GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: benchmark บอกอะไรได้บ้าง และเลือกใช้อย่างไร

ถ้าถามตรง ๆ ว่า GPT Image 2 หรือ Nano Banana Pro เก่งกว่า คำตอบที่รับผิดชอบที่สุดในตอนนี้คือ: ยังไม่มี benchmark สาธารณะที่เชื่อถือได้พอจะตัดสินผู้ชนะโดยรวม ข้อมูลที่หาได้ตอนนี้เป็นส่วนผสมของประกาศทางการ หน้า API บทความเปรียบเทียบจากบุคคลที่สาม และสัญญาณจากชุมชนหรือ arena ซึ่งช่วยคัดรายชื่อโมเดลที่ควรลองได้ แต่ยังไม่ใช่การทดสอบแบบ head-to-head ที่เป็นกลาง ทำซ้ำได้ และได้รับการยอมรับร่วมกัน

OpenAI ประกาศ ChatGPT Images 2.0 เมื่อวันที่ 21 เมษายน 2026 ส่วนเอกสารและบทความสำหรับนักพัฒนาจากภายนอกระบุโมเดลที่เกี่ยวข้องในชื่อ gpt-image-2 และอธิบายการใช้งานด้านสร้างภาพ แก้ไขภาพ และประสบการณ์โต้ตอบหลายขั้นตอน ฝั่ง Google นั้น Nano Banana Pro คือ Gemini 3 Pro Image ซึ่งสร้างบน Gemini 3 Pro และวางตำแหน่งเป็นโมเดลสร้างและแก้ไขภาพที่เปิดให้ใช้งานผ่าน Gemini API, Google AI Studio และ Vertex AI

ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่การถามว่าใครได้คะแนนสูงกว่าในอินเทอร์เน็ต แต่คือ งานของคุณพลาดอะไรไม่ได้ เช่น ตัวอักษรบนแพ็กเกจต้องถูกทุกตัวหรือไม่ งานต้องเป็น 4K หรือไม่ ต้องเข้าระบบคลาวด์ใด ต้องแก้ภาพหลายรอบ หรือใช้หลายภาษาในชิ้นเดียวกันหรือเปล่า

benchmark สาธารณะตอนนี้บอกอะไรได้จริง

ก่อนนำคะแนนหรือบทความเปรียบเทียบไปใช้ตัดสิน ควรแยกชนิดของหลักฐานให้ชัด เพราะแต่ละแบบตอบคำถามคนละเรื่อง

