OpenAI 2026 年 11 月 4 日发布的 2026 年第三代 GPT Image，ChatGPT、Codex 与 API 同步上线：Flare（快）与 Sunburst（精细）双版本，新增 GIF 动图、SVG 导出与 complexity 参数。token 价与 2.5 完全相同，但低/中质量单张 token 用量是 2.5 的 4.2/3.3 倍；官方称快 50%，第三方实测只有 Flare 兑现，Sunburst 2.6 反而比 2.5 Sunburst 慢。AA 双榜第一（文生图 1261、编辑 1210），LMArena 仍列 2.5 Sunburst 第一。本页汇总官方规格、价格、API 状态与首批解读，并明确标注哪些说法尚未证实。
先把能确认的说清楚：2.6 是 2026 年第三代 GPT Image，双版本拆分不是新创（2.5 已有），新增的三样东西是 GIF、SVG 与 complexity；「同价」只指 token 单价，单张账单在低/中质量贵了几倍；「快 50%」只有 Flare 兑现了。
从 GPT Image 2 到 2.6 只用了 20 周 → 8 周的间隔；2.6 在发布前一周就被一次 OpenAPI 提交泄露了名字；发布后六天，GPT Image 2 被标记为 deprecated。
GPT Image 2 发布（2026 年第一代）。
GPT Image 2.5 发布，同样是 Sunburst + Flare 双型号——双型号拆分不是 2.6 首创。
gpt-image-1 停用。
OpenAI 公开 OpenAPI 仓库提交新增 markup 参数，描述写「Supports GPT Image 2.5 and 2.6」——「2.6」首次出现在官方文件；10 月 31 日的后续提交把描述改回「Supports GPT Image 2.5」。
官方公告「Introducing Images 2.6」发布；X 官宣 23:35 UTC；开发者社区论坛帖 23:49 UTC；API changelog 与系统卡同日。ChatGPT、Codex 与 API 同步上线。
LMArena 文生图与编辑榜出现 2.6 条目（标 Preliminary）；fal 发布当晚即上线 2.6 端点。
Recraft Studio 与 Runware 接入；Recraft 做 12 个提示对 V4.1 Pro、5 个对 Nano Banana 2.1 的实测。
Artificial Analysis 双榜收录两款 2.6 模型。
GPT Image 2 被标记 deprecated，移除日定为 2027-02-10，指定替代为 GPT Image 2.6。
gpt-image-1-mini、gpt-image-1.5、chatgpt-image-latest 停用（指定替代型号的说法有分歧，本页只写停用事实）。
本站专题上线。
以下为官方 API 文档口径（2026 年 11 月 13–14 日直接读取）。注意：2.6 只支持 Image API 的两个端点；尺寸段落点名的是 2.5 模型，2.6 的 4K 由第三方实测证实。
POST /v1/images/generations 与 POST /v1/images/edits；Responses API 图像工具、Chat Completions、Batch API 均标记不支持low / medium / high / xhigh / max / auto（xhigh/max 为 2.5 代新增，2.6 沿用）low/medium/high，默认 high；与 quality（渲染精细度）是两个独立设置；无单独费用；官方建议多数编辑用 low，元素多、约束多的场景用 medium/high；高 complexity 可能增加延迟并引入没要的改动output_compression 0–100%）；background 支持 transparent/opaque/auto，透明背景须配 PNG/WebP；size、quality、background 均支持 autooutput_format: "gif"，生成与编辑两端点均支持；frame_count 2–16 帧（默认 9 帧）；frame_duration_ms 每帧 20–2,000 毫秒（默认 200 毫秒，按 10 毫秒取整）；默认组合 9 帧 × 200 毫秒 = 1.8 秒循环；须获得所选模型的 GIF preview 访问权限；不支持流式、部分图、自定义压缩、maskoutput_format: "svg"，n 须为 1；编辑端点不支持 SVG 输出，SVG 也不能作为编辑的输入；两段式流程：先生成一张参考图，再用它产出 SVG（svg.model 指定作者模型），计费两段相加；返回静态矢量内容（可编辑的路径、形状与颜色，无脚本、无外部资源、无内嵌位图），文字保留为可编辑的活文本mask 同用；2.5 的受支持型号同样获得 markup，不是 2.6 独占partial_images 0–3 张，每张部分图另收 100 个图像输出 token；SVG/GIF 输出不支持流式、部分图与自定义压缩moderation 分 auto（默认）与 low（较宽松）safety_identifier（稳定、去标识化的用户标识，≤128 字符）；旧的 user 参数已弃用但仍支持；C2PA 元数据与 SynthID 水印最快的是 ChatGPT（含免费版）；要 API 的直接走 OpenAI 或 OpenRouter；Codex 用户注意图像回合的额度消耗是纯文字的 3–5 倍；想免费体验 Sunburst 的，Recraft Studio 免费计划有默认设置。
