OpenAI опубликовала подробное руководство по работе с GPT Image 2.5 — новой моделью для генерации и редактирования изображений.
В API доступны два варианта модели:
Flare — более быстрый режим для повседневной генерации;
Sunburst — вариант с упором на максимальную детализацию и точное редактирование.
Отдельный раздел посвящён точечному редактированию изображений через промпты. В гайде показано, как менять отдельные элементы сцены, сохраняя исходный объект и остальные детали без лишних изменений.
Также OpenAI разобрала практические сценарии для рекламы, комиксов, схем, интерфейсов и работы с референсами.
То есть это уже не просто список рекомендаций по промптам, а полноценная инструкция о том, как управлять результатом генерации и редактирования.
OpenAI выпустила ChatGPT Images 2.5 — новую версию модели для создания и редактирования изображений.
Главное изменение — более точное редактирование отдельных элементов. Теперь можно попросить изменить конкретный объект, фон или деталь, сохранив остальную композицию без лишних изменений.
Что ещё появилось:
Sketch — можно сделать простой набросок прямо в ChatGPT, а модель превратит его в полноценное изображение.
Шаблоны — готовые варианты для постеров, мерча, фотографий товаров и других форматов. Их можно адаптировать под свои задачи.
Более стабильное редактирование — при последовательных правках модель лучше сохраняет уже изменённые детали.
Качество изображения выросло — OpenAI отдельно отмечает более естественный свет, богатые текстуры и лучшее сохранение внешности людей на исходных фотографиях.
Генерация стала быстрее — задержка снизилась до 50% по сравнению с Images 2.0.
Images 2.5 уже начали распространять на вебе, iOS и Android. Также обновление доступно пользователям ChatGPT Work и Codex.
GPT доказала существование сингулярности - новая закрытая модель OpenAI, которая превосходит GPT-6 Astra, смогла найти математическое доказательство задачи тысячелетия "проблемы Навье-Стокса".
Доказательство заняло 165 страниц, а поиски шли 88 часов. Для этого запустили 10 000 агентов на базе той самой "убийцы GPT-6 Astra". В 2000 году составили 7 ключевых задач, которые должны определить развитие человечества на тысячи лет вперёд. GPT как раз смогла решить одну из таких задач, которую не могли решить 200 лет. Пока математическим сообществом доказательство не признано, но уже идёт проверка, которая займёт месяцы. Если правдивость подтвердится, то это положит начало эпохе AGI. До этого события считалось, что ИИ не сможет создать что-то уникальное.
Само доказательство вкратце выглядит как вихрь жидкости, где скорость течения достигает бесконечности за конечное время, что приводит к той самой сингулярности.
8 сентября OpenAI обновила генератор изображений. Масштаб, на котором это происходит, компания раскрыла в том же анонсе: через ChatGPT Images и модели GPT-Image в API создаётся более 3 млрд изображений в неделю.
Что изменилось в самой модели
Резче детали, естественнее свет, богаче текстуры. Модель лучше удерживает объекты с референсных фото — узнаваемые черты человека с большей вероятностью переносятся в новую сцену, стиль или композицию. И надёжнее выполняет инструкции при редактировании в несколько заходов. Главное измеримое: задержка генерации снижена до 50% относительно Images 2.0. Отдельно подтянули сложные визуальные инструкции — многослойные макеты, прозрачный фон, следование заданному стилю без «сползания» по мере уточнения деталей.
Примеры из анонса
1/8
Точечное редактирование
Исходное фото
После одной правки: постель заправлена, комната, свет и ракурс те же
Модель правит только то, что попросили, сохраняя остальное — даже на сложном фоне и со сложным объектом. В ChatGPT для этого добавили комментарии прямо на изображении: можно ткнуть в объект, а не описывать его словами. Для разработчиков это означает возможность заменить один элемент — товар, фон, строку текста — не пересобирая макет и не теряя фирменное оформление. В длинных диалогах правки тоже держатся: каждая следующая опирается на предыдущие, а качество картинки не деградирует от итерации к итерации.
