8 сентября 2026 года OpenAI выпустила ChatGPT Images 2.5 — новую модель генерации и редактирования изображений, которая заявлена как state-of-the-art. Задержка генерации снижена до 50% относительно Images 2.0, появилось точечное редактирование и режим рисования от руки. Протестировать модель без зарубежной карты можно на Umnik.AI.
Содержание
-
Масштаб: три миллиарда изображений в неделю
-
C2PA и невидимый водяной знак: как маркируется результат
-
Шесть изменений в Images 2.5
-
Что доступно в ChatGPT, а что через API
-
Как протестировать Images 2.5 из России: пошаговый план
-
Промты для проверки новых возможностей
-
Flare против Sunburst: какую модель брать в API
-
Что не получится
-
Сколько это стоит по времени
-
FAQ
-
Итог
Масштаб: три миллиарда изображений в неделю
В анонсе OpenAI приводит цифру, которая объясняет, почему компания вкладывается в скорость генерации сильнее, чем в качество.
Каждую неделю через ChatGPT Images и модели семейства GPT-Image в API создаётся больше трёх миллиардов изображений. При таком объёме сокращение задержки на 50% — это не улучшение пользовательского опыта, а прямое сокращение инфраструктурных затрат в масштабе, где каждый процент считается в деньгах.
Отсюда и главный акцент релиза. Заявленный прирост качества умеренный и описан общими словами: более естественный свет, богаче текстуры, лучше сохраняются черты людей с референса. А вот цифры по скорости конкретные и повторяются в тексте анонса дважды — и в разделе про ChatGPT, и в разделе про API.
C2PA и невидимый водяной знак: как маркируется результат
Технически интереснее всего в релизе то, о чём написано вскользь: система маркировки сгенерированных изображений. OpenAI подтверждает, что Images 2.5 продолжает использовать метаданные C2PA и невидимый водяной знак.
C2PA — это открытый стандарт Coalition for Content Provenance and Authenticity, который записывает историю происхождения файла в его метаданные и подписывает её криптографически. В манифест попадает информация о том, чем создано изображение и что с ним делали дальше. Проверить подпись можно независимо, не обращаясь к производителю.
У этого механизма есть известная слабость, и она принципиальная: метаданные живут в контейнере файла. Скриншот, пересохранение в другом формате, загрузка на площадку, которая чистит EXIF, — и манифест исчезает, а само изображение остаётся нетронутым.
Именно поэтому вторым слоем идёт невидимый водяной знак, встроенный в сами пиксели. Он переживает пересохранение и умеренную обработку, но и он не абсолютен: сильное перекодирование, кроп и повторная генерация поверх снижают его устойчивость.
Практический вывод для тех, кто строит на этом процессы: наличие C2PA-манифеста — надёжный признак того, что изображение сгенерировано, а его отсутствие не означает ничего. Отрицательный результат проверки здесь не доказательство.
Как протестировать Images 2.5 из России: пошаговый план
Шаг 1. Откройте генератор изображений
Модель доступна в генераторе изображений Umnik.AI без зарубежной карты и без посредников при оплате.
Шаг 2. Начните с проверки по референсу
Это то, что заявлено как основное улучшение. Загрузите фотографию человека и попросите перенести его в другую сцену. Сравните узнаваемость с результатом предыдущего поколения на том же исходнике.
Шаг 3. Проверьте точечное редактирование
Возьмите готовое изображение и попросите изменить один элемент, явно потребовав сохранить остальное. Это основной тест на то, «понимает ли модель, чего менять не надо».
Шаг 4. Прогоните многошаговую цепочку
Пять-шесть последовательных правок по одному изображению. Смотрите не на последний результат, а на то, сохранились ли изменения с первых шагов.
Шаг 5. Проверьте сложный макет
Постер с текстом, сетка из нескольких карточек в одном стиле, изображение с прозрачным фоном. Здесь заявлен заметный прирост, и именно здесь легче всего увидеть разницу.
Шаг 6. Сравните со своим текущим инструментом
На одних и тех же промтах. Без этого сравнения любой вывод о приросте будет ощущением, а не измерением.
Стоимость каждой генерации видна на кнопке «Создать» до запуска, оплата проходит рублями обычной картой РФ. За подписку на Telegram-канал Umnik.AI начисляют 50 токенов бесплатно.
Шесть изменений в Images 2.5
1. Точность по референсу
Модель лучше переносит людей и объекты с исходных фотографий в новые сцены, стили и композиции. Заявлено, что узнаваемые черты сохраняются надёжнее, а свет и текстуры выглядят естественнее.
Ограничение: формулировки в анонсе качественные, без бенчмарков и сравнительных метрик. Проверять придётся на своих кейсах.
2. Точечное редактирование
Главное функциональное изменение. Модель точнее меняет ровно то, о чём попросили, не трогая остальное — включая сложные объекты и фоны. В ChatGPT для этого можно ставить комментарии прямо на конкретные участки изображения.
Ограничение: комментарии на изображении — функция интерфейса ChatGPT, а не модели. Через API вы работаете обычным текстовым описанием области.
