HiAPI
Blog

Nachrichten

GPT Image 2.6 Leak-Gerüchte: Aurora und Shooting Star im Faktencheck

Alle auffindbaren Aussagen zu GPT Image 2.6 mit ihrer Quelle abgleichen: Was OpenAI bestätigt hat, was in der Arena zu sehen war und was reine Spekulation ist.

Oct 31, 2026
GPT Image 2.6 Leak-Gerüchte: Aurora und Shooting Star im Faktencheck

Das Wichtigste

  • Die einzige offizielle Information zu GPT Image 2.6 ist ein Satz in der OpenAI-API-Spezifikation vom 28. Oktober 2026: Der neue Bearbeitungsparameter markup „Supports GPT Image 2.5 and 2.6“ (unterstützt GPT Image 2.5 und 2.6).
  • Zuvor hatte die Community zwei Gruppen anonymer Bildmodelle bemerkt: Aurora (drei Alpha-Versionen: red, green, blue) und Shooting Star (zwei Alpha-Versionen: red, green). Keine öffentliche Quelle bringt sie mit 2.6 in Verbindung.
  • Die wichtigsten Berichte über Aurora vermuten GPT Image 3, nicht 2.6.
  • Die Modell-ID "model": "gpt-image-2.6" in Beispielcode von Drittanbieter-Seiten steht in keiner OpenAI-Liste.

Alle Behauptungen in einer Tabelle

Behauptung Quelle Bezug zu 2.6? Unsere Einschätzung
GPT Image 2.6 existiert OpenAI-API-Spezifikation, Commit aa880040 Ja, wird direkt genannt Bestätigt
2.6 unterstützt die markup-Bearbeitung Derselbe Commit Ja Bestätigt
Das Aurora-Modell erschien kurzzeitig in der OpenAI-API TestingCatalog, 18. Oktober Nein Berichtet, von OpenAI nicht bestätigt
Aurora ist GPT Image 3 TestingCatalog, Lumina Bench Nein Spekulation, von den Autoren selbst als solche gekennzeichnet
Shooting Star ist ein OpenAI-Modell Beiträge auf X Nein Vermutung anhand des Bildstils, Quelle unklar
2.6 erscheint zusammen mit GPT-6.2 Ein Beitrag, den der Autor selbst als unbestätigt markiert hat Ja, spekulativ Keine Belege
Die Modell-ID lautet gpt-image-2.6 Beispielcode von Drittanbietern Ja, spekulativ Steht weder in der OpenAI-Modellliste noch in der model-Enumeration des Bearbeitungs-Endpunkts
Preis, Auflösung und Veröffentlichungsdatum von 2.6 Keine — Offiziell nirgends veröffentlicht

Was OpenAI bestätigt hat

Am 28. Oktober 2026 gab es einen Commit im öffentlichen OpenAPI-Repository von OpenAI mit dem Titel „Add 'markup' property to image editing endpoints“. Die Parameterbeschreibung lautet im Original:

A transparent PNG overlaid on the first image to guide the edit. Must match that image's dimensions after orientation and contain transparent pixels. Supports GPT Image 2.5 and 2.6. Cannot be combined with mask.

Dies ist eine Aktualisierung der offiziellen Dokumentation, kein Leak. Sie bestätigt den Namen und eine Fähigkeit, nennt aber keine Modell-ID für 2.6: Der Standardwert der model-Enumeration des Bearbeitungs-Endpunkts ist weiterhin gpt-image-2.5-sunburst, und auch in der OpenAI-Modellliste steht 2.6 nicht. Wie man markup verwendet und Skripte schreibt, die konforme Markierungsbilder erzeugen, steht unter Was ist GPT Image 2.6.

Aurora: Was die Community gesehen hat

Am 18. Oktober berichtete TestingCatalog, dass die drei Modellnamen aurora-red-alpha, aurora-green-alpha und aurora-blue-alpha kurzzeitig in der OpenAI-API erschienen, dann wieder entfernt wurden und wenige Stunden später in den Bild-Blindtests der Arena auftauchten.

