ישבתי מול המסך ורשמתי פרומפט שתמיד רציתי לנסות. ביקשתי מ ChatGPT לצור לי תמונה של דף מחברת של תלמיד בית ספר, כזה שמסכם שיעור על מודלי תמונה בבינה מלאכותית. לא רק טקסט כללי, אלא הכול: כותרות עם קו מתחתן, איור שהילד צייר בשוליים, ענן מחשבה שצף בצד הדף, אפילו כתב יד שנראה כמו של ילד אמיתי שמנסה להיות מסודר אבל לא ממש מצליח. בדיוק הסוג של בקשה שעד לפני כמה חודשים היה גורם לכל מודל תמונה להחזיר לי גיבוב של אותיות הפוכות ומילים בעברית שלא מובנות אפילו אם מסובבים את הראש. GPT Image 2 עשה את זה.
לא מושלם, אבל מספיק טוב כדי שאכתוב על זה מאמר ואספר לכם על זה.
ואת זה, בשנת 2026, כשמודלי תמונה מתחרים זה בזה על כל עשירית של נקודת ביצועים, אני לא מקבלת כמובן מאליו.
OpenAI השיקה השבוע את GPT Image 2, הגרסה החדשה של מודל התמונות שלה. זמין לכל המשתמשים, כולל החינמיים, עם אפשרות לרזולוציה עד 2k למי שמשלם. השדרוג הגיע בתגובה ישירה ל Imagen של גוגל, שעקף את המודל הקודם של OpenAI בכמה תחומים קריטיים. עכשיו, אחרי שהתנסיתי בו, אני רוצה לספר מה באמת השתנה.
מה GPT Image 2 עושה שהקודם לא הצליח
הבשורה האמיתית של המודל הזה היא אחת: הוא יודע לכתוב טקסט בתוך תמונה. בעברית. בצורה שנראית כמו שצריך.
כשיצרתי את דף המחברת שלי, הוא הצליח לשלב את שני העולמות בצורה שלא ציפיתי לה. הכותרת הופיעה עם קו תחתי, בכתב יד מדומה. המילים בגוף הטקסט נראו כמו שיעורי בית של ילד של ממש. האיור בשוליים היה מספיק כדי להיראות אמיתי. ענן המחשבה עם כיתוב קצר ישב בדיוק במקום שביקשתי GPT Images 1.5 . הגרסה שקדמה לו, היה מייצר טקסט עברי שבור, עם אותיות שמתחלפות ומילים שלא נקראות. הפעם, הדיוק היה כזה שיכולתי לשלוח את התמונה כמו שהיא.
זה לא רק נחמד לראות. זה שינוי מהותי למי שעובדים עם תוכן בשפות שאינן אנגלית.
כמה זה מדויק, ומה עדיין לא עובד
כמו בכל מודל, יש פער בין מה שמובטח לבין מה שמתקבל בפועל.
כשניסיתי לבקש שינוי בפונט של הכותרת בדף המחברת, המודל פשוט התעלם מהבקשה. הוא יצר שוב את התמונה, עם פונט דומה לקודם, כאילו לא הוריתי כלום. לעומתו, Imagen של גוגל תומך במספר מוגבל של פונטים ועומד בבקשה. יתרון קטן, אבל כזה שמשנה אם מדברים על תוצרים שצריכים להיות עקביים ויזואלית.
דבר נוסף שנתקלתי בו: כשניסיתי להאכיל את המודל בקבצים חיצוניים לצורך יצירת אינפוגרפיקה, הוא התקשה לעבד אותם ישירות. הוא יצר תמונה עם נתונים שלא ביקשתי. פתרון העקיפין, העתקת הטבלה ישירות לצ'אט וביקוש ממנו להפוך אותה לתמונה, עבד הרבה יותר טוב. אבל זה עדיין שלב נוסף שלא אמור להיות שם.
לפי הנתונים שפרסמה OpenAI , GPT Image 2 עובד ברזולוציה של עד 2k ומסוגל לעמוד בהוראות מדויקות גם כשמדובר בקומפוזיציות צפופות עם הרבה אלמנטים. זה אחד הדברים שבלטו לי בתמונת המחברת: הפרטים הקטנים, הקמטים בדף, הצל מתחת לדף, האיור הקטן בפינה, כל אלה נשמרו גם כשהוסיפי עוד ועוד אלמנטים לפרומפט.
GPT Image 2 מול Imagen ומול Midjourney מי עדיף ולמה זה תלוי בשימוש
השוואה ישירה בין המודלים היא לא פשוטה, כי לכל אחד יש חוזקות שונות. הכנתי את הטבלה שמופיעה כאן כי אני מאמינה שהמספרים לא מספרים הכול, אבל הם עוזרים להתמצא.
GPT Image 2 בולט ביכולת הטקסט בתמונה ובעריכת פרטים. הוא יכול למחוק מילה שהופיעה בתמונה בלי לשנות שאר הפרטים, משהו שאפילו Imagen מתקשה לבצע בדיוק. הוא הבחירה הטובה ביותר כרגע למי שצריך תמונות עם כיתובים, מסמכים מדומים, ממשקי משתמש, ותוכן בעברית.