全球上线，全部订阅档位，桌面、移动与网页端。免费版可用——多家转述与实测确认免费账号可用（Medium 实测作者即用免费账号测试），但 OpenAI 未公布任何档位的固定图片数量；唯一的数量证据是单人实测约 8 次操作（出图、GIF、编辑合计）后触顶，提示 24 小时后可再试。新功能：保存参考图（把一张照片存为具名参考，之后在其它对话用 @名字 复用）；GIF 生成在 ChatGPT 内仍在逐步推出，并非所有账号立即可用。注意：官方未披露 ChatGPT 内调用的是 Flare、Sunburst 还是按场景切换。
模型 ID gpt-image-2.6-sunburst / gpt-image-2.6-flare，仅 Image API 的 generations/edits 两端点。API 无免费档。GIF 须获得所选模型的 GIF preview 访问权限。SVG 仅 API 可用。
公告称全球上线、全部订阅档位；图像生成计入与正常对话相同的用量额度，按 OpenAI Codex 定价 FAQ，带图像生成的回合比同类纯文字回合快 3–5 倍消耗额度（视图像质量与尺寸）。Codex CLI 内置 $imagegen 技能，生成图默认存 ~/.codex/generated_images/（该细节来自 gpt-image-2 时期的文章，2.6 时代的 Codex 专属行为除公告与 FAQ 倍率外未单独核实）。
openai/gpt-image-2.6-sunburst 与 openai/gpt-image-2.6-flare，11 月 4 日上架，唯一服务商为 OpenAI（无路由）；标价与官方相同（$8/$30 每百万 tokens）；暂不支持欧盟区域内路由。
Replicate（按张计费：low $0.05、medium $0.09、high $0.128、max $0.50；GIF 与 SVG 按输出 token）、fal（发布当晚上线，按输出 token $30/每百万）、Runware（11 月 5 日接入两款）、BudgetPixel（零售 $0.12/张）、SYNTX.AI、Treza、LaoZhang API（自营 VIP 模型按 $0.03/次固定价，聚合商自定价、非 OpenAI 价）。
11 月 5 日接入：Sunburst 在免费计划默认设置下可用，Flare 与全部质量档须付费计划；1K 或 2K；积分 4–57（默认 10）；可开模型对比同画布并排看。这是目前唯一确认的免费体验 Sunburst 的官方渠道之外的路。
token 单价与 2.5 完全相同，但低/中质量单张 token 用量是 2.5 的 4.2/3.3 倍——官方指南明确提醒：「同价不等于同张价」。high 以上同价，max 同价。
| 项目 | GPT Image 2.6 | GPT Image 2.5 |
|---|---|---|
| 文本输入 / 每百万 tokens | $5.00（缓存 $1.25） | $5.00（缓存 $1.25） |
| 图像输入 / 每百万 tokens | $8.00（缓存 $2.00） | $8.00（缓存 $2.00） |
| 图像输出 / 每百万 tokens | $30.00 | $30.00 |
| Batch 价 | 无（2.6 不在 Batch 表中） | 半价（图像输出 $15/每百万） |
2.6 不支持 Responses API，因此指南的缓存价段落（仅适用于 GPT-Image-2 与 2.5 在 Responses API 内）不覆盖 2.6——价格页虽列了 2.6 的缓存价，实际能否享受未证实。预算时不要计入缓存折扣。
| 质量档 | 2.6 tokens | 2.6 单张价 | 2.5 单张价 | 倍数 |
|---|---|---|---|---|
| low | 823 | $0.02469 | $0.00588 | 4.2 倍 |
| medium | 1,449 | $0.04347 | $0.01317 | 3.3 倍 |
| high | 1,756 | $0.05268 | $0.05268 | 相同 |
| xhigh | 3,122 | 约 $0.094 | 约 $0.094 | 相同 |
| max | 7,024 | $0.21072 | $0.21072 | 相同 |