Was in öffentlichen Aufzeichnungen zu sehen ist:

  • Nur zwei Beispielbilder, beide von Katzen. Manche fanden red schnell, aber von mittelmäßiger Qualität, green langsam, aber besser; blue hat niemand getestet.
  • Im Bericht heißt es wörtlich „OpenAI may be testing GPT-Image-3“; der Autor selbst bezeichnet dies als Spekulation. Auch Lumina Bench vermutete GPT Image 3.
  • 2.6 wird nicht erwähnt. Der Bericht erschien vor der Spezifikationsaktualisierung vom 28. Oktober, und auch danach brachte keine Quelle die beiden miteinander in Verbindung.

Zwei Katzenbilder reichen für ein Qualitätsranking nicht aus. Außerdem passt die Vermutung „GPT Image 3“ selbst nicht zu „Aurora ist 2.6“.

Shooting Star: Was die Community gesehen hat

Der X-Nutzer @abhinavflac veröffentlichte Bilder von shooting-star-red-alpha und shooting-star-green-alpha (Beitrag 1, Beitrag 2).

  • Manche halten es aufgrund des Bildstils für ein OpenAI-Modell, aber niemand hat bestätigt, von wem es stammt.
  • In einem Test sollte eine Kreuzung mit „7 Autos, 3 Fahrrädern, 5 Fußgängern, 2 Bussen“ gezeichnet werden; die Anzahl der Autos im Bild stimmte nicht ganz.
  • Keine öffentliche Quelle ordnet Shooting Star 2.6 zu.

Sind Aurora oder Shooting Star GPT Image 2.6?

Es gibt weder Belege dafür noch dagegen. Der Name „2.6“ stammt aus OpenAIs eigener Dokumentation, die Namen in der Arena stammen aus anonymen Tests ohne Quellenangabe. Um sie zu verbinden, müsste man zunächst eine Annahme treffen, für die noch niemand eine Quelle geliefert hat. Erst wenn OpenAI die Modellseite und Beispielbilder für 2.6 veröffentlicht, lässt sich das überprüfen.

Das Problem mit der Modell-ID

Mehrere Drittanbieter-Seiten zeigen bereits Anforderungscode mit "model": "gpt-image-2.6". Diese ID steht weder in der OpenAI-Modellliste noch in der model-Enumeration der Spezifikation. Wer sie jetzt unverändert übernimmt, dessen Aufruf schlägt fehl; und selbst wenn 2.6 wirklich verfügbar wird, ist die echte ID womöglich nicht diese. GPT Image 2.5 ging mit zwei IDs an den Start: gpt-image-2.5-flare und gpt-image-2.5-sunburst – ein eigenständiges gpt-image-2.5 gab es nicht.

Wie man mit diesen Meldungen umgehen sollte

Bei der Registrierung bis zu 2.000 Credits (1 US-Dollar) erhalten.

Häufige Fragen

Wurde GPT Image 2.6 geleakt?

Der Name wurde von OpenAI selbst in die API-Spezifikation geschrieben. Die anonymen Modelle in der Arena sind etwas anderes; bisher ist keines nachweislich mit 2.6 verbunden.

Was ist aurora-red-alpha?

Der Name eines anonymen Bildmodells, das am 18. Oktober 2026 in der OpenAI-API und in der Arena aufgetaucht sein soll; die Identität ist unbestätigt.

Stammt Shooting Star von OpenAI?

Unbestätigt, es ist nur eine Vermutung anhand des Bildstils.

Wo findet man offizielle Informationen zu GPT Image 2.6?

Derzeit nur in der Beschreibung des markup-Parameters in der OpenAI-API-Spezifikation (Commit aa880040).

Ähnliche Artikel

Alle Artikel ansehen →

Starte mit persistenten KI-Artefakten

Hol dir deinen API-Key und rufe Bild-, Video- und Audiomodelle über eine einzige task-basierte API auf.

API-Dokumentation lesen