GPT Image 2 對 Nano Banana：2026 基準測試點揀？

最大重點：text-to-image 係 GPT Image 2 領先

今次最乾淨嘅公開榜單訊號，來自 Artificial Analysis。佢嘅 Text to Image Arena 片段顯示，**GPT Image 2（high）**以 1331 Elo 排第一，喺可見排名入面高過 GPT Image 1.5 同 Nano Banana 2 。

所以，如果問題只係：「邊個模型喺公開 text-to-image benchmark 訊號較強？」答案係 GPT Image 2。

不過，Elo 榜唔等於宇宙真理。佢反映嘅係某一套評測設計、某個模型版本、某批 prompt，同人類偏好投票。模型更新、prompt 寫法、抽樣設定一變，排名都可以郁。

其他報道大方向都偏向 GPT Image 2。Neurohive 指 GPT Image 2 按 LM Arena 資訊喺多個圖片生成類別取得第一，並聲稱較最近競爭者領先 +242 Elo 。CalcPro 亦報道 GPT Image 2 text-to-image 分數為 1512，並指較 Nano Banana 2 領先 +242 Elo 。不過，若要用較保守、適合採購或技術決策嘅講法，最好仍然落喺可見榜單片段：Artificial Analysis 顯示 GPT Image 2 以 1331 Elo 領先 text-to-image 榜 。

改圖：唔好講到一面倒

改圖方面，現有證據唔支持「GPT Image 2 完全碾壓 Nano Banana」呢種講法。

Artificial Analysis 圖像編輯榜片段顯示，GPT Image 1.5（high）以 1267 Elo 排第一，GPT Image 2（high）以 1251 排第二，Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）以 1250 排第三 。GPT Image 2 同 Nano Banana Pro 只差 1 Elo，單憑呢個片段，唔應該當成決定性勝利。

Arena.ai 圖像編輯榜片段亦顯示

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

實務建議好簡單：如果你主要做改圖，唔好只睇總榜。用你自己嘅產品相、人像、設計稿、mask、reference image 同修改 prompt，兩邊各跑一輪。

名字有啲亂，尤其係 Nano Banana

GPT Image 2 喺來源入面相對清楚。OpenAI 開發者文件列出模型為 gpt-image-2-2026-04-21，亦顯示 API 使用嘅分層 rate limits 。OpenAI 價格頁則列出 GPT-image-2 作為圖像生成模型，並提供 image input、cached image input、image output、text input、cached text input 等 token-based 價格 。

Nano Banana 呢個名就比較多變。Google 圖像生成文件以 Gemini API 呈現 Nano Banana image generation，示例程式碼入面見到 gemini-3.1-flash-image-preview 。Google Skills 又將 Gemini 2.5 Flash Image 稱為 Nano Banana，定位係高速圖片生成、prompt-based editing 同 visual reasoning 。Artificial Analysis 改圖榜亦用到另一個相關名稱：Nano Banana Pro，並標示為 Gemini 3 Pro Image 。

呢點唔係吹毛求疵。你見到「Nano Banana 2」、「Nano Banana Pro」、「Gemini 2.5 Flash Image」或者「Gemini 3.1 Flash Image Preview」嘅 benchmark，未必量度緊同一條 API route 或同一個模型版本。做正式比較時，要記低精確模型名、API route、測試日期、解像度同設定。

乜情況先揀 GPT Image 2？

GPT Image 2 最適合用喺「錯咗之後好麻煩」嘅任務。Analytics Vidhya 嘅比較指出，當圖片內文字必須正確、prompt 涉及多重限制或版面、又或者輸出一致性重要時，GPT-image-2 較合理 。另一個 hands-on 比較亦用一句幾貼地嘅說法總結：GPT 贏喺「每一個字都重要」嘅場景；Nano Banana 贏喺「每一粒光影像素都重要」嘅場景 。

你可以先用 GPT Image 2 做：

• 有指定 headline、call to action 嘅廣告創意。
• Poster、餐牌、指示牌、產品標籤。
• UI mockup、app screen、網站圖像，尤其係要有可讀介面文字。
• 教學圖、流程圖、infographic、帶標註嘅 diagram。
• 產品包裝、品牌素材，特別係文字準確度會影響交付。
• 有好多物件、空間關係、版面規則嘅複雜 prompt。

