一句話結論
GPT Image 2.5 於 2026 年 9 月 8 日發布，帶著三個承諾：畫面更銳利、編輯時不動畫面其餘部分、多輪編輯保持一致。發布後第一週的 Reddit 討論又加了第四個問題——GPT Image 2 那種被詬病的「棋盤格」顆粒到底修好了沒；以及第五個：大多數人做寫實圖實際在用的是 Seedream，多花錢換 GPT 值不值。五個問題我們都測了：9 項測試、同一組提示詞、2K、一次出圖、不挑圖。
- 局部編輯：GPT Image 2.5 換掉沙發後，畫面其餘部分只有 1.1% 的像素被更動；Seedream 5 Pro 是 4.5%，Seedream 5 是 5.4%。換招牌那一題 Seedream 5 Pro 最乾淨（0.5%），GPT 2.0%，Seedream 5 13.1%。兩款高階模型都守得住你沒叫它改的部分；便宜檔做不到。
- 三輪連續編輯：三個模型都把換沙發、加一隻貓、改成傍晚光線三步連著做完，沒有遺失任何物品。GPT Image 2.5 每輪漂移低於 1%；Seedream 5 Pro 先 6.1% 後 0.1%，傍晚那步憑空造了一扇窗；Seedream 5 每輪 5% 上下。
- 文字與圖表：三個模型都正確排出了一份含六個價格的菜單、一行直排中文標題和一張數值與幾何都正確的長條圖。整批唯一的拼字錯誤來自 Seedream 5（把 Bottomless 寫成了「Bottomloss」）。
- 顆粒：Reddit 的抱怨屬實，而且還在。取一塊 300 像素的純天空，GPT Image 2.5 Flare 的高頻能量約是 Seedream 5 Pro 的五倍、Seedream 5 的九倍。你把它讀成「質感」還是「雜訊」，正是兩個陣營爭論的全部；100% 裁切圖在下面，自己判斷。
- 速度：文生圖 GPT Image 2.5 Flare 42–46 秒，Seedream 5 Pro 38–66 秒，Seedream 5 30–36 秒。帶參考圖的編輯才是分水嶺：GPT 43–55 秒，Seedream 5 Pro 130–216 秒，Seedream 5 57–191 秒。
- 本站 2K 價格：GPT Image 2.5 兩個檔位都是 70 點數，Seedream 5 Pro 100 點數，Seedream 5 40 點數。
如果你的工作是編輯手上已有的圖，GPT Image 2.5 現在是首選：三項編輯指標裡兩項更乾淨、編輯速度是 Seedream 5 Pro 的四倍，而且比它便宜。如果你的工作是從文字生成寫實人像和風景、又討厭顆粒，Seedream 5 Pro 仍然給出更乾淨的畫面。Seedream 5 是預算草稿檔，測試也清楚顯示了錢省在哪裡。
怎麼測的，數字怎麼看
三個模型，每項測試一條提示詞，2K 輸出，每個模型只生成一次。沒有為了畫質重跑；API 呼叫失敗的重試一次並如實標註。每項測試下面都印著提示詞，你可以自己重跑。
- GPT Image 2.5 Flare 走 KIE.ai（本站使用的同一條線路）；Seedream 5 Pro 與 Seedream 5（即 Lite 檔，本站叫 Seedream 5）走 EvoLink。GPT Image 2.5 Sunburst 只加入了檔位可能有影響的兩項：天空顆粒和皮膚。
- 編輯類測試的底圖由第四個模型 Z Image Turbo 生成，沒有哪個選手是在編輯自己的輸出。
- 局部編輯量測的是變化量，不是觀感：兩張圖都重新取樣到 1024×1024 灰階，圍繞提示詞要求修改的物件畫一個矩形，統計矩形之外灰階變化超過 24/255 的像素佔比。越低越好。矩形之內我們回報平均變化，這個值應該高。
- 顆粒量測取同一條提示詞生成的畫面裡一塊 300 像素的純天空，計算平均絕對拉普拉斯值，這是衡量高頻能量的標準方法。它分不清雜訊和雲的細節，所以數字旁邊一定附裁切圖。
- 速度是 2026 年 9 月 9 日從發起請求到拿到可下載檔案的實際耗時，單次執行，包含上游排隊，會隨負載波動。
矩形是個粗糙的遮罩。模型改了沙發在地板上的投影也會被扣分，儘管投影本來就該變。我們接受這一點，因為每個模型都按同樣的方式扣分，而且裁切圖能讓你看到數字到底在數什麼。
CreateVision 按點數出售這三個模型，每個模型的毛利一樣，我們沒有理由偏向誰。全部 38 次生成和 4 張底圖都按正常價格付費，沒有任何修圖。
開測之前，公開競技場怎麼說
在我們自己跑之前，arena.ai 的眾投競技場已經把 OpenAI 兩個新檔位排在文生圖和圖像編輯的第一、第二名。Seedream 5 Pro 兩個榜都在前十；Seedream 5 差得很遠。2026 年 9 月 8 日快照：
| 模型 | 文生圖 | 圖像編輯 |
|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Sunburst | #1 · 1421（初步，3,149 票） | #1 · 1520（初步，6,704 票） |
| GPT Image 2.5 Flare | #2 · 1399（初步，2,856 票） | #2 · 1491（初步，5,676 票） |
| GPT Image 2（medium） | #3 · 1381（78,731 票） | #3 · 1461（235,928 票） |
| Seedream 5 Pro | #10 · 1257（62,443 票） | #8 · 1394（179,966 票） |
