GPT Image 2 vs Nano Banana: ใครชนะเบนช์มาร์กปี 2026? | ตอบ | Studio Global AI
GPT Image 2 vs GPT Image 2 leads the available text-to-image benchmark signal, while Nano Banana remains a strong workflow choice for Gemini-native and high-resolution use cases. AI พรอมต์ Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT Image 2 vs. Nano Banana Benchmarks: Which AI Image Model Wins in 2026?. Article summary: GPT Image 2 is the benchmark favorite for text to image: Artificial Analysis lists GPT Image 2 (high) first at 1331 Elo.. Topic tags: ai, image generation, openai, google, gemini. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# 2026 AI Image API Benchmark: GPT Image 2 vs Nano Banana 2/Pro vs Seedream 5.0. Generative AI is no longer judged solely by aesthetic appeal, but by **API reliability, text-render" source context "GPT Image 2 vs Nano Banana 2/Pro vs Seedream 5.0 - Atlas Cloud" Reference image 2: visual subject "GPT Image 2 leads in spatial logic and 99.2% text accuracy, while Nano Banana 2 excels in 4K production speed and real-time search." source context "GPT Image 2 vs. Nano Banan
openai.com คนยังถาม คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "GPT Image 2 vs Nano Banana: ใครชนะเบนช์มาร์กปี 2026?" คืออะไร สัญญาณเบนช์มาร์ก text to image ที่ชัดที่สุดเป็นของ GPT Image 2: Artificial Analysis ให้ GPT Image 2 (high) นำที่ 1331 Elo [31] แต่หมวดแก้ภาพสูสีกับ Nano Banana Pro มากที่ 1251 ต่อ 1250 [30].
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร? สัญญาณเบนช์มาร์ก text to image ที่ชัดที่สุดเป็นของ GPT Image 2: Artificial Analysis ให้ GPT Image 2 (high) นำที่ 1331 Elo [31] แต่หมวดแก้ภาพสูสีกับ Nano Banana Pro มากที่ 1251 ต่อ 1250 [30]. เลือก GPT Image 2 ก่อนเมื่องานต้องมีตัวอักษรถูกต้อง เลย์เอาต์ซับซ้อน โปสเตอร์ UI mockup แพ็กเกจจิ้ง หรือคำสั่งหลายเงื่อนไข [6][31].
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ? เลือก Nano Banana เมื่อแอปอยู่บน Gemini ต้องการตัวเลือกความละเอียด 512 ถึง 4K ที่เอกสาร Google ระบุ หรือเน้นร่างภาพเร็วและทำซ้ำจำนวนมาก [35][43].
งานที่มีตัวอักษรในภาพ Analytics Vidhya ระบุว่า gpt-image-2 เหมาะเมื่อข้อความในภาพต้องถูกต้อง พรอมป์มีหลายเงื่อนไขหรือเลย์เอาต์ และต้องการความสม่ำเสมอของผลลัพธ์ ใช้ GPT Image 2 กับโฆษณา โปสเตอร์ ฉลาก UI diagram และแพ็กเกจจิ้ง
งานร่างเร็วและวนไอเดีย Google Skills อธิบาย Gemini 2.5 Flash Image หรือ Nano Banana ว่ารองรับการสร้างภาพความเร็วสูง การแก้ภาพด้วยพรอมป์ และ visual reasoning ใช้ Nano Banana กับแอปที่อยู่ในโลก Gemini งาน draft และการสำรวจภาพหลายเวอร์ชัน
เบนช์มาร์กหลัก: GPT Image 2 นำใน text-to-image สัญญาณที่สะอาดที่สุดในชุดหลักฐานนี้มาจาก Artificial Analysis ซึ่งระบุว่า GPT Image 2 (high) นำอันดับหนึ่งใน Text to Image Arena ด้วยคะแนน 1331 Elo อยู่เหนือ GPT Image 1.5 และ Nano Banana 2 ในอันดับที่มองเห็นได้
