GPT Image 2 أم GPT Image 1.5: أيهما يكتب نصاً أوضح داخل الصور؟

لكن هذه الخلاصة يجب أن تبقى دقيقة: لا توجد في المصادر التي راجعناها نتيجة معيارية علنية وشفافة تقول إن GPT Image 2 يتفوق على GPT Image 1.5 بنسبة محددة في قابلية قراءة النص. لا نملك اختباراً منشوراً بنفس المطالبات يقيس الإملاء، دقة الحروف، المحاذاة، اللغات، أحجام الإخراج، ونسب الفشل. وهذا مهم لأن GPT Image 1.5 نفسه أُعلن عنه مع تحسين عرض النصوص، خصوصاً النصوص الأكثر كثافة والأصغر حجماً .

ماذا تثبت المصادر فعلاً؟

لماذا يبدو GPT Image 2 الخيار العملي الأفضل؟

قوة GPT Image 2 في هذا السياق ليست فقط أنه يولد صوراً أجمل، بل أن المواد المحيطة به تركز على مخرجات قابلة للاستخدام في الإنتاج: نص واضح، تنسيق مناسب، محلية لغوية، واحترام لسطح النشر النهائي . وهذه بالضبط هي المناطق التي كانت تفشل فيها صور الذكاء الاصطناعي غالباً: شريحة فيها عنوان ونقاط، ملصق منتج، لوحة واجهة تطبيق، إنفوغرافيك، أو إعلان متعدد اللغات.

صفحة إطلاق ChatGPT Images 2.0 لدى OpenAI تعرض أيضاً أمثلة تتضمن طباعة بارزة، نصاً تحريرياً، مشاهد سطح مكتب، وعناصر بصرية كثيفة بالنص . أما تقرير TechCrunch فيضيف الصياغة الأوضح المنسوبة إلى بيان OpenAI: النموذج يستطيع التعامل مع النصوص الصغيرة، الأيقونات، عناصر الواجهة، التركيبات الكثيفة، والقيود الأسلوبية الدقيقة حتى دقة 2K .

بجمع هذه الأدلة، يصبح GPT Image 2 نقطة البداية الأكثر منطقية عندما يكون النص داخل الصورة جزءاً من التسليم النهائي، لا مجرد زينة في الخلفية.

لماذا لا يزال GPT Image 1.5 مهماً؟

لا يصح اختزال المقارنة في عبارة مثل: النموذج القديم سيئ والجديد كامل. إعلان GPT Image 1.5 يقول إنه جاء بتحرير صور أدق، التزام أفضل بالمطالبات، وتحسين في عرض النصوص، خصوصاً النصوص الكثيفة والصغيرة . لذلك قد يكون كافياً في حالات بسيطة: عنوان كبير، ملصق قصير، نموذج أولي سريع، أو سير عمل يمر دائماً على مصمم أو مدقق بشري.

كما أن دليل OpenAI لتوليد الصور يضع عرض النص ضمن القيود التي يجب الانتباه إليها في نماذج GPT Image التي يسميها، ومنها gpt-image-1.5: فرغم التحسن الكبير مقارنة بسلسلة DALL·E، قد تظل النماذج تواجه صعوبة في موضع النص ووضوحه بدقة . هذه الملاحظة تصلح كتذكير عام: لا يوجد نموذج يجب التعامل معه كأنه لا يخطئ في الإملاء أو المحاذاة.

احذر من ادعاءات 99% في الطباعة

تظهر في بعض المصادر الطرفية أو الاجتماعية ادعاءات قوية حول دقة 99% في الطباعة أو الحروف لـ GPT Image 2 . قد تكون هذه الادعاءات مؤشراً على اتجاه عام، لكنها لا تكفي وحدها كحقيقة معيارية مستقرة.

لكي يكون رقم مثل 99% مفيداً، نحتاج إلى معرفة مجموعة المطالبات، اللغات والنصوص المستخدمة، عدد الصور المولدة، أحجام الإخراج، إعدادات النموذج، طريقة احتساب الأخطاء، هل حُسبت المحاولات الفاشلة، وهل قُيّمت القراءة بالحجم النهائي الذي سيُنشر به التصميم. من دون ذلك، قد يبدو النموذج ممتازاً في عنوان كبير على ملصق، ثم يخطئ في فقرة طويلة، حاشية صغيرة، ملصق جدول، زر واجهة، أو تصميم متعدد اللغات.

