如果你正在给电商图、海报、UI 原型图、产品标签或社媒广告选图像模型,真正该问的不是谁绝对最强,而是哪种错误最会拖垮你的流程:文字错、版式跑、提示词被拒、手和物体变形,还是照片感不够自然。现有两组公开直测都显示 GPT Image 2 略占上风,但差距很薄:AI Video Bootcamp 是 10/10 对 9/10 个提示词,Pixazo 是 19/25 对 18/25 分 [6][
7]。
先给结论
- 如果素材有大量文字、标签、UI、菜单、海报或严格版式,GPT Image 2 更稳妥;公开直测给它在图中文字和排版准确性上的优势 [
6][
7]。
- Nano Banana Pro 没有被拉开。在 AI Video Bootcamp 的测试里,它在超写实人像、UGC 自拍和运动广告等 prompt 上的真实感、皮肤质感和光线胜过 GPT Image 2.0 [
6]。
- 目前还不能说谁绝对胜出。两组直接对比都很小,差距也只是一个 prompt 或1分 [
6][
7]。
先把型号对齐
OpenAI 在 API 文档中列出的 GPT Image 2 model ID 是 gpt-image-2-2026-04-21 [13]。Google 文档则说明,Nano Banana Pro 也叫 Gemini 3 Pro Image,是 Google 质量最高的图像生成模型;Nano Banana 2/Gemini 3.1 Flash Image 则是高吞吐、高效率、价格更低的对应版本 [
25]。
Gemini 模型页把 Nano Banana Pro Preview 定位为带 reasoning core 的专业设计引擎,面向工作室级 4K 视觉、复杂版式和精确文字渲染 [26]。所以这篇比较的不是 Nano Banana 2,也不是把 Google 的快速版拿来对打,而是 GPT Image 2 与 Nano Banana Pro/Gemini 3 Pro Image 的正面对照。
公开直测:GPT 赢在边际,不是碾压
| 来源 | 测试方式 | 结果 | 怎么解读 |
|---|---|---|---|
| AI Video Bootcamp | 2026年4月22日,用同一组10个 prompt 分别测试 GPT Image 2.0 和 Nano Banana Pro/Gemini 3 Pro Image [ | GPT Image 2.0 渲染了 10/10 个 prompt;Nano Banana Pro 渲染了 9/10 个,因为涉及埃隆·马斯克履历(CV)的 prompt 被拒。Nano Banana Pro 在超写实人像、UGC 自拍、运动广告的真实感、皮肤质感和光线上胜出;GPT Image 2.0 在图中文字排版、漫画对白分格、双语菜单和丝网印刷风格演出海报上胜出 [ | 能看到实际失败类型,但样本只有10个 prompt,而且一个结果受安全策略影响 [ |
| Pixazo | 10个真实 prompt,对比5个模型 [ | GPT-Image-2 得 19/25;Nano Banana Pro 18/25;Nano Banana 2 17/25;Flux-2 Max 16/25;Pixazo default 15/25 [ | GPT 在这个测试中第一,但只比 Nano Banana Pro 高1分 [ |
公平读法是:GPT Image 2 在小样本直测里领先,但这是方向性信号,不是最后排行榜。尤其 AI Video Bootcamp 的一个失败来自安全策略拒答,和画面生成能力不是同一类错误 [6][
7]。
文字和版式:GPT Image 2 的优势最明确
如果你的图片里有文字,选择模型时要格外谨慎。这里的文字不只是英文单词,也包括菜单价格、商品标签、UI 按钮、活动日期、规格参数和信息图标注。商业素材错一个字符,往往就不能直接交付。
在 AI Video Bootcamp 的测试里,GPT Image 2.0 赢在图中文字排版、漫画对白分格、双语菜单和丝网印刷风格演出海报等项目上 [6]。Pixazo 也记录到,在一个手持手机的测试里,GPT-Image-2 将手机屏幕上的 72°F 正确渲染了 5/6 次 [
7]。
还有一个 hands-on 来源比较的是 GPT Image 2 与 Nano Banana 2,而不是 Nano Banana Pro;它认为 GPT Image 2 在精确文字和技术术语上有窄幅优势,Nano Banana 2 则在中日韩字形细节(CJK typography polish)和戏剧化光线上有窄幅优势 [3]。因为这不是直接测试 Nano Banana Pro,只能作为辅助信号,不能直接套用到 Pro 版本 [
3]。
真实感和光线:Nano Banana Pro 仍然很能打
Nano Banana Pro 并没有全面落后。AI Video Bootcamp 的结果显示,它在超写实人像、UGC 自拍和运动广告 prompt 中的照片真实感、皮肤质感和光线表现胜过 GPT Image 2.0 [6]。
如果你做的是品牌主视觉、人物海报、生活方式广告、运动广告,或者想要更像相机拍出来的社媒素材,这个优势很实际。Google 自身也把 Nano Banana Pro/Gemini 3 Pro Image 定位为其最高质量的图像生成模型 [25],模型页还强调它面向 4K 视觉、复杂版式和精确文字渲染 [
