GPT Image 2.5 Sunburst、Flare 与 GPT Image 2 对比
了解三种模型的定位、适用工作流和评估方法，用相同提示词、输入和设置比较可用结果，而不是只比较名称。
2026年9月10日产品内容团队
比较 Sunburst、Flare 与 GPT Image 2 时，真正需要判断的是：结果是否满足要求，等待时间和总消耗是否可以接受。单看名称，无法知道一张图片需要修改几次。
官方定位与本站实测的区别
OpenAI 将 Flare 定位为通用图像工作流选项，将 Sunburst 定位为更重视精细控制、生成时间更长的选项。该描述来自官方公告，不是本站的性能测试结论。
本站模型选择器提供 GPT Image 2.5 Flare 和 Sunburst；GPT Image 2 是更早的型号，本站不提供，因此下文的三者对比针对的是模型本身，而非本站的选择器。发送前请检查当前选项，旧对话可能仍使用此前选择。
按任务选模型
草稿、社交配图和构图探索，可以先试最容易验收的方案。简单图片满足需求后，不必再为了模型名称增加一次生成。
商品包装、同一主体的连续编辑或复杂布局，应重点检查保留能力：标签、轮廓、材质和原图光影有没有被意外改变。不要只看新的背景是否漂亮。
Sunburst 不一定每次最好，Flare 也不一定每次最便宜。实际消耗还取决于输出、质量、图片输入和重试。图库的模型标签和积分记录可以帮助核对。
怎样与 GPT Image 2 公平比较
保留相同提示词、参考图、尺寸和质量，分别测试：纯背景上的单个物体、带包装标签的商品编辑、包含文字的海报、对上次结果再次编辑。
记录每次模型、设置、等待时间、积分和是否可用。计算一张合格图片的成本时，把废弃草稿和后续编辑一起计入；不要从一次随机结果推导长期结论。
当前证据边界
本站尚未发布这三个模型的受控对照测试。封面只是示意，不构成排名证据。上游 API 延迟也不等于整个网页工作流的等待时间。