一句话结论
GPT Image 2.5 于 2026 年 9 月 8 日发布，带着三个承诺：画面更锐利、编辑时不动画面其余部分、多轮编辑保持一致。发布后第一周的 Reddit 讨论又加了第四个问题——GPT Image 2 那种被诟病的「棋盘格」颗粒到底修没修；以及第五个：大多数人做写实图实际在用的是 Seedream，多花钱换 GPT 值不值。五个问题我们都测了：9 项测试、同一组提示词、2K、一次出图、不挑图。
- 局部编辑：GPT Image 2.5 换掉沙发后，画面其余部分只有 1.1% 的像素被改动；Seedream 5 Pro 是 4.5%，Seedream 5 是 5.4%。换招牌那一题 Seedream 5 Pro 最干净（0.5%），GPT 2.0%，Seedream 5 13.1%。两款高档模型都能守住你没让它改的部分；便宜档做不到。
- 三轮连续编辑：三个模型都把换沙发、加一只猫、改成傍晚光线三步连着做完，没有丢失任何物品。GPT Image 2.5 每轮漂移低于 1%；Seedream 5 Pro 先 6.1% 后 0.1%，傍晚那步凭空造了一扇窗；Seedream 5 每轮 5% 上下。
- 文字与图表：三个模型都正确排出了一份含六个价格的菜单、一行竖排中文标题和一张数值与几何都正确的柱状图。整批唯一的拼写错误来自 Seedream 5（把 Bottomless 写成了「Bottomloss」）。
- 颗粒：Reddit 的抱怨属实，而且还在。取一块 300 像素的纯天空，GPT Image 2.5 Flare 的高频能量约是 Seedream 5 Pro 的五倍、Seedream 5 的九倍。你把它读成「质感」还是「噪点」，正是两个阵营争论的全部；100% 裁切图在下面，自己判断。
- 速度：文生图 GPT Image 2.5 Flare 42–46 秒，Seedream 5 Pro 38–66 秒，Seedream 5 30–36 秒。带参考图的编辑才是分水岭：GPT 43–55 秒，Seedream 5 Pro 130–216 秒，Seedream 5 57–191 秒。
- 本站 2K 价格：GPT Image 2.5 两个档位都是 70 积分，Seedream 5 Pro 100 积分，Seedream 5 40 积分。
如果你的工作是编辑手里已有的图，GPT Image 2.5 现在是首选：三项编辑指标里两项更干净、编辑速度是 Seedream 5 Pro 的四倍，而且比它便宜。如果你的工作是从文字生成写实人像和风景、又讨厌颗粒，Seedream 5 Pro 仍然给出更干净的画面。Seedream 5 是预算草稿档，测试也清楚地显示了钱省在了哪里。
怎么测的，数字怎么看
三个模型，每项测试一条提示词，2K 输出，每个模型只生成一次。没有为了画质重跑；API 调用失败的重试一次并如实标注。每项测试下面都印着提示词，你可以自己复跑。
- GPT Image 2.5 Flare 走 KIE.ai（本站使用的同一条线路）；Seedream 5 Pro 与 Seedream 5（即 Lite 档，本站叫 Seedream 5）走 EvoLink。GPT Image 2.5 Sunburst 只加入了档位可能有影响的两项：天空颗粒和皮肤。
- 编辑类测试的底图由第四个模型 Z Image Turbo 生成，没有哪个选手是在编辑自己的输出。
- 局部编辑测量的是变化量，不是观感：两张图都重采样到 1024×1024 灰度，围绕提示词要求修改的对象画一个矩形，统计矩形之外灰度变化超过 24/255 的像素占比。越低越好。矩形之内我们报告平均变化，这个值应该高。
- 颗粒测量取同一条提示词生成的画面里一块 300 像素的纯天空，计算平均绝对拉普拉斯值，这是衡量高频能量的标准方法。它分不清噪点和云的细节，所以数字旁边一定附裁切图。
- 速度是 2026 年 9 月 9 日从发起请求到拿到可下载文件的实际耗时，单次运行，包含上游排队，会随负载波动。
矩形是个粗糙的遮罩。模型改了沙发在地板上的投影也会被扣分，尽管投影本来就该变。我们接受这一点，因为每个模型都按同样的方式扣分，而且裁切图能让你看到数字到底在数什么。
CreateVision 按积分出售这三个模型，每个模型的毛利一样，我们没有理由偏向谁。全部 38 次生成和 4 张底图都按正常价格付费，没有任何修图。
开测之前，公开竞技场怎么说
在我们自己跑之前，arena.ai 的众投竞技场已经把 OpenAI 两个新档位排在文生图和图像编辑的第一、第二名。Seedream 5 Pro 两个榜都在前十；Seedream 5 差得很远。2026 年 9 月 8 日快照：
| 模型 | 文生图 | 图像编辑 |
|---|---|---|
| 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 的分数标着「初步」，各只有几千票，而 Seedream 各档位是几万到几十万票，分数还会回落。文生图 160 分的差距按竞技场标准算很大，但竞技场投的是随机提示词下的审美偏好，不是测量。这正是本页其余部分要做的事。