呢唔代表 Nano Banana 做唔到。只係按目前 benchmark 同比較證據，GPT Image 2 對文字準確、結構化版面、複雜指令跟從，有較強嘅第一測試理由 。

Nano Banana 仍然值得用喺邊度？

Nano Banana 喺呢批來源入面最強嘅優勢，唔係單一榜單冠軍，而係工作流貼合度。

Google Nano Banana 文件列出多個 aspect ratio，並有 resolution 設定，可選 512、1K、2K、4K 。如果你嘅產品規格寫明要有官方文件可核實嘅 4K generation path，喺呢批來源入面，Google 文件比 OpenAI 片段更易直接確認。

另外，Nano Banana 亦明顯偏向速度同迭代。Google Skills 形容 Gemini 2.5 Flash Image／Nano Banana 支援高速圖片生成、prompt-based editing 同 visual reasoning 。一篇 hands-on 比較得出嘅結果亦比「榜單大勝」敘事接近得多：2 項 GPT 贏、2 項 Nano Banana 贏、2 項打和 。

你可以先用 Nano Banana 做：

• 已經建喺 Gemini、Google AI Studio 或 Google developer tooling 上嘅應用 。
• 需要透過示例 Gemini API path 使用文件列明嘅 512、1K、2K 或 4K 輸出 。
• 大量草稿、variant、概念探索圖。
• 光線、質感、整體真實感比圖片內文字更重要嘅畫面 。
• 成本係重大考慮；但第三方成本說法要再對照最新官方帳單頁同實際 route 驗證 。

價錢同 rate limit：官方來源實際見到啲乜？

OpenAI GPT-image-2 嘅價格喺提供來源入面較清楚。OpenAI 價格頁列出：image input 每 100 萬 tokens US$8、cached image input 每 100 萬 tokens US$2、image output 每 100 萬 tokens US$30、text input 每 100 萬 tokens US$5、cached text input 每 100 萬 tokens US$1.25 。

OpenAI GPT Image 2 模型頁亦顯示分層 rate limits。可見片段入面，Free 不支援；Tier 1 為 100,000 TPM、5 IPM；Tier 5 達 8,000,000 TPM、250 IPM 。

至於 Nano Banana，提供嘅 Google 官方圖像生成片段確認咗 Gemini API route、aspect ratio 同解像度選項，但未見到可以直接同 OpenAI 對照嘅價格表 。Analytics Vidhya 指 Nano Banana 2 在大規模使用、尤其 batch processing 時成本明顯較低 ；但呢個係第三方比較說法。真正落 production 前，仍然要核實準確 Google model variant、API route、解像度、batch mode 同最新 billing page。

如果你要自己測，點先公平？

公開榜單有用，但圖像生成非常食 prompt。一篇 hands-on 比較指出，prompt 質素可以令 GPT Image 2 提升一整個等級；喺某些測試入面，呢個差距甚至大過模型之間嘅差異 。

比較兩個模型時，建議至少做到：

1. 同一批 prompt、同一批 reference image。 唔好用精修過嘅 GPT prompt 去對一條隨手寫嘅 Nano Banana prompt。
2. 拆開評分。 文字準確、prompt adherence、構圖、photorealism、改圖質素、延遲、成本，要分開計。
3. 放入真實 production 限制。 包括 aspect ratio、解像度、throughput、rate limit、預算假設 。
4. 記低模型名同日期。 你測嘅係 GPT Image 2、Nano Banana 2、Nano Banana Pro、Gemini Flash Image，定另一條 route？來源入面啲名稱本身已經有變化 。
5. 可以就 blind review。 評審知道邊張圖由邊個模型出，偏好可能會改變。

2026 最實際結論

如果你要一句 benchmark verdict：揀 GPT Image 2。Artificial Analysis 將 GPT Image 2（high）列為 text-to-image 第一，Elo 1331 。對文字密集、版面敏感、指令複雜嘅圖片生成，佢係較合理嘅第一選擇。

但如果你係為產品或團隊設計 production setup，就唔應該所有圖都只丟畀一個模型。比較穩陣嘅做法係：

• GPT Image 2：處理精準文字、招牌、UI screen、diagram、包裝、複雜版面。
• Nano Banana：處理 Gemini 原生 app、文件列明 4K 選項嘅高解像流程、快速視覺探索，以及可以後期再加字或修字嘅圖片 。

一句收尾：GPT Image 2 贏咗 benchmark 標題；Nano Banana 仍然贏到唔少真實工作流。