| Seedream 5（Lite） | #37 · 1138（109,182 票） | #26 · 1294（373,781 票） |
GPT Image 2.5 的分數標著「初步」，各只有幾千票，而 Seedream 各檔位是幾萬到幾十萬票，分數還會回落。文生圖 160 分的差距按競技場標準算很大，但競技場投的是隨機提示詞下的審美偏好，不是量測。這正是本頁其餘部分要做的事。
測試 1 · 局部編輯：換沙發，別動房間
Reddit 上所有人都在等的那類編輯。一間客廳：綠色絲絨沙發、落地燈、掛畫、綠植、茶几；一條指令：把沙發換成棕色皮沙發，其他都別動。底圖由 Z Image Turbo 生成，不屬於三位選手中的任何一個。
提示詞: Change the green velvet sofa to a warm brown leather sofa. Keep everything else exactly as it is: the lamp, the painting, the plant, the coffee table, the wall, the lighting and the camera position must not change.
| 模型 | 編輯區域之外被更動的像素 | 編輯區域內的平均變化（0–255） | 實際耗時 |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Flare | 1.1% | 13.33 | 50s |
| Seedream 5 Pro | 4.5% | 19.9 | 216s |
| Seedream 5 | 5.4% | 18.34 | 58s |
三個模型都把沙發換成了棕色皮革，肉眼看三張房間也都保住了。數字把它們分開：GPT Image 2.5 在沙發矩形之外更動了 1.1% 的像素，Seedream 5 Pro 4.5%，Seedream 5 5.4%。三個模型都把雙人沙發重畫成了佔位差不多的三人皮沙發；差別在邊緣，兩檔 Seedream 還順手動了牆面色調、地板和掛畫的顏色。
耗時：GPT Image 2.5 50 秒；Seedream 5 Pro 216 秒；Seedream 5 58 秒。
視覺結果一樣，但 GPT Image 2.5 的附帶更動只有四分之一，耗時也只有 Seedream 5 Pro 的四分之一。
測試 1b · 局部編輯：換招牌上的字
另一類經典編輯：一家麵包店門面，招牌寫著 MILLER & SONS BAKERY，指令是只把招牌改成 HARBOR LANE BAKERY，字體不變。
提示詞: Change only the text on the wooden sign above the door to read "HARBOR LANE BAKERY" in the same gold serif lettering. Keep the sign, the building, the bicycle, the chalkboard and the lighting exactly as they are.
| 模型 | 編輯區域之外被更動的像素 | 編輯區域內的平均變化（0–255） | 實際耗時 |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Flare | 2% | 19.06 | 43s |
| Seedream 5 Pro | 0.5% | 16.65 | 140s |
| Seedream 5 | 13.1% | 24.78 | 68s |
三個模型都用相符的金色襯線體正確替換了文字。這一題 Seedream 5 Pro 最乾淨：招牌之外只有 0.5% 的像素變化，GPT Image 2.5 是 2.0%。Seedream 5 更動了 13.1%——看看腳踏車、小黑板和影子，全都輕微移位了。
耗時：GPT Image 2.5 43 秒；Seedream 5 Pro 140 秒；Seedream 5 68 秒。
在平面、純文字的編輯上，Seedream 5 Pro 和 GPT Image 2.5 一樣精準，甚至略勝一籌。兩檔高階模型與 Seedream 5 的差距，是兩項編輯測試裡一貫的故事。
測試 2 · 連續編輯三次：房間會不會漂？
OpenAI 的第三個承諾是多輪編輯的一致性。我們把每個模型自己的上一輪輸出連續餵回去三次：棕色沙發，然後左側坐墊上加一隻睡著的灰貓，然後改成傍晚、檯燈點亮。每一步都與上一步比較，所以數字衡量的是漂移，不是與原圖的距離。
提示詞: Three consecutive edits, each fed the model’s own previous output. Step 1: "Change the green velvet sofa to a warm brown leather sofa. Keep everything else exactly as it is." Step 2: "Now add a sleeping grey cat curled up on the left cushion of the sofa. Change nothing else." Step 3: "Now change the time of day to evening: the lamp is switched on and the window light is dim blue dusk. Keep every object where it is."