测试 1 · 局部编辑：换沙发，别动房间
Reddit 上所有人都在等的那类编辑。一间客厅：绿色丝绒沙发、落地灯、挂画、绿植、茶几；一条指令：把沙发换成棕色皮沙发，其他都别动。底图由 Z Image Turbo 生成，不属于三位选手中的任何一个。
提示词: 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 | 编辑区域之外被改动的像素 | 编辑区域内的平均变化（0–255） | 实际耗时 |
|---|---|---|---|
| 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 |
三个模型都把沙发换成了棕色皮革，肉眼看三张房间也都保住了。数字把它们分开：GPT Image 2.5 在沙发矩形之外改动了 1.1% 的像素，Seedream 5 Pro 4.5%，Seedream 5 5.4%。三个模型都把双人沙发重画成了占位差不多的三人皮沙发；差别在边缘，两档 Seedream 还顺手动了墙面色调、地板和挂画的颜色。
耗时：GPT Image 2.5 50 秒；Seedream 5 Pro 216 秒；Seedream 5 58 秒。
视觉结果一样，但 GPT Image 2.5 的附带改动只有四分之一，耗时也只有 Seedream 5 Pro 的四分之一。
测试 1b · 局部编辑：换招牌上的字
另一类经典编辑：一家面包店门面，招牌写着 MILLER & SONS BAKERY，指令是只把招牌改成 HARBOR LANE BAKERY，字体不变。
提示词: 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 | 编辑区域之外被改动的像素 | 编辑区域内的平均变化（0–255） | 实际耗时 |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Flare | 2% | 19.06 | 43s |
| Seedream 5 Pro | 0.5% | 16.65 | 140s |
| Seedream 5 | 13.1% | 24.78 | 68s |
三个模型都用匹配的金色衬线体正确替换了文字。这一题 Seedream 5 Pro 最干净：招牌之外只有 0.5% 的像素变化，GPT Image 2.5 是 2.0%。Seedream 5 改动了 13.1%——看看自行车、小黑板和影子，全都轻微移位了。
耗时：GPT Image 2.5 43 秒；Seedream 5 Pro 140 秒；Seedream 5 68 秒。
在平面、纯文字的编辑上，Seedream 5 Pro 和 GPT Image 2.5 一样精准，甚至略胜一筹。两档高端模型与 Seedream 5 的差距，是两项编辑测试里一贯的故事。
测试 2 · 连续编辑三次：房间会不会漂？
OpenAI 的第三个承诺是多轮编辑的一致性。我们把每个模型自己的上一轮输出连续喂回去三次：棕色沙发，然后左侧坐垫上加一只睡着的灰猫，然后改成傍晚、台灯点亮。每一步都与上一步比较，所以数字衡量的是漂移，不是与原图的距离。
提示词: 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 | 编辑区域之外被改动的像素 | 编辑区域内的平均变化（0–255） | 实际耗时 |
|---|---|---|---|
| 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 三轮都守住了房间：换沙发只动了 0.7% 的外部像素，猫准确落在左侧坐垫上、其他一概没碰，傍晚那一步按要求改变了全屋光线，而每件物品（包括猫）都待在原地。
Seedream 5 Pro 也把每件物品守过了三轮。它换沙发动了 6.1% 的外部像素（墙面和挂画的色调变了），随后加猫那一步是整批最干净的编辑，只有 0.1%；傍晚那一步却在左墙凭空造出一扇原本不存在的窗。Seedream 5 同样保住了物品，每轮漂移稳定在 5.2% 和 5.5%，傍晚一步变成了饱和的蓝色黑夜而不是黄昏。每轮耗时：GPT 55/50/48 秒，Seedream 5 Pro 152/130/135 秒，Seedream 5 57/69/140 秒。
多轮一致性并不是发布帖暗示的 GPT 独有能力：三个模型都把房间守了三轮。拉开差距的是每轮漂移——GPT 两个测量步骤都低于 1%，Seedream 5 Pro 看步骤要么 6.1% 要么 0.1%，Seedream 5 每次都在 5% 上下——以及 GPT 每轮都在一分钟内完成。
测试 3 · 双参考图：让这个人拿起那件产品
两张输入图的参考保真度：一张咖啡馆人像、一罐茶叶，都由 Z Image Turbo 生成，指令是让这位男士双手把茶罐举到胸前、标签朝向镜头。考的是脸和标签能否同时保住。
提示词: 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.
