智东西

编译 | 孙小雯

编辑 | 程茜

智东西 10 月 19 日消息，据科技媒体 TestingCatalog 昨日报道，三个名为aurora-red-alpha、aurora-green-alpha 和 aurora-blue-alpha的模型条目短暂出现在 OpenAI API 的模型列表中。随后，测试者在 AI 模型评测平台 Arena 发现了同名图像模型，并晒出红、绿两个版本生成的猫咪图片。

OpenAI 未公布这三个模型的身份及发布安排。据外网 AI 模型测评博主 Lumina 推测，这可能就是 GPT-Image-3。他体验后认为，红版生成更快，但画质稍逊；绿版速度较慢，效果更好，但没有公布具体耗时和完整测试记录；截至其发帖时，他尚未测试到蓝版。

距离 OpenAI 上次更新图像模型，才过去一个多月。9 月 8 日，OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5，推出 Flare 和 Sunburst 两个 API 模型。在 Arena 10 月 7 日的文生图总榜中，Sunburst、Flare 分列前二。

GPT-Image-2.5 两款模型分列文生图榜前二（图源：Arena）

一、API 里先露面，外网博主用 Aurora 新模型画猫

此次新模型的线索最初来自开发者社区。

TestingCatalog 称，其通过开发者社区 Dev Mode 的一则提醒，发现 OpenAI API 中新增了三个 Aurora 模型名称。这些条目随后被移除，该媒体据此猜测，这可能是 OpenAI 新模型的一次意外上线。

Lumina 随后发帖称，三个同名模型正在 Arena 接受图像生成测试。在其公布的截图中，aurora-red-alpha 生成了一张近距离猫咪肖像，猫的眼睛、胡须和毛发清晰可见；aurora-green-alpha 同样画了一只猫，但取景更宽，背景也更明亮。

Lumina 测评 red 和 green 模型（图源：X）

两张图风格上有细微的差异。Lumina 形容，红版更像精心构图的肖像，绿版则接近日常拍摄的室内照片。

从已经公开的两只猫来看，新模型的细节表现不错，不过还没有展现出代际间的巨大差距。TestingCatalog 对这些样例的评价是：画面干净、细节丰富，但暂时谈不上惊艳。

二、Images 2.5 已有两款模型，匿名测试也有先例

三个颜色代号，是否意味着三个独立模型？

Lumina 猜测，OpenAI 可能正在比较同一模型的不同训练检查点（checkpoint）或配置。从命名来看，三个代号共享 "aurora" 前缀，仅以颜色区分。目前，公开样例主要来自红、绿两个版本，测试者尚未测到蓝版，也没有公布统一条件下的完整对比结果，三个模型的具体差异仍不清楚。

OpenAI 此前就曾在同一代图像模型中，提供不同速度和精度的选择。今年 9 月发布的 Images 2.5 包含两款 API 模型：Flare 面向多数应用，主打生成速度与图像质量；Sunburst 强调精细编辑，适合广告素材、产品图片等任务，生成时间更长。

据 OpenAI 介绍，Images 2.5 相较 Images 2.0，生成延迟最多降低 50%，并改善了局部编辑和多轮修改中的一致性。例如，当用户只想改一件商品、一处背景或一句文案时，Images 2.5 能更好地保留画面中的其他内容。

该公司公布的合作伙伴反馈也提到了速度提升。Manus 评估团队称，在其测试中，Flare 生成高质量图片的速度达到 GPT-Image-2 的 2 至 4 倍，同时改善了透明背景的生成效果。

至于先用代号接受匿名测试、再公布正式身份，模型界也已有先例。

据 Arena 官方回顾，谷歌的 Nano Banana 于 2025 年 8 月 12 日以匿名模型身份出现在平台上，两周后的 8 月 26 日，正式以 Gemini 2.5 Flash Image 的身份发布。

谷歌后来专门讲述了这个代号的由来：团队临近提交测试时，才敲定 "Nano Banana" 这个名字。谷歌解释，开发团队会将仍在打磨的模型送到 Arena，通过匿名对比收集早期性能信号和真实用户反馈。

结语：生图榜首已在手，OpenAI 仍有新牌？

10 月 15 日，Black Forest Labs 推出 56 亿参数、开放权重的 FLUX 3 Image Klein，继续降低图像模型的部署门槛。生图赛道的竞争，既有头部模型争夺画质排名，也有厂商争取本地部署和定制开发需求。

Images 2.5 目前握有榜单优势，但同行持续推出新模型，OpenAI 也需要加快迭代。此次 Aurora 现身测试平台，或预示着新一轮产品更新正在酝酿。生图模型的竞争还在继续，对于 OpenAI 来说，能否延续领先表现，如何持续吸引用户和开发者，仍是一场需要不断出牌的竞争。

来源：TestingCatalog、Lumina、OpenAI、Arena、Google