其它尺寸实测：1536×1024（mxchat 11 月 7 日实测 46 张）：low 664 tokens $0.0203、medium 1,132 tokens $0.0343、high Flare 1,353 tokens $0.0410 / Sunburst 1,372 tokens $0.0415、xhigh $0.0741、max $0.1650。2048×2048（官方计算器）：low $0.050、max $0.428。3840×2160 low $0.047（LaoZhang）。SeedDance 实测：4K 约为 1K 的 3.4 倍价，3:1 全景约为方图的三分之一。
QuantSlant 同提示对比（medium）：2.5 Sunburst 343 tokens（$0.011）vs 2.6 Sunburst 1,132 tokens（$0.034），约 3 倍账单；三轮编辑流程 2.6 花 $0.046/约 27 秒，2.5 花 $0.022/约 19 秒。
SVG 计费为两段相加：参考图按图像模型费率 + 作者模型按其 token 费率，无固定单张价（指南原文）；CellCog 实测每张返回的 SVG 为 $0.03–$0.23。GIF 按输出 token 计费（Replicate 口径）。流式部分图：每张另收 100 个图像输出 token。
官方页面：OpenAI 官方公告 · OpenAI 价格页 · 图像生成指南
发布后十天，实测集中在三个问题上：50% 提速是不是真的、SVG 导出能不能用、文字是不是更准。结论是：Flare 确实快了，Sunburst 反而慢了；SVG 可靠性很差；文字在小样本里表现好。
12 个相同提示（medium）：2.5 Sunburst 中位 17.9 秒、2.6 Sunburst 26.3 秒、2.6 Flare 8.0 秒——「50% 更快」只在 Flare 上成立，Sunburst 2.6 在全部 12 个提示上都慢于 2.5 Sunburst（作者称上线首日服务器拥堵可能影响了数据）。质量阶梯（3:2 面包房提示）：low 7.4/19.0 秒、medium 7.4/23.7 秒、high 10.1/39.2 秒、max 24.7/118.3 秒（Flare/Sunburst）。同提示 medium：2.5 Sunburst 343 tokens（$0.011）vs 2.6 Sunburst 1,132 tokens（$0.034）。
48 次有效请求仅返回 9 张 SVG（19%），失败全部是裸 HTTP 502（11–91 秒后）；含文字的提示 41 次仅成 3 次，无文字提示 7 次成 6 次；成功调用中位 20.9 秒。同批 Recraft V4.1 为 9/9、中位 8.3 秒、固定 $0.08/张。CellCog 称每周重跑同一批提示（截至 11 月 14 日未见更新结果）。
Recraft 用 12 个提示把 2.6 与自家 V4.1 Pro 对照、5 个提示与 Nano Banana 2.1 对照，结论是 GPT 2.6 在文字准确度上占优（Recraft 自述）。同日 Recraft Studio 接入 2.6：Sunburst 在免费计划默认设置下可用。
Flare 旅行广告 low 9.7 秒 vs 2.5 Flare 15.0 秒（1.5 倍）、客厅编辑 16.6 秒 vs 21.4 秒（1.3 倍）；Sunburst 2.6 每张 43–61 秒，2.5 Sunburst 32–42 秒。Flare 提速、Sunburst 变慢的结论与 QuantSlant 一致。
五项动手测试中，在 ChatGPT 浏览器测试里得到真正的 12 帧 GIF、2.16 秒循环。Syntx 两天实测的结论类似：首批循环的接缝干净、主体跨帧尺寸稳定。OmniaKey 11 月 5 日请求 9 帧 × 200 毫秒，实际文件为 9 帧 × 180 毫秒、合计 1.62 秒——帧时长有轻微出入。
作者用免费账号测试：韩文文字 4/4 全对（对照的三款本地模型只对 1–2 个）；每图约 13–16 秒；约 8 次操作（出图、GIF、编辑合计）后触顶，提示 24 小时后（自首次操作起算）可再试。这是目前唯一的数量证据——单人实测，非官方配额。
本站 6 篇深度文章（中英文），每篇一个问题，改写整理自公开来源并标注参考来源。
AA 双榜上 2.6 Sunburst 已经是第一；LMArena 双榜上 2.5 Sunburst 仍领先——但 2.6 票数只有几千、标 Preliminary，两个榜单的结论并不矛盾，只是样本量不同。Rapidata 总榜上 2.6 两款包揽前二。
| 模型 | 文生图 Elo | 编辑 Elo | 备注 |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2.6 Sunburst (max) | 1261 ±14（第 1 名） | 1210 ±13（第 1 名） | 文生图 5,282 票 |