三个模型都保住了人物的辨识度——眼镜、胡子、芥末黄毛衣——标签也都清晰可读。差别在比例和布景：GPT Image 2.5 把茶罐画成了可信的尺寸，身后咖啡馆的窗也在；Seedream 5 Pro 很接近，桌面略暗；Seedream 5 把茶罐放大到了饭盒那么大。
耗时：GPT Image 2.5 51 秒；Seedream 5 Pro 190 秒；Seedream 5 191 秒。双参考图编辑是 Seedream 在这条线路上最慢的操作。
身份三家都守住了。GPT Image 2.5 把合成的物理关系做对了，而且只用了四分之一的时间。
测试 4 · 文字：一份带六个价格的餐厅菜单
小字号仍是图像模型的失手区。标题 THE BLUEBIRD DINER，三个分区，六个菜品带价格，措辞完全指定。
提示词: 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：标题、六个菜品、六个价格全部正确，用一款有力的粗衬线体排出，还自己加了一只蓝鸟标记。Seedream 5 Pro：全部正确，字体更小更安静，做成挂在墙上的卡片。Seedream 5：只错一个词——「Bottomless Coffee」变成了「Bottomloss Coffee」。
两档高端模型在小字上都可靠。Seedream 5 是整批里唯一拼错单词的模型。
测试 4b · 文字：竖排中文标题配英文副标题
Seedream 是字节跳动的模型，中文排版理应是它的主场。一张书店海报，竖排标题「夜航书局」，副标题 NIGHT VOYAGE BOOKS。
提示词: 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.
三个模型四个汉字全部正确，英文副标题也正确。GPT Image 2.5 搭出了最丰富的场景（书桌后一扇月光下的窗），米色标题清晰可读。Seedream 5 Pro 把深蓝标题放在深蓝墙上，正确但难读。Seedream 5 的排版最像海报，字大、对比强。
正确率上没有差距。在这条提示词上，最便宜的 Seedream 5 做出了最好的海报。
测试 5 · 一张有真实数字的柱状图
标题 Quarterly Revenue 2025：四根柱子，数值 12/18/15/24 印在柱子上方，坐标轴 0 到 30、步长 10，加一行脚注。模型通常数字对、几何错。
提示词: 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.
三个模型全部正确：数值标在对应柱子上方，柱高与数值成比例，坐标轴 0–30，脚注完整。GPT Image 2.5 的图最粗壮清晰；Seedream 5 Pro 加了淡网格线；Seedream 5 用了更浅的蓝。这是我们跑过的第一批每个模型都通过图表题的测试。
平手。图表几何已经不再是这三者之间的区分点。
测试 6 · 颗粒问题：天空、草地与毛发的 100% 裁切
GPT Image 2.5 发布帖里被顶得最高的技术抱怨，是 GPT Image 2 那种细密「棋盘格」纹理没有消失，尤其在云、草和头发上。一条提示词覆盖三样：阴天下坐在高草丛里的金毛。Sunburst 加入本题。
提示词: 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，未缩放：先是每张图顶部的天空，再是底部的草地。数字是 300 像素天空块的平均绝对拉普拉斯值——高频能量，越高说明颗粒或细节越多；哪一种，看裁切图。
天空块能量：GPT Image 2.5 Flare 3.25，Sunburst 2.18，Seedream 5 Pro 0.70，Seedream 5 0.35。裁切图里，两档 GPT 在云的结构上都叠着一层细碎斑点；两档 Seedream 都是几乎平坦、柔和过渡的天空。抱怨是准确的：GPT Image 2.5 在平坦区域仍带纹理，Sunburst 比 Flare 少一些。
草和毛：GPT 把每根草叶和毛发都分辨得很锐；Seedream 5 Pro 把草画得更柔、更均匀；Seedream 5 则把它画饱和了。哪个「更好」取决于你是要印 A2 还是发 1080 像素——社交尺寸下 GPT 的颗粒消失、更锐的草叶胜出；印刷尺寸下 Seedream 的画面不需要降噪。
Reddit 对颗粒的判断是对的，说它不致命也是对的。拍天空和皮肤用于印刷，选 Seedream 5 Pro；拍细节用于屏幕，选 GPT Image 2.5。
测试 7 · 数数与摆位：三个苹果、一个梨、叉子在上、餐巾在下
一条含五个可数、可定位约束的提示词。「理解」提示词的模型五个全对；靠模式匹配的模型对三四个。
提示词: 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.