สำหรับผู้อ่านที่ไม่ได้ตาม leaderboard ภาพ AI ตลอดเวลา คะแนน Elo คือระบบให้คะแนนเชิงเปรียบเทียบที่มักสะท้อนผลจากการโหวตหรือการประเมินแบบจับคู่ ไม่ใช่กฎตายตัวว่าทุกพรอมป์จะชนะเหมือนกันทั้งหมด ดังนั้นตัวเลขนี้เป็นสัญญาณที่ดีมาก แต่ยังต้องอ่านร่วมกับประเภทงาน เวอร์ชันโมเดล ความละเอียด และวิธีตั้งพรอมป์
งานแก้ภาพ: อย่าเพิ่งสรุปว่าชนะขาด หมวด image editing ไม่ได้ให้ภาพว่า GPT Image 2 ทิ้งห่าง Nano Banana แบบขาดลอย
Artificial Analysis ระบุว่า GPT Image 1.5 นำหมวด Image Editing Arena ที่ 1267 Elo ตามด้วย GPT Image 2 ที่ 1251 และ Nano Banana Pro ที่ 1250
อีกด้านหนึ่ง Arena.ai แสดง
gemini-2.5-flash-image-preview (nano-banana)
สรุปง่าย ๆ: ถ้างานหลักของคุณคือแก้ภาพเดิม ใส่ mask ใช้ภาพอ้างอิง หรือวน revision หลายรอบ ให้ทดสอบทั้งสองโมเดลกับไฟล์จริงของทีม อย่าเลือกจากพาดหัว leaderboard เพียงอย่างเดียว
ชื่อโมเดลฝั่ง Nano Banana ทำให้เปรียบเทียบยาก ฝั่ง GPT Image 2 ค่อนข้างตรงไปตรงมาในชุดข้อมูลนี้ เอกสารนักพัฒนาของ OpenAI ระบุโมเดลเป็น gpt-image-2-2026-04-21 และแสดง rate limit ตาม tier สำหรับการใช้ API
ความต่างของชื่อเหล่านี้สำคัญมาก เพราะ benchmark ของ Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Gemini 2.5 Flash Image หรือ Gemini 3.1 Flash Image Preview อาจไม่ได้วัด route เดียวกันเสมอ ถ้าจะเปรียบเทียบจริง ควรจดชื่อโมเดลเต็ม API route วันที่ทดสอบ ความละเอียด และค่า setting ทุกครั้ง
เมื่อไหร่ควรเริ่มด้วย GPT Image 2 GPT Image 2 เหมาะเป็นตัวเลือกแรกเมื่อความผิดพลาดแก้ยากหรือแพงในขั้นตอนถัดไป Analytics Vidhya ระบุว่า gpt-image-2 เหมาะกับงานที่ข้อความในภาพต้องถูกต้อง พรอมป์มีหลายเงื่อนไขหรือเลย์เอาต์ และต้องการความสม่ำเสมอของผลลัพธ์
ใช้ GPT Image 2 ก่อนสำหรับงานประเภทนี้:
ครีเอทีฟโฆษณาที่ต้องมี headline หรือ call to action ตรงตามบรีฟ
โปสเตอร์ เมนู ป้าย และฉลากสินค้า
UI mockup หน้าจอแอป และเว็บกราฟิกที่มีข้อความอ่านได้
diagram สื่อการสอน infographic และภาพที่มี annotation
แพ็กเกจจิ้งและ brand asset ที่ข้อความหรือโลโก้ผิดไม่ได้
พรอมป์ที่มีวัตถุหลายชิ้น ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ หรือกฎเลย์เอาต์จำนวนมาก
นี่ไม่ได้หมายความว่า Nano Banana ทำไม่ได้ แต่หลักฐานจาก benchmark และบทเปรียบเทียบที่มีให้เหตุผลชัดกว่าในการเริ่มทดสอบด้วย GPT Image 2 เมื่องานเน้น text fidelity เลย์เอาต์เป็นระบบ และการทำตามคำสั่งซับซ้อน
เมื่อไหร่ Nano Banana ยังเป็นตัวเลือกที่ใช่ จุดแข็งของ Nano Banana ในชุดหลักฐานนี้ไม่ได้อยู่ที่การชนะ leaderboard เดียวแบบเด็ดขาด แต่อยู่ที่ความเหมาะกับเวิร์กโฟลว์
เอกสารของ Google แสดงตัวเลือก aspect ratio จำนวนมาก และมีค่า resolution ที่เลือกได้เป็น 512, 1K, 2K และ 4K
Nano Banana ยังถูกวางตำแหน่งเรื่องความเร็วและการทำซ้ำ Google Skills ระบุว่า Gemini 2.5 Flash Image หรือ Nano Banana รองรับ high-speed image generation, prompt-based editing และ visual reasoning
ใช้ Nano Banana ก่อนเมื่อ:
แอปหรือทีมของคุณใช้ Gemini, Google AI Studio หรือเครื่องมือนักพัฒนาของ Google อยู่แล้ว
