Für die konkrete Behauptung reicht das nicht. Nötig wäre ein reproduzierbarer Test: gleiche Ausgangsdateien, gleiche Prompts, gleiche Bearbeitungsanweisungen, gleiche Anzahl an Generierungen und klare Bewertungskriterien für Logoform, Wortmarke, Farben und Layout. Einen solchen veröffentlichten Head-to-Head-Benchmark zeigen die genannten OpenAI-Quellen nicht .
Auch der GPT-Image-1.5-Prompting-Guide sollte vorsichtig gelesen werden. In einem sichtbaren Beispiel stehen Einschränkungen wie „No trademarks“, „No watermarks“ und „No logos“. Das ist kein Beleg dafür, dass das Modell ein vorhandenes kommerzielles Logo bei Bearbeitungen zuverlässig erhalten kann .
Bei GPT Image 2 ist die Quellenlage in diesem Set vor allem von Drittanbieter-Seiten geprägt. Eine „Facts vs. Rumors“-Darstellung schreibt, GPT Image 2 scheine sich im Test zu befinden und sei nicht offiziell als namentliches OpenAI-Modell öffentlich verfügbar . Andere Drittanbieter sprechen dagegen von einem Launch, einer Review, Prompt-Beispielen oder stützen Vergleiche auf geleakte LM-Arena-Informationen
.
Solche Seiten können Hinweise für weitere Recherchen liefern. Für eine belastbare Produktionsaussage — „GPT Image 2 bewahrt Logos besser als GPT Image 1.5“ — genügen sie aber nicht. Dafür fehlt ein stabiler, offiziell nachvollziehbarer Vergleich mit transparenten Kriterien.
Es gibt Drittanbieter, die GPT Image 1.5 eine bessere Erhaltung ursprünglicher Bildelemente bei Edits zuschreiben, darunter Gesichter, Logos und Lichtstimmung . Das ist relevant, wenn Sie GPT Image 1.5 für Marken-Workflows evaluieren.
Es beweist aber nicht, dass GPT Image 2 überlegen ist. Dafür müssten beide Modelle unter denselben Bedingungen getestet und die Ergebnisse anhand derselben Marken- und Logo-Kriterien bewertet werden.
Wenn Logo-Genauigkeit wichtig ist, verlassen Sie sich nicht auf Einzelbeispiele oder Demo-Bilder. Bauen Sie stattdessen einen wiederholbaren Seit-an-Seit-Test auf:
Prüfen Sie die Outputs anschließend gegen konkrete Markenanforderungen:
Ein guter Test enthält nicht nur einfache Motive. Nehmen Sie auch Fälle auf, die erfahrungsgemäß anfälliger sind: kleine Logos, schräge Verpackungen, dichte UI-Screens, kontrastarme Marken, mehrstufige Edits und Szenen, in denen das Modell versucht sein könnte, das Design neu zu interpretieren statt es zu erhalten.
Selbst wenn ein KI-Bildmodell ein Logo präzise reproduzieren oder bearbeiten kann, heißt das nicht automatisch, dass die Nutzung erlaubt ist. OpenAIs eigene Brand-Guidance sagt etwa, dass das OpenAI-Logo nur verwendet werden soll, wenn es direkt mit OpenAI-Diensten zusammenhängt, und nicht ohne Erlaubnis oder außerhalb der OpenAI-Bedingungen .
Für jede Marke gilt daher: technische Genauigkeit und Rechteklärung sind zwei getrennte Prüfungen. Erst muss das Logo stimmen. Dann muss die Nutzung rechtlich und vertraglich zulässig sein.
Die saubere Formulierung lautet derzeit nicht: „GPT Image 2 erhält Logos besser als GPT Image 1.5.“ Vertretbar ist nur: Die Behauptung ist nicht verifiziert. Die hier vorliegenden offiziellen OpenAI-Quellen liefern keinen kontrollierten Benchmark, der GPT Image 2 gegenüber GPT Image 1.5 bei Logo- oder Corporate-Design-Treue belegt .
Wer solche Modelle in Markenproduktion, Produktbildern, Verpackungen oder Kampagnen einsetzen will, sollte deshalb vorab mit eigenen Assets testen — und die Ergebnisse nach klaren Corporate-Design-Kriterien freigeben.