| 模型 | 編輯區域之外被更動的像素 | 編輯區域內的平均變化（0–255） | 實際耗時 |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Flare | 0.7% | 13.74 | 55s |
| Seedream 5 Pro | 6.1% | 25.92 | 152s |
| Seedream 5 | 5.2% | 15.92 | 57s |
GPT Image 2.5 三輪都守住了房間：換沙發只動了 0.7% 的外部像素，貓準確落在左側坐墊上、其他一概沒碰，傍晚那一步按要求改變了全屋光線，而每件物品（包括貓）都待在原地。
Seedream 5 Pro 也把每件物品守過了三輪。它換沙發動了 6.1% 的外部像素（牆面和掛畫的色調變了），隨後加貓那一步是整批最乾淨的編輯，只有 0.1%；傍晚那一步卻在左牆憑空造出一扇原本不存在的窗。Seedream 5 同樣保住了物品，每輪漂移穩定在 5.2% 和 5.5%，傍晚一步變成了飽和的藍色黑夜而不是黃昏。每輪耗時：GPT 55/50/48 秒，Seedream 5 Pro 152/130/135 秒，Seedream 5 57/69/140 秒。
多輪一致性並不是發布貼文暗示的 GPT 獨有能力：三個模型都把房間守了三輪。拉開差距的是每輪漂移——GPT 兩個量測步驟都低於 1%，Seedream 5 Pro 看步驟要麼 6.1% 要麼 0.1%，Seedream 5 每次都在 5% 上下——以及 GPT 每輪都在一分鐘內完成。
測試 3 · 雙參考圖：讓這個人拿起那件產品
兩張輸入圖的參考保真度：一張咖啡館人像、一罐茶葉，都由 Z Image Turbo 生成，指令是讓這位男士雙手把茶罐舉到胸前、標籤朝向鏡頭。考的是臉和標籤能否同時保住。
提示詞: The man from the first image, exactly as he is, holding the tea tin from the second image with both hands at chest height, the label facing the camera and readable, same café window light, documentary style.
三個模型都保住了人物的辨識度——眼鏡、鬍子、芥末黃毛衣——標籤也都清晰可讀。差別在比例和布景：GPT Image 2.5 把茶罐畫成了可信的尺寸，身後咖啡館的窗也在；Seedream 5 Pro 很接近，桌面略暗；Seedream 5 把茶罐放大到了便當盒那麼大。
耗時：GPT Image 2.5 51 秒；Seedream 5 Pro 190 秒；Seedream 5 191 秒。雙參考圖編輯是 Seedream 在這條線路上最慢的操作。
身份三家都守住了。GPT Image 2.5 把合成的物理關係做對了，而且只用了四分之一的時間。
測試 4 · 文字：一份帶六個價格的餐廳菜單
小字級仍是圖像模型的失手區。標題 THE BLUEBIRD DINER，三個分區，六個菜品帶價格，措辭完全指定。
提示詞: A printed diner menu photographed straight on: heading 'THE BLUEBIRD DINER', then three sections — BREAKFAST with 'Buttermilk Pancakes 7.50 / Two-Egg Special 6.80', LUNCH with 'Patty Melt 9.20 / Cobb Salad 8.60', and DRINKS with 'Bottomless Coffee 2.50 / Fresh Lemonade 3.20'. Clean typeset layout on cream paper, every word and price legible and correctly spelled, no other text.