3. Устойчивость при многошаговом редактировании
Отдельно вынесенный пункт, и для продакшена он важнее остальных. В длинных диалогах правки не накапливают деградацию: ранее внесённые изменения сохраняются, каждая следующая правка строится поверх предыдущей без потери качества.
Ограничение: «надёжнее» не значит «всегда». Контрольную проверку исходной композиции через несколько итераций всё равно стоит закладывать.
4. Сложные макеты и прозрачный фон
Модель лучше понимает составные визуальные инструкции и удерживает заданную иерархию: серии в одном стиле, UI-концепты, макеты презентаций. Отдельно упомянута работа с прозрачным фоном.
Ограничение: прозрачный фон улучшен, но это по-прежнему генерация, а не вырезание по маске. Для карточек товара с жёсткими требованиями сравнивайте с обычным удалением фона.
5. Скорость до 50%
Задержка генерации снижена до 50% относительно Images 2.0. В отзыве команды Manus, приведённом в анонсе, звучит более сильная оценка: Flare выдаёт качественные изображения в два-четыре раза быстрее GPT-Image-2.
Ограничение: «до 50%» — это верхняя граница, а не среднее. Реальный выигрыш зависит от разрешения, сложности промта и нагрузки.
6. Две модели в API
Для разработчиков выпущены GPT-Image-2.5 Flare и GPT-Image-2.5 Sunburst. Разбор различий — в отдельном разделе ниже.
Ограничение: это два разных ценовых и временных профиля, и выбрать один на все задачи не выйдет.
Что доступно в ChatGPT, а что через API
Разделение, которое стоит понимать до того, как строить на этом процесс.
Только в ChatGPT
Sketch — режим рисования прямо в интерфейсе: набрасываете от руки композицию, планировку комнаты или контур силуэта, добавляете описание стиля, получаете готовое изображение. Вызывается вводом «@Sketch».
Шаблоны — заготовки под популярные форматы: постер, мерч, флаер, предметная съёмка. Вместо пустого поля вы получаете структуру, в которую подставляете содержание.
Комментарии на изображении — точечная правка через метку на конкретном участке.
Передача промта вместе с изображением — при шеринге можно приложить исходный промт, чтобы другой человек повторил идею на своих фотографиях.
Только через API
Выбор между Flare и Sunburst, контроль параметров генерации, встраивание в свой процесс, пакетная обработка.
И там, и там
Сама модель: точность по референсу, точечное редактирование, устойчивость при многошаговых правках, работа со сложными макетами.
Что это значит на практике
Sketch и шаблоны — это надстройки интерфейса, а не возможности модели. Если вы работаете не через ChatGPT, вы получаете модель без них, но с полным приростом по качеству и скорости.
Промты для проверки новых возможностей
Промты даны на английском: модели изображений понимают его точнее.
Проверка сохранения черт с референса:
Use the person from the reference photo. Place them in a completely different setting: [сцена].Preserve facial structure, proportions and distinctive features exactly.Change only environment, lighting and clothing.Photorealistic, natural light, no beauty retouching.
Точечное редактирование с явным запретом трогать остальное:
Edit only the following element: [что именно].Keep everything else pixel-identical: composition, background, lighting,colour grading, all other objects and any text in frame.Do not re-render the whole image.
Многошаговая цепочка, шаг за шагом:
Step 1: change the wall colour to [цвет]. Keep everything else unchanged.Step 2: replace the object on the table with [объект]. Keep the wall colour from step 1.Step 3: change the time of day to evening. Keep both previous edits intact.
Сложный макет с иерархией:
Poster layout, portrait orientation.Hierarchy: large headline at the top, supporting image in the centre,three short text blocks in a row at the bottom, small caption in the footer.Style: [стиль]. Palette: [цвета]. Keep the hierarchy exactly as described.
Прозрачный фон:
Product shot of [объект] on a fully transparent background.No shadow baked into the background, clean edges, no colour fringing.Even studio lighting, sharp focus.
Серия в одном стиле:
Generate a set of [сколько] images in a single consistent visual style:[палитра], [тип освещения], [оптика].Subjects: [список]. Identical framing and identical treatment across all images.
Проверка на сохранение текста при правке:
The image contains text. Edit only [что именно] and leave all textin the frame completely unchanged: same wording, same font, same position.
Flare против Sunburst: какую модель брать в API
GPT-Image-2.5 Flare
Модель по умолчанию для большинства задач. По заявлению OpenAI, даёт качество выше GPT-Image-2 при на 50% меньшей задержке. Позиционируется под пользовательский контент, продуктовые сценарии, визуальный поиск, быстрое прототипирование и генерацию большого объёма.
GPT-Image-2.5 Sunburst
Дополнительная точность для детальной творческой работы и редактирования, но с более долгой генерацией. Позиционируется под премиальные процессы: готовый рекламный креатив, финальная предметная съёмка.
Как выбирать
Flare — когда объём и скорость важнее последних процентов качества. Sunburst — когда изображение идёт в продакшен и переделывать его дороже, чем ждать.
