OpenAI 于当地时间 11 月 4 日发布图像生成模型 Images 2.6，现已面向全球用户开放，支持在 ChatGPT、Codex 及 API 中使用。 GPT-Image-2.6 已全量上线，全线免费及付费用户均可直接使用。 相比“画质又提升了一点”，这次更值得说的是使用方式的变化：ChatGPT 可以直接生成 GIF 动图，常用角色能保存为参考图反复调用，API 里还把“出图前想多少”和“画得多精细”拆成了两个独立开关。财经网科技量子位
GIF 是最有体感的新功能。在此之前，ChatGPT 无法单步原生生成 GIF，想做一张会动的表情包，通常得先生成多张画面或做成视频再转格式。 现在，通过提示词或上传的照片就能创建 GIF，还能调整动画速度、编辑单个帧，并与他人分享。 官方合作案例的提示词也揭示了做法：先画一张“动画序列图（sprite sheet）”，严格包含 6 个连续帧，按精准的 3 列×2 行网格排列，切片合成后就是会动的图。 至于每帧之间人物、背景为什么不跑，官方没有公开实现原理；社区推测是所有帧放在同一张大画布里一起规划、再切成帧，这尚无官方确认，暂时只能当作合理解释。天极网白鲸出海量子位
对做内容的人来说，“保存参考图”可能比 GIF 更常用：你自己和家里宠物的照片、常用的角色，保存一次，以后生成新图时随拿随用，不用每次重新上传。 模型本身也增强了多轮编辑中的细节控制和角色、产品及品牌元素一致性，直指“改着改着人物就变样”的老问题。 这个入口的体量不小：OpenAI 说，现在全世界每周在 ChatGPT、Codex 和 API 里生成 40 亿张图。AI信息GapGPLP看科技哔哩哔哩
API 端这次分出了两个型号，分工很清楚：Flare 主打速度和排版，专门针对海报和电商产品图等商业视觉做布局优化，在低画质档位下单张图的生成时间硬是被压缩到了 6 秒。 Sunburst 则在中等和高画质档位下提供更高的细节精度，核心解决多轮对话修改中“改着改着人物和商品就变样”的一致性问题。量子位
对开发者来说，最值得单独说的是新参数 complexity：它把“出图前想多少”和“画得多精细”拆成了两个独立设置。 过去调用生图 API，哪怕只是改背景颜色，也需要模型重新完整跑一遍构图规划；现在日常局部微调可以把 complexity 调低、保持高画质，只付高精度重绘的成本。知乎量子位
升级时有一个容易踩的坑：这个参数省略时默认值是 high，complexity 越高延迟越高，还可能引入你没要的改动，以编辑为主的业务升级后最好显式调成 low。 成本上没有变化：和上一代 Images 2.5 相比，2.6 价格没变，都是每百万输出 token 30 美元。知乎AI信息Gap
“快 50%”是官方的整体口径：图像生成速度较上一版本提升 50%。 但第三方 Design Arena 的实测显示两个型号差距明显：Flare 速度是上一代的 2.6 倍，Sunburst 只有 1.15 倍。 换句话说，这次“更快”主要发生在 Flare 一侧，选型比追新更重要。GPLP看科技AI信息Gap
SVG 直出也别期待太高：模型不是逐 token 写出矢量代码，而是先生成一张参考位图、再“先画再描”，所以返回的是静态矢量，只适合图标、logo 和简单插画。 更工程化的变化在局部编辑：圈选局部重绘（Image markup）从网页端开放到了 API，可以另传一张画了圈和箭头的透明 PNG 来指定要改的区域，再配合 Sunburst 的高一致性批量跑图。知乎量子位
动图还给内容审核带来了静态图没有的新麻烦。在一组刻意构造的对抗 GIF 上，审核召回率总体只有 77.7%，各类别从 77.5%（自伤）到 96.6%（暴力活动）不等。 拆解过系统卡的开发者提醒，OpenAI 自己写明动作相关的违规仍然难以检测，这组对抗样本也不代表线上真实比例。知乎
对普通用户，这次的可感知增量是“会动的图 + 存得下的参考图 + 改不崩的角色”；对开发者，complexity 让生图第一次能按任务类型分配算力。至于 2.6 到底画得比 2.5 好多少，拆解官方文档的开发者指出目前还没有独立公开分数可以回答，值得盯的是第三方榜单何时收录这两个型号。如果“规划档位”真成为图像模型的标配，图像模型与视频模型、设计工具之间的界线会继续模糊。
