GPT Image 2 vs. GPT Image 1.5: Wie viel genauer ist die Objektplatzierung?

Was sich tatsächlich belegen lässt

Für GPT Image 1.5 gibt es eine offizielle OpenAI-API-Modellseite. Dort wird das Modell als Bildgenerierungsmodell beschrieben, mit besserem Instruction Following und stärkerer Einhaltung von Prompts. GPT Image 1 wiederum wird auf seiner OpenAI-Modellseite als vorheriges Bildgenerierungsmodell beschrieben, das Text- und Bildeingaben akzeptiert und Bildausgaben erzeugt.

Wichtig ist auch die Trennung der Arbeitsabläufe: OpenAI unterscheidet in der Bildgenerierungsdokumentation zwischen Generations, also dem Erzeugen neuer Bilder aus einem Textprompt, und Edits, also dem Bearbeiten vorhandener Bilder. Für eine Bewertung der Platzierungsgenauigkeit ist das keine Nebensache. Ein Modell kann zum Beispiel bei einer komplett neu generierten Szene gut wirken, aber beim präzisen Einfügen oder Verschieben eines Objekts in einem bestehenden Layout anders abschneiden.

In den vorliegenden OpenAI-API-Auszügen zu Changelog, Models und All models findet sich jedoch keine offizielle Quantifizierung wie: GPT Image 2 platziert Objekte X Prozent häufiger korrekt als GPT Image 1.5. Ebenso fehlt ein klarer Benchmark zu complex composition, spatial accuracy oder multi-object placement. Streng genommen ist damit nur der Status von GPT Image 1.5 als dokumentiertes OpenAI-Bildmodell belastbar; ein konkreter Vorsprung von GPT Image 2 bei Objektpositionen ist daraus nicht ableitbar.

Die öffentliche Quellenlage zu GPT Image 2 ist uneinheitlich

Das Problem ist nicht, dass GPT Image 2 nirgends erwähnt wird. Das Problem ist, dass die öffentlich auffindbaren Aussagen nicht sauber zusammenpassen.

Mew Design formuliert vorsichtig: GPT Image 2 scheine getestet zu werden, sei aber nicht offiziell als namentlich benanntes OpenAI-Modell öffentlich verfügbar. getimg.ai schreibt ebenfalls, OpenAI habe GPT Image 2 nicht angekündigt; die öffentliche Modelllinie ende bei gpt-image-1.5. Eine andere Drittquelle behauptet dagegen, OpenAI habe ChatGPT Images 2.0 beziehungsweise gpt-image-2 am 21. April 2026 veröffentlicht und nennt einen Arena-Score von 1.512.

Auch bei Praxistests ist Vorsicht angebracht. RenovateQR beschreibt etwa, GPT Image 2 mit einem standardisierten Prompt-Set getestet zu haben, darunter Produktfotografie, UI-Mockups, mehrsprachige Beschilderung, Porträts und Markeninhalte. Der vorliegende Auszug liefert aber keine reproduzierbare Erfolgsquote für Links-rechts-Beziehungen, Vordergrund-Hintergrund-Anordnungen, Überdeckungen oder die exakte Platzierung mehrerer Objekte gegenüber GPT Image 1.5.

Die faire Zusammenfassung lautet daher: Es gibt Drittquellen, die GPT Image 2 als getestet, erwartet oder bereits veröffentlicht darstellen. Für die Frage, wie viel genauer GPT Image 2 bei komplexer Komposition und Objektplatzierung ist, liefern diese Quellen aber keine robuste, offizielle und reproduzierbare Zahl.

Warum 1.512 vs. 1.241 kein Platzierungs-Benchmark ist

Eine Drittseite listet GPT Image 2 mit einem Score von 1.512 und GPT Image 1.5 mit 1.241; die Differenz beträgt 271 Punkte. Das kann ein Hinweis darauf sein, dass diese Quelle GPT Image 2 insgesamt höher bewertet. Es ist aber kein Beleg dafür, dass die Objektplatzierung um 271 Punkte oder um einen bestimmten Prozentsatz besser ist.