| GPT Image 2.6 Flare (max) | 1226 ±12（第 3 名） | 1206 ±13（第 2 名） | 文生图 7,169 票 |
| GPT Image 2.5 Sunburst (max) | 1229 ±10（第 2 名） | 1201 ±11（第 3 名） | 文生图落后 2.6 共 32 分 |
| Nano Banana 2.1 | 约 1176–1177（第 6 名） | 约 1152 | — |
| Seedream 5.5 | 1135（第 10 名） | 1159（第 6 名） | 见本站 Seedream 5.5 专题 |
文生图：2.5 Sunburst 仍第 1（1429 ±5，63,818 票）；2.6 Sunburst (Medium) 第 2（1406 ±13，2,697 票）；2.5 Flare 第 3（1398）；2.6 Flare (Medium) 第 4（1384 ±13，2,532 票）；GPT Image 2 (Medium) 第 5（1382）——前五名全是 OpenAI。编辑：2.5 Sunburst 第 1（1519 ±5，131,648 票）；2.6 Sunburst (Medium) 第 3（1476 ±11，3,493 票）；2.6 Flare (Medium) 第 6（1460 ±10，3,534 票）。全部 2.6 行标 Preliminary，票数仅数千、置信区间宽（±10–13），与 2.5 的六位数票数不可直接比胜负。
7,679,896 条人类回应、57 个模型、1,514 个提示：总榜 Sunburst 第 1（1308）、Flare 第 2（1284）、2.5 Sunburst 第 3（1212）。分项：Sunburst 对齐 1445（第 1）、偏好 1326（第 1）、连贯 1132（第 6）、文字连贯 1254（第 2）；Flare 文字连贯 1348（第 1）。
官方公告称「Images 2.6 generates images 50% faster than before」，未指明对比基线（未说明对 2.5、哪个质量、哪种负载）；OpenRouter 的模型描述写的是「about 50% faster than GPT Image 2.5」。第三方实测一致显示：Flare 确实快了，Sunburst 2.6 反而多比 2.5 Sunburst 慢。页面须写「官方称快 50%（基线未说明）；第三方实测显示 Flare 约快 1.5–2.6 倍，Sunburst 2.6 在多组测试中慢于 2.5 Sunburst」，不可把 50% 写成两款的通用提速。
无受控的 GenEval、DPG-Bench、DrawBench 结果（kingy.ai 11 月 7–9 日检索未见；属检索范围的局限，非证明不存在）。AA 分数每日微动（tech-insider 11 月 13 日另读到 1262/1230/1227）。
AA 榜上 2.6 Sunburst 是第一，但 LMArena 上 2.5 Sunburst 仍领先；和竞品比，2.6 的优势在文字准确度与格式（GIF/SVG），短板在 SVG 可靠性与低质量单张价。
| 维度 | GPT Image 2.6 Sunburst | GPT Image 2.5 Sunburst | Seedream 5.5 |
|---|---|---|---|
| AA 文生图 | 1261（第 1 名） | 1229（第 2 名） | 1135（第 10 名） |
| AA 编辑 | 1210（第 1 名） | 1201（第 3 名） | 1159（第 6 名） |
| LMArena 文生图 | 1406（第 2，Preliminary） | 1429（第 1） | 未收录 |
| 独有能力 | GIF、SVG 导出、complexity | Responses/Batch 工作流 | 100 轮编辑、原生 RGBA、图层拆分 |
| 最高分辨率 | 4K（实测证实） | 4K | 2K |
| 计费 | 按 token（图像输出 $30/百万） | 按 token（同价；Batch 半价） | 按张（火山 ¥0.13/¥0.23） |
| 1024×1024 low 单张 | $0.02469 | $0.00588 | 约 $0.02（第三方） |
| 权重 | 未公开 | 未公开 | 未公开 |
Nano Banana 2.1（Google Gemini）：AA 文生图 1176–1177（第 6）、编辑 1152；Google 公布 1K 标准图约 $0.0336/张、1K/2K/4K 输出、搜索 grounding、最多 14 张参考图；Recraft 五提示对照中 GPT 2.6 在文字准确度上占优（Recraft 自述）。FLUX 3 Image（Black Forest Labs）：Rapidata 1109；约 $0.048/1K 图；原生 2K/4K 与边界框控制。Recraft V4.1：SVG 可靠性差距大（CellCog 测试：2.6 出 SVG 9/48，Recraft 9/9）；V4.1 向量 $0.08/张；Recraft 为原生矢量生成，2.6 为位图转矢量。Ideogram 4.5：API 提示词出图 $0.03/$0.06/$0.10（low/medium/high），high 参考与编辑 $0.22；原生 2K。
