所以,如果呢個選擇會影響正式產品,GPT Image 2 應該被視為值得測試嘅候選 model,而唔係 GPT Image 1.5 嘅「自動替代品」。
按目前證據,以下講法都未夠穩陣:
OpenAI API docs 入面確實有 Compare models、Image generation、Pricing 同 All models 呢類相關頁面;不過,現有來源片段未提供足夠數字或規格,去支持以上比較結論 。
OpenAI 影像生成相關命名幾容易令人混淆。現有來源包括:GPT Image 2 嘅 API model 頁 、OpenAI Developer Community 一條題為 “Introducing gpt-image-2 - available today in the API and Codex” 嘅討論串
,以及 OpenAI 關於 “ChatGPT Images 2.0” 嘅頁面
。
呢幾樣都同生成圖片有關,但唔等於可以互相代替,更唔等於已經有一份官方 benchmark 表,直接比較 GPT Image 2 同 GPT Image 1.5。產品介紹頁、developer community thread、API model page,係三種唔同層級嘅來源;如果你要做工程或產品決策,應該優先睇 API 文件、定價頁,以及自己 workload 嘅 benchmark。
部分外部來源可能令件事睇落比實際更清楚。例如 PCMag 一則 Facebook post 片段提到,GPT Image 1.5 “claimed #1 across Image Arena (1264 Elo), Artificial Analysis, and Design Arena” 。
呢類資訊值得留意,但佢唔係 OpenAI API docs 入面嘅 GPT Image 2 vs GPT Image 1.5 官方對照表。較安全嘅讀法係:第三方 benchmark 可以當作參考訊號,但唔足以單獨支持你將正式產品整條 pipeline 轉 model。
尤其如果你嘅使用場景係產品圖、海報、infographic、有大量文字嘅視覺、漫畫頁,或者由用戶上載圖片再編輯,實際表現可能同一般 leaderboard 排名唔完全一致。
如果 GPT Image 1.5 已經用緊喺正式產品,轉 model 前最好做受控測試:
如果只根據目前提供嘅來源,最審慎答案係:唔應該只因為 GPT Image 2 個版本號較高,就即刻由 GPT Image 1.5 轉過去。
比較實際嘅做法係:用你自己產品嘅真實 prompt 同輸出要求,將 GPT Image 2 同 GPT Image 1.5 放埋一齊測;再按畫質、latency、retry rate、成本同穩定性決定點 route。喺有更完整官方規格表或 benchmark 之前,「GPT Image 2」本身應被視為一個需要驗證嘅選項,而唔係一次 migration 嘅充分理由。
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