ชนิดของหลักฐาน	ใช้อ้างอิงอะไรได้	ข้อจำกัดหลัก
ประกาศทางการ	OpenAI ยืนยัน ChatGPT Images 2.0 ส่วน Google ยืนยันตำแหน่งผลิตภัณฑ์ ความสามารถ และช่องทางสำหรับนักพัฒนาของ Nano Banana Pro หรือ Gemini 3 Pro Image	ประกาศทางการบอกทิศทางผลิตภัณฑ์และฟีเจอร์ ไม่ใช่ blind test อิสระ
สเปก API และแพลตฟอร์ม	Fal.ai ระบุข้อจำกัดขนาดภาพของ GPT Image 2 เช่น ด้านทั้งสองต้องเป็นจำนวนเท่าของ 16, ด้านใดด้านหนึ่งไม่เกิน 3,840px, อัตราส่วนสูงสุด 3:1 และช่วงจำนวนพิกเซลรวม OpenRouter แสดงข้อมูลแพลตฟอร์มและช่องราคาเกี่ยวกับ Gemini 3 Pro Image Preview	สเปกช่วยเรื่องการเชื่อมระบบ แต่ไม่ได้แปลว่าคุณภาพภาพ ความเสถียร ความเร็ว หรือราคาทุกช่องทางจะเป็นแบบเดียวกัน
บทความเปรียบเทียบจากบุคคลที่สาม	มีบทความที่เปรียบเทียบ GPT-Image-2 กับ Nano Banana Pro โดยตรง และมี benchmark แบบหลายโมเดลที่นำ GPT Image 2, Nano Banana 2 หรือ Pro และโมเดลอื่นมาพูดรวมกัน	ควรใช้เป็นสมมติฐานในการทดสอบ ไม่ใช่ข้อสรุปจัดซื้อ ต้องดู prompt, จำนวนตัวอย่าง, วิธีให้คะแนน, การปิดชื่อโมเดล และจำนวนรอบที่ทำซ้ำ
Arena และสัญญาณจากชุมชน	หน้า Fal.ai กล่าวถึง Arena ranking และระบุว่าอิงจากการทดสอบแบบปิดชื่อโมเดลของ LM Arena ในเดือนเมษายน 2026 กับโมเดลเวอร์ชันก่อนเผยแพร่	หน้าเดียวกันระบุชัดว่านี่ไม่ใช่ benchmark ทางการของ OpenAI และเวอร์ชันก่อนเผยแพร่ไม่ควรถูกเหมารวมว่าเท่ากับผลิตภัณฑ์จริง
การทดสอบโมเดลใกล้เคียง	มีบทความทดลอง GPT Image 2 เทียบ Nano Banana 2 โดยระบุว่า GPT Image 2 มีข้อได้เปรียบเล็กน้อยด้านตัวอักษรที่ต้องแม่นและศัพท์เทคนิค ขณะที่ Nano Banana 2 ได้เปรียบเล็กน้อยด้านความสวยของตัวอักษรจีน-ญี่ปุ่น-เกาหลี หรือ CJK และแสงเงาแบบดรามาติก	Nano Banana 2 ไม่ใช่ Nano Banana Pro จึงใช้เป็นแนวทางตั้งโจทย์ทดสอบได้ แต่ใช้ฟันธง GPT Image 2 vs Nano Banana Pro ไม่ได้

สรุปคือข้อมูลสาธารณะช่วยตอบได้ว่าแต่ละโมเดลเน้นอะไร ต่อผ่านช่องทางไหน และงานแบบใดควรเอาไปลองก่อน แต่ยังไม่ควรใช้ตอบแบบเหมารวมว่าโมเดลใดดีกว่าในทุกงานธุรกิจ

