GPT Image 2 vs GPT Image 1.5: seberapa lebih akurat penempatan objeknya?

Apa yang benar-benar bisa diverifikasi

GPT Image 1.5 memiliki halaman model OpenAI API yang dapat dirujuk. Di sana, GPT Image 1.5 disebut sebagai model generasi gambar dengan instruction following dan adherence to prompts yang lebih baik. Halaman resmi GPT Image 1 menyebutnya sebagai model generasi gambar sebelumnya, yang menerima input teks maupun gambar dan menghasilkan output gambar.

Dokumentasi OpenAI tentang image generation juga membagi alur kerja menjadi dua kategori: Generations, yaitu membuat gambar dari nol berdasarkan prompt teks; dan Edits, yaitu memodifikasi gambar yang sudah ada. Pembedaan ini penting, karena membuat komposisi rumit dari teks dan menggeser atau menambahkan objek secara presisi di gambar yang sudah ada bukanlah tugas yang sama.

Dalam kutipan sumber OpenAI API Changelog, Models, dan All models yang tersedia, belum terlihat pengumuman resmi berupa perbandingan kuantitatif GPT Image 2 vs GPT Image 1.5 untuk complex composition, spatial accuracy, atau multi-object placement. Jadi, secara ketat, data yang kuat saat ini hanya mendukung bahwa GPT Image 1.5 adalah model gambar yang memiliki halaman resmi OpenAI API; belum mendukung klaim seperti akurasi penempatan objek GPT Image 2 naik X%.

Status GPT Image 2 di sumber publik masih tidak seragam

Masalahnya bukan karena GPT Image 2 sama sekali tidak dibicarakan. Masalahnya: sumber publik tidak konsisten.

Mew Design mengambil posisi hati-hati: GPT Image 2 tampaknya sedang diuji, tetapi belum tersedia resmi sebagai model OpenAI bernama demikian. getimg.ai juga menyatakan OpenAI belum mengumumkan GPT Image 2 dan jajaran publik saat ini berhenti di gpt-image-1.5. Namun, artikel pihak ketiga lain mengklaim OpenAI meluncurkan ChatGPT Images 2.0 atau gpt-image-2 pada 21 April 2026, dengan Arena score 1512.

Sumber ulasan pihak ketiga juga belum cukup untuk menjawab pertanyaan angka. RenovateQR, misalnya, menyebut penulisnya menjalankan GPT Image 2 terhadap satu set prompt standar, termasuk fotografi produk, UI mockup, signage multibahasa, potret, dan konten bermerek. Namun, kutipan yang tersedia tidak menyajikan tingkat keberhasilan penempatan banyak objek, akurasi relasi kiri-kanan atau depan-belakang, atau tabel pembanding lengkap dengan GPT Image 1.5.

Jadi, rumusan yang paling aman adalah: ada sumber pihak ketiga yang mengklaim GPT Image 2 sedang diuji, sudah ada, atau sudah diluncurkan, tetapi untuk pertanyaan spesifik tentang seberapa besar peningkatan akurasi komposisi kompleks dan penempatan objek, data yang ada belum memberikan jawaban resmi, terukur, dan dapat direproduksi.

Mengapa skor 1.512 vs 1.241 bukan berarti akurasi penempatan objek

Salah satu halaman pihak ketiga mencantumkan skor GPT Image 2 sebesar 1.512 dan GPT Image 1.5 sebesar 1.241, selisih 271 poin. Angka ini bisa dibaca sebagai petunjuk bahwa ada sumber yang menilai GPT Image 2 lebih tinggi secara keseluruhan. Namun, angka tersebut tidak boleh langsung ditafsirkan sebagai peningkatan akurasi penempatan objek.

Ada beberapa alasannya:

• Kutipan skor tersebut tidak menjelaskan apakah penilaiannya khusus mengukur komposisi kompleks, posisi relatif, relasi tumpang tindih, atau penempatan banyak objek.
• Selisih skor bukanlah tingkat akurasi pass/fail. Tanpa sampel uji, metode penilaian, dan klasifikasi jenis kesalahan, skor 1.512 vs 1.241 tidak bisa diubah menjadi akurasi X%.
• Sumber dokumen OpenAI API yang tersedia tidak memberikan benchmark GPT Image 2 vs GPT Image 1.5 pada test set yang sama untuk spatial accuracy atau object placement.