Dafür gibt es drei Gründe:

• Der Auszug erklärt nicht, ob der Score speziell komplexe Kompositionen, relative Positionen, Überdeckungen oder Multi-Object-Placement misst.
• Ein Gesamt-Score ist keine Pass/Fail-Genauigkeit. Ohne Testset, Bewertungsmethode und Fehlerkategorien lässt sich daraus keine Platzierungsquote berechnen.
• Die vorliegenden OpenAI-API-Dokumente liefern keinen offiziellen Vergleich von GPT Image 2 und GPT Image 1.5 auf demselben Spatial-Accuracy-Testset.

Wer in einem Produktblatt, Pitchdeck oder Kundenangebot sauber formulieren will, sollte also höchstens schreiben: Eine Drittseite führt GPT Image 2 mit einem höheren Gesamtwert als GPT Image 1.5. Nicht sauber wäre die Aussage: OpenAI habe bewiesen, dass GPT Image 2 bei Objektplatzierung um X Prozent genauer sei.

Was ein belastbarer Test leisten müsste

Ein echter Benchmark zur Objektplatzierung müsste deutlich strenger sein als ein paar beeindruckende Beispielbilder. Sinnvoll wäre mindestens:

1. Dasselbe Prompt-Set für beide Modelle: Modellname, Version oder Snapshot müssten dokumentiert sein, damit nicht Outputs aus unterschiedlichen Zeitpunkten oder Einstellungen verglichen werden.
2. Gezielte räumliche Aufgaben: Links/rechts, vorne/hinten, oben/unten, mittig, randnah, verdeckt, in der Hand gehalten, vor einem Objekt stehend oder zwischen zwei Objekten platziert.
3. Klare Pass/Fail-Kriterien: Objektidentität, Anzahl der Objekte, relative Position, Größenverhältnis, Überdeckung, Textposition und Erhalt von Marken- oder UI-Elementen müssten getrennt bewertet werden.
4. Blindbewertung oder mehrere Annotatoren: Sonst besteht das Risiko, dass nur die schönsten Beispiele ausgewählt werden oder bekannte Modellnamen die Bewertung beeinflussen.
5. Getrennte Auswertung von Generations und Edits: Da OpenAI diese Workflows selbst unterscheidet, sollten sie auch in Tests separat erfasst werden.

Erst ein solcher Aufbau könnte beantworten, ob GPT Image 2 in genau dem Bereich besser ist, der für Layouts und Produktionsgrafiken zählt: nicht nur schöne Bilder, sondern präzise platzierte Inhalte.

Praktische Empfehlung für Design-, Produkt- und Marketingteams

Bis es offizielle oder reproduzierbare Drittbenchmarks gibt, sollten Teams GPT Image 2 nicht pauschal als quantifiziert präziser verkaufen. Der bessere Weg ist ein eigener, kontrollierter Test:

• Nutzen Sie GPT Image 1.5 als dokumentierte Baseline, weil es dafür eine OpenAI-API-Modellseite gibt und das Modell dort mit besserem Instruction Following und stärkerer Prompt-Treue beschrieben wird.
• Legen Sie ein fixes Prompt-Set an: Produktshots, Key Visuals, UI-Layouts, Social Ads, Szenen mit mehreren Objekten, Textpositionen und Markenbestandteilen.
• Bewerten Sie zuerst sachlich nach bestanden/nicht bestanden, erst danach nach Ästhetik.
• Trennen Sie Text-zu-Bild-Generierung und Bildbearbeitung, weil OpenAI Generations und Edits als unterschiedliche Workflows beschreibt.
• Kommunizieren Sie intern oder gegenüber Kunden keine konkrete Prozentverbesserung, solange diese nicht in Ihrem eigenen Test oder in einem belastbaren externen Benchmark nachgewiesen ist.

Fazit

Der stärkste quellenfeste Befund ist: GPT Image 1.5 ist als OpenAI-API-Modell dokumentiert und wird mit besserer Prompt-Treue beschrieben; GPT Image 1 ist als vorheriges Bildgenerierungsmodell dokumentiert. Für GPT Image 2 gegenüber GPT Image 1.5 gibt es dagegen derzeit keine ausreichend verifizierbaren öffentlichen Daten, die eine konkrete Verbesserung der räumlichen Genauigkeit oder Objektplatzierung beziffern. Drittquellen widersprechen sich beim Status von GPT Image 2, und Gesamtwerte wie 1.512 vs. 1.241 lassen sich nicht in Spatial-Accuracy- oder Object-Placement-Quoten umrechnen.