三个模型五个约束全部通过：左边三个红苹果，右边一个绿梨，叉子在盘子上方朝右，折好的蓝餐巾在盘子下方。构图有别——GPT Image 2.5 把画面撑满，Seedream 5 Pro 留了更多桌面，Seedream 5 机位略高——但没有一个模型漏掉或多画物品。
平手。这个复杂度的提示词遵循，三家都已经解决。
测试 8 · 皮肤：一位五十多岁、在窗光里大笑的女士
提示词要求银发、雀斑、可见的皮肤纹理和细纹、不修图。Sunburst 再次加入，因为「更锐」和「过锐」是同一个形容词的两种语气。
提示词: 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.
下面是眼周与脸颊的 520 像素 100% 裁切。
GPT Image 2.5 Flare 把毛孔、雀斑和细纹都画了出来，边缘略显生硬；Sunburst 更进一步，皱纹细节多到有些 Reddit 用户所说的「过度锐化」的刻痕感。Seedream 5 Pro 在同样的年龄上给出更柔、更像照片的皮肤，四张里笑得最自然。Seedream 5 柔且细节少，还把眼睛闭上了。
美妆和生活方式类的活儿，Seedream 5 Pro 的皮肤是修图师会放过不动的那种。如果需求写着「纪实」，你会选 GPT Image 2.5。
速度与成本，实测
所有耗时都是 2026 年 9 月 9 日通过本站同一条线路，从 API 请求到拿到可下载文件的实际时间。积分是各模型在本站 2K 的价格。
| 模型 | 文生图（2K） | 参考图编辑（2K） | 2K 积分 | 最快 / 最慢一次 |
|---|---|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Flare | 42–46 秒，中位 44（6 次） | 43–55 秒（6 次） | 70 | 42 秒 / 55 秒 |
| GPT Image 2.5 Sunburst | 43–44 秒（2 次） | 编辑走 Flare | 70 | 43 秒 / 44 秒 |
| Seedream 5 Pro | 38–66 秒，中位 56（6 次） | 130–216 秒（6 次） | 100 | 38 秒 / 216 秒 |
| Seedream 5 | 30–36 秒，中位 32（6 次） | 57–191 秒（6 次） | 40 | 30 秒 / 191 秒 |
Seedream 5 是三者中文生图最快、也最便宜的。一旦挂上参考图，两档 Seedream 都慢三到四倍，而 GPT Image 2.5 几乎不变。如果你一天到晚都在做编辑，这个差距就是整篇对比。
计分表
每项测试一行。「通过」指首次出图就完全满足提示词；有测量指标的给数字。
| 测试 | GPT Image 2.5 | Seedream 5 Pro | Seedream 5 |
|---|---|---|---|
| 局部编辑——沙发（外部像素改动） | 1.1% | 4.5% | 5.4% |
| 局部编辑——招牌文字（外部像素改动） | 2.0% | 0.5% | 13.1% |
| 三轮连续编辑 | 三轮全部守住 | 守住；漂移 6.1% 再 0.1%；凭空造窗 | 守住；漂移 5.2% / 5.5%；黑夜而非黄昏 |
| 双参考图合成 | 通过 | 通过 | 通过，茶罐过大 |
| 餐厅菜单（标题 + 6 项 + 6 价格） | 13/13 | 13/13 | 12/13 |
| 中英双语海报 | 通过 | 通过，对比度低 | 通过，海报最佳 |
| 柱状图几何 | 通过 | 通过 | 通过 |
| 天空颗粒（越低越平滑） | 3.25 Flare · 2.18 Sunburst | 0.70 | 0.35 |
| 提示词遵循（5 项约束） | 5/5 | 5/5 | 5/5 |
| 皮肤 | 细节多，略生硬 | 最自然 | 偏柔，眼睛闭上 |
| 文生图中位耗时 | 44 秒 | 56 秒 | 32 秒 |
| 参考图编辑耗时 | 43–55 秒 | 130–216 秒 | 57–191 秒 |
| 2K 积分 | 70 | 100 | 40 |
单次运行。再跑一批个别数字会动；但如果整体格局变了会很意外——高端两档在文字和遵循上打平，GPT 在编辑和速度上领先，Seedream 在平滑天空和皮肤上领先。
