GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：邊個 AI 圖像模型應該先試？

更重要係：編輯能力唔可以單靠榜單分勝負。Artificial Analysis 嘅 Image Editing Leaderboard 顯示 GPT Image 2 high 係 1251 Elo，Nano Banana Pro 係 1250 Elo，只差 1 分 。呢種差距，唔夠支持話邊個「穩贏」。

先講結論：按工作揀，唔好按名氣揀

• 一般生成、廣告視覺、產品圖、社交媒體素材：先試 GPT Image 2。Artificial Analysis 將 GPT Image 2 high 列為 Text to Image Arena 第一，Elo 1331 ；Arena.ai 亦將 gpt-image-2 (medium) 列為 1512±8 分、Preliminary 第一 。
• 資訊圖、解釋型圖片、教學圖解：先試 Nano Banana Pro。Google 表示 Nano Banana Pro 會用 Gemini 3 嘅推理同實世界知識去視覺化資訊 。
• 圖片編輯、局部修改、retouch、保留品牌素材：兩邊都要試。公開編輯榜單只差 1 Elo，唔應該當成明確勝負 。
• 要預先計成本、做大量 A/B 生成、API 自動化：GPT Image 2 較易計數，因為 OpenAI 公開咗按質素同解像度嘅示例價格 。

名字先要分清楚

GPT Image 2 係 OpenAI API 入面嘅 gpt-image-2 模型；OpenAI 文件亦列出 snapshot／alias，例如 gpt-image-2-2026-04-21，方便開發者鎖定特定版本行為 。

Nano Banana Pro 嘅正式模型名係 Gemini 3 Pro Image。Google 解釋，原本 Nano Banana 呢個品牌名係隨 Gemini 2.5 Flash Image 流行起嚟；到 Gemini 3 Pro Image 推出時，品牌名就升級成 Nano Banana Pro 。Google 官方介紹亦將 Nano Banana Pro 描述為建基於 Gemini 3 Pro 嘅圖像生成同編輯模型 。

快速比較表

生成質素：公開榜單暫時撐 GPT Image 2

如果你嘅主要任務係「打一段 prompt，出一張圖」，GPT Image 2 暫時有較強公開排行榜訊號。Artificial Analysis 嘅 Text to Image Leaderboard 顯示 GPT Image 2 high 以 Elo 1331 排第一 。

Arena.ai 亦顯示 gpt-image-2 (medium) 以 1512±8 分排第一；同一榜單入面，gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro) 係 1244±4 分，gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro) 係 1232±5 分 。

不過要留意，Arena.ai 對 GPT Image 2 嗰個分數標示為 Preliminary 。排行榜係好有用嘅參考，但唔等於你公司嘅品牌 banner、產品 packshot、中文海報、app UI mockup 都一定同樣結果。

編輯：1 分差距，唔係勝負

圖片編輯就無咁簡單。Artificial Analysis 嘅 Image Editing Leaderboard 顯示，GPT Image 1.5 high 以 1267 Elo 排第一；GPT Image 2 high 係 1251，Nano Banana Pro 係 1250 。

所以，如果你要做既有圖片變體、局部修改、人物或產品一致性、retouch、保留品牌元素，唔好只睇名次。最實際做法係：用同一張原圖、同一組 prompt、同一批評分準則，兩個模型各跑幾輪，再比較成功率、可修正程度同返工成本。

「文字生成圖片」唔等於「圖入面啲字一定準」

Text-to-image 排行榜評估嘅係由文字 prompt 生成圖片嘅整體表現；佢唔一定等於「圖片入面每個字、每個 label、每個表格都零錯字」嘅專門測試。換句話講，GPT Image 2 喺生成榜排高，唔應該自動解讀成長句、細字、密集表格一定最穩 。

