OpenAI выпустила ChatGPT Images 2.5: новые инструменты рисования и модели API

8 сентября 2026 года компания OpenAI представила ChatGPT Images 2.5 — свою новейшую передовую модель для генерации визуального контента, а также выпустила два сопутствующих решения для разработчиков через API. По данным разработчиков, общая популярность инструментов впечатляет: пользователи создают более 3 миллиардов изображений еженедельно с помощью интерфейса ChatGPT и специализированных моделей GPT-Image в API.

Детализированные изображения и новые инструменты для творчества

Как заявляет компания, версия Images 2.5 обеспечивает более естественное освещение и богатые текстуры, качественнее сохраняет исходные объекты с пользовательских референсов и точнее выполняет команды редактирования на протяжении нескольких шагов диалога. Создатели отметили, что им удалось сократить задержку генерации изображений почти вдвое — до 50% по сравнению с прошлой версией Images 2.0. Новая архитектура лучше справляется с точечным изменением запрошенных элементов, не затрагивая остальную часть кадра, даже если речь идет о сложных объектах и фонах. Модель точнее воспроизводит реальные данные, корректно работает со сложными компоновками, включая прозрачные фоны, и стабильнее удерживает заданные визуальные стили.

В ходе продолжительных сессий общения ранние правки лучше сохраняются в памяти, а каждая новая инструкция опирается на предыдущий результат без потери качества изображения. Для разработчиков, использующих API, такая точность делает рабочие процессы на основе референсов более предсказуемыми. Теперь можно обновлять один конкретный элемент — например, товар, фон или строку текста, — полностью сохраняя окружающий субъект, общую композицию и фирменный стиль.

Вместе с моделью разработчики внедрили функцию Sketch, которая позволяет рисовать прямо в интерфейсе ChatGPT в качестве визуального ориентира для будущего результата. Инструмент активируется вводом команды «@Sketch» в чате. Дополнительные шаблоны служат отправными точкой для популярных форматов, таких как рекламные лифлеты и предметные фото, включая специализированные опции «Poster» и «Merch». Пользователи также могут оставлять комментарии прямо поверх готовых картинок для максимально точечных правок и делиться промтом, чтобы другие могли повторить идею, используя собственные фотографии и детали. Обновление постепенно становится доступно всем пользователям ChatGPT, ChatGPT Work и Codex на настольных компьютерах, мобильных устройствах и в веб-версии вне зависимости от тарифного плана.

Модели Flare и Sunburst в API

Специально для разработчиков компания выпустила две новые модели изображений в API. Версия GPT-Image-2.5 Flare объединяет в себе улучшенное качество, расширенные возможности редактирования и высокую скорость работы, позиционируясь в качестве базового варианта для большинства сценариев. По информации OpenAI, она выдает более качественный результат по сравнению с GPT-Image-2 при сниженной вдвое задержке, что подходит для создания контента для соцсетей, разработки интерфейсов продуктов, визуального поиска, быстрого прототипирования и масштабной генерации. В свою очередь, модель GPT-Image-2.5 Sunburst разработана для профессиональных творческих процессов, требующих строгого контроля на этапе правок (например, для создания рекламных кампаний и полировки предметной съемки), хотя и требует больше времени на генерацию.

Одновременно с релизом компания опубликовала отзывы первых партнеров. Мэтт Чотин, старший директор по продукту в Adobe, сообщил, что новые модели стали доступны в Adobe Firefly — фирменной студии креативного искусственного интеллекта. Член экспертной команды Manus Луки Ляо отметил, что в их тестах Flare показала высокую скорость генерации (в два-четыре раза быстрее GPT-Image-2) и улучшенную работу с прозрачным фоном. Руководитель направления продуктов в Higgsfield AI Аксултан Алимкулов подчеркнул, что модель успешно сохраняет характер, композицию и визуальную идентичность исходной картинки при внесении правок.

Официальная ценовая политика для обеих моделей одинакова: входящие изображения оцениваются в 8,00 долларов за 1 миллион токенов (либо 2,00 доллара за 1 миллион токенов для кэшированного ввода), исходящие — в 30,00 долларов за 1 миллион токенов. Текстовый ввод стоит 5,00 долларов за 1 миллион токенов или 1,25 доллара в кэшированном режиме. В описании тарифов Sunburst рекомендуется для задач, где критически важна точность правок, а Flare — как самое быстрое решение для качественной ежедневной генерации графики.

Проверки безопасности и происхождение контента

Компания также опубликовала системную карту релиза, состоявшегося 8 сентября 2026 года. В документе указано, что модели GPT-Image-2.5-Sunburst и GPT-Image-2.5-Flare обучались на разнообразных массивах данных. Сюда вошла общедоступная информация из интернета, сведения, полученные через сторонние партнерства, а также материалы, предоставленные или сгенерированные пользователями и специалистами по разметке. При этом применялась фильтрация для сокращения объема персональных данных и классификаторы безопасности, нацеленные на уменьшение количества вредоносного или чувствительного контента.

В документе отмечается, что возросший уровень реализма без надлежащих защитных мер потенциально способен облегчить создание убедительных дипфейков с реальными людьми, местами или событиями, что прямо противоречит правилам использования сервиса. В ответ на это разработчики описали многоуровневый комплекс безопасности. Проверки политик на базе языковых моделей отклоняют запросы еще до начала генерации. Затем специальная модель логического анализа проверяет текстовые и визуальные входящие данные, а также инспектирует готовые результаты перед их демонстрацией пользователю, блокируя процесс при любых нарушениях.

В ходе автоматизированных состязательных тестов OpenAI, где применялись промпты для создания запрещенных изображений во всех отслеживаемых категориях, доля сгенерированного небезопасного контента составила 1,09% для Sunburst и 1,41% для Flare. Для сравнения, базовая линия для предыдущей версии ChatGPT Images 2.0 находилась на отметке 1,64%. Авторы карты предупреждают, что тестовый набор не отражает реальный производственный трафик, автоматические метки могут содержать погрешности, а выводы справедливы лишь для конкретного фиксированного набора тестов и конфигураций.

Согласно внутренней системе оценки готовности Preparedness Framework, которая отслеживает биологические, химические риски, кибербезопасность и угрозы самосовершенствования искусственного интеллекта, новые модели не преодолевают пороги Bio High или Cyber High. Тем не менее, разработчики внедряют превентивные биологические меры защиты. Они включают специализированную политику биологической безопасности для изображений, которая поддерживается моделью рассуждений, активную блокировку на входе и выходе, офлайн-модерацию силами автоматики и людей, а также блокировку учетных записей при выявлении регулярных нарушений.

Что касается происхождения контента, в системной карте сообщается о продолжении использования стандартов метаданных C2PA через специальную программу соответствия C2PA Conformance Program. Кроме того, внедряются невидимые водяные знаки SynthID от Google DeepMind, которые распространяются на ChatGPT, Codex и официальный API OpenAI.

Источник: unite.ai