ChatGPT Images 2.5: быстрее, но данные о безопасности незначимы

Через несколько дней после анонса GPT-6 Astra, 8 сентября 2026 года, OpenAI представила ChatGPT Images 2.5 — новую модель генерации изображений, доступную в ChatGPT, ChatGPT Work и Codex. Для разработчиков предложение в API раздваивается: GPT-Image-2.5 Flare выставлена по умолчанию и рассчитана на скорость (задокументирован снапшот gpt-image-2.5-flare-2026-09-08), а GPT-Image-2.5 Sunburst ориентирована на точный контроль и редактирование. В обновлении появились инструмент Sketch, позволяющий рисовать прямо в ChatGPT, чтобы направлять генерацию, шаблоны для афиш и мерча, а также точечные комментарии к фрагментам изображения для адресных правок. При заявленном объёме свыше 3 миллиардов изображений в неделю на платформе и через API компания указывает снижение задержки до 50% по сравнению с Images 2.0 в лучшем случае: цифра из официального анонса исходит от самой компании, а не от независимых сторонних тестов.

По стоимости API прайс устанавливает 5 долларов за миллион токенов текстового ввода (1,25 при кешировании), 8 долларов за ввод изображений (2 при кешировании) и 30 долларов за миллион токенов на выходе — одинаково для Flare и Sunburst. Поскольку подсчёт токенов отличается от предыдущей модели, а калькулятора на изображение нет, фактическую сумму за одну генерацию заранее определить нельзя. Что до безопасности, автоматическая состязательная проверка, описанная в системной карте, даёт долю небезопасного контента, показанного пользователю, в 1,09% для Sunburst и 1,41% для Flare против 1,64% у Images 2.0. При этом тот же документ OpenAI прямо признаёт, что ни одна из этих разниц не проходит порог статистической значимости p менее 0,05, и напоминает, что тесты опираются на фиксированный набор, а автоматическая разметка может содержать ошибки.

Отчёт Deployment Safety Hub признаёт и то, что возросшая реалистичность модели способна помочь созданию более убедительных дипфейков с реальными людьми, местами или событиями. Против таких нарушений правил OpenAI применяет фильтры на уровне промпта и изображения, дополняя их метаданными C2PA и невидимым водяным знаком SynthID от Google DeepMind. По Preparedness Framework ни Flare, ни Sunburst не переходят пороги риска Bio High и Cyber High, хотя компания в качестве меры предосторожности сохраняет защиту, предусмотренную для высоких биологических возможностей.

Три знака после запятой разницы во внутреннем тесте не делают модель безопаснее, и первой об этом говорит сама OpenAI. Главная новость по-прежнему — заявленное компанией сокращение ожидания, до 50% в лучшем случае. А вопрос остаётся открытым: выдержат ли фильтры, когда изображения всё труднее отличить от реальности.

— Olya