OpenAI testerait trois variantes d’un futur modèle d’image
Des références cachées à aurora-red-alpha, aurora-green-alpha et aurora-blue-alpha ont brièvement circulé dans l’API d’OpenAI avant d’apparaître dans des tests à l’aveugle. Rien n’indique encore une annonce officielle, mais le signal pointe vers un nouveau modèle d’image.
OpenAI semble préparer un nouveau modèle d’image, probablement baptisé GPT-Image-3, après l’apparition fugace de trois références d’API — aurora-red-alpha, aurora-green-alpha et aurora-blue-alpha — ce week-end. Selon les observations relayées par TestingCatalog, ces entrées ont ensuite été retirées, ce qui ressemble à un déploiement accidentel. Dans la foulée, elles sont apparues dans des tests à l’aveugle sur Arena, un détail qui compte car il suggère des essais déjà bien avancés, même si rien n’est confirmé à ce stade.
Trois noms, une piste encore floue
Les trois références repérées dans l’API d’OpenAI ont été signalées par un alert de la communauté Dev Mode Discord, puis supprimées peu après. TestingCatalog rapporte que la coïncidence avec des essais d’images sur Arena n’a pas échappé aux observateurs, tandis que Lumina a publié des aperçus de génération, dont un second portrait de chat produit par aurora-green-alpha. Les résultats semblent propres et détaillés, mais ils ne suffisent pas à juger le niveau réel du modèle. Pour l’instant, les indices pointent vers un système d’image en cours de test, pas vers une sortie annoncée noir sur blanc.
Le découpage en trois variantes n’a rien d’absurde chez OpenAI. La société a déjà proposé deux modèles d’images dans ChatGPT Images 2.5, avec GPT-Image-2.5 Flare pour la vitesse et GPT-Image-2.5 Sunburst pour la précision. Les tests observés ici ressemblent donc à une logique connue : confronter plusieurs versions d’un même système pour arbitrer entre rapidité et rendu. Sur les premiers retours relayés en ligne, aurora-red-alpha irait plus vite mais rendrait moins bien, quand aurora-green-alpha serait plus lente et jugée plus qualitative. Aurora-blue-alpha, elle, n’a pas encore été testée publiquement selon ces sources.
Pourquoi ce signal intéresse le marché
Ce type de fuite dit surtout quelque chose de la cadence d’OpenAI. La société multiplie les références internes et les tests de terrain, tout en gardant le calendrier serré pour ses annonces. Dans le même temps, elle a déjà listé gpt-rosalind-discovery sur sa page tarifaire la semaine dernière, sans annonce officielle à ce stade, puis ouvert Rosalind Workbench en recherche préliminaire le lendemain. Le signal est clair : plusieurs chantiers avancent en parallèle, et les modèles d’image restent un terrain stratégique, notamment pour les usages de shopping, de design et de génération créative.
OpenAI n’est pas seule dans cette course. Anthropic préparerait aussi Claude Fable 5.5, selon des partenaires cités dans les sources, et Cursor aurait déjà commencé à en référencer le nom dans sa dernière version. Dans ce contexte, les prochaines semaines pourraient surtout servir de test de nerfs entre acteurs qui peaufinent leurs modèles avant de les exposer au public. Pour les utilisateurs, cela veut dire une chose très simple : les nouveautés arrivent souvent d’abord sous forme de traces dans une API, pas sous forme de grand discours. Les chats circulent plus vite que les communiqués, ce qui est presque devenu une discipline sportive.
Points clés
- Trois références: aurora-red-alpha, aurora-green-alpha, aurora-blue-alpha.
- OpenAI les a retirées peu après leur apparition dans l’API.
- TestingCatalog a repéré l’alerte sur le Discord Dev Mode.
- Lumina a vu les modèles sur Arena le 18 octobre 2026.
- OpenAI a déjà testé GPT-Image-2.5 Flare et Sunburst.
- Rien n’indique encore une documentation ou un prix officiel.
En chiffres
- 3 modèles — références repérées dans l’API d’OpenAI, selon TestingCatalog.
- 2 variantes — GPT-Image-2.5 Flare et Sunburst, déjà utilisées par OpenAI.
- 1 jour — écart entre la page tarifaire de gpt-rosalind-discovery et Rosalind Workbench.
- 18 octobre 2026 — date des signalements cités dans les sources.