Новое в интерфейсе ChatGPT
Sketch — рисуете прямо в чате, и набросок идёт как визуальный ориентир: планировка комнаты, силуэт одежды, простая каракуля. Вызывается командой @sketch. Шаблоны — заготовки под популярные форматы: постер, мерч, флаер, товарное фото. И шеринг: картинку теперь можно отдать вместе с промптом, которым она сделана, чтобы другой человек прогнал ту же идею на своих фото.
Всё это раскатывают уже сегодня — на всех тарифах ChatGPT, в ChatGPT Work и Codex, на десктопе, в мобильном и вебе.
Что в API
Вместо одной модели теперь две. GPT-Image-2.5 Flare — вариант по умолчанию: качество выше, чем у GPT-Image-2, при вдвое меньшей задержке; под соцсети, товарные карточки, визуальный поиск и массовую генерацию. GPT-Image-2.5 Sunburst — для премиальных задач с плотным контролем правок: кампанийные креативы, вылизанная продуктовая съёмка, генерирует дольше.
По официальной странице цен обе новые модели стоят столько же, сколько GPT-Image-2: 8 долларов за миллион входных токенов изображений, 30 — за миллион выходных, 5 — за миллион текстовых входных. То есть скорость выросла, а цена — нет. В команде оценки Manus говорят, что в их замерах Flare выдаёт качественные изображения в два-четыре раза быстрее GPT-Image-2; Adobe уже добавила обе модели в Firefly.
Безопасность
Проверки промптов и изображений на входе и выходе, метаданные C2PA и невидимый водяной знак — чтобы картинку, сделанную инструментами OpenAI, можно было опознать.
Почему это важно
Гонка генераторов давно не про «нарисуй красиво» — это умеют все. Она про управляемость: сколько правок выдержит картинка, прежде чем поедет композиция, и насколько дёшево обходится итерация. Ровно в эти два места и бьёт релиз: точечные правки без перерисовки всего кадра плюс вдвое меньше времени на попытку при неизменном прайсе. Для дизайнера это разница между «сгенерировал и смирился» и нормальным рабочим циклом.
8 сентября Тристан Бакмастер, профессор Курантовского института при Нью-Йоркском университете, выложил на университетском сайте заявление на четыре страницы. Он собирался говорить о другом — о работе, которую сам называет «моментом Дип Блю против Каспарова» для математики. Вместо этого ему пришлось описывать, как с ним разговаривали в OpenAI.
Что произошло в математике
Бакмастер и Левент Алпёге, математик, работающий в Anthropic, опубликовали три результата: доказательство взрыва за конечное время при гладкой внешней силе для уравнений пористой среды, системы Буссинеска и трёхмерных уравнений Эйлера. «Взрыв» — технический термин: решение за конечное время перестаёт быть гладким, скорость в точке уходит в бесконечность. Ключевые результаты пришли 15 августа, формальная проверка в системе Lean завершилась 22 августа. Соавторство было сугубо личным: ни Anthropic, ни NYU в нём не участвовали, инструменты Бакмастер оплачивал из собственного гранта.
Работали в связке моделей: Claude от Anthropic, Codex от OpenAI на GPT-5.6 Sol, Astra подключали только для оформления и проверки аргументов. Бакмастер честен до неприличия: первое сгенерированное доказательство он называет самым чудовищным из всего, что читал в жизни, а собственный текст про уравнения Эйлера — прямым словом «AI slop». Идея же принадлежит не ему и не машине: подход через внешнюю силу несколько лет разрабатывали Диего Кордоба и Луис Мартинес-Зороа, и Бакмастер прямо пишет, что Мартинес-Зороа заслуживает Филдсовской медали.
Что заявила OpenAI
Что её внутренняя модель — мощнее публичного GPT-6 Astra — доказала взрыв за конечное время для форсированных уравнений Навье–Стокса: существование форсированного взрыва в R³ и T³, сила гладкая, «опции c и d у Феффермана». Около ста страниц, сертифицировано в Lean. Деталь, которую легко пропустить: опции c и d — часть официальной постановки задачи тысячелетия Института Клэя, с призом в миллион долларов. То есть претензия идёт на саму премию. Бакмастер и Алпёге на неё не претендовали — их уравнения были ступенькой.
