不過，這不等於已有一份公開且可重現的測試，證明 GPT Image 2 比 GPT Image 1.5 在拼字、字形、對齊、多語、輸出尺寸與失敗率上高出某個百分比。這個差距很重要，因為 GPT Image 1.5 發布時，本身也被描述為改善了文字渲染，尤其是較密集、較小的文字 。

證據能支持到哪裡？

為什麼 GPT Image 2 較適合作為第一選擇

GPT Image 2 最有說服力的地方，不是「展示圖很驚艷」，而是它對應到實際工作流的痛點。OpenAI 相關材料強調的是可交付素材：文字要讀得懂、版面要能用、品牌與目的地格式要對，最好不用設計師再花大量時間修錯字與排版 。

這正是圖像生成最容易翻車的地方：簡報上的標題與註解、App 介面文字、產品包裝標籤、資訊圖表說明、多語廣告文案，以及一張圖裡有好幾塊文字區的密集版面。

OpenAI 的 ChatGPT Images 2.0 公開介紹頁也把多個示例放在字體、編輯式文字、桌面 UI 等文字含量較高的視覺場景上 。再加上 TechCrunch 引述的 OpenAI 新聞稿說法——Images 2.0 可處理小字、圖示、UI 元件、密集構圖與細微風格限制 ——把這些證據合起來看，GPT Image 2 確實更像是當文字可讀性是交付條件時的優先選項。

但 GPT Image 1.5 仍然不是過時品

不要把比較簡化成「1.5 不會做字、2 才會做字」。GPT Image 1.5 的發布公告已經說明，它帶來更精準的圖片編修、更好的提示遵循，以及改善後的文字渲染，特別是密集與小字文字 。

換句話說，如果你的需求只是大標題、短標籤、簡單 mockup，或本來就有人工校對與設計修稿流程，GPT Image 1.5 仍可能夠用。

同時，OpenAI API 的圖像生成指南也提醒，文件列出的 GPT Image 模型——包括 gpt-image-1.5——雖然相較 DALL·E 系列已有明顯改進，但仍可能在精準文字位置與清晰度上遇到困難 。這句提醒很實用：任何圖像模型都不應被當成「絕對不會打錯字」的排版工具。

小心「99% 排版準確度」這類說法

有些第三方文章或社群貼文對 GPT Image 2 提出 99% typography／glyph accuracy 之類的強說法 。這些訊號可能反映真實進步，但在本次可見資料中，方法論不足以把它們當作定論。

一個有意義的 99% 主張，至少應該公開：提示詞集合、語言與文字系統、生成次數、輸出尺寸、模型設定、評分規則、失敗樣本是否納入，以及最後是否在實際發布尺寸下判讀可讀性。否則，模型可能在大型海報標題上表現亮眼，卻仍在長段落、細則小字、圖表標籤、UI 控制項或複雜多語版面上出錯。

名稱提醒：GPT Image 2 與 ChatGPT Images 2.0

資料中出現兩組相關名稱。開發者文件與公告使用 gpt-image-2：OpenAI 的提示指南示範了這個模型 ID，開發者社群公告也說 gpt-image-2 可在 API 與 Codex 使用 。

公開產品介紹與媒體報導則多使用 ChatGPT Images 2.0 。由於本次資料沒有一個單句把所有 gpt-image-2 主張與所有 ChatGPT Images 2.0 主張完整對應起來，較穩妥的寫法是：在談重疊證據時使用「GPT Image 2／ChatGPT Images 2.0」，並區分哪些是開發者模型 ID、哪些是公開產品名稱。

你該選哪一個？

如果你的輸出包含多個文字區、小字標籤、資訊圖表文案、產品包裝文字、UI 元件、簡報文字、在地化廣告或多語內容，先選 GPT Image 2。這個建議來自它被定位為可讀、可在地化的生產工作流工具，以及 OpenAI 透過媒體報導所描述的 Images 2.0 小字與密集版面能力 。

如果你的文字很短、字很大、很容易人工校對，或現有流程使用 GPT Image 1.5 已經能達到可接受品質，則 GPT Image 1.5 仍值得保留在工具箱裡。它本身的發布資訊就已強調對密集與小字文字渲染的改善 。

如果文字正確性很關鍵，請自己做一次公平測試

若錯字會造成品牌、法務、印刷或使用者體驗問題，不要只看展示圖。更好的做法是用同一批提示詞做小型對跑：

1. **原文複製測試：**兩個模型都使用同一組標題、副標與短標籤。
2. **小字測試：**加入註腳、圖表標籤、UI 控制項或產品細則，並以實際發布尺寸檢查。
3. **密集版面測試：**生成資訊圖表、菜單、儀表板或多區塊簡報頁。
4. **編修保留測試：**只修改一段文字，觀察其他圖像元素是否穩定。
5. **多語測試：**納入團隊實際會發布的語言與文字系統。
6. **人工評分：**檢查拼字、漏字、替換字、可讀性、對齊，以及是否能不修圖直接交付。

最後勝出的，不是第一張看起來最炫的圖，而是在你的提示詞、目標尺寸與審稿流程下，最穩定產出正確可讀文字的模型。

底線

在實務上，GPT Image 2 看起來更適合處理圖中文字，尤其是密集、小字、在地化與 UI 類型的素材。不過，最可辯護的說法應該比社群 hype 更窄：OpenAI 相關材料把 GPT Image 2／ChatGPT Images 2.0 推向可讀的生產級輸出與細節文字處理；GPT Image 1.5 同樣已改善密集與小字渲染；而本次審閱資料中，尚未看到一份公開透明的 GPT Image 2 對 GPT Image 1.5 文字可讀性對跑基準 。