Dengan kata lain, jika artikel, materi produk, atau bahan penjualan ingin tetap akurat, kalimat paling jauh yang bisa dipertahankan adalah: ada halaman pihak ketiga yang mencantumkan skor GPT Image 2 lebih tinggi daripada GPT Image 1.5. Itu berbeda dari klaim bahwa OpenAI telah membuktikan akurasi penempatan objek GPT Image 2 naik sekian persen.

Benchmark penempatan objek yang layak itu seperti apa?

Untuk benar-benar menjawab apakah GPT Image 2 lebih baik daripada GPT Image 1.5 dalam komposisi kompleks, ujiannya harus lebih ketat daripada sekadar melihat mana yang lebih bagus.

Setidaknya, benchmark yang dapat diperiksa perlu mencakup:

1. Prompt yang sama untuk kedua model: nama model, versi, atau snapshot harus dicatat jelas agar hasil dari waktu dan setelan berbeda tidak tercampur.
2. Uji relasi spasial secara khusus: misalnya kiri/kanan, depan/belakang, atas/bawah, objek saling menutupi, objek dipegang, objek di tengah, dekat tepi, dan relasi antar-banyak objek.
3. Rubrik pass/fail yang eksplisit: setiap output dinilai berdasarkan identitas objek, jumlah objek, posisi relatif, tumpang tindih, proporsi, serta apakah teks atau elemen merek yang diminta tetap terjaga.
4. Penilaian buta atau multi-penilai: ini mengurangi risiko hanya memilih contoh yang paling bagus atau memberi skor berdasarkan nama model.
5. Pisahkan Generations dan Edits: dokumentasi OpenAI sendiri membedakan pembuatan gambar dari prompt teks dan modifikasi gambar yang sudah ada, sehingga evaluasinya juga perlu dipisah.

Tanpa unsur-unsur itu, satu gambar contoh, tangkapan layar media sosial, atau satu skor total belum cukup untuk menjawab seberapa lebih akurat penempatan objeknya.

Saran praktis untuk tim produk, desain, dan pemasaran

Sebelum ada benchmark resmi atau uji pihak ketiga yang dapat direproduksi, jangan perlakukan klaim GPT Image 2 lebih presisi sebagai fakta yang sudah terukur. Pendekatan yang lebih aman:

• Gunakan GPT Image 1.5 sebagai baseline yang dapat dirujuk, karena model ini memiliki halaman OpenAI API dan dijelaskan memiliki instruction following serta prompt adherence yang lebih baik.
• Buat set prompt tetap yang mencakup skenario berisiko tinggi: jumlah objek, relasi kiri-kanan atau depan-belakang, objek saling menutupi, posisi teks, elemen merek, dan susunan komponen UI.
• Nilai output dengan pass/fail terlebih dahulu, baru nilai estetika. Jangan hanya bertanya apakah gambarnya terlihat bagus.
• Catat hasil text-to-image generation dan image edits secara terpisah, karena dua alur kerja ini memang dibedakan dalam dokumentasi OpenAI.
• Saat melapor ke klien atau pemangku kepentingan internal, hindari janji berupa persentase peningkatan. Formulasi yang lebih akurat adalah: perlu divalidasi lagi pada skenario penggunaan sendiri.

Verdict

Kesimpulan terkuat yang didukung sumber saat ini adalah: GPT Image 1.5 memiliki halaman OpenAI API dan dijelaskan memiliki prompt adherence yang lebih baik; GPT Image 1 adalah model generasi gambar sebelumnya. Namun, belum ada data publik yang cukup kuat untuk menghitung seberapa besar GPT Image 2 meningkatkan akurasi komposisi kompleks dan penempatan objek dibanding GPT Image 1.5.

Sumber pihak ketiga masih berbeda pendapat soal status GPT Image 2, dan skor total seperti 1.512 vs 1.241 tidak bisa diperlakukan sebagai ukuran spatial accuracy atau object-placement accuracy.