Почему математик увидел красный флаг
В маршруте. Путь через гладкую внешнюю силу — та самая дорога, которую открыли Кордоба и Мартинес-Зороа и которую двое учёных тихо выбрали для атаки; по словам Бакмастера, больше ей практически никто не занимался. «Это не то направление, к которому приходят за несколько дней, скормив модели условие задачи», — пишет он.
3 сентября, когда по сообществу пошёл слух, что «Anthropic решила крупную открытую проблему», Бакмастер написал известному математику в OpenAI. Ответ пришёл в тот же день: поделитесь деталями, чтобы избежать конкуренции, а с вычислениями поможем. Он попросил перенести разговор на следующую неделю — его спросили про пятницу, затем, в воскресенье 6 сентября в 12:45, предложили встретиться «в любой момент сегодня». К звонку подключился Себастьен Бубек, руководитель математического направления OpenAI. Говорили дважды за день, Алпёге на звонках не было.
Что вскрылось по ходу разговора
Сначала Бакмастеру показали промпт и сказали, что модели просто дали условие задачи, а человеческого участия было «очень мало». По мере того как коллеги присылали Бубеку уточнения во внутренний чат, картина менялась: над задачей работала целая команда, это была одна из многих попыток, сначала модель пускали на более лёгкие задачи — включая Эйлера, — и даже сам показанный промпт был написан с помощью Codex. Вычислений потратили, по описанию, безумное количество. На прямой вопрос, когда отправили первый промпт, ответа долго не было; в итоге согласились — за последние несколько дней, уже после того, как информация об их работе дошла до OpenAI. На вопрос, обучалась ли модель на их сессиях в Codex, куда они весь проект складывали черновики, ответили, что модель не обращается к пользовательским данным; про обучение переспросил — ответа не получил.
Два предложения и одна фраза
Ему предложили на выбор: либо они публикуют свой результат по Эйлеру, а OpenAI выкладывает Навье–Стокса на следующий день; либо Бакмастер в одиночку пишет статью с изложением результата OpenAI, указав, что его получила их внутренняя модель. Бубек, по словам математика, дважды заявил, что хочет убрать Алпёге из авторов, и сетовал, что всё было бы просто, если бы тот не работал в Anthropic. Бакмастер отказался и предупредил, что расскажет обо всём публично. Ответом было: «Зачем вам разрушать свою карьеру?» А когда он спросил, почему публичность разрушит карьеру академика, услышал: «Если вы не хотите, чтобы я был любезен, я могу и не быть любезным». Позже Алпёге получил сообщение с предложением поговорить один на один — «не знаю, вполне ли Тристан сейчас рационален». Он отказался.
Что говорит OpenAI
Бубек написал, что вокруг него распространяют ложные и подстрекательские утверждения, и пообещал развёрнутый ответ. На брифинге он заявил, что модель решила задачу Эйлера независимо и другими методами, а сам он вёл разговор по академическим нормам и разочарован тем, во что всё вылилось. При этом решение полной задачи Навье–Стокса, по его же словам, идёт похожим путём. Сам Бакмастер оговаривается аккуратно: доказательства OpenAI он не видел, что делала их модель — не знает, использовались ли их данные — не знает, и никого ни в чём не обвиняет. Он излагает, что ему сказали и что предложили, потому что альтернатива — позволить серии анонсов утверждать то, что он знает как неправду.
Почему это важно
История не про то, чья модель умнее. Она про то, что научные институты — авторство, приоритет, атрибуция идей — оказались не готовы к темпу лабораторий. Когда результат, стоивший людям лет работы, воспроизводится за выходные на «безумном количестве вычислений», вопрос «кто это сделал» теряет очевидный ответ. А вопрос «на чём училась модель, которая это сделала» перестаёт быть абстрактным: двое учёных весь проект держали черновики в инструменте компании, которая затем взялась за ту же задачу.
Страна: Великобритания / Италия / США Жанр: Биография / Комедия / Драма Дата выхода: январь 2027 года
Описание: Драматичная история из жизни компании OpenAI, в которой генерального директора Сэма Альтмана внезапно уволили, а спустя несколько дней вернули на пост. Картина раскрывает напряжённое противостояние внутри корпорации — между стремлением к развитию ИИ и опасениями по поводу его безопасности.