GPT Image 2.5：標題、六個菜品、六個價格全部正確，用一款有力的粗襯線體排出，還自己加了一隻藍鳥標記。Seedream 5 Pro：全部正確，字體更小更安靜，做成掛在牆上的卡片。Seedream 5：只錯一個詞——「Bottomless Coffee」變成了「Bottomloss Coffee」。
兩檔高階模型在小字上都可靠。Seedream 5 是整批裡唯一拼錯單字的模型。
測試 4b · 文字：直排中文標題配英文副標題
Seedream 是字節跳動的模型，中文排版理應是它的主場。一張書店海報，直排標題「夜航书局」，副標題 NIGHT VOYAGE BOOKS。
提示詞: Minimal poster for an independent Chinese bookstore: a large vertical Chinese title 「夜航书局」 running down the right side in a refined song-style serif, a small English subtitle 'NIGHT VOYAGE BOOKS' at the lower left, a single lit reading lamp on a dark wooden desk with a stack of clothbound books, deep indigo night palette with one warm pool of lamplight, no other text.
三個模型四個漢字全部正確，英文副標題也正確。GPT Image 2.5 搭出了最豐富的場景（書桌後一扇月光下的窗），米色標題清晰可讀。Seedream 5 Pro 把深藍標題放在深藍牆上，正確但難讀。Seedream 5 的排版最像海報，字大、對比強。
正確率上沒有差距。在這條提示詞上，最便宜的 Seedream 5 做出了最好的海報。
測試 5 · 一張有真實數字的長條圖
標題 Quarterly Revenue 2025：四根長條，數值 12/18/15/24 印在長條上方，座標軸 0 到 30、間距 10，加一行註腳。模型通常數字對、幾何錯。
提示詞: A clean flat-design bar chart titled 'Quarterly Revenue 2025' with exactly four bars labelled Q1, Q2, Q3, Q4 and values 12, 18, 15, 24 printed above each bar, a y-axis from 0 to 30 in steps of 10, bars proportional to their values, muted blue on white, a small footer 'Source: internal data', no other text.
三個模型全部正確：數值標在對應長條上方，長條高度與數值成比例，座標軸 0–30，註腳完整。GPT Image 2.5 的圖最粗壯清晰；Seedream 5 Pro 加了淡格線；Seedream 5 用了更淺的藍。這是我們跑過的第一批每個模型都通過圖表題的測試。
平手。圖表幾何已經不再是這三者之間的區分點。
測試 6 · 顆粒問題：天空、草地與毛髮的 100% 裁切
GPT Image 2.5 發布貼文裡被頂得最高的技術抱怨，是 GPT Image 2 那種細密「棋盤格」紋理沒有消失，尤其在雲、草和頭髮上。一條提示詞涵蓋三樣：陰天下坐在高草叢裡的黃金獵犬。Sunburst 加入本題。
提示詞: Photograph of a golden retriever sitting in tall summer grass on a hillside, soft overcast sky filling the upper third of the frame, fine fur and individual grass blades in focus, shot on a 50mm lens, no text.
下面是 420 像素的 100% 裁切，未縮放：先是每張圖頂部的天空，再是底部的草地。數字是 300 像素天空區塊的平均絕對拉普拉斯值——高頻能量，越高表示顆粒或細節越多；是哪一種，看裁切圖。
天空區塊能量：GPT Image 2.5 Flare 3.25，Sunburst 2.18，Seedream 5 Pro 0.70，Seedream 5 0.35。裁切圖裡，兩檔 GPT 在雲的結構上都疊著一層細碎斑點；兩檔 Seedream 都是幾乎平坦、柔和過渡的天空。抱怨是準確的：GPT Image 2.5 在平坦區域仍帶紋理，Sunburst 比 Flare 少一些。
草和毛：GPT 把每根草葉和毛髮都分辨得很銳；Seedream 5 Pro 把草畫得更柔、更均勻；Seedream 5 則把它畫得過飽和。哪個「更好」取決於你是要印 A2 還是發 1080 像素——社群尺寸下 GPT 的顆粒消失、更銳的草葉勝出；印刷尺寸下 Seedream 的畫面不需要降噪。
Reddit 對顆粒的判斷是對的，說它不致命也是對的。拍天空和皮膚用於印刷，選 Seedream 5 Pro；拍細節用於螢幕，選 GPT Image 2.5。
測試 7 · 數數與擺位：三顆蘋果、一顆梨、叉子在上、餐巾在下
一條含五個可數、可定位約束的提示詞。「理解」提示詞的模型五個全對；靠模式比對的模型對三四個。
提示詞: Overhead photograph of a white square plate on a light wooden table: exactly three red apples on the left half of the plate, exactly one green pear on the right half, a single silver fork placed above the plate pointing right, and a folded blue napkin below the plate. Nothing else on the table, no text.