Что говорят интеграторы
В анонсе приведены отзывы Adobe, Runway, Manus и Higgsfield AI. Самая конкретная оценка у Manus: Flare выдаёт качественные изображения в два-четыре раза быстрее GPT-Image-2, и отдельно отмечена улучшенная генерация прозрачного фона.
Формулировка, которую стоит запомнить
Higgsfield AI в отзыве описал главное улучшение точнее всех: модель хорошо понимает, чего менять не надо. Для редактирования это важнее, чем прирост качества генерации с нуля.
Что проверить до внедрения
Свои реальные кейсы на обеих моделях с замером времени. Разница в задержке между Flare и Sunburst в анонсе не выражена цифрами, только словами.
Что не получится
Получить бенчмарки
В анонсе нет ни одной сравнительной метрики качества. Только заявления и цифры по скорости. Любые выводы о приросте качества придётся делать на своих данных.
Использовать Sketch и шаблоны вне ChatGPT
Это функции интерфейса. Через API их нет, и повторить их можно только своей обвязкой.
Считать отсутствие водяного знака доказательством
Маркировка C2PA снимается пересохранением, невидимый знак ослабляется перекодированием. Положительная проверка что-то значит, отрицательная — нет.
Полностью заменить вырезание по маске
Прозрачный фон улучшен, но это генерация. Для задач с жёсткими требованиями к краю сравнивайте с классическим удалением фона.
Рассчитывать на стабильные 50%
Это верхняя граница выигрыша, а не среднее значение по всем сценариям.
Сколько это стоит по времени
Первый прогон
Пятнадцать-двадцать минут: зарегистрироваться, загрузить референс, сделать три-четыре генерации.
Осмысленное сравнение с текущим инструментом
Полтора-два часа. Нужен один набор промтов, прогнанный на обеих моделях, и фиксация результата, а не впечатление.
Проверка многошагового редактирования
Около получаса на одну цепочку из шести правок. Это самый долгий тест и самый показательный.
Встраивание в API
От нескольких часов, если у вас уже есть интеграция с GPT-Image-2: смена идентификатора модели и повторный прогон регрессии на своих кейсах.
Что съедает больше всего времени
Не генерация, а сборка честного набора тестов. Без него сравнение сводится к тому, какая картинка больше понравилась.
FAQ
Что такое ChatGPT Images 2.5?
Новая модель генерации и редактирования изображений от OpenAI, выпущенная 8 сентября 2026 года. Заявлена как state-of-the-art, основные улучшения — точность по референсу, точечное редактирование и скорость.
Насколько реально быстрее стала генерация?
OpenAI заявляет снижение задержки до 50% относительно Images 2.0. Команда Manus в отзыве для анонса называет ускорение в два-четыре раза для модели Flare относительно GPT-Image-2.
Чем Flare отличается от Sunburst?
Flare — модель по умолчанию, быстрее и дешевле по времени. Sunburst даёт дополнительную точность в детальной работе, но генерирует дольше.
Что такое Sketch?
Режим в интерфейсе ChatGPT, где вы рисуете композицию от руки, а модель превращает набросок в готовое изображение. Вызывается вводом «@Sketch». Через API недоступен.
Как протестировать Images 2.5 из России?
Модель доступна в генераторе изображений Umnik.AI, оплата проходит рублями картой РФ без зарубежных карт.
Помечаются ли сгенерированные изображения?
Да, метаданными C2PA и невидимым водяным знаком. Метаданные теряются при пересохранении, водяной знак устойчивее, но тоже не абсолютен.
Стоит ли переезжать с GPT-Image-2 на 2.5?
Если у вас процессы с многошаговым редактированием или объёмная генерация — вероятно да, из-за скорости и устойчивости правок. Решение стоит принимать по регрессии на своих кейсах, а не по анонсу.
Нужна ли карта иностранного банка для доступа?
Нет, на Umnik.AI оплата токенов проходит рублями обычной картой РФ прямо на сайте.
Итог
Релиз ChatGPT Images 2.5 — это в первую очередь релиз про скорость и контроль, а не про качество картинки. Цифры в анонсе есть только по задержке: до 50% относительно Images 2.0, и до двух-четырёх раз по независимой оценке одного из интеграторов. Заявления о качестве описаны словами и без метрик, поэтому проверяются только на своих кейсах.
Функционально самое значимое — не Sketch и не шаблоны, которые остаются внутри интерфейса ChatGPT, а два изменения в самой модели: точечное редактирование, которое не трогает остальное, и устойчивость качества при длинных цепочках правок. Для продакшена это важнее, чем прирост в генерации с нуля.
Разработчикам добавили выбор между Flare и Sunburst, то есть между объёмом и точностью. Одной моделью обе задачи не закрываются, и это стоит заложить в архитектуру заранее.
Протестировать модель без зарубежной карты можно в генераторе изображений на Umnik.AI, а сравнить её ответы с текстовыми моделями — в диалоговом окне. Оплата проходит рублями картой РФ.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1080248/