GPT Image 2 对比 Nano Banana：榜单赢家与生产选择

为什么说 GPT Image 2 赢了榜单标题

这次对比里，最干净的公开榜单信号来自 Artificial Analysis。其 Text to Image Arena 可见片段显示，GPT Image 2 (high) 以 1331 Elo 排名第一，在可见排名中领先 GPT Image 1.5 和 Nano Banana 2 。

Elo 分数可以理解为一种基于对战或偏好比较的相对评分，常见于竞技排名。它很有参考价值，但不是放之四海皆准的真理：榜单反映的是特定模型版本、特定提示词分布、特定采样设置和特定人群偏好。模型更新、提示词写法或参数变化，都可能让排名移动。

其他二级报道也大体指向 GPT Image 2 更强。Neurohive 报道称，GPT Image 2 在 LM Arena 的图像生成类别中拿到第一，并以 +242 Elo 领先最近竞争者 。CalcPro 也报道了 1512 的文生图分数，以及相对 Nano Banana 2 的 +242 Elo 领先 。不过，如果要给采购或技术选型写一个更稳妥的结论，最好仍然落在可见且具体的证据上：Artificial Analysis 片段显示 GPT Image 2 (high) 以 1331 Elo 领跑文生图榜 。

图像编辑：别急着说谁碾压谁

编辑任务的证据没有支持 GPT Image 2 全面碾压 Nano Banana 的说法。

Artificial Analysis 的图像编辑榜片段显示，第一名是 GPT Image 1.5 (high)，Elo 为 1267；第二名 GPT Image 2 (high) 为 1251；第三名 Nano Banana Pro，即 Gemini 3 Pro Image，为 1250 。GPT Image 2 与 Nano Banana Pro 只差 1 分，单看这一片段，很难把它当成决定性胜利。

Arena.ai 的图像编辑榜片段也显示

gemini-2.5-flash-image-preview (nano-banana)

实际做法很简单：如果你的工作流依赖修图、局部替换、参考图、遮罩或多轮修改，不要只看排行榜。拿你自己的商品图、人物图、海报、场景图和修改指令，分别跑两边，结果会比通用榜单更有用。

先把名字弄清楚：Nano Banana 不是一个固定标签

GPT Image 2 的命名在这组资料里相对清楚。OpenAI 开发者文档列出了 gpt-image-2-2026-04-21，并给出 API 使用的分层限速 。OpenAI 定价页则把 GPT-image-2 列为先进图像生成模型，并列出图像输入、缓存图像输入、图像输出、文本输入和缓存文本输入等 token 计价项目 。

Nano Banana 的标签更容易混淆。Google 的图像生成文档把 Nano Banana 放在 Gemini API 里，并在可见代码示例中使用 gemini-3.1-flash-image-preview 。Google Skills 又把 Gemini 2.5 Flash Image 称为 Nano Banana，强调高速图像生成、基于提示词的编辑和视觉推理 。而 Artificial Analysis 的编辑榜还出现了 Nano Banana Pro，并标注为 Gemini 3 Pro Image 。

这不是吹毛求疵。Nano Banana 2、Nano Banana Pro、Gemini 2.5 Flash Image、Gemini 3.1 Flash Image Preview，可能对应不同路由或版本。严肃对比时，至少要记录：准确模型名、API 路径、测试日期、分辨率、比例、质量档位和采样设置。

哪些任务优先用 GPT Image 2

GPT Image 2 最适合先测的，是那些出错后返工成本很高的图像任务。Analytics Vidhya 的对比认为，当图中文字必须准确、提示词包含多个约束或版式要求、输出一致性很重要时，gpt-image-2 更有意义 。一篇上手对比也给出了很形象的经验：GPT 更适合每个字符都重要的场景，Nano Banana 更适合每一处光影像素都重要的场景 。

更具体地说，下面这些任务可以优先交给 GPT Image 2：

• 带有准确标题、卖点或行动号召的广告创意。
• 海报、菜单、招牌、商品标签和活动物料。
• UI mockup、App 页面、网页视觉稿和带界面文案的图。
• 教学图、流程图、注释图和信息图。
• 产品包装、品牌资产和需要文字一致性的设计稿。
• 包含多个物体、空间关系、构图规则或复杂约束的提示词。