Nano Banana Pro 呢邊，Google 嘅定位就更直接。Google 表示 Nano Banana Pro 會用 Gemini 3 嘅推理同實世界知識去視覺化資訊，例子包括特定城市天氣、Elaichi Chai 製作方法、室內植物照顧等資訊圖 。Google 面向開發者嘅公告亦提到，Nano Banana Pro 提供更高文字渲染準確度、較強世界知識，並可利用 Google Search grounding 根據用戶 prompt 擷取資料 。

所以可以咁分：一般生成榜單睇 GPT Image 2 較強；但資訊圖、教學圖解、搜尋 grounding 驅動嘅視覺化，Nano Banana Pro 必須獨立測試。

價錢：GPT Image 2 較易計預算

OpenAI 嘅圖片生成指南公開咗 GPT Image 2 按質素同解像度嘅示例價格。以 1024×1024 輸出為例，low 係 $0.006、medium 係 $0.053、high 係 $0.211；1024×1536 同 1536×1024 輸出則列為 low $0.005、medium $0.041、high $0.165 。

呢張表唔代表所有情況最終收費都一定一樣；實際帳單仍可能受輸入、輸出、重試、快取、編輯流程等因素影響。不過，如果你要做大量生成、素材 A/B test、API 自動化創意製作，至少 GPT Image 2 有較清楚嘅起步成本參考 。

相對之下，提供到嘅 Google 官方資料主要講 Nano Banana Pro 嘅功能、Gemini API、Google AI Studio、Vertex AI paid preview 同 Search grounding；喺呢批資料範圍內，未見到一張同 OpenAI 價格表同格式、可直接按質素同解像度比較嘅價目表 。

4K 同解像度：唔好撈亂 Nano Banana 2 同 Pro

GPT Image 2 方面，OpenAI 價格表列出 1024×1024、1024×1536、1536×1024 示例，並標示有額外尺寸支援 。

Nano Banana 系列就容易混淆。TechCrunch 報道嘅 512px 至 4K 解像度支援，講嘅係 Nano Banana 2，唔係 Nano Banana Pro 。所以，單靠呢條資料，唔應該推斷 Nano Banana Pro 嘅最高輸出解像度。

邊啲情況先試 GPT Image 2？

• 你主要睇公開 text-to-image 排行榜成績
• 要快速比較廣告圖、產品圖、海報、campaign creative 嘅一般生成質素
• 要大量出圖、做 A/B test、或者用 API 自動化，成本預測好重要
• 想用 OpenAI API 嘅 snapshot／版本鎖定流程，令模型表現更可控

邊啲情況先試 Nano Banana Pro？

• 你要做資訊圖、教育圖解、解釋型圖片，重點係資訊結構而唔只係畫面靚
• 想將 Google Search grounding 或 Gemini 3 推理放入圖像生成流程
• 團隊本身已經用緊 Gemini API、Google AI Studio 或 Vertex AI
• 你同時要評估生成、編輯、retouch，而唔係只做一次性出圖

一定要自己 A/B test 嘅情況

• 圖入面要出現中文、日文、韓文，或者中英混排
• 長句、表格、細 label、密集文字好多
• 同一角色、同一產品、同一品牌元素要跨多張圖保持一致
• 你關心真實 API 延遲、失敗率、重試率、政策拒絕率
• 你要比較同一解像度、同一質素設定下嘅最終帳單

最終判斷

如果你優先考慮一般文字生成圖片質素同成本可預測性，GPT Image 2 應該先試。 Artificial Analysis 同 Arena.ai 嘅公開榜單都對 GPT Image 2 有利，而 OpenAI 亦公開咗 GPT Image 2 按質素、解像度嘅示例價格 。

如果你重點係知識型資訊圖、教學視覺化、Gemini 整合、Google Search grounding，Nano Banana Pro 值得優先測。 Google 將 Nano Banana Pro 定位為建基於 Gemini 3 Pro 嘅圖像生成同編輯模型，並強調用推理同實世界知識去改善資訊視覺化 。

最穩陣一句：生成排行榜同價格透明度偏 GPT Image 2；資訊視覺化同 Gemini 生態偏 Nano Banana Pro；編輯目前公開分數係貼到幾乎打和。