# 3 天实测 GPT Images 2.5：730 张生成数据统计与 5 大问题总结

- 来源：-Zho- (@ZHO_ZHO_ZHO)
- 发布时间：2026-09-12 19:09
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- 原文链接：https://x.com/ZHO_ZHO_ZHO/status/2098730777987129371

## AI 摘要

作者 Zho 发布 3 天高强度实测 GPT Images 2.5 的数据统计与问题总结，总计 730 张、日均 243 张，总体感分 82/100，生成成功率 96.6%，一次到位体感 75–80%，专业连续编辑能力 74/100。

## 正文

3 天高强度 GPT Images 2.5 ➡️ 数据统计 + 5 大问题总结：

【总体感分】82/100
【核心问题总结】单次生成很强，多轮/复杂创作无法稳定地保持设计状态，成本不再是生成而是对齐

【生成成功率】96.6%
【一次到位体感】75–80%
【专业连续编辑能力】74/100

【时间】9.9-9.11
【生成总数】730张
【日均】243张
【用途】前2天测试（重广度，不重深度），第3天创作（重深度，不重广度）

【返工】 25次
【返工密度】1次/29.2张，3.56/100张
【连续返工最长】6轮

【创作返工】13次，占比52%（总返工
【返工密度】1次/26.8张，3.72/100张
【创作生成量】349张，占比48%（总量

【核心问题】
【1】Identity Drift｜主体身份漂移：
多轮/复杂组合任务中特征丢失、主体信息衰减

【2】Style Drift｜风格一致性不稳定：
连续 5 轮之后明显衰减/丢失

【3】Structural Failure｜结构错误：
手部、姿势、接触关系、机械结构设计等是最大结构短板
硬伤，暂无法很好解决，还停留在仅仅看个样子阶段

【4】Design Failure｜设计能力较差：
设计能力依旧是严重的语言式思维，并且在将语言式落实为视觉式表达能力很弱（常说的概念强手不行
经常把“重新设计”理解成“轻微修改”

【5】Local Fix Cascade｜局部修正容易引发新的漂移，也就是“修 A 坏 B”