GPT Image 2 的物件擺放準確度，暫時無法可靠量化

這不等於 GPT Image 2 一定沒有進步；而是目前沒有足夠公開證據，支持「提升 X%」、「準確率增加多少」這類定量說法。

目前真正能確認的是什麼

可引用的官方基準線是 GPT Image 1.5。OpenAI API 的 GPT Image 1.5 模型頁將它描述為圖像生成模型，並稱它有更好的 instruction following 與對 prompts 的 adherence，也就是更能遵循使用者指令與提示內容。

至於 GPT Image 1，OpenAI API 模型頁稱它是上一代圖像生成模型，並說它可接受文字與圖像輸入、產生圖像輸出。

這裡還有一個評估時很容易被忽略的差異：OpenAI 的圖像生成文件把工作流分為 Generations 與 Edits。前者是根據文字 prompt 從零生成圖像；後者是修改既有圖像。 因此，「從文字生成一張複雜構圖」和「在既有圖像中準確加入、移動或保留物件」不應混在一起評分。

在可核查的 OpenAI API changelog、Models 與 All models 來源摘錄中，未見官方公布 GPT Image 2 vs GPT Image 1.5 的 complex composition、spatial accuracy 或 object-placement 量化比較。 換句話說，目前最多能穩健地說：GPT Image 1.5 有官方模型頁與官方能力描述；但不能進一步推論 GPT Image 2 的擺位準確率提升了多少。

GPT Image 2 的公開資訊仍然混雜

GPT Image 2 的問題不是完全沒有人討論，而是公開來源之間並不一致。

Mew Design 的整理採取較保守的說法：GPT Image 2 看起來像是在測試中，但尚未作為具名 OpenAI 模型正式公開。 getimg.ai 也稱 OpenAI 尚未宣布 GPT Image 2，公開 lineup 停在 gpt-image-1.5。

但另一篇第三方文章則聲稱，OpenAI 在 2026 年 4 月 21 日推出 ChatGPT Images 2.0 / gpt-image-2，並提到 Arena score 1512。 這類說法可以作為「市場上有 GPT Image 2 相關傳聞或第三方報導」的線索，但不能自動等同於官方、可重現、專項的擺位 benchmark。

第三方評測也有類似限制。RenovateQR 的文章摘錄稱作者在 GPT Image 2 發布後，用一組標準 prompts 測試產品攝影、UI mockup、多語 signage、肖像與品牌內容等任務。 不過，在可見摘錄中，沒有看到可重現的多物件擺放成功率、左右／前後關係準確率，或與 GPT Image 1.5 的完整逐項對照表。

所以，較穩妥的表述是：有第三方來源聲稱 GPT Image 2 存在、正在測試或已推出；但就複雜構圖與物件擺放準確度提升多少而言，現有資料不足以給出官方、可重現、專項量化答案。

為什麼 1,512 vs 1,241 不能當成擺位準確率

有第三方頁面列出 GPT Image 2 分數為 1,512，GPT Image 1.5 分數為 1,241，相差 271 分。 這最多只能說明：有來源聲稱 GPT Image 2 的某個整體分數高於 GPT Image 1.5。

但這不能改寫成「擺位準確度提升 271 分」，更不能換算成「物件擺放準確率提升多少百分比」。原因有三個：

• 該分數摘錄未說明評分是否專門針對複雜構圖、相對位置、遮擋關係或多物件擺放。
• 分數差距不是 pass/fail 準確率；沒有樣本數、測試 prompts、評分規則與錯誤分類，就不能把 1,512 vs 1,241 換算成「準確 X%」。
• OpenAI API 文件來源沒有提供同一測試集下 GPT Image 2 vs GPT Image 1.5 的 spatial 或 object-placement benchmark。

如果要寫在產品頁、提案或銷售簡報裡，較準確的說法是：「有第三方頁面列出 GPT Image 2 的整體分數高於 GPT Image 1.5。」不應寫成「官方證明 GPT Image 2 擺位準確度提升 X%」。

怎樣才算真正可查核的擺位 benchmark？

要回答 GPT Image 2 是否真的比 GPT Image 1.5 更擅長複雜構圖，測試不能只靠「看起來比較漂亮」。至少需要：

1. 同一批 prompts 同時測兩個模型：清楚記錄模型名稱、版本或 snapshot，避免把不同時間、不同設定的結果混在一起比較。
2. 專門測空間關係：例如左／右、前／後、上／下、遮擋、手持、置中、靠近邊緣、多物件相互關係等。
3. 明確 pass/fail rubric：逐項檢查物件身份、物件數量、相對位置、遮擋、比例、指定文字或品牌元素是否保留。
4. 盲測或多評審標註：避免只挑最好看的樣本，也避免評審因知道模型名稱而產生偏見。
5. 分開測 Generations 與 Edits：OpenAI 文件本身將文字生成圖像與修改既有圖像分成不同工作流，評估時也應分開記錄。

沒有這些條件，單張示例圖、社群截圖或一個總分，都不足以回答「擺位到底準了多少」。

給產品、設計與行銷團隊的實用做法

在沒有官方或可重現第三方 benchmark 前，不建議把「GPT Image 2 擺位更準」當成已量化事實。比較安全的做法是：

• 以 GPT Image 1.5 作為可引用 baseline，因為它有 OpenAI API 模型頁，並被描述為有更好的 instruction following 與 prompt adherence。
• 建立固定 prompt set，覆蓋物件數量、左右／前後關係、遮擋、文字位置、品牌元素保留、UI 元件排列等高風險場景。
• 每張輸出先評 pass/fail，再評美感；不要只問「好不好看」。
• 分開記錄 text-to-image generation 與 image edits，因為這兩種工作流在 OpenAI 文件中本來就是不同類別。
• 對客戶或內部利害關係人匯報時，避免承諾具體提升百分比；更準確的說法是「仍需以自家場景測試驗證」。

最終 verdict

現有來源支持的最強結論是：GPT Image 1.5 有可引用的 OpenAI API 模型頁，且被描述為有更好的 prompt adherence；GPT Image 1 則是上一代圖像生成模型。

但 GPT Image 2 相對 GPT Image 1.5 在複雜構圖與物件擺放方面究竟準確多少，暫時沒有足夠可核查公開數據。第三方來源對 GPT Image 2 的狀態與分數說法不一，而 1,512 vs 1,241 這類總分也不能直接當成 spatial accuracy 或 object-placement accuracy。