Новый скандал, на этот раз на стыке матана и AI: кожаные математики насмерть сцепились с вооруженными нейронками бигтехами за титул «Решивший Задачу Тысячелетия». OpenAI, по сути, обвиняют в том, что они украли чужую идею решения из пользовательской сессии Codex.
Это Тристан Бакмастер, математик. Он немного похож на нёрднутого Варламова, и он сейчас ОЧЕНЬ зол на OpenAI
Есть такая система уравнений Навье-Стокса, для которой доказательство существования определенного типа решений входит в число семи знаменитых «задач тысячелетия» (за решение которых полагается лям баксов и вечная слава). Не буду делать вид, что я хоть что-то понимаю в этом матане – для истории это не так критично (упомяну только, что сами уравнения описывают поведение жидкости).
Так вот, математики Тристан Бакмастер и Левент Альпёге (этот из Anthropic) уже год работали над этим самым доказательством с помощью не самых популярных идей и с активным использованием AI (одновременно Claude от Антропика и ChatGPT через Codex). И вот в районе третьего сентября в Твиттере появляется слушок, что дескать «Антропик решил Навье-Стокса, скоро будет сенсационная публикация!».
Andrew Curran был не первый на эту тему – но, кажется, его твит в итоге разошелся шире всех
Дальше, как ситуация развивалась со слов Тристана (тут надо понимать, что он может оказаться и ненадежным рассказчиком): он связывается с OpenAI и пишет им «да, мы тут действительно работаем над решением важных задач, которые являются предтечей для доказательства по Навье-Стоксу – скоро опубликуем, как всё подчистим аккуратно».
Через несколько дней OpenAI ему пишет обратно: «Братан, отличная работа, кстати, наша внутренняя новейшая модель как раз вот тоже решила Навье-Стокса…» Причем, оказывается, что использованный ими подход был подозрительно практически идентичен тому, над чем последний год работали Тристан и Левент.
Тристан, понятно, присел на измену и начал им задавать уточняющие вопросы. OpenAI в итоге пришлось признать, что промптить свою модель на «реши Навье-Стокса, make no mistakes» их внутренняя команда начала сразу после того, как до них дошел слух (то есть, буквально несколько дней назад).
Здесь и далее – выдержки из публичного письма Тристана Бакмастера
Дальше Тристан спросил «слушайте, дак ведь мы всю работу загружали в ваш Codex – у вас там эта новая моделька случайно не тренировалась на пользовательских сессиях?». С тем подтекстом, что она могла просто подсмотреть их подход и «апроприировать» его себе. Но на этот вопрос OpenAI тактично решили не отвечать (сказали только, что уже непосредственно в процессе решения модель не подсматривала в пользовательские чаты).
В какой-то момент Бакмастеру предложили опубликовать решение Навье-Стокса первым как «мясному человеку, ближе всего подобравшемуся к решению проблемы», ну и миллион долларов себе забрать (у OpenAI таких и так полно, инвесторы новые не успевают подтаскивать). Но с одним условием: второго челика из Антропика надо из соавторов убрать – видимо, чтобы вышли красивые заголовки в стиле «именно AGI от OpenAI расколол задачу тысячелетия».
А когда Тристан спросил, не охренели ли они, в ответ ему якобы мягко намекнули не портить себе карьеру, и вообще «не хочешь по-хорошему – можно и по-плохому»…
В общем, срач там сейчас только набирает обороты – понять, насколько все заявленные Бакмастером обвинения соответствуют действительности, пока сложновато. Но вот эта история как раз вся насквозь пропитана именно «пиаром ради лайков». Как будто, сами уравнения Навье-Стокса уже и не сильно тут важны – всех волнует только, кто сможет себе присвоить лавры «первого ИИ, решившего Millennium Problem» (так сказать, «Навье-Стоксы ради роста Стонксов», лол).
Но если обвинения в адрес OpenAI хоть немного подтвердятся – это, конечно, будет большой скандал и с точки зрения легализованного «корпоративного шпионажа». Это что же, получается, если вы разрабатываете что-то новаторское и в процессе активно используете ChatGPT – Сэм Альтман может в любой момент скормить ваши наработки своей внутренней нейросети и попросить ее сделать то же самое, только в сто раз быстрее (т.к. лимит компьюта у них немереный)? Зашибись, дайте две.