เทียบฟีเจอร์และสเปก: ดู workflow ก่อนดูความสวย

ประเด็น	GPT Image 2 / ChatGPT Images 2.0	Nano Banana Pro / Gemini 3 Pro Image	ความหมายในงานจริง
ตำแหน่งผลิตภัณฑ์	OpenAI แนะนำ ChatGPT Images 2.0 ส่วนข้อมูลนักพัฒนาจากภายนอกเรียก gpt-image-2 ว่าเป็นโมเดลสำหรับสร้างและแก้ไขภาพ	Google ระบุว่า Nano Banana Pro สร้างบน Gemini 3 Pro สำหรับสร้างและแก้ไขภาพ เน้น studio-quality designs, การเรนเดอร์ตัวอักษรที่ดีขึ้น และความรู้โลกจริงที่มากขึ้น	ฝั่ง Google มีคำอธิบายทางการของ Nano Banana Pro ค่อนข้างชัด ส่วนรายละเอียด API ของ GPT Image 2 ควรตรวจซ้ำกับเอกสาร OpenAI หรือแพลตฟอร์มตัวกลางที่คุณใช้จริง
ช่องทางสำหรับนักพัฒนา	ข้อมูลภายนอกระบุว่า gpt-image-2 ใช้กับ Image API, Responses API และ workflow แบบสร้าง แก้ไข หรือโต้ตอบหลายขั้นตอนได้	Google ระบุว่าให้ใช้ผ่าน Gemini API, Google AI Studio และ Vertex AI ในรูปแบบ paid preview	ทีมที่อยู่กับ OpenAI หรือ ChatGPT อยู่แล้วเริ่มทดสอบ GPT Image 2 ได้ง่ายกว่า ส่วนทีมที่ใช้ Google Cloud หรือ Vertex AI มีเหตุผลที่จะเริ่มจาก Nano Banana Pro
ขนาดและความละเอียด	Fal.ai ระบุว่า GPT Image 2 รองรับขนาดกำหนดเองภายใต้เงื่อนไข เช่น ด้านใดด้านหนึ่งไม่เกิน 3,840px, อัตราส่วนสูงสุด 3:1 และพิกเซลรวมไม่เกิน 8,294,400	ข้อมูลเปรียบเทียบ Gemini 3 จากบุคคลที่สามระบุว่า Nano Banana Pro รองรับผลลัพธ์ 1K, 2K และ 4K ขณะที่ Google เน้นภาพ high-fidelity และ studio-quality designs	ถ้าต้องใช้ภาพใหญ่ งานพิมพ์ อัตราส่วนตายตัว หรือ 4K ให้ตรวจข้อจำกัด ราคา และเงื่อนไขจากช่องทาง API ที่ใช้งานจริงเสมอ
ตัวอักษรในภาพ	การทดลองกับโมเดลใกล้เคียงระบุว่า GPT Image 2 ได้เปรียบเล็กน้อยในงานตัวอักษรที่ต้องแม่นและศัพท์เทคนิค แต่คู่เทียบคือ Nano Banana 2 ไม่ใช่ Nano Banana Pro	Google ระบุชัดว่าการเรนเดอร์ตัวอักษรที่แม่นยำขึ้นเป็นหนึ่งในจุดเด่นของ Nano Banana Pro	งานที่มีฉลาก แพ็กเกจ อินโฟกราฟิก UI หรือหลายภาษา ต้องตรวจทีละคำ ไม่ควรดูเฉพาะภาพตัวอย่างจาก prompt ภาษาอังกฤษ
ความรู้โลกจริงและ grounding	ข้อมูลที่ให้มายังไม่พอจะยืนยันรายละเอียด grounding ของ GPT Image 2 อย่างเป็นทางการ	Google ระบุว่า Gemini 3 Pro Image ใช้ Google Search grounding เพื่อดึงข้อมูลตาม prompt ได้	ถ้างานต้องพึ่งข้อมูลภายนอกหรือข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตามเวลา Nano Banana Pro มีคำอธิบายทางการเรื่อง grounding ที่ชัดกว่า
ต้นทุนและความเร็ว	ยังไม่มี benchmark สาธารณะที่เชื่อถือได้ ทำซ้ำได้ และควบคุมเงื่อนไขเดียวกันสำหรับเทียบ latency กับต้นทุนรวมของ GPT Image 2 กับ Nano Banana Pro	OpenRouter แสดงช่องราคาของ Gemini 3 Pro Image Preview แต่ข้อมูลนี้สะท้อนบริบทของแพลตฟอร์มนั้น ไม่ใช่ราคาทุกช่องทางทางการหรือสัญญาองค์กร	อย่าเทียบราคาจากคนละแพลตฟอร์มตรง ๆ ให้คำนวณต้นทุนต่อภาพที่ผ่านตรวจและส่งมอบได้จริงแทน

เมื่อไรควรเริ่มทดสอบ GPT Image 2 ก่อน

ถ้า workflow คอนเทนต์ของทีมผูกกับ ChatGPT หรือ OpenAI API อยู่แล้ว GPT Image 2 เป็นตัวเลือกแรกที่สมเหตุสมผล OpenAI เปิดตัว ChatGPT Images 2.0 แล้ว และข้อมูลนักพัฒนาจากภายนอกก็เชื่อม gpt-image-2 กับงานสร้างภาพ แก้ไขภาพ และประสบการณ์โต้ตอบหลายขั้นตอน

งานที่ควรใส่ GPT Image 2 เข้ารอบทดสอบแรก ได้แก่:

• ภาพสินค้า ภาพแพ็กเกจ และภาพหลักสำหรับอีคอมเมิร์ซ
• ภาพที่มีฉลากภาษาอังกฤษ ศัพท์เทคนิค หรือข้อความ UI ที่ต้องแม่น
• UI mockup, flowchart, ภาพสอนใช้งาน และภาพอธิบายเชิงเทคนิค
• workflow ที่ต้องแก้หลายรอบ ใช้ prompt แบบมีโครงสร้าง และมีขั้นตอนตรวจงานชัดเจน
• ทีมที่มี prompt template, เครื่องมือ และ data pipeline บน OpenAI อยู่แล้ว

อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ได้แปลว่า GPT Image 2 ชนะ Nano Banana Pro โดยอัตโนมัติ ข้อสังเกตเชิงบวกเรื่องตัวอักษรแม่นและศัพท์เทคนิคในข้อมูลที่อ้างได้ มาจากการเทียบ GPT Image 2 กับ Nano Banana 2 ซึ่งเป็นโมเดลใกล้เคียง ไม่ใช่ blind test ระดับองค์กรที่เทียบ GPT Image 2 กับ Nano Banana Pro โดยตรงและทำซ้ำได้

เมื่อไรควรเริ่มทดสอบ Nano Banana Pro ก่อน

Nano Banana Pro ถูกวางตำแหน่งชัดในงานภาพคุณภาพสูงและงานมัลติโมดัล Google ระบุว่าสามารถเปลี่ยนไอเดียเป็น studio-quality designs พร้อมการควบคุมที่ดีขึ้น การเรนเดอร์ตัวอักษรที่ปรับปรุง และความรู้โลกจริงที่มากขึ้น ประกาศสำหรับนักพัฒนาของ Google ยังระบุว่า Gemini 3 Pro Image สร้างภาพ high-fidelity มีความแม่นยำในการเรนเดอร์ตัวอักษรมากขึ้น และใช้ Google Search grounding เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ prompt ได้

งานที่ควรเริ่มทดสอบ Nano Banana Pro ได้แก่:

• โปสเตอร์ key visual งานอีเวนต์ ภาพโซเชียล และชิ้นงานโฆษณา
• งานภาพแบรนด์หรือดีไซน์การตลาดที่ต้องการความเนียนและความสมจริงสูง
• ชิ้นงานหลายภาษา โดยเฉพาะงานที่ต้องการจังหวะการจัดวางและความสวยของฟอนต์
• workflow ที่ต้องใช้ Gemini API, Google AI Studio หรือ Vertex AI
• ทีมที่ต้องเชื่อม image generation เข้ากับ Google Cloud หรือระบบองค์กร

ถ้า 4K หรือความละเอียดสูงเป็นเงื่อนไขบังคับ ต้องระวังเรื่องช่องทางใช้งาน ข้อมูลจากบุคคลที่สามระบุว่า Nano Banana Pro รองรับ 1K, 2K และ 4K แต่ความละเอียดที่ใช้ได้จริง ราคา และข้อจำกัดควรยืนยันจากผลิตภัณฑ์หรือ API ที่คุณใช้จริง

4 เรื่องที่ทำให้ตัดสินพลาดได้ง่าย

หนึ่ง: อย่าใช้ leaderboard เป็นคำตอบจัดซื้อ หน้า Fal.ai กล่าวถึง Arena ranking ของ GPT Image 2 แต่ก็ระบุว่ามาจากการทดสอบแบบปิดชื่อโมเดลของ LM Arena ในเดือนเมษายน 2026 กับโมเดลเวอร์ชันก่อนเผยแพร่ และไม่ใช่ benchmark ทางการของ OpenAI

สอง: อย่าใช้ภาพเดโมทางการแทน blind test คำอธิบายของ Google เรื่องตัวอักษร ความรู้โลกจริง และ grounding ของ Nano Banana Pro มีประโยชน์ต่อการเข้าใจผลิตภัณฑ์ แต่ยังไม่แทนการทดสอบด้วยชุดภาพและ prompt ของคุณเอง

สาม: อย่าเทียบราคาแบบข้ามแพลตฟอร์มตรง ๆ ช่องราคาของ Gemini 3 Pro Image Preview บน OpenRouter เป็นข้อมูลของแพลตฟอร์มนั้น ขณะที่ API ทางการ แพลตฟอร์มตัวกลาง สัญญาองค์กร และการใช้ผ่านคลาวด์อาจคิดเงินต่างกัน

