本文依据当前官方模型文档整理，并把产品信息转成中文用户可以直接执行的选择与创作方法。
先看结论：大多数任务从 Flare 开始
Flare 是快速、高质量的日常生成模型，适合社交内容、产品体验、视觉搜索、快速原型和批量生产。需求尚未定型时，速度通常比极限精度更有价值。
什么时候选择 Sunburst
当任务要求跨多轮保留人物、产品、构图和品牌处理，或输出直接进入广告、包装和精修流程时，Sunburst 更合适。它更强调编辑控制，但通常需要更长生成时间。
速度与质量不是单一开关
先用 Flare 找方向，再把选中的构图交给 Sunburst 做精修，往往比全程使用同一模型更经济。比较结果时应固定提示词、参考图、尺寸和质量档位。
可复用提示词结构
最终用途 + 必须保留的主体 + 场景与构图 + 材质和光线 + 文字要求 + 禁止改变的内容。
批量内容与商业成片的区别
批量内容关注吞吐、一致的合格线和失败重试成本；商业成片关注局部准确、可控修改和最终细节。两类任务的最优模型不同。
模型选型测试怎么做
准备人物保真、产品文字、局部替换、透明背景和复杂排版五组样例。记录首次可用率、平均修改轮数、生成时间和人工修图时间。
- 主体、Logo 和文字是否准确
- 边缘、材质和光线是否自然
- 比例和清晰度是否适合发布渠道
- 素材与结果是否具备使用权限
最终选择建议
默认先试 Flare；明确需要高精度编辑时切换 Sunburst；重要项目保留 dated snapshot，避免模型更新影响稳定性。
关于GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst的常见问题
GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst应该从哪里开始？
Flare 是快速、高质量的日常生成模型，适合社交内容、产品体验、视觉搜索、快速原型和批量生产。需求尚未定型时，速度通常比极限精度更有价值。
使用GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst时，怎样减少返工？
先把任务拆成可以单独验收的步骤，并在每轮只改变少量变量。先用 Flare 找方向，再把选中的构图交给 Sunburst 做精修，往往比全程使用同一模型更经济。比较结果时应固定提示词、参考图、尺寸和质量档位。
GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst的结果可以直接发布吗？
不建议跳过人工验收。默认先试 Flare；明确需要高精度编辑时切换 Sunburst；重要项目保留 dated snapshot，避免模型更新影响稳定性。