不過，這不等於已有一份公開且可重現的測試，證明 GPT Image 2 比 GPT Image 1.5 在拼字、字形、對齊、多語、輸出尺寸與失敗率上高出某個百分比。這個差距很重要，因為 GPT Image 1.5 發布時，本身也被描述為改善了文字渲染，尤其是較密集、較小的文字 。

證據能支持到哪裡？

為什麼 GPT Image 2 較適合作為第一選擇

GPT Image 2 最有說服力的地方，不是「展示圖很驚艷」，而是它對應到實際工作流的痛點。OpenAI 相關材料強調的是可交付素材：文字要讀得懂、版面要能用、品牌與目的地格式要對，最好不用設計師再花大量時間修錯字與排版 。

這正是圖像生成最容易翻車的地方：簡報上的標題與註解、App 介面文字、產品包裝標籤、資訊圖表說明、多語廣告文案，以及一張圖裡有好幾塊文字區的密集版面。

OpenAI 的 ChatGPT Images 2.0 公開介紹頁也把多個示例放在字體、編輯式文字、桌面 UI 等文字含量較高的視覺場景上 。再加上 TechCrunch 引述的 OpenAI 新聞稿說法——Images 2.0 可處理小字、圖示、UI 元件、密集構圖與細微風格限制 ——把這些證據合起來看，GPT Image 2 確實更像是當文字可讀性是交付條件時的優先選項。

但 GPT Image 1.5 仍然不是過時品

不要把比較簡化成「1.5 不會做字、2 才會做字」。GPT Image 1.5 的發布公告已經說明，它帶來更精準的圖片編修、更好的提示遵循，以及改善後的文字渲染，特別是密集與小字文字 。

換句話說，如果你的需求只是大標題、短標籤、簡單 mockup，或本來就有人工校對與設計修稿流程，GPT Image 1.5 仍可能夠用。

同時，OpenAI API 的圖像生成指南也提醒，文件列出的 GPT Image 模型——包括 gpt-image-1.5——雖然相較 DALL·E 系列已有明顯改進，但仍可能在精準文字位置與清晰度上遇到困難 。這句提醒很實用：任何圖像模型都不應被當成「絕對不會打錯字」的排版工具。

小心「99% 排版準確度」這類說法

有些第三方文章或社群貼文對 GPT Image 2 提出 99% typography／glyph accuracy 之類的強說法 。這些訊號可能反映真實進步，但在本次可見資料中，方法論不足以把它們當作定論。

一個有意義的 99% 主張，至少應該公開：提示詞集合、語言與文字系統、生成次數、輸出尺寸、模型設定、評分規則、失敗樣本是否納入，以及最後是否在實際發布尺寸下判讀可讀性。否則，模型可能在大型海報標題上表現亮眼，卻仍在長段落、細則小字、圖表標籤、UI 控制項或複雜多語版面上出錯。

名稱提醒：GPT Image 2 與 ChatGPT Images 2.0

資料中出現兩組相關名稱。開發者文件與公告使用 gpt-image-2：OpenAI 的提示指南示範了這個模型 ID，開發者社群公告也說 gpt-image-2 可在 API 與 Codex 使用 。

公開產品介紹與媒體報導則多使用 ChatGPT Images 2.0 。由於本次資料沒有一個單句把所有 gpt-image-2 主張與所有 ChatGPT Images 2.0 主張完整對應起來，較穩妥的寫法是：在談重疊證據時使用「GPT Image 2／ChatGPT Images 2.0」，並區分哪些是開發者模型 ID、哪些是公開產品名稱。

你該選哪一個？

如果你的輸出包含多個文字區、小字標籤、資訊圖表文案、產品包裝文字、UI 元件、簡報文字、在地化廣告或多語內容，先選 GPT Image 2。這個建議來自它被定位為可讀、可在地化的生產工作流工具，以及 OpenAI 透過媒體報導所描述的 Images 2.0 小字與密集版面能力 。

如果你的文字很短、字很大、很容易人工校對，或現有流程使用 GPT Image 1.5 已經能達到可接受品質，則 GPT Image 1.5 仍值得保留在工具箱裡。它本身的發布資訊就已強調對密集與小字文字渲染的改善 。

如果文字正確性很關鍵，請自己做一次公平測試

若錯字會造成品牌、法務、印刷或使用者體驗問題，不要只看展示圖。更好的做法是用同一批提示詞做小型對跑：

1. **原文複製測試：**兩個模型都使用同一組標題、副標與短標籤。
2. **小字測試：**加入註腳、圖表標籤、UI 控制項或產品細則，並以實際發布尺寸檢查。
3. **密集版面測試：**生成資訊圖表、菜單、儀表板或多區塊簡報頁。
4. **編修保留測試：**只修改一段文字，觀察其他圖像元素是否穩定。
5. **多語測試：**納入團隊實際會發布的語言與文字系統。
6. **人工評分：**檢查拼字、漏字、替換字、可讀性、對齊，以及是否能不修圖直接交付。

最後勝出的，不是第一張看起來最炫的圖，而是在你的提示詞、目標尺寸與審稿流程下，最穩定產出正確可讀文字的模型。

底線

在實務上，GPT Image 2 看起來更適合處理圖中文字，尤其是密集、小字、在地化與 UI 類型的素材。不過，最可辯護的說法應該比社群 hype 更窄：OpenAI 相關材料把 GPT Image 2／ChatGPT Images 2.0 推向可讀的生產級輸出與細節文字處理；GPT Image 1.5 同樣已改善密集與小字渲染；而本次審閱資料中，尚未看到一份公開透明的 GPT Image 2 對 GPT Image 1.5 文字可讀性對跑基準 。