OpenAI发布Images 2.6:GIF输出和API complexity参数;「快50%」未给基线,Flare六秒为低质量最好情况;所选生产审核检查的离线图像评测中,违规率1.49%升至2.14%且差异不显著
2026年11月4日,OpenAI在ChatGPT、Codex和API中推出Images 2.6,新增GIF生成,并在API中加入图像标注、SVG导出和complexity参数。OpenAI称生成速度比以前快50%,但没有写明基线;GPT-Image-2.6 Flare在质量设为低时最快六秒。它还称每周生成40亿张图像。系统卡在3,077条对抗性静态图像请求上离线测试所选的生产审核检查:Flare审核后的违规率从1.49%升到2.14%,差异统计上不显著;这不是完整部署防护或交付用户结果。另一个已标注为违规的对抗GIF集,审核召回率为77.7%,样本数未披露。所有数字都是OpenAI自报。
2026年11月4日,OpenAI在ChatGPT、Codex和API中推出Images 2.6,并同时发布系统卡。这次发布做了三件事:让图像生成更快、增加GIF输出、让开发者对多轮编辑有更多控制。API中有两个模型沿用这个名字,GPT-Image-2.6 Flare和GPT-Image-2.6 Sunburst。下文的速度和用量数字来自OpenAI的公告,安全数字来自它的系统卡。
关于速度,OpenAI说Images 2.6生成图像比以前快50%。文章没有说明“以前”指什么,所以我们无法判断这50%是相对哪个旧模型、哪种质量档位或哪组提示词测得的。更具体的说法是:Flare在质量设为低时,最快可以在六秒内生成图像。这是最低质量下的最好情况,不是典型耗时。Flare被描述为更快的选择,并且对海报和产品图的版式更好;需要更多细节、编辑之间要保持一致时,应在质量设为中或高的情况下使用Sunburst。OpenAI还说,现在ChatGPT、Codex和API每周共生成40亿张图像,平均每天超过5亿张。这是OpenAI自己的用量数字,文章没有说明统计口径,也没有拆分三个入口各占多少。
新功能是GIF生成。营销人员和创作者可以让品牌吉祥物动起来、制作表情循环,或者在视频制作前用动画做故事板。OpenAI展示了一个要求在三乘二网格里画六帧的精灵图提示词,并称即使是粗糙的手绘草图也能变成动画角色。文中列举了几家合作方:OpenArt说一个提示词就足以让每位创作者流利使用社交媒体的原生语言;初创公司Town把动画角色用作工作助手的输入提示;还有Figma Weave、Picsart等。这些是早期客户的说法,不是独立测试。GIF输出同时出现在ChatGPT和API中,系统卡也把GIF单独列为新增的风险来源,并为此增加了专门的防护。
对开发者来说,API新增三项。图像标注原本只在ChatGPT中提供,现在进入API,团队可以准确指出要改的位置;SVG导出让成果可用于网站、应用和印刷;新的complexity参数决定模型为一次请求做多少规划。OpenAI建议大多数编辑任务用低complexity,并配合工作流需要的图像质量;元素多、约束多的场景用中或高complexity。要注意质量和complexity是两个独立控制项:质量决定视觉细节与保真度,complexity引导场景里放进多少内容。文章只给了价格页链接,没有写价格,所以本文也不给价格。
可用范围说得很清楚:Images 2.6今天起在全球的ChatGPT和Codex中向所有订阅档位开放,覆盖桌面、移动和网页;两个API模型现已可用。文章没有列出API的地区限制,也没有给出速率限制,团队在规划上线前需要查看官方价格页和开发者文档。
注意事项都在系统卡里。OpenAI在一组共3,077条、专为诱导违规图像设计的高难度请求上,把每个新模型与对应的GPT-Image-2.5版本做了比较。这些结果不代表真实流量。 这只离线测试所选的生产审核检查,不包括完整部署防护;保存的违规输出也不是实际交付用户的结果。经过审核后,Sunburst产生的违规图像比其基线更少。Flare则从1.49%(46条)升到2.14%(66条),升幅0.65个百分点,OpenAI称这在统计上不显著。审核之前,被评为无违规的Flare输出占比从78.36%降到75.04%,OpenAI称这个下降在统计上显著,变化主要来自“其他”和性相关类别。审核没有拦下的净增20个不安全输出中,14个属于“其他”类别。
GIF带来单张图像没有的风险,例如带性暗示的动作,以及分散在多帧里的有害含义。OpenAI为GIF设置了专门规则,对某些类别的拦截比静态图更宽。在另一组已标为违规、样本数未披露的对抗性GIF上,审核召回率总体为77.7%,其中性内容77.8%、自残77.5%,仇恨与辱骂90.9%、暴力与血腥89.7%、极端主义92.9%、暴力活动96.6%。OpenAI说,与动作相关的违规仍难以检测,防护可能无法全部拦下。系统卡还说,两个模型都没有越过生物或网络安全的High门槛,但OpenAI仍按预防原则采用更严格的生物风险政策。在来源标注方面,它继续使用C2PA元数据,并在ChatGPT、Codex和API中加入Google DeepMind的SynthID水印。
我们的判断:这次公告是一次有实质新功能的产品更新,能核对的数字是系统卡里的。50%的提速没有给出基线,六秒是低质量下的最好情况,用量数字是自报的。在OpenAI自己的测试集中,GIF防护在已标为违规的对抗性GIF中检出约四分之三,所以发布生成GIF的团队应保留自己的审核环节。
Sources
FAQ
「Images 2.6快50%」是和什么比较的?
OpenAI的文章没有说明。它给出50%却没有写明是相对哪个旧模型、质量档位或提示词。唯一具体的耗时是Flare在质量设为低时最快六秒出图,这是最好情况,所以应把50%当作没有限定条件的厂商说法。
系统卡显示Flare变得更不安全了吗?
离线评测中,Flare审核后违规图像从3,077条中的46条(1.49%)到66条(2.14%),差异不显著;审核前无违规占比从78.36%降到75.04%则显著。只测选定的生产审核检查,未测完整部署防护或实际交付结果,不能推断整体安全性。
图像质量和新的complexity参数是同一个设置吗?
不是。OpenAI把它们区分开:质量控制视觉细节与保真度,complexity引导模型做多少规划、场景里放进多少内容。大多数编辑建议用低complexity加所需质量,元素多或约束多的场景再用中或高complexity。