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GPT Image 2.5 vs. GPT Image 2: Gleiche Prompts, drei Modelle, das Ergebnis
GPT Image 2.5 erscheint als zwei Modelle, Flare und Sunburst, und diese Seite stellt beide GPT Image 2 anhand derselben Prompts gegenüber. Jedes Bild unten wurde auf dieser Seite erzeugt, insgesamt 101 Bilder, mit dem Prompt über jeder Zeile abgedruckt, sodass Sie ihn selbst erneut ausführen können. Die Bildunterschriften beschreiben, was auf jedem Bild zu sehen ist und was wir gemessen haben; sie bewerten die Modelle nicht. Vor unseren eigenen Beispielen fassen wir zusammen, was andere öffentliche Tests berichtet haben, damit Sie deren Ergebnisse mit dem hier Gezeigten vergleichen können.
GPT Image 2.5 vs. GPT Image 2 im Überblick
| GPT Image 2.5 | GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| Modelle | Zwei: Flare und Sunburst | Eins |
| Positionierung von OpenAI | Flare: auf Geschwindigkeit optimiert, Qualität vergleichbar mit GPT Image 2. Sunburst: auf Qualität optimiert, über GPT Image 2 | Ausgangswert |
| 4K-Generierungszeit in unseren Durchläufen | Etwa 32 s (Flare und Sunburst) | Etwa 66 s |
| 1K-Generierungszeit in unseren Durchläufen | 72–73 s im Durchschnitt | 75 s im Durchschnitt |
| Referenzbilder | Bis zu 16 Eingaben | Mehrere Eingaben |
| Transparentes PNG | Ja, echter Alphakanal | Ja |
Was andere GPT Image 2.5 vs. GPT Image 2 Tests berichten
Dies sind die öffentlichen Tests, die wir mit Messwerten oder Nebeneinander-Vergleichsbildern finden konnten, Stand 16. September 2026. Wir listen auf, was jeder Test berichtet hat; die Links führen zu den Originalen.
| Berichtetes Ergebnis | Quelle | Beleg |
|---|---|---|
| GPT Image 2.5 ist schneller | Tosea, Hacker-News-Entwickler, @levelsio | Bei gleichem Token-Budget: Flare 19.7 s, Sunburst 27.7 s, GPT Image 2 37.3 s (41 API-Aufrufe). 4K: 28–34 s gegenüber 92 s. Ein Entwickler berichtete von etwa 104 s, die auf 35–40 s sanken. |
| GPT Image 2.5 folgt Referenzfotos genauer | @levelsio, Hacker News, ein von PixVerse zitierter Reddit-UI-Thread | "GPT Image 2 verwendet das Referenzbild wörtlicher und fügt es in das Foto ein, während GPT Image 2.5 es tatsächlich als Referenz nutzt." Referenzgeführte UI-Prompts wurden als spürbare Verbesserung beschrieben. |
| GPT Image 2.5 driftet bei aufeinanderfolgenden Bearbeitungen weniger | Tosea, ein von Renoise zitierter Schreibtisch-Test mit vier Bearbeitungen | Pixel-Drift über drei Runden: 11.4% (GPT Image 2), 9.9% (Sunburst), 9.2% (Flare), je eine Kette. Strukturelle Ähnlichkeit unveränderter Bereiche 0.87–0.99 über vier Bearbeitungen. |
| GPT Image 2.5 zeigt mehr Textur und hält kleine Schrift besser | ImagineArt, Pixmax | Sechs Prompts, je eine Generierung: "2.5 zeigt mehr Textur bei Papier, Metall und Stoff und hält kleine Schrift konsistenter." Pixmax bewertete Sunburst am höchsten bei Materialwiedergabe und visuellem Finish. |
| GPT Image 2.5 erhält Diagrammdaten beim Bearbeiten | Simon Willison, zitiert von Renoise | Ein Waschbär wurde einem bestehenden Liniendiagramm hinzugefügt, wobei Achsen, Gitterlinien und die Datenkurve unverändert blieben. |
| GPT Image 2.5 rangiert im Arena-Voting über GPT Image 2 | Artificial Analysis | Text-zu-Bild-Elo: Flare (max) 1189, Sunburst (max) 1183, GPT Image 2 (high) 1173, Konfidenzintervalle ±9 bis ±11. |
| Textgenauigkeit ist gleich | Tosea, Pixmax, Picsart | Fünfzehn Folien mit Abbildungen: Alle drei Modelle gaben jede Überschrift, jeden Aufzählungspunkt und jede Zahl korrekt wieder. Der Stundenplan-Text wurde von allen drei akkurat reproduziert. |
| GPT Image 2 erzielte höhere Werte bei räumlicher Präzision und Wiederholbarkeit | Pixmax | Fünf Sterne für Prompt-Treue, räumliche Konsistenz und Konsistenz zwischen Generierungen, gegenüber vier bis viereinhalb bei den GPT Image 2.5 Modellen. |
| Manche Nutzer sehen keinen Unterschied | r/ChatGPT-Launch-Thread, zitiert von PixVerse | Manche bemerkten schnellere Generierung und bessere Gesichtsausdrücke; andere sagten, der Unterschied zu Images 2.0 sei schwer zu erkennen. |
Unsere Aufgaben unten wurden geschrieben, um dieselben Bereiche abzudecken: Geschwindigkeit, Referenzfotos, aufeinanderfolgende Bearbeitungen, Textur und kleine Schrift, Diagrammbearbeitung, dichten Text und Schwachlicht.
GPT Image 2.5 vs. GPT Image 2 bei der Geschwindigkeit
| Modell | 4K Durchlauf 1 | 4K Durchlauf 2 | 1K Durchschnitt (10 Durchläufe) | 1K Bereich |
|---|---|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Flare | 32 s | 160 s | 72 s | 67–80 s |
| GPT Image 2.5 Sunburst | 33 s | 33 s | 73 s | 65–96 s |
| GPT Image 2 | 68 s | 65 s | 75 s | 68–90 s |
Die Zeiten sind die tatsächlich vergangene Zeit auf dieser Seite, von der Anfrage bis zum Ergebnis, einschließlich Warteschlange. Derselbe Poster-Prompt bei 4K, jeweils der erste Durchlauf jedes Modells:
A gig poster for an indie jazz night, two-color risograph print style in deep navy and warm orange, heavy paper grain. Large hand-set headline at the top reading "MIDNIGHT BRASS". Below it, in smaller type, exactly these lines: "Live Jazz Quartet", "Friday 24 October, 9 PM", "The Copper Room, 18 Harbor Street", "Tickets $15 at the door". A stylized trumpet silhouette fills the lower half. All text must be spelled exactly as written, clean and legible, no extra words.