三個模型五個約束全部通過：左邊三顆紅蘋果，右邊一顆綠梨，叉子在盤子上方朝右，摺好的藍餐巾在盤子下方。構圖有別——GPT Image 2.5 把畫面撐滿，Seedream 5 Pro 留了更多桌面，Seedream 5 機位略高——但沒有一個模型漏掉或多畫物品。
平手。這個複雜度的提示詞遵循，三家都已經解決。
測試 8 · 皮膚：一位五十多歲、在窗光裡大笑的女士
提示詞要求銀髮、雀斑、可見的皮膚紋理和細紋、不修圖。Sunburst 再次加入，因為「更銳」和「過銳」是同一個形容詞的兩種語氣。
提示詞: Documentary portrait of a woman in her late 50s with silver hair and freckles, laughing, natural window light from the left, visible skin texture and fine lines, no retouching, 85mm lens, shallow depth of field, no text.
下面是眼周與臉頰的 520 像素 100% 裁切。
GPT Image 2.5 Flare 把毛孔、雀斑和細紋都畫了出來，邊緣略顯生硬；Sunburst 更進一步，皺紋細節多到有些 Reddit 使用者所說的「過度銳化」的刻痕感。Seedream 5 Pro 在同樣的年齡上給出更柔、更像照片的皮膚，四張裡笑得最自然。Seedream 5 柔且細節少，還把眼睛閉上了。
美妝和生活風格類的案子，Seedream 5 Pro 的皮膚是修圖師會放過不動的那種。如果需求寫著「紀實」，你會選 GPT Image 2.5。
速度與成本，實測
所有耗時都是 2026 年 9 月 9 日透過本站同一條線路，從 API 請求到拿到可下載檔案的實際時間。點數是各模型在本站 2K 的價格。
| 模型 | 文生圖（2K） | 參考圖編輯（2K） | 2K 點數 | 最快 / 最慢一次 |
|---|---|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Flare | 42–46 秒，中位數 44（6 次） | 43–55 秒（6 次） | 70 | 42 秒 / 55 秒 |
| GPT Image 2.5 Sunburst | 43–44 秒（2 次） | 編輯走 Flare | 70 | 43 秒 / 44 秒 |
| Seedream 5 Pro | 38–66 秒，中位數 56（6 次） | 130–216 秒（6 次） | 100 | 38 秒 / 216 秒 |
| Seedream 5 | 30–36 秒，中位數 32（6 次） | 57–191 秒（6 次） | 40 | 30 秒 / 191 秒 |
Seedream 5 是三者中文生圖最快、也最便宜的。一旦掛上參考圖，兩檔 Seedream 都慢三到四倍，而 GPT Image 2.5 幾乎不變。如果你一天到晚都在做編輯，這個差距就是整篇對比。
計分表
每項測試一列。「通過」指首次出圖就完全滿足提示詞；有量測指標的給數字。
| 測試 | GPT Image 2.5 | Seedream 5 Pro | Seedream 5 |
|---|---|---|---|
| 局部編輯——沙發（外部像素更動） | 1.1% | 4.5% | 5.4% |
| 局部編輯——招牌文字（外部像素更動） | 2.0% | 0.5% | 13.1% |
| 三輪連續編輯 | 三輪全部守住 | 守住；漂移 6.1% 再 0.1%；憑空造窗 | 守住；漂移 5.2% / 5.5%；黑夜而非黃昏 |
| 雙參考圖合成 | 通過 | 通過 | 通過，茶罐過大 |
| 餐廳菜單（標題 + 6 項 + 6 價格） | 13/13 | 13/13 | 12/13 |
| 中英雙語海報 | 通過 | 通過，對比度低 | 通過，海報最佳 |
| 長條圖幾何 | 通過 | 通過 | 通過 |
| 天空顆粒（越低越平滑） | 3.25 Flare · 2.18 Sunburst | 0.70 | 0.35 |
| 提示詞遵循（5 項約束） | 5/5 | 5/5 | 5/5 |
| 皮膚 | 細節多，略生硬 | 最自然 | 偏柔，眼睛閉上 |
| 文生圖中位耗時 | 44 秒 | 56 秒 | 32 秒 |
| 參考圖編輯耗時 | 43–55 秒 | 130–216 秒 | 57–191 秒 |
| 2K 點數 | 70 | 100 | 40 |
