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OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.6：提示词或图片直出 GIF 动图，API 新增 Flare 与 Sunburst
北京时间 11 月 5 日上午（美国时间 11 月 4 日），OpenAI 在 ，两项更新面向普通用户：一是把一句提示词或一张上传图片直接变成动态 GIF，生成后可调速度、逐帧编辑、循环分享；二是把自己、宠物和角色的参考图保存下来，在新创作里反复调用，无需重新上传。随公告发布的官方博客《》同时给出一个数字：Images 2.6 的图像生成速度比之前快 50%。
面向开发者的 API（应用程序接口）端同步上线 GPT-Image-2.6 Flare 与 GPT-Image-2.6 Sunburst 两款新图像模型，前者主打速度、最快六秒出图，后者主打更高质量的生成与跨编辑一致性。以上性能数据均出自 OpenAI 一方口径。
OpenAI 发布的 Images 2.6 主视觉（图源：OpenAI 官方博客）
一句提示词，一张能循环的 GIF
称，在 ChatGPT Images 2.6 里，一句提示词或一张图片就能变成动态 GIF，速度可调、单帧可改，改完循环分享。官方博客把用途写得更具体：给品牌吉祥物做动画、为社媒制作反应图和梗图、在视频生产前用动态分镜试角色动作，甚至一张随手画的草图也能变成会动的角色，用于视频和游戏。
一步到位的 GIF 生成此前在 ChatGPT 里并不存在—— 指出，在这次更新之前，用户无法在单一步骤里原生得到 GIF。OpenAI 的示例提示词是「can you make a gif of a cat dancing?」（能做一段猫跳舞的 GIF 吗？），结果是一段戴着雏菊头套的猫抬起两只爪子的动图。 观察到其成图机制：模型产出若干差异细微的帧，像手翻书一样串起来，角色在各帧之间保持可辨认；按 The Decoder 的说法，此前的模型很可能在帧与帧之间改动过大，撑不起这种做法。
The Verge 刊发的 ChatGPT GIF 功能界面截图，示例来自 OpenAI（图源：The Verge）
速度档位直接写在界面上：截图里的播放速度菜单为 0.5×～2×，默认勾选 1×；相邻一屏把动画拆成九宫格帧视图，编辑入口就在这一屏。官方博客还展示了两个由 OpenArt 制作的完整示例：一条长提示词先让模型画出 3×2 排布的六帧精灵图（sprite sheet），首尾衔接成无缝循环——一帧是职场小人盯着下跌的股价曲线掉眼泪，另一帧是对着上涨曲线抛洒钞票。OpenArt 的 CEO 兼联合创始人 Coco Mao 在博客中说：「GIF 是社交媒体的母语，GPT-Image-2.6 让 OpenArt 的每位创作者用一条提示词就能把它说流利。」
参考图存一次，角色和宠物反复用
参考图是另一项消费者端更新。称，参考图保存一次即可反复使用：把自己、宠物和角色的参考图存下来，之后在新创作中直接调用，不必重新上传。官方博客把这项能力归入 2.6 的编辑改进：随着多轮修改推进，角色、产品和品牌细节能保持一致。
这条线在上一代就铺好了。 已把「更好地保留参考照片中的主体」列为核心改进，让熟悉的人、物在不同场景、风格和构图中保持可辨认。
API 端：两款模型的档位分工与三样新工具
面向开发者，和官方博客列出了两款模型的分工，差异写在质量档位上：质量设为 low 时，GPT-Image-2.6 Flare 最快六秒生成一张图像，博客补充说它还改进了海报、产品图等专业视觉的排版质量；GPT-Image-2.6 Sunburst 在 medium 或 high 质量档位下提供更高画质，并在跨编辑时保持更高的一致性。至于提速幅度，官方博客称 Images 2.6 生成速度比之前快 50%，则把 50% 挂在这两款新 API 模型上——公告没有写明对比基线是哪个版本。
随模型一起进 API 的还有三样工具。图像标注（image markup）此前已在 ChatGPT 提供，此次开放给 API，团队可以在图上标出具体要改的位置；SVG（可缩放矢量图形）导出让生成的设计直接用于网站、应用和印刷；新增的 complexity（复杂度）参数控制模型为一项请求做多少「规划」，官方建议多数编辑任务用 low 求快，元素多、约束多的场景再调到 medium 或 high。
博客还给出两家客户的署名反馈。AI 工作助手初创 Town 用 API 里的 Images 2.6 尝试让动画角色给日常工作互动增加个性；Figma Weave 创意总监 Itay Schiff 称，GPT-Image-2.6 把速度和创作控制放在一起，生成和编辑图像时能保住定义角色、产品或品牌的细节，Figma Weave 将把它加入自己的创作流程。
每周 40 亿张图：不到两个月增加约 10 亿张
官方博客给这次发布配了一个体量数字：全球用户现在每周通过 ChatGPT、Codex 和 API 生成 40 亿张图像，平均每天超过 5 亿张。而不到两个月前，（9 月 8 日）的官方口径是每周超过 30 亿张，当时统计范围为 ChatGPT Images 与 API 中的 GPT-Image 模型。The Verge 把两个数字放在一起，读作从每周 30 亿到 40 亿的跳升；照此计算，不到两个月增加约 10 亿张。这些均为 OpenAI 自报的使用量。
Flare 和 Sunburst 也不是这次才出现的名字。2.5 发布时，API 已有 GPT-Image-2.5 Flare——定位多数应用的默认选择，延迟比 GPT-Image-2 低 50%——以及生成时间更长、控制更精细的 GPT-Image-2.5 Sunburst；Images 2.5 当时还宣布把相对 Images 2.0 的生成延迟最多降低 50%。2.6 的两款模型是这条产品线的下一代。
当日全线可用，基线与测试条件未写明
按和官方博客，Images 2.6 发布当天即在全球范围的 ChatGPT 和 Codex 上线，覆盖全部订阅档位与桌面、移动、web 三端；GPT-Image-2.6 Flare 与 Sunburst 也已在 API 可用。公告正文没有列出两款 API 模型的具体价格，只给出定价页链接；安全评估与防护细节则指向单独发布的系统卡（system card）。
至于这些数字的依据，博客没有写明「比之前快 50%」的对比基线是 Images 2.5 还是更早版本，也没有给出测速的硬件与负载条件；GIF 的帧数、时长上限等参数同样未在公告与博客中提及。