26]。也就是说,GPT 在部分文字与遵循 prompt 的测试上更占便宜,但 Nano Banana Pro 依然是高质量图像和 Gemini 生态里的强候选。
Prompt 遵循与安全策略:别把两种错误混在一起
AI Video Bootcamp 中,GPT Image 2.0 渲染了全部 10 个 prompt,Nano Banana Pro 在涉及埃隆·马斯克履历(CV)的 prompt 上拒绝生成 [6]。Pixazo 的总分也给 GPT-Image-2 高出 Nano Banana Pro 1分,分别是 19/25 与 18/25 [
7]。
但拒答和画坏不是一回事。前者可能反映的是对知名人物或真实人物的安全策略,而不一定说明模型没有生成能力 [6]。如果你的产品经常处理真人肖像、公众人物、简历、新闻图或敏感主题,应该单独统计 refusal rate,而不是把拒答直接并入审美质量分。
手、复杂物体和几何结构:谁都还没完全解决
不要默认任何一个模型已经彻底解决了手指、手持设备、机械结构或复杂物体叠放。Pixazo 记录到,在手持手机的测试里,GPT-Image-2 有 4/6 次生成了解剖上正确的手;但同一篇测试也指出,手仍然是全行业问题,没有模型干净通过 [7]。
对 Nano Banana Pro,现有直接公开资料没有同等细的手部统计,所以不能据此断言 Pro 在手、复杂物体或技术结构上明显弱于 GPT Image 2。如果你的工作流大量涉及手部、多人合照、机械产品、首饰、食品摆盘或多物体组合,最好把这些场景放进自己的 benchmark。
API、成本和上线前的现实问题
OpenAI 文档确认 GPT Image 2 的 model ID 为 gpt-image-2-2026-04-21 [13]。OpenAI pricing 页面列出
gpt-image-2 的价格:图像输入为 8美元/100万 token,缓存图像输入为 2美元/100万 token,图像输出为 30美元/100万 token;文本输入为 5美元/100万 token,缓存文本输入为 1.25美元/100万 token [14]。
Google 侧,Gemini 文档确认 Nano Banana Pro 就是 Gemini 3 Pro Image,并说明 Gemini 3 系列目前处于 preview 状态 [25]。OpenRouter 也有
google/gemini-3-pro-image-preview 页面,并按该平台列出价格 [29]。如果你的生产链路走 Gemini API、云服务商或第三方 router,价格、限额和可用性都要按实际渠道重算,不能把某一个 router 页面当成整个 Google 生态的统一价格 [
29]。
到底该选谁?
| 主要需求 | 更建议先试 | 理由 |
|---|---|---|
| 海报、菜单、UI mockup、产品标签、信息图,且有大量文字 | GPT Image 2 | 现有直测显示 GPT 在图中文字、排版和文字准确性上更有优势 [ |
| 长 prompt、多条件约束、版式必须严格 | GPT Image 2 | AI Video Bootcamp 中 GPT 完成 10/10 个 prompt,Pixazo 中也比 Nano Banana Pro 高1分 [ |
| 超写真人像、UGC 自拍、广告创意、电影感光线 | Nano Banana Pro | AI Video Bootcamp 显示 Nano Banana Pro 在这些场景的真实感、皮肤质感和光线上胜出 [ |
| 4K 视觉、复杂版式、深度 Gemini/Google 工作流 | Nano Banana Pro | Google 将其定位为最高质量图像生成模型,模型页也强调 4K、复杂版式和精确文字渲染 [ |
| 需要清楚估算 OpenAI API 成本 | GPT Image 2 | OpenAI 已在 API pricing 中列出 GPT Image 2 的 token 计价 [ |
| 想要统计意义上的最终结论 | 还没有足够公开数据 | 两组直接对比都很小,差距只有一个 prompt 或1分 [ |
上线前,建议这样跑自己的小 benchmark
- 抽取真实 workload:文字密集图、写实人像、产品图、信息图、图片编辑、多人物、多物体,以及可能触发策略拒答的场景。
- 关键 prompt 多跑几次;不要根据一次幸运输出决定模型选型。
- 分项打分:文字是否正确、版式是否遵守、prompt 是否完整执行、审美质量、手部和解剖结构、参考图一致性、拒答率、速度和成本。
- 把拒答和低质量渲染分开统计。前者通常影响产品策略和内容边界,后者才更接近画质与模型能力问题。
- 按你真正的生产渠道核算成本,因为 OpenAI API、Gemini API、第三方 router 和不同 tier 的价格口径可能不同 [
14][
29]。
Verdict
基于目前公开证据,GPT Image 2 是更稳的默认选择,尤其当你的最大风险是文字错误、标签错误、版式跑偏或 prompt 遵循不稳定时。Nano Banana Pro 仍然很值得纳入候选,特别是你优先看重照片真实感、光线、视觉质感、4K 输出方向和 Gemini 生态时 [6][
25][
26]。
更准确的结论是:GPT Image 2 目前小幅领先整体表现,但 Nano Banana Pro 并没有被甩开。公开 benchmark 可以作为方向信号,真正要上线,还是要用自己的 prompt、素材类型和成本渠道再测一轮 [6][
7]。