这并不意味着 Nano Banana 不能做这些事，而是现有榜单和第三方对比给了 GPT Image 2 更强的首选理由，尤其是在文字准确性、结构化版式和复杂指令遵循方面 。

Nano Banana 仍然有自己的主场

Nano Banana 在这组资料中最有力的优势，不是某一张榜单绝对领先，而是工作流契合度。

Google 的 Nano Banana 图像生成文档展示了丰富的画幅比例，并给出 resolution 参数，选项包括 512、1K、2K 和 4K 。如果你的产品需求明确写着需要 4K 输出路径，那么从这组资料看，Google 文档比 OpenAI 片段更容易直接确认。

Nano Banana 也更强调速度和迭代。Google Skills 将 Gemini 2.5 Flash Image，也就是 Nano Banana，描述为支持高速图像生成、基于提示词的编辑和视觉推理 。另一个上手对比的结论也比榜单标题温和得多：2 项 GPT 胜、2 项 Nano Banana 胜、2 项打平 。

这些场景可以优先考虑 Nano Banana：

• 应用已经接入 Gemini、Google AI Studio 或 Google 开发者工具链 。
• 需要通过文档展示的 Gemini API 路径选择 512、1K、2K 或 4K 输出 。
• 需要大量草稿、变体、风格探索或创意发散。
• 光线、质感、整体真实感比画面内文字的逐字准确更重要 。
• 成本是主要约束，同时要记得第三方成本说法需要回到当前计费页复核；Analytics Vidhya 称 Nano Banana 2 在规模化、尤其批处理时更便宜 。

价格和限速：官方资料目前能确认什么

在这组资料里，OpenAI 的 GPT-image-2 价格最清楚。OpenAI 定价页列出：图像输入每 100 万 token 8 美元，缓存图像输入每 100 万 token 2 美元，图像输出每 100 万 token 30 美元；文本输入每 100 万 token 5 美元，缓存文本输入每 100 万 token 1.25 美元 。

OpenAI 的 GPT Image 2 模型页还给出了分层限速。可见片段显示，Free 档不支持；Tier 1 为 10 万 TPM 和 5 IPM；Tier 5 可到 800 万 TPM 和 250 IPM 。对需要上线产品的团队来说，TPM、IPM 和账户层级通常会直接影响并发、排队和交付时间。

Nano Banana 方面，Google 官方图像生成片段确认了 Gemini API 路径、画幅比例和分辨率选项，但没有在这组资料里展示一张可直接与 OpenAI 对照的价格表 。因此，如果要做生产预算，应确认具体模型变体、API 路由、分辨率、是否批处理，以及当时最新的 Google 计费信息。

怎么公平测试这两个模型

公开榜单有用，但图像生成非常吃提示词。上手对比提到，提示词质量可以让 GPT Image 2 的表现提升一个完整档位，这种差异有时比模型之间的差距还大 。

建议用下面的方式做内部基准：

1. 同一组提示词和参考图。 不要拿精修过的 GPT 提示词去对比随手写的 Nano Banana 提示词。
2. 拆分评分维度。 分别看文字准确性、提示词遵循、构图、真实感、编辑质量、延迟和成本，不要只给一个总分。
3. 纳入真实生产限制。 把你实际需要的比例、分辨率、吞吐、预算和限速都放进测试 。
4. 记录精确模型名和日期。 GPT Image 2、Nano Banana 2、Nano Banana Pro、Gemini Flash Image 可能不是同一回事 。
5. 尽量盲评。 如果评审知道哪张图来自哪个模型，偏好可能被品牌印象影响。

2026 年结论

如果只问基准赢家，答案是 GPT Image 2：Artificial Analysis 将 GPT Image 2 (high) 列为文生图第一，Elo 为 1331 。它更适合作为文字密集、版式敏感和复杂指令场景的首选模型。

但如果你是在做生产系统，不建议把所有任务都交给同一个模型。更稳的策略是双路由：GPT Image 2 负责精确任务，例如可读文字、招牌、UI、图表、包装和复杂布局；Nano Banana 负责流程型任务，例如 Gemini 原生应用、文档明确的 4K 路径、快速视觉探索，以及后期可以再补文字或修文字的图像 。

一句话概括：GPT Image 2 赢下了 2026 年的榜单标题；Nano Banana 仍然会赢下不少真实工作流。