Imagen 3 של גוגל (המכונה ננו בננה בגרסאותיו) מציג ריאליזם גבוה מאוד ועובד טוב יותר עם קבצים חיצוניים. הוא יודע לבחור פונטים ולדייק בעריכה ויזואלית של פרטים קטנים כמו הסרת אביזר מתמונה. חסרונו הוא שהוא מוגבל יותר בסגנונות ופחות גמיש ביצירתיות.
Midjourney הוא עדיין המלך של האסתטיקה האמנותית. אם הפלט שלנו הוא תמונה שצריכה להיראות יפה, מעוצבת, עם אווירה, Midjourney לא מנוצח. אבל הוא לא מתאים לטקסט, לא לעברית, ולא לתוכן פונקציונלי.
לצורכי עבודה ארגונית ויצירת תוכן, GPT Image 2 הוא הבחירה הרחבה ביותר כרגע. לצרכים ספציפיים של עריכת תמונות מדויקת, Imagen עדיין שומר על יתרונות.
מה זה אומר לכם שעובדים עם תוכן
אם אתם יוצרים תוכן בעברית, זה עדכון שחשוב לכם להכיר.
עד עכשיו, יצירת תמונה עם טקסט עברי בתוכה הייתה תהליך מסורבל. היה צריך ליצור את התמונה, לייצא אותה, לפתוח כלי עריכה, להוסיף את הטקסט ידנית, ואז לאחד הכול מחדש. GPT Image 2 מצמצם את התהליך הזה לשלב אחד. פרומפט אחד, תמונה אחת.
אני עושה סדנאות על AI בארגונים ורואה שוב ושוב את אותה התנגדות: "כלים האלה לא מתאימים לעברית." הטיעון הזה פחות רלוונטי עכשיו. GPT Image 2 הוא ראיה שהפער נסגר. לא נעלם לחלוטין, אבל נסגר מספיק כדי שתוכלו לשלב אותו בזרימת העבודה.
מחקר שפרסמה Stanford HAI ב-2024 מצא שארגונים שמשלבים כלי AI גנרטיבי בתהליכי יצירת תוכן חוסכים בממוצע 40% מהזמן שהוקדש קודם לעיצוב ואיור. עם מודל שיודע לטפל גם בעברית, הנתון הזה הופך רלוונטי גם לנו.
הניסוי שלי בדף המחברת: מה למדתי?
כשיצרתי את התמונה של דף המחברת, לא עשיתי את זה רק בשביל לבדוק את המודל. עשיתי את זה כי זה בדיוק הסוג של תוכן שאני צריכה לעיתים לסדנאות שלי. הסבר ויזואלי שנראה כמו שנכתב בידיים, לא כמו שיצא ממדפסת. משהו שאנשים מסתכלים עליו ומרגישים שמישהו השקיע מחשבה, לא רק לחץ כפתור.
הפרומפט שכתבתי היה מפורט: דף מחברת עם שוליים כחולים, כותרת בכתב יד עם קו מתחתה, כיתוב הסבר על מודלי תמונה בבינה מלאכותית בסגנון תלמיד, איור פשוט של מחשב עם ניצוצות בפינה, וענן מחשבה עם השאלה "מה ההבדל בין המודלים?" המודל החזיר לי תמונה שיכולתי לשלוח כמו שהיא. הטקסט היה קריא. הפרטים היו שם. העברית נשמרה.
זה לא קסם. זה עדיין כלי עם מגבלות. אבל זה קפיצה של מדרגה שרואים אותה בעין.
מתי להשתמש ומתי לא?
GPT Image 2 מתאים כשאתם צריכים תמונה עם טקסט בעברית, כשאתם רוצים לדמות מסמך, ממשק, כרטיס ביקור, פוסטר עם כיתוב, או כל תמונה שיש בה מרכיב מילולי. הוא מתאים לצורכי תוכן שוטף, פוסטים לרשתות חברתיות, חומרים לסדנאות, ומצגות שצריכות להיראות מוכנות אבל לא בהכרח מעוצבות ברמת סטודיו.
הוא פחות מתאים אם אתם צריכים תמונות אמנותיות עם אווירה מוגדרת מאוד, אם חשוב לכם שהפונט יהיה ספציפי, או אם אתם עובדים עם קבצי נתונים שצריך לתרגם ישירות לויזואל.
איפה מתחילים?
אם עוד לא ניסיתם את GPT Image 2, הכניסו ל ChatGPT ופשוט תתחילו. אל תבקשו תמונה כללית. תנו לו פרומפט מפורט עם הרבה פרטים ספציפיים. כך המודל מצטיין. ותנסו להכניס טקסט בעברית לתוך הבקשה. זה המקום שבו ההפתעה הכי גדולה מחכה לכם.
ואם אתם רוצים ללמוד מדוע מודלי AI עובדים כמו שהם עובדים, ומה הכלים האלה יכולים לעשות עבורכם בסביבה ארגונית, אתם מוזמנים להצטרף לסדנה הקרובה. פרטים בביו.