Mit drei Referenzbildern (die Komposition weiter unten) brauchte jedes Modell länger: zwischen 95 und 172 s über die sechs Durchläufe.
GPT Image 2.5 vs. GPT Image 2 bei Referenzfotos
Wir haben ein Studiofoto eines Mannes erzeugt und jedes Modell gebeten, dieselbe Person in eine neue Szene mit neuem Gesichtsausdruck zu setzen.
Referenzfoto, das für die beiden Zeilen unten verwendet wird.

The same man from the reference photo, now laughing, three-quarter view, photographed outdoors at golden hour on a hiking trail with pine trees behind him, wearing a dark green fleece. Keep his face, red curly hair, round tortoiseshell glasses and freckles exactly as in the reference. 85mm portrait, shallow depth of field, photorealistic.



Drei Referenzen gleichzeitig: derselbe Mann, eine Jacke und eine Straße, zu einem Foto kombiniert.
Eingaben für die Zeile unten: Bild 1 Person, Bild 2 Jacke, Bild 3 Straße.



Show the man from image 1 wearing the jacket from image 2, standing on the street from image 3 in front of the bakery window, looking at the camera. Keep his face, hair, glasses and freckles identical to image 1. Keep the jacket's mustard corduroy, four brown buttons and green pine-tree embroidery identical to image 2. Keep the street, bakery window, blue door and string lights identical to image 3. Photorealistic, night, wet cobblestones.



GPT Image 2.5 vs. GPT Image 2 bei lokalen Bearbeitungen
Ein Sessel wurde in einem generierten Wohnungsfoto ausgetauscht. Der Prozentsatz gibt an, wie viele Pixel außerhalb des Sesselbereichs sich im Vergleich zum Original um mehr als einen kleinen Schwellenwert verändert haben.
Originalfoto, das für die Bearbeitung unten verwendet wird.

Replace only the green velvet armchair with a tan leather mid-century lounge chair on a walnut base. Keep everything else in the photo exactly the same: the window, curtains, side table, floor lamp, bookshelf, rug, lighting, camera angle and framing.



