用自己的照片试一次：从 GPT Image 2.6 在线修图 开始，再和 2.5 的结果对比。

参考来源

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