Não é seguro afirmar que o GPT Image 2 melhorou em X% a composição complexa ou o posicionamento de objetos: as fontes verificáveis não trazem um benchmark oficial e reproduzível, e a diferença de 1.512 vs 1....
Não há base documental suficiente para declarar um vencedor: Claude Opus 4.7 é descrito pela Anthropic, mas o guia específico da OpenAI analisado é sobre GPT 5.4, não GPT 5.5 Spud [53][65][75].
A documentação da OpenAI mostra fluxos de edição de imagem e uma página do modelo GPT Image 2; uma discussão da comunidade indica suporte ao campo mask no gpt image 2.[13][14][15][16]
GPT Image 2/ChatGPT Images 2.0 pode ajudar a criar conceitos visuais e rascunhos com texto em chinês tradicional; os dados públicos indicam melhora em renderização multilíngue, mas não trazem uma taxa de pre...
A afirmação de que o GPT Image 2 preserva logotipos melhor que o GPT Image 1.5 continua sem comprovação: as fontes oficiais da OpenAI disponíveis não trazem um benchmark controlado sobre fidelidade de logo e...
A resposta curta é: não dá para prometer. A documentação da OpenAI lista o GPT Image 2 como modelo da API, e exemplos oficiais do GPT Image mostram edição com máscara, mas também avisam que o modelo ainda po...
Ainda não há evidência pública forte e reprodutível de que GPT Image 2/ChatGPT Images 2.0 supere GPT Image 1.5 de forma estável em retratos realistas, fotos de produto ou qualidade geral.
Não há, nas fontes analisadas, um teste público lado a lado que prove maior confiabilidade do GPT Image 2 para ativos de marketing.
A checagem não encontrou base suficiente para afirmar que o GPT Image 2 tenha limites de tamanho, proporção ou imagens de referência mais livres que o GPT Image 1.5 de forma mensurável.[1][21]
Fundos transparentes parecem ser compatíveis com alguns fluxos do GPT Image em PNG ou WEBP, mas as fontes disponíveis não confirmam suporte universal no GPT Image 2.
Para um display de PDV visto de perto, não aprove nem reprove imagens de IA só pelo zoom de 300%.
As referências oficiais analisadas da OpenAI não confirmam um máximo numérico de imagens de origem em uma única requisição de edição.