你该选哪一个？
三个模型在文字、图表和遵循上接近到这些测试不该左右任何决定。按真正拉开差距的三件事来选。
你编辑多于生成
GPT Image 2.5。换沙发更干净，换招牌几乎一样干净，三轮不漂，每次编辑 43–55 秒，而 Seedream 5 Pro 要两分钟到三分半。参考图两边都免费，但你等的时间少得多。
你从文字生成写实人像和风景用于印刷
Seedream 5 Pro。天空更平滑、皮肤更自然、没有需要降噪的颗粒。在本站每张更贵（2K 100 对 70 积分）、编辑更慢，但对一张要印出来的主视觉，它交出来的画面需要的后期最少。
你要量和草稿
Seedream 5。三者中文生图最快，40 积分。接受偶尔一处拼错和编辑时下手重一点；用它探索，再把中意的方向交给另外两个。
你在 Flare 和 Sunburst 之间犹豫
Flare，除非需求就是皮肤或天空。Sunburst 在天空块的颗粒更少、人像的皱纹细节更多——这既可能是重点，也可能是问题。两者在本站同价，用你自己的提示词各跑一次。
常见问题
GPT Image 2.5 比 Seedream 5 Pro 好吗？
在编辑上，按我们的测量是的：三项编辑测试里两项附带改动更少，速度快三到四倍。文生图质量上互有胜负——GPT 分辨的细节更多，Seedream 5 Pro 的天空和皮肤更平滑。文字、图表和提示词遵循打平。
GPT Image 2.5 修好 Reddit 抱怨的颗粒了吗？
没有。我们的天空块显示 GPT Image 2.5 Flare 的高频能量约是 Seedream 5 Pro 的五倍，100% 裁切里云上有一层细碎斑点。Sunburst 比 Flare 少。社交媒体尺寸看不见，印刷看得见。
Seedream 5（Lite 档）值得用吗？
做草稿和走量，值：三者最快，2K 40 积分。它贡献了整批唯一的拼写错误，被要求只改招牌时动了店面 13% 的画面，合成时还把产品放大了。用它探索，用另外两个交付。
为什么数像素而不是肉眼判断？
因为「其余部分没动」正是那种肉眼太容易点头的说法。三张换沙发的图乍看都没问题；沙发之外被改动像素的计数，才显示出 GPT Image 2.5 的 1.1% 对 4.5% 和 5.4%。方法和它的局限写在上面那一节。
每个模型在这里多少钱？
2K：GPT Image 2.5 两个档位都是 70 积分，Seedream 5 Pro 100，Seedream 5 40。三者参考图都免费，都是每次一张。生成失败退积分。
Flare 和 Sunburst 怎么选？
本站和上游都同价。在我们两项正面对比里，Sunburst 天空颗粒更少、皮肤细节更多。OpenAI 把它定位给正式的营销物料；本站的参考图编辑走 Flare，因为 Sunburst 的编辑端点发布时尚未上线。
我能复跑这些测试吗？
能。每条提示词都印在对应测试下面，三个模型在本站共用一个积分余额，含耗时和指标的原始结果文件链接在来源里。
来源与原始数据
本页所有内容都在 2026 年 9 月 9 日生成。原始结果，包括每次运行的耗时、上游成本和像素指标，都在下面列出的仓库文件里。
- OpenAI —— Introducing ChatGPT Images 2.5（openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5），2026 年 9 月 8 日：关于保真度、精确编辑、多轮一致性和延迟的官方说法。
- arena.ai —— 文生图与图像编辑排行榜，2026 年 9 月 8 日快照。
- Reddit —— r/OpenAI、r/ChatGPT、r/singularity、r/codex 的发布讨论帖，2026 年 9 月 8–9 日：决定了测试角度的颗粒、编辑和速度讨论。
- CreateVision —— scripts/research-gpt25-vs-seedream5.mjs 与 scripts/gpt25-vs-seedream5-results.json：全部 38 次生成和 4 张底图的提示词、耗时、上游成本和指标。
- 定价：CreateVision 模型注册表（2K：GPT Image 2.5 70、Seedream 5 Pro 100、Seedream 5 40 积分），2026 年 9 月 9 日读取。