สี่: อย่าเอาผลของ Nano Banana 2 ไปสรุปแทน Nano Banana Pro ข้อมูลการทดลองที่อ้างได้เปรียบเทียบ GPT Image 2 กับ Nano Banana 2 แต่ Nano Banana 2 ไม่ใช่ Nano Banana Pro จึงใช้เป็นแนวทางตั้งโจทย์ได้ ไม่ใช่คำตอบสุดท้าย

วิธีทำ benchmark ภายในให้ใช้ตัดสินได้จริง

ก่อนนำไปใช้กับงานธุรกิจ ควรสร้างชุดทดสอบเล็กแต่คงที่ของทีมเอง แทนการอ่านรีวิวแล้วเลือกทันที

1. เตรียม prompt คงที่ 30–50 รายการ

ให้ครอบคลุมอย่างน้อยงานภาพสินค้า ข้อความบนแพ็กเกจ ตัวอักษรไทย จีน อังกฤษ ญี่ปุ่น และเกาหลี อินโฟกราฟิก ตาราง ภาพเทคนิค UI mockup การแก้เฉพาะจุดหลายรอบ การวาดใหม่จากภาพอ้างอิง และภาพความละเอียดสูง

2. คุมเงื่อนไขการสร้างภาพ

แต่ละ prompt ให้ทั้งสองโมเดลสร้างภาพ 3–5 ภาพ ใช้ prompt เดียวกันหรือใกล้เคียงที่สุด ขนาดและอัตราส่วนเดียวกันหรือใกล้ที่สุด ภาพอ้างอิงเดียวกัน กฎ post-processing เดียวกัน และทดสอบในช่วงเวลาใกล้กัน จากนั้นสุ่มลำดับภาพและปิดชื่อโมเดลก่อนให้ผู้ประเมินดู

3. ให้คะแนนด้วยตัวชี้วัดที่วัดได้

ตัวชี้วัดที่ควรมี ได้แก่ การทำตามคำสั่ง ความถูกต้องของข้อความ ความสอดคล้องของวัตถุหรือบุคคล ตรรกะเชิงพื้นที่ องค์ประกอบภาพ ความสอดคล้องกับสไตล์แบรนด์ อัตราสำเร็จของการแก้เฉพาะจุด อัตราข้อผิดพลาดชัดเจน เวลาในการสร้าง ต้นทุนต่อภาพ และสัดส่วนงานที่ต้องให้คนแก้ต่อ

สิ่งที่สำคัญจริงไม่ใช่ราคาต่อภาพดิบ แต่คือ ต้นทุนต่อภาพที่ส่งมอบได้จริง ถ้าโมเดลหนึ่งถูกกว่าแต่ต้องแก้ซ้ำมากกว่า ต้นทุนเชิงพาณิชย์อาจสูงกว่าโมเดลที่แพงกว่าในหน้า API

คำแนะนำในการเลือกแบบเร็ว

ถ้าต้องเริ่มทดสอบเพียงตัวเดียว ใช้หลักง่าย ๆ นี้ได้:

• ภาพเทคนิค ฉลากสินค้า ผลลัพธ์ที่ต้องมีโครงสร้างเข้มงวด หรือ workflow บน OpenAI และ ChatGPT: เริ่มทดสอบ GPT Image 2 ก่อน
• งานดีไซน์คุณภาพสูง โปสเตอร์หลายภาษา key visual ของแบรนด์ หรือ workflow บน Google Cloud และ Vertex AI: เริ่มทดสอบ Nano Banana Pro ก่อน
• งานองค์กรหรืองานเชิงพาณิชย์ที่ความเสี่ยงสูง: อย่าเลือกจากรีวิวสาธารณะเพียงอย่างเดียว ให้ใช้素材 ภาษา ขนาดภาพ เกณฑ์ตรวจงาน latency และต้นทุนจริงของทีมทำ blind benchmark

ข้อสรุปที่ซื่อตรงที่สุดตอนนี้คือ GPT Image 2 vs Nano Banana Pro ยังไม่มีคำตอบมาตรฐานจาก benchmark สาธารณะที่เชื่อถือได้พอ ผู้ชนะในงานจริงขึ้นอยู่กับประเภทภาพ ภาษา ความทนต่อความผิดพลาด และ workflow ของคุณเอง