ต้องการตัวเลือก output 512, 1K, 2K หรือ 4K ผ่านเส้นทาง Gemini API ที่เอกสารแสดงไว้
ต้องสร้าง draft, variant หรือภาพไอเดียจำนวนมาก
ความสมจริง แสง บรรยากาศ และความเนียนของภาพสำคัญกว่าข้อความในภาพที่ต้องเป๊ะทุกตัว
ต้นทุนเป็นเงื่อนไขใหญ่ โดยต้องจำไว้ว่าคำกล่าวอ้างเรื่อง Nano Banana 2 ถูกกว่าในงาน scale หรือ batch เป็นข้อมูลจากบทเปรียบเทียบภายนอก และควรตรวจสอบกับหน้าบิลลิงปัจจุบันก่อนตัดสินใจ
ราคาและ rate limit: สิ่งที่เอกสารทางการในชุดนี้บอกได้ ฝั่ง OpenAI มีข้อมูลราคา GPT-image-2 ที่เห็นชัดในชุดแหล่งข้อมูลนี้ หน้า pricing ของ OpenAI ระบุ image input ที่ US$8 ต่อ 1 ล้านโทเคน , cached image input ที่ US$2 ต่อ 1 ล้านโทเคน , image output ที่ US$30 ต่อ 1 ล้านโทเคน , text input ที่ US$5 ต่อ 1 ล้านโทเคน และ cached text input ที่ US$1.25 ต่อ 1 ล้านโทเคน
เอกสารโมเดล GPT Image 2 ของ OpenAI ยังแสดง rate limit แบบแบ่ง tier โดยข้อมูลที่มองเห็นระบุว่า Free ไม่รองรับ, Tier 1 อยู่ที่ 100,000 TPM และ 5 IPM ส่วน Tier 5 สูงถึง 8,000,000 TPM และ 250 IPM
ฝั่ง Nano Banana แหล่งข้อมูลทางการของ Google ที่มีให้ยืนยันเส้นทาง Gemini API, aspect ratio และตัวเลือก resolution แต่ไม่ได้แสดงตารางราคาที่เทียบกับ OpenAI ได้โดยตรงใน snippet นี้
วิธี benchmark ให้ยุติธรรมกับงานของคุณ Leaderboard สาธารณะมีประโยชน์ แต่การสร้างภาพไวต่อพรอมป์มาก การเปรียบเทียบแบบลงมือทำชุดหนึ่งสรุปว่า prompt quality สามารถยกระดับ GPT Image 2 ได้ทั้ง tier ซึ่งบางครั้งมากกว่าความต่างระหว่างโมเดลด้วยซ้ำ
ถ้าจะทดสอบภายในทีม ควรทำอย่างน้อย 5 ข้อ:
ใช้พรอมป์และภาพอ้างอิงเดียวกัน อย่าเทียบพรอมป์ GPT ที่ขัดเกลาอย่างดี กับพรอมป์ Nano Banana ที่เขียนลวก ๆแยกหมวดคะแนน ให้คะแนน text accuracy, prompt adherence, composition, photorealism, editing quality, latency และ cost แยกกันใส่ข้อจำกัดจริงของโปรดักชัน เช่น aspect ratio ความละเอียด throughput และงบประมาณที่ทีมใช้จริง บันทึกชื่อโมเดลและวันที่ทดสอบ ระบุให้ชัดว่าเป็น GPT Image 2, Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Gemini Flash Image หรือ route อื่น เพราะชื่อเรียกในแต่ละแหล่งไม่เหมือนกัน ทำ blind review ถ้าเป็นไปได้ ผู้ประเมินอาจเปลี่ยนความเห็นเมื่อรู้ว่าภาพมาจากโมเดลใด
คำตัดสินปี 2026 ถ้าต้องเลือกผู้ชนะจากเบนช์มาร์กเพียงตัวเดียว ให้เลือก GPT Image 2 : Artificial Analysis ระบุว่า GPT Image 2 (high) นำ text-to-image ที่ 1331 Elo
แต่ถ้าต้องเลือกระบบสำหรับโปรดักชันจริง อย่าบังคับทุกงานให้ไปที่โมเดลเดียว ใช้ GPT Image 2 กับงานที่ต้องการความแม่นยำ เช่น copy บนภาพ ป้าย UI screen diagram แพ็กเกจจิ้ง และเลย์เอาต์ซับซ้อน ใช้ Nano Banana กับแอปที่อยู่ใน Gemini อยู่แล้ว งานที่ต้องการตัวเลือก 4K ตามเอกสาร งานสำรวจภาพเร็ว และภาพที่สามารถเติมหรือแก้ข้อความทีหลังได้
สรุปสั้นที่สุด: GPT Image 2 ชนะพาดหัวเบนช์มาร์ก แต่ Nano Banana ยังชนะหลายเวิร์กโฟลว์จริง .
neurohive.io ChatGPT Images 2.0: OpenAI Launches Image Generation Model ...
Comments
0 comments