Einem Diagramm wurde eine Cartoon-Figur hinzugefügt, mit der Anweisung, die Daten unverändert zu lassen. Der Prozentsatz sind die Pixel, die außerhalb des Waschbärbereichs verändert wurden.
Original-Diagramm, das für die Bearbeitung unten verwendet wird.

Add a small cartoon raccoon in a white lab coat standing on the September peak of the line and pointing at it. Keep the title, every axis label, every gridline, the legend and the data line exactly as they are. Do not change any numbers or move the line.



Fünf Bearbeitungen in Folge am Wohnungsfoto, wobei jeder Schritt auf der Ausgabe des vorherigen aufbaute: Sessel, Lampenschirm, Wandfarbe, eine Pflanze, der Teppich. Die Bilder zeigen den fünften Schritt.
Schritt 1: den Sessel ersetzen. Schritt 2: matt-schwarzer Lampenschirm. Schritt 3: salbeigrüne Wand hinter dem Bücherregal. Schritt 4: eine Geigenfeige in der Ecke hinzufügen. Schritt 5: den Teppich durch einen dunkelblauen Flachgewebeteppich ersetzen. Jeder Schritt endete mit: alles andere exakt gleich lassen.



In allen drei Ketten führte die Anweisung „nur die Wand hinter dem Bücherregal" auch dazu, dass die angrenzende Wand an der Tür mitgefärbt wurde.
GPT Image 2.5 vs. GPT Image 2 bei Textur und Detail
Ein 2K-Stillleben mit fünf Materialien und einem handgeschriebenen Etikett.
Overhead still life on a dark walnut desk, hard side light: a sheet of crumpled kraft paper, a brushed brass pocket compass with visible machining marks, a folded piece of undyed linen with loose weave, a red wax seal with a stamped anchor, and a small handwritten paper label that reads "No. 27 — Harbor Street" in black ink. Every material should show its texture: paper fibres, brass grain, linen threads, wax gloss. Photorealistic, 100mm macro.



E-commerce hero photo of a matte charcoal ceramic pour-over coffee dripper standing on a small slab of raw slate, a thin ribbon of steam rising, soft diffused studio light from the upper left, pale warm grey seamless background, shallow depth of field. The word "NORD" is debossed in small clean sans-serif letters near the base of the dripper. Photorealistic, 100mm macro lens, product photography for a store listing.



Editorial portrait of a woman in her late thirties working at a potter's wheel in a small ceramics studio, clay on her hands and forearms, linen apron, hair tied back, looking at the wheel with concentration. Soft north-facing window light from the left, shelves of unglazed bowls blurred in the background. Shot on 85mm at f/2, natural skin texture, no retouching look, realistic photograph.



Eine nächtliche Straße mit der Anweisung, die Schatten neutral zu halten. Für jedes Bild haben wir das dunkelste Fünftel der Pixel gemessen: die Rot-minus-Blau-Balance (positiv ist wärmer) und den Rauschpegel.
Night photograph of a quiet residential street after rain, lit only by two sodium street lamps and one lit window, deep shadows, neutral white balance so the shadows stay grey rather than yellow or green, clean low-noise rendering, a parked bicycle against a brick wall in the foreground, 35mm, f/2, photorealistic.



GPT Image 2.5 vs. GPT Image 2 bei Text und Layout
A gig poster for an indie jazz night, two-color risograph print style in deep navy and warm orange, heavy paper grain. Large hand-set headline at the top reading "MIDNIGHT BRASS". Below it, in smaller type, exactly these lines: "Live Jazz Quartet", "Friday 24 October, 9 PM", "The Copper Room, 18 Harbor Street", "Tickets $15 at the door". A stylized trumpet silhouette fills the lower half. All text must be spelled exactly as written, clean and legible, no extra words.



A clean flat-design infographic poster titled "How Sourdough Rises" at the top. Below the title, a 2x2 grid of four numbered steps, each with a simple line icon, a bold heading and one caption sentence, exactly as follows. 1. "Mix" — "Flour, water and starter come together into a shaggy dough." 2. "Rest" — "Autolyse for 45 minutes so gluten begins to form." 3. "Fold" — "Four sets of stretch and folds over two hours build strength." 4. "Bake" — "Bake at 250°C in a covered pot for 20 minutes, then uncovered for 25." A footer line at the bottom reads "Total time: about 24 hours". Cream background, terracotta and olive green accents, all text spelled exactly as written and fully legible.



