DALL-E vs GPT Image 2.5：同一個需求該用哪個

站內兩邊分別有 23 組和 1707 組可復現案例。下面從擅長場景、提示詞寫法到實際成圖逐項對照。

一句話結論

DALL-E 更適合自然語言描述友好；GPT Image 2.5 更適合長段落場景描述的完整執行。同一個想法在兩邊各跑一次往往更划算——它們"聽話的方式"不一樣，提示詞的寫法也要跟著調。

自然語言描述友好概念組合與創意腦洞插畫與卡通風格上手門檻低

像描述一幅畫那樣寫完整句子，比堆砌關鍵詞更有效；想要特定風格時說清楚"什麼感覺的畫"而不是報一串風格術語。

長段落場景描述的完整執行材質與光影的細膩層次畫面內文字與排版的字形穩定商品圖與靜物的質感還原

把畫面拆成"主體 / 環境 / 光線 / 相機"四段分別寫，比堆砌風格詞有效得多；它對"只改某一處、其餘保持不變"這類區域性指令的響應比上一代更可靠。