ملاحظة مهمة حول الأسماء

تستخدم المصادر تسميتين متقاربتين. مواد المطورين تستخدم gpt-image-2: دليل OpenAI للمطالبات يتضمن هذا المعرف، وإعلان مجتمع المطورين يقول إن gpt-image-2 متاح في واجهة البرمجة API وCodex . أما صفحة الإطلاق العامة لدى OpenAI وتغطية TechCrunch فتستخدمان اسم ChatGPT Images 2.0 .

لأن المصادر المتاحة لا تقدم جملة واحدة تربط كل ادعاء حول gpt-image-2 بكل ادعاء حول ChatGPT Images 2.0، فالصياغة الأكثر حذراً هي: GPT Image 2 / ChatGPT Images 2.0 عند الحديث عن الأدلة المتداخلة.

أي نموذج تختار؟

اختر GPT Image 2 أولاً إذا كان التصميم يحتوي على عدة مناطق نصية، تسميات صغيرة، نص إنفوغرافيك، ملصق منتج، عناصر واجهة، شريحة عرض، إعلان مترجم، أو محتوى متعدد اللغات. هذا الترجيح يستند إلى تموضع gpt-image-2 كسير عمل إنتاجي مقروء ومحلي، وإلى الادعاء المنقول عن OpenAI بأن Images 2.0 يتعامل مع النصوص الصغيرة وعناصر الواجهة والتركيبات الكثيفة .

واحتفظ بـ GPT Image 1.5 في الحساب إذا كان النص قصيراً، كبيراً، سهل التدقيق، أو كان سير عملك الحالي يتضمن مراجعة بشرية قبل النشر. فإعلانه الرسمي أشار بالفعل إلى تحسين عرض النصوص الكثيفة والصغيرة .

اختبار عادل قبل الاعتماد في الإنتاج

إذا كان النص داخل الصورة مهماً تجارياً أو تعليمياً أو قانونياً، لا تعتمد على صورة استعراضية واحدة. جرّب النموذجين بنفس المطالبات:

1. اختبار النسخ الحرفي: استخدم العنوان نفسه، السطر الفرعي نفسه، والتسميات نفسها في النموذجين.
2. اختبار النص الصغير: أضف حواشي، تسميات مخطط، أزرار واجهة، أو نصاً دقيقاً بالحجم النهائي للنشر.
3. اختبار التخطيط الكثيف: اطلب إنفوغرافيك، قائمة طعام، لوحة بيانات، أو شريحة فيها مناطق نصية متعددة.
4. اختبار حفظ التعديلات: غيّر كلمة واحدة فقط ثم راقب هل بقي باقي التصميم ثابتاً.
5. اختبار اللغات الفعلية: استخدم اللغات والنصوص التي تنشرها أنت، لا أمثلة عامة. إذا كنت تنشر بالعربية، اختبر العربية تحديداً وبالحجم النهائي.
6. تقييم بشري واضح: قيّم الإملاء، الحذف، الاستبدال، وضوح القراءة، المحاذاة، وهل يمكن نشر الصورة دون تعديل.

الفائز ليس النموذج الذي ينتج أجمل لقطة في معرض تجريبي، بل النموذج الذي يعطي نصاً صحيحاً ومقروءاً باستمرار ضمن مطالباتك، مقاساتك، وسير المراجعة لديك.

الخلاصة

GPT Image 2 يبدو أفضل عملياً عندما يكون النص المقروء داخل الصورة جزءاً مركزياً من العمل، خصوصاً في النصوص الصغيرة، التخطيطات الكثيفة، المحتوى المحلي، وعناصر الواجهة. لكن الادعاء الدفاعي الأدق هو هذا: مواد مرتبطة بـ OpenAI تضع GPT Image 2 / ChatGPT Images 2.0 في إطار مخرجات إنتاجية مقروءة وتعامل أفضل مع التفاصيل النصية الدقيقة، بينما GPT Image 1.5 حسّن هو أيضاً عرض النصوص الكثيفة والصغيرة، ولا توفر المصادر التي راجعناها معياراً علنياً شفافاً يقيس النموذجين وجهاً لوجه .