A tablet dashboard screen for a bicycle repair shop's booking system, modern flat UI, light theme. Left sidebar with the shop name "Spoke & Chain" and menu items "Bookings", "Customers", "Inventory", "Reports". Top row of three stat cards: "Today 8 bookings", "Open repairs 5", "Revenue this week $2,340". Below, a table titled "Today's appointments" with exactly five rows showing time, customer name and job: "09:00 Maya Lindqvist Brake bleed", "10:30 Tom Okafor Tubeless setup", "11:15 Priya Nair Full service", "13:00 Jonas Weber Wheel true", "15:30 Aiko Tanaka Chain replace". All text crisp and spelled exactly as written.



GPT Image 2.5 vs. GPT Image 2 beim Stil
Mid-century gouache illustration in the style of a 1960s travel magazine: a bustling night market street in Taipei, strings of paper lanterns overhead, steam rising from food stalls, crowds of small stylized figures, scooters parked along the curb. Flat shapes, visible brush texture, a limited palette of five colors: ink black, cream, vermilion, teal and mustard yellow. No text or lettering anywhere in the image.



GPT Image 2.5 vs. GPT Image 2 bei transparentem PNG
Generiert mit auf transparent gesetztem Hintergrund. Wir haben den Alphakanal jeder Datei ausgelesen; der Prozentsatz sind die Pixel, die teilweise transparent sind, wo weiche Kanten oder Schatten liegen.
A single red enamel camping mug with a white rim, isolated on a transparent background, studio product shot, PNG with alpha.



Wie wir GPT Image 2.5 vs. GPT Image 2 getestet haben
- Datum: 16. September 2026, mit dem Generator dieser Seite.
- Prompts: für diesen Test geschrieben und vollständig oben abgedruckt. Keiner stammt aus OpenAIs Prompting-Leitfaden.
- Durchläufe: zwei pro Modell und Prompt (einer pro Modell für das transparente PNG und die Fünf-Schritt-Kette). 101 Bilder generiert. 2 Anfragen ergaben einen Fehler und wurden wiederholt; die Fehler bleiben in den Daten.
- Einstellungen: identisches Seitenverhältnis und identische Auflösung über alle Modelle in jeder Zeile. Referenzbilder und Bearbeitungs-Eingaben wurden zuerst hier generiert und dann unverändert für alle drei Modelle wiederverwendet.
- Messungen: die Pixelveränderung außerhalb des bearbeiteten Bereichs vergleicht jede Ausgabe mit ihrer Eingabe nach Skalierung auf dieselbe Größe. Schattenbalance und Rauschen werden für das dunkelste Fünftel jedes Nachtbilds berechnet. Alpha-Prozentsätze werden aus den PNG-Dateien ausgelesen.
- Grenzen: kleine Stichprobe, eine Pipeline, ein Bearbeiter, der die Bilder beschreibt. Die Zahlen beschreiben diese Durchläufe, keine Raten.
FAQ
Ist GPT Image 2.5 schneller als GPT Image 2? Bei 4K auf dieser Seite waren beide GPT Image 2.5 Modelle in unseren Durchläufen in etwa halb so lange unterwegs wie GPT Image 2. Bei 1K lagen alle drei im selben Bereich von 65–96 s. Öffentliche API-Tests mit gleichen Einstellungen berichten von 19.7 s für Flare, 27.7 s für Sunburst und 37.3 s für GPT Image 2.
Flare oder Sunburst? OpenAI positioniert Flare als Geschwindigkeitsprofil mit einer Qualität vergleichbar mit GPT Image 2, und Sunburst als Qualitätsprofil. Ihre Ausgaben zu den obigen Prompts werden nebeneinander gezeigt, damit Sie sie direkt vergleichen können.
Ist der transparente Hintergrund echt? Ja. Alle drei Modelle lieferten PNG-Dateien mit einem Alphakanal; die obigen Prozentsätze stammen aus dem Auslesen dieses Kanals.
Funktionieren GPT Image 2 Prompts auch mit GPT Image 2.5? Jeder Prompt auf dieser Seite lief unverändert auf allen drei Modellen.
Änderungsprotokoll
- 16. September 2026: erste Version. 101 Bilder, drei Modelle, dreizehn Prompts, plus eine Zusammenfassung öffentlicher Tests.