單次執行。再跑一批個別數字會動；但如果整體格局變了會很意外——高階兩檔在文字和遵循上打平，GPT 在編輯和速度上領先，Seedream 在平滑天空和皮膚上領先。
你該選哪一個？
三個模型在文字、圖表和遵循上接近到這些測試不該左右任何決定。按真正拉開差距的三件事來選。
你編輯多於生成
GPT Image 2.5。換沙發更乾淨，換招牌幾乎一樣乾淨，三輪不漂，每次編輯 43–55 秒，而 Seedream 5 Pro 要兩分鐘到三分半。參考圖兩邊都免費，但你等的時間少得多。
你從文字生成寫實人像和風景用於印刷
Seedream 5 Pro。天空更平滑、皮膚更自然、沒有需要降噪的顆粒。在本站每張更貴（2K 100 對 70 點數）、編輯更慢，但對一張要印出來的主視覺，它交出來的畫面需要的後製最少。
你要量和草稿
Seedream 5。三者中文生圖最快，40 點數。接受偶爾一處拼錯和編輯時下手重一點；用它探索，再把中意的方向交給另外兩個。
你在 Flare 和 Sunburst 之間猶豫
Flare，除非需求就是皮膚或天空。Sunburst 在天空區塊的顆粒更少、人像的皺紋細節更多——這既可能是重點，也可能是問題。兩者在本站同價，用你自己的提示詞各跑一次。
常見問題
GPT Image 2.5 比 Seedream 5 Pro 好嗎？
在編輯上，按我們的量測是的：三項編輯測試裡兩項附帶更動更少，速度快三到四倍。文生圖品質上互有勝負——GPT 分辨的細節更多，Seedream 5 Pro 的天空和皮膚更平滑。文字、圖表和提示詞遵循打平。
GPT Image 2.5 修好 Reddit 抱怨的顆粒了嗎？
沒有。我們的天空區塊顯示 GPT Image 2.5 Flare 的高頻能量約是 Seedream 5 Pro 的五倍，100% 裁切裡雲上有一層細碎斑點。Sunburst 比 Flare 少。社群媒體尺寸看不見，印刷看得見。
Seedream 5（Lite 檔）值得用嗎？
做草稿和衝量，值：三者最快，2K 40 點數。它貢獻了整批唯一的拼字錯誤，被要求只改招牌時動了店面 13% 的畫面，合成時還把產品放大了。用它探索，用另外兩個交付。
為什麼數像素而不是肉眼判斷？
因為「其餘部分沒動」正是那種肉眼太容易點頭的說法。三張換沙發的圖乍看都沒問題；沙發之外被更動像素的計數，才顯示出 GPT Image 2.5 的 1.1% 對 4.5% 和 5.4%。方法和它的限制寫在上面那一節。
每個模型在這裡多少錢？
2K：GPT Image 2.5 兩個檔位都是 70 點數，Seedream 5 Pro 100，Seedream 5 40。三者參考圖都免費，都是每次一張。生成失敗退點數。
Flare 和 Sunburst 怎麼選？
本站和上游都同價。在我們兩項正面對比裡，Sunburst 天空顆粒更少、皮膚細節更多。OpenAI 把它定位給正式的行銷素材；本站的參考圖編輯走 Flare，因為 Sunburst 的編輯端點發布時尚未上線。
我能重跑這些測試嗎？
能。每條提示詞都印在對應測試下面，三個模型在本站共用一個點數餘額，含耗時和指標的原始結果檔連結在來源裡。
來源與原始資料
本頁所有內容都在 2026 年 9 月 9 日生成。原始結果，包括每次執行的耗時、上游成本和像素指標，都在下面列出的儲存庫檔案裡。
- OpenAI —— Introducing ChatGPT Images 2.5（openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5），2026 年 9 月 8 日：關於保真度、精確編輯、多輪一致性和延遲的官方說法。
- arena.ai —— 文生圖與圖像編輯排行榜，2026 年 9 月 8 日快照。
- Reddit —— r/OpenAI、r/ChatGPT、r/singularity、r/codex 的發布討論串，2026 年 9 月 8–9 日：決定了測試角度的顆粒、編輯和速度討論。
- CreateVision —— scripts/research-gpt25-vs-seedream5.mjs 與 scripts/gpt25-vs-seedream5-results.json：全部 38 次生成和 4 張底圖的提示詞、耗時、上游成本和指標。
- 定價：CreateVision 模型註冊表（2K：GPT Image 2.5 70、Seedream 5 Pro 100、Seedream 5 40 點數），2026 年 9 月 9 日讀取。
