先把结论放前面:如果只看公开文生图基准,GPT Image 2 更占上风。Artificial Analysis 的 Text to Image Arena 可见片段把 GPT Image 2 (high) 排在第一,Elo 为 1331 [31]。但选型不是只看一张榜:Nano Banana 在 Gemini 工具链、文档明确的 4K 输出、快速迭代和成本敏感场景里,仍然是很实际的生产选择 [
35][
43][
6]。
快速判断:该先测谁?
| 你的问题 | 证据怎么说 | 建议 |
|---|---|---|
| 谁是文生图榜单赢家? | Artificial Analysis 显示 GPT Image 2 (high) 以 1331 Elo 领跑 Text to Image Arena [ | 如果核心指标是画质、提示词遵循和一次成片率,先测 GPT Image 2。 |
| 谁更适合图像编辑? | Artificial Analysis 的编辑榜片段显示:GPT Image 1.5 为 1267 Elo,GPT Image 2 为 1251,Nano Banana Pro 为 1250 [ | 编辑任务差距太小,别只看榜单,最好用自己的素材和修改指令实测。 |
| 谁的 4K API 路径更清楚? | Google 的 Nano Banana 图像生成文档展示了 512、1K、2K、4K 分辨率选项 [ | 如果 4K 输出是硬性 API 要求,Nano Banana 更容易从文档上确认。 |
| 谁的官方预算信息更清楚? | OpenAI 定价页列出了 GPT-image-2 的图像输入、缓存输入、图像输出和文本输入价格 [ | 在这组资料里,GPT Image 2 更容易先做成本估算。 |
| 哪个更适合文字和版式? | 第三方对比认为,图中文字、复杂约束、布局和一致性很重要时,gpt-image-2 更合适 [ | 广告图、海报、菜单、标签、UI、图表和包装,优先测 GPT Image 2。 |
| 哪个更适合快速迭代? | Google Skills 将 Gemini 2.5 Flash Image,即 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 [ | 视觉探索、批量草稿、Gemini 原生应用,Nano Banana 很有竞争力。 |
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 [31]。
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 [16]。CalcPro 也报道了 1512 的文生图分数,以及相对 Nano Banana 2 的 +242 Elo 领先 [
28]。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 [
31]。
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 [30]。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)29]。这只能说明 Nano Banana 在编辑类竞技场里有竞争力,不能直接拿来给 GPT Image 2 和 Nano Banana 排出完整先后。
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 [13]。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 [
14]。
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 [35]。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 [
43]。而 Artificial Analysis 的编辑榜还出现了 Nano Banana Pro,并标注为 Gemini 3 Pro Image [
30]。
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 [6]。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 [
3]。
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 [6][
31]。
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 [35]。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 [43]。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 [
3]。
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 [
35][
43]。
- 需要通过文档展示的 Gemini API 路径选择 512、1K、2K 或 4K 输出 [
35]。
- 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 [
3]。
- 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 [
6]。
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 [14]。
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 [13]。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 [35]。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 [3]。
建议用下面的方式做内部基准:
- 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。
- 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。
- 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 [
13][
14][
35]。
- 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 [
30][
35][
43]。
- 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 [31]。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 [35][
43]。
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。




