GPT Image 2.6 против 2.5: что показал замер скорости на 14 задачах
GPT Image 2.6 действительно генерирует изображения быстрее предыдущей версии, однако заявленный прирост зависит от того, как именно его считать. Сравнение на 14 задачах показало: при одинаковой стоимости одного кадра новая модель справилась примерно за 10 минут, тогда как GPT Image 2.5 потребовалось около 15 минут.
В тесте использовались русскоязычные промпты и надписи, а время замерялось отдельно для каждого результата. Всего получилось 16 кадров: одна из задач с талисманом состояла из трёх последовательных этапов. Такой подход позволил оценить не только заявленную скорость, но и качество работы с текстом на изображениях.
Что показал замер времени
Разница между версиями составила около пяти минут на всём наборе заданий. Иными словами, GPT Image 2.6 сократил время ожидания примерно на треть. При пересчёте на производительность это означает, что за те же 15 минут новая версия способна создать примерно в полтора раза больше кадров.
OpenAI заявляет, что GPT Image 2.6 работает на 50% быстрее. Полученный результат можно считать соответствующим этому обещанию, если речь идёт о росте производительности в 1,5 раза. Но если воспринимать формулировку как сокращение времени ожидания вдвое, тест этого не подтверждает: вместо 15 минут пользователю пришлось бы ждать около 7,5 минуты.
Стоимость и качество надписей
При этом преимущество по скорости не сопровождалось увеличением стоимости: один кадр в GPT Image 2.6 обошёлся столько же, сколько в GPT Image 2.5. Это делает новую версию более выгодной для серийной генерации, если приоритетом является количество результатов за ограниченное время.
Однако ускорение не отменяет необходимости проверять готовые изображения. В одной из таблиц элементов GPT Image 2.6 допустила ошибку в русском слове: вместо «Магний» модель написала «Матний». Подобные неточности особенно критичны для инфографики, учебных материалов и других изображений, где текст является частью содержания.
Таким образом, GPT Image 2.6 в практическом сравнении оказалась примерно на треть быстрее GPT Image 2.5 при той же цене генерации. При этом речь не идёт о полном исчезновении ошибок: русские надписи по-прежнему требуют ручной вычитки, а итоговая разница между версиями зависит от типа задачи и количества создаваемых кадров.
