OpenAI запускает Images 2.5 в ChatGPT и API, ориентируясь на творческие рабочие процессы
Ключевые выводы
- •Images 2.5 предназначена для сохранения идентичности людей, продуктов и других отличительных элементов при редактировании или перемещении изображений.
- •Модель может вносить целевые изменения, сохраняя окружающую композицию, стилистику бренда и предыдущие правки в рамках диалога.
- •По данным OpenAI, генерация стала до 50% быстрее по сравнению с Images 2.0.
- •GPT-Image-2.5 Flare ориентирована на скорость и приложения с большими объемами, тогда как Sunburst предназначена для премиальных рабочих процессов с повышенной точностью.
- •Распространение охватывает ChatGPT, ChatGPT Work, Codex и API, а также включает проверку промптов и результатов, метаданные C2PA и невидимую водяную маркировку.

OpenAI представила Images 2.5 — свою новую передовую модель генерации изображений, расширяющую возможности ChatGPT Images и семейства GPT-Image, доступного через API. Запуск происходит на фоне продолжающегося роста использования генерации изображений: теперь пользователи создают более 3 миллиардов изображений в неделю через ChatGPT и рабочие процессы на базе API. При таком масштабе релиз выглядит уже не как демонстрация новой функции, а скорее как обновление инфраструктуры — его цель заключается в том, чтобы сделать сгенерированные изображения достаточно надежными для повседневных творческих и производственных процессов.
По данным компании, обновленная модель создает более естественное освещение и насыщенные текстуры, точнее отображает информацию о реальном мире и надежнее работает со сложными макетами, включая прозрачный фон. Одним из ключевых улучшений стало сохранение объектов: при работе с референсными фотографиями Images 2.5 позволяет людям, предметам и отличительным особенностям сохранять узнаваемость при переносе в новые окружения, стили и композиции. Эта возможность решает одну из постоянных проблем генеративных изображений: последовательные правки могут привести к тому, что лица, продукты или элементы бренда начинают заметно отличаться от исходного вида. Такая точность также важна для рабочих процессов на базе API, где командам часто нужны варианты, сохраняющие связь с исходным объектом.
Возможности редактирования также были усовершенствованы. Модель изменяет только запрошенный элемент — например, продукт, фон или фрагмент текста, — сохраняя окружающую композицию, объект и стилистику бренда. В многошаговых диалогах предыдущие изменения с большей вероятностью сохраняются: каждая новая инструкция дополняет уже выполненные правки, а не снижает общее качество. Для производственных процессов это означает, что целевые обновления больше не требуют повторной генерации всего объекта.
Производительность значительно улучшилась: OpenAI сообщает, что задержка генерации была сокращена до 50% по сравнению с Images 2.0. Это ускоряет итерации, поскольку творческие команды обычно сравнивают несколько концепций, прежде чем остановиться на определенном направлении.
Images 2.5 is here. I don't think it can solve super difficult math problems, but it is really good and we hope you enjoy it.
— Sam Altman (@sama) September 8, 2026
Новые творческие инструменты и API-модели для разработчиков
Одновременно с обновлением модели OpenAI представляет в ChatGPT несколько новых функций, приближая ассистента к облегчённому инструменту для дизайна. Sketch позволяет пользователям рисовать непосредственно в интерфейсе чата и использовать рисунок как визуальный референс для итогового изображения в сочетании с текстовым описанием нужного стиля и деталей. Templates предлагают структурированные отправные точки для популярных форматов, таких как плакаты, флаеры, мерч и фотографии продуктов. Пользователи также могут добавлять комментарии непосредственно к изображениям, чтобы точнее формулировать инструкции по редактированию, а при публикации изображения — прикреплять промпт, на основе которого оно было создано, чтобы другие могли адаптировать идею с собственными фотографиями и входными данными.
Для разработчиков API получает две новые модели — сочетание, ставшее привычным для релизов ИИ-моделей: быстрый вариант по умолчанию и более медленный вариант с повышенной точностью. GPT-Image-2.5 Flare выступает вариантом по умолчанию для большинства приложений, обеспечивая более высокое качество, чем GPT-Image-2, при вдвое меньшей задержке; модель ориентирована на контент для авторов и социальных сетей, продуктовые решения, визуальный поиск и генерацию больших объемов. GPT-Image-2.5 Sunburst предназначена для премиальных рабочих процессов — например, создания готовых к запуску рекламных кампаний и качественных изображений продуктов, — где более строгий контроль над редактированием оправдывает более длительное время генерации.
Ранние корпоративные пользователи, включая Higgsfield AI, Adobe, Manus и Runway, отметили способность модели вносить существенные изменения без ущерба для характера, композиции или визуальной идентичности исходного изображения — свойство, которое считается критически важным для кинопроизводства, пользовательского контента и рекламных процессов. Adobe и Runway, в частности, давно известны в сфере творческого программного обеспечения и генерации видео, а их раннее участие указывает на те же процессы в кино, пользовательском контенте и рекламе, которые OpenAI считает зависимыми от точности редактирования.
Что касается безопасности, Images 2.5 сохраняет существующие меры защиты OpenAI, включая проверку промптов и результатов, метаданные C2PA — открытый отраслевой стандарт для записи происхождения и истории редактирования медиаматериала, — а также невидимую водяную маркировку для идентификации контента, созданного ИИ. Подобные функции подтверждения происхождения приобретают значение по мере того, как сгенерированные изображения распространяются через социальные платформы и коммерческие цепочки поставок. Модель поэтапно становится доступна пользователям ChatGPT, ChatGPT Work и Codex всех уровней на компьютерах, мобильных устройствах и в веб-версии; поскольку охвачены оба варианта API и все пользовательские тарифы, по мере расширения внедрения особенно важно будет отслеживать, как команды распределяют задачи между скоростью Flare и уровнем контроля Sunburst в реальном производстве.