P.S. Еще немного контекста напоследок: вот ответ Себастиана Бубека (главного действующего лица этой истории со стороны OpenAI) – basically, «вы всё врети, скелетор вернется с деталями позже». А вот здесь валидность и важность опубликованных Бакмастером и Альпёге драфтов бумаг с обоснованием подводящих к задаче Навье-Стокса теорем опубликовал Теренс Тао, звезда современной математики.
Дополнение: OpenAI опубликовали доказательство решения задачи Навье-Стокса в Lean
Так, OpenAI буквально только что выложили свой пресс-релиз о том, что они-таки решили задачу тысячелетия Навье-Стокса cо ссылкой на формализованное доказательство в Lean.
Самый интересный раздел называется "как мы нашли это доказательство". OpenAI с 28 августа тренировали новую, еще более крутую чем GPT-6 Astra модель - собственно, на математических задачах она просто разрывает "старушку" Астру (вышедшую несколько дней назад, лол).
Пишут, что 1 сентября услышали слух о решении пары задач тысячелетия, и сами запустили у себя попытку решить все подряд такие открытые задачи (не только Навье-Стокса). При этом на задачи они натравили буквально рой агентов (10'000), наученных помогать друг другу.
Когда они успешно решили проблему полегче (связанную с уравнениями Эйлера - сюрприз-сюрприз, это как раз то, что выложили на днях Бакмастер и Альпёге), они поняли, что все ресурсы надо кинуть именно на Навье-Стокса - и в итоге дотащили ее (всего ушло 130 млрд токенов).
Самое интересное (про скандал) в отдельном разделе в конце. По версии OpenAI, они уже пост-фактум узнали о личностях Бакмастера и Альпёге, и сами им написали, чтобы "поделить лавры". Они признают за математиками первенство, но только по уравнениям Эйлера, не по Навье-Стоксу.
OpenAI утверждает, что никакие данные логов Бакмастера не использовались новой моделью при решении. НО! Они "не могут исключить, что эти анонимизированные данные могли попасть в тренировочный датасет для этой модели". Такие дела.
В общем, остается только верить OpenAI на слово, что они реально "с нуля" за несколько дней сами дошли до всех тех же подходов, что и Бакмастер с Альпёге, а не узнали откуда-то детали их подходов "по слухам" и уже направленно воспроизвели их. В эту пользу еще говорит то, что само решение по уравнением Эйлера у них получилось не точно такое же, как опубликовали эти двое математиков.
По поводу того, что нейронка возможно до этого тренировалась на датасете с данными логов этих математиков - вот это реально интересный вопрос. Этично ли так делать по отношению к юзерам продуктов OpenAI? Или надо будет потом всем покупать отдельный доступ в 10 раз дороже с опцией "мы не будем потом юзать ваши данные для наших целей"?
Главный научный сотрудник OpenAI Якуб Пахоцки опубликовал эссе, в котором прямо пишет, что ИИ растят, а не проектируют. И его поведение ускользает от полного понимания так же, как работа живого мозга. А также, что он ждёт скорого перехода к самоулучшению, когда модели начнут двигать собственную разработку. И признаёт, что главный инструмент контроля, чтение цепочки рассуждений модели, слабеет, ведь она учится думать без слов и подстраивать свои же рассуждения.
Правовая суть его предложения в переходе от мягких обещаний к жёсткому правилу.
Сейчас у каждой лаборатории есть свой внутренний документ, определяющий, при каком уровне опасности модель дальше не масштабируют, и соблюдение держится на доброй воле.
Пахоцки предлагает сделать такой порог единым и обязательным для всех под контролем сторонних аудиторов и государств. Это классическая задача про сговор конкурентов ради общего блага, который держится ровно до первого нарушителя.
И даже молодая ИИ-индустрия уже показала, чем это заканчивается. В июле 2023 года 7 ведущих компаний, среди них OpenAI, Google и Microsoft, публично пообещали Белому дому работать безопаснее и делиться данными о рисках.
Год спустя проверка показала, что механизма контроля и реальной подотчётности так и не появилось, а сами обещания назвали расплывчатыми пунктами, ни к чему толком не обязывающими.