注意同名不同模型：微软的 MAI-Image-2.6 与 GPT Image 2.6 无关——LMArena 文生图第 6（1330）；其编辑预览版 MAI-Image-2.7-Preview 在 AA 编辑榜 1195（第 2–4 区间）。Trends 里「mai image 2.6 vs gpt image 2」即由此混淆产生。详细对比见本站2.6 vs 2.5 升级指南与 Seedream 5.5 vs GPT Image 2.6 专文。
发布十天后，这些信息仍然没有：有些在等 OpenAI 公布，有些只能等更多实测。
$imagegen 等细节来自 gpt-image-2 时期的文章围绕 2.6 的混淆主要来自四处：「快 50%」的基线、「同价」的口径、GIF 帧数的旧文档、以及和微软同名模型的混淆。逐条澄清。
官方公告称「Images 2.6 generates images 50% faster than before」，未指明对比基线；OpenRouter 的模型描述写的是「about 50% faster than GPT Image 2.5」。第三方实测：Flare 约快 1.5–2.6 倍（QuantSlant 中位 8.0 秒 vs 2.5 Sunburst 17.9 秒），但 Sunburst 2.6 在多组测试中慢于 2.5 Sunburst（QuantSlant 中位 26.3 秒 vs 17.9 秒；OverChat 43–61 秒 vs 32–42 秒）。「50%」不可写成两款的通用提速。
token 单价相同为真（文本 $5、图像输入 $8、图像输出 $30/每百万），但低/中质量单张 token 用量是 2.5 的 4.2/3.3 倍：low 823 tokens $0.02469（2.5 为 196 tokens $0.00588），medium 1,449 tokens $0.04347（2.5 为 $0.01317）。high 以上同价。官方指南亦提醒「同价不等于同张价」。
上线首日文档与早期报道写 2–64 帧，11 月 7 日后文档改为 2–16 帧（默认 9 帧）；kingy.ai 于 11 月 9 日发布更正。现行以 2–16 为准，64 为旧文档数字。
指南明确为两段式：API 先生成一张参考图（quality 控制这张图），再用它产出 SVG；svg.model 字段指定撰写矢量代码的作者模型；计费为两段相加。Recraft V4.1 才是原生矢量生成。
官方 changelog 与指南均写受支持的 2.5 模型同样支持 markup；ChatGPT 里 markup 早已可用，这次是进 API。2.6 的新增项是 GIF、SVG、complexity 三项（changelog 原文）。
MAI-Image-2.6 是微软的图像模型，与 OpenAI 的 GPT Image 2.6 无关。两者同名不同模型，Trends 里的对比搜索即由此混淆产生。
系统卡明确：SVG 导出仅 API 可用，ChatGPT 内无 SVG 导出。生成端点设 output_format: "svg"，编辑端点不支持 SVG 输出。
免费版可用为真（多家转述与实测确认），但「无限」为假：OpenAI 未公布任何档位的固定图片数量，唯一的数量证据是 Medium 作者的单人实测——约 8 次操作后触顶，提示 24 小时后可再试。这是单人实测，非官方配额。
2026 年 11 月 4 日：官方公告、API changelog、系统卡、ChatGPT 发布说明、X 官宣（23:35 UTC）同日；ChatGPT、Codex 与 API 同步上线。这是 2026 年第三代 GPT Image（4 月 GPT Image 2、9 月 2.5）。见第 02 节时间线。
两款 token 价完全相同，同一设置下 token 用量实测相同——选哪个是拿时间换细节，不是拿钱换。Flare 是「快速迭代」：low 质量最快约 6 秒，排版质量提升，适合海报、产品图等需要快速出图的场景；Sunburst 是「精细视觉工作」：medium/high 质量下更高质量生成与更强的多轮编辑一致性。实测速度差距：同设置下 Flare 约为 Sunburst 的 2–3 倍快；Sunburst 在 max 质量下可达 2 分钟左右。见本站Flare vs Sunburst 专文。
按 token 计费：图像输出 $30/每百万 tokens。1024×1024 单张：low $0.02469、medium $0.04347、high $0.05268、xhigh 约 $0.094、max $0.21072。注意 low/medium 比 2.5 同档贵 4.2/3.3 倍（token 用量多了），high 以上同价。无 Batch 价。见本站价格指南。
新增三样：GIF 动图、SVG 导出（API 专属）、complexity 规划参数。markup 标注编辑同时给了 2.5，不是 2.6 独占。token 价相同，但 low/medium 单张贵 4.2/3.3 倍。Flare 更快、Sunburst 常更慢。AA 双榜 2.6 Sunburst 已超 2.5 Sunburst，LMArena 双榜 2.5 Sunburst 仍领先（2.6 票数少且为 Preliminary）。注意：2.6 不支持 Responses API 与 Batch API，需这些工作流的既有集成无法直接平移。见本站升级指南。
能：ChatGPT 全球上线，全部订阅档位含免费版，多家转述与实测确认免费账号可用。但 OpenAI 未公布任何档位的固定图片数量；唯一的数量证据是 Medium 作者的单人实测——免费账号约 8 次操作（出图、GIF、编辑合计）后触顶，提示 24 小时后（自首次操作起算）可再试。这是单人实测，非官方配额。API 无免费档；Recraft Studio 免费计划提供默认设置的 Sunburst。
ChatGPT 内：提示词、照片或手绘草图可生成循环 GIF；可调播放速度、可逐帧编辑；但不能编辑用户上传的已有动图；GIF 生成仍在逐步推出，并非所有账号立即可用。API：output_format: "gif"，生成与编辑两端点均支持；frame_count 2–16 帧（默认 9 帧），frame_duration_ms 每帧 20–2,000 毫秒（默认 200 毫秒）；默认组合 9 帧 × 200 毫秒 = 1.8 秒循环；须获得 GIF preview 访问权限。见本站GIF 与 SVG 专文。
仅 API 可用（ChatGPT 内无 SVG 导出）：生成端点设 output_format: "svg"，n 须为 1；编辑端点不支持 SVG 输出。流程是两段式：API 先生成一张参考图，再用它产出 SVG，计费两段相加。返回静态矢量内容，文字保留为可编辑的活文本。但可靠性有问题：CellCog 实测 48 次请求仅返回 9 张 SVG（19%），含文字的提示 41 次仅成 3 次。见本站GIF 与 SVG 专文。
gpt-image-2.6-sunburst 与 gpt-image-2.6-flare。仅支持 Image API 的 POST /v1/images/generations 与 POST /v1/images/edits；Responses API、Chat Completions、Batch API 均不支持。OpenRouter 上为 openai/gpt-image-2.6-sunburst 与 openai/gpt-image-2.6-flare，11 月 4 日上架，标价与官方相同。见本站API 接入专文。
实测支持：mxchat 测到 3840×2160 出图，LaoZhang 称 native 4K 测试通过；2048×2048 low $0.050、max $0.428，3840×2160 low $0.047。但官方指南的尺寸段落点名的是 2.5 两款模型（单边不超过 3840 像素，总像素 655,360–8,294,400），未单独列明 2.6 上限。2560×1440 以上为实验性。
AA 分数上 2.6 Sunburst 更高（文生图 1261、编辑 1210，对 5.5 的 1135/1159）；功能上 2.6 有原生 GIF、SVG 导出与标记层指改，5.5 有 100 轮编辑、原生 RGBA 与图层拆分。MaverickFrame 与 BeatAPI 的结论一致：长反馈链 + 透明素材 + 密集中文选 5.5，GIF/SVG/精确指改选 2.6。见本站对比专文与 Seedream 5.5 专题。
AA 文生图 2.6 Sunburst 1261 对 Nano Banana 2.1 的 1176–1177，编辑 1210 对 1152，2.6 全面领先。Recraft 五提示对照中 GPT 2.6 在文字准确度上占优（Recraft 自述）。Nano Banana 2.1 的优势在价格与参考图数量：1K 标准图约 $0.0336/张，最多 14 张参考图，支持搜索 grounding。
是同一个：官方产品称「ChatGPT Images 2.6」/「Images 2.6」，API 模型称「GPT-Image-2.6 Flare」/「GPT-Image-2.6 Sunburst」；搜索里常见的「chatgpt image 2.6」「gpt image 2.6」「gpt images 2.6」都是同一模型的不同叫法。注意不要和微软的 MAI-Image-2.6 混淆——那是无关模型。
本页事实均来自以下公开来源（2026 年 11 月 14 日核查）。