GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：基準證據同工作流選型指南

公開基準到底講到啲乜？

官方文件：可以確認定位，但唔代表全場景勝負

OpenAI API 文件將 GPT Image 2 描述為 OpenAI 嘅 state-of-the-art 圖像生成模型，定位係快速、高質量圖像生成同編輯；文件亦列明佢支援文字同圖像輸入、圖像輸出、彈性圖像尺寸，以及高保真圖像輸入。

Google Vertex AI 文件就將 Gemini 3 Pro Image 描述為面向高難度圖像生成嘅模型，強調 state-of-the-art reasoning capabilities，並稱佢適合複雜同多輪圖像生成與編輯，準確性同圖像質量有所提升。 Google AI for Developers 文件再進一步將 Nano Banana Pro 定位為 reasoning-driven 嘅專業級圖像編輯與生成引擎，適合複雜圖形設計、高保真產品 mockup，以及需要準確文字渲染同 Google Search 現實世界 grounding 嘅事實性數據視覺化。

Google 官方博客稱 Nano Banana Pro built on Gemini 3 Pro，並使用 Gemini 嘅推理同現實世界知識，去更好咁視覺化資訊。 TechCrunch 對發布嘅報道亦提到，Google 稱 Nano Banana Pro 帶來更強編輯能力、更高解像度、更準確文字渲染，以及網頁搜尋能力。

第三方 benchmark：要拆開指標睇

Artificial Analysis 嘅 GPT Image 2 provider benchmark 頁面，主要比較 API generation time、latency 同 price，並容許用戶跨 Nano Banana 同 GPT Image 生成及比較圖像。 呢啲資料對工程落地好有用，因為會影響用戶等候時間、批量吞吐量同單位成本；但佢回答嘅係 API 體驗、供應商延遲同成本問題，唔等於完整嘅圖像質量盲測。

OpenAI 社群發布帖展示過一張 Arena.AI 文本到圖像榜單資訊圖，稱 GPT-Image-2 排名第 1，分數為 1,512。 呢個可以當作社群偏好或者發布訊號記錄，但可見材料未完整展示測試集、評分者協議、重複採樣同統計顯著性，所以唔應該直接當作最終科學結論。

Google DeepMind 嘅 Nano Banana Pro 頁面稱佢係 state-of-the-art 圖像生成與編輯模型，並提供 model card／benchmarks 入口。 不過，以本文可見資料嚟講，仍然未有一張直接、完整、公開可複現嘅 Nano Banana Pro vs GPT Image 2 質量對打表。

遇到太強嘅第三方結論，要打個折

部分第三方文章會寫到好似勝負已定。例如 APIYI 文章聲稱 GPT-Image-2 發布後登頂 LMArena Image leaderboard，Elo 為 1,512，並將 Nano Banana Pro 稱為此前冠軍。 呢類說法可以作為待驗證線索，但如果冇完整實驗設計同可複現評分方法，就唔應該直接變成生產決策。

仲要留意比較對象。部分搜尋結果比較嘅係 GPT Image 2 同 Nano Banana 2，而唔係 Nano Banana Pro。 Nano Banana 2、Nano Banana Pro 同 Gemini 3 Pro Image 喺產品定位上唔可以簡單混用，更唔應該將 Nano Banana 2 嘅結論直接外推到 Nano Banana Pro。

核心能力對照

按任務點樣揀

1. 有字海報、資訊圖同簡報配圖

呢類任務最好兩邊都試，因為文字準確、排版穩定同品牌一致性都可能成為交付樽頸。GPT Image 2 嘅優勢訊號，來自 OpenAI 對生產工作流嘅描述：準確、可讀、on-brand、本地化、適配目標版面，並盡量減少後期清理。 Nano Banana Pro 嘅優勢訊號，則來自 Google 對 accurate text rendering、事實性數據視覺化同 Google Search grounding 嘅強調。

如果素材較似 SaaS 資訊圖、品牌廣告圖、文件說明圖，或者需要快速生成大量社媒變體，可以先由 GPT Image 2 開始。 如果素材較似事實性圖表、知識型資訊圖，或者需要搜尋 grounding 嘅視覺解釋，Nano Banana Pro 會更值得優先測試。

2. 複雜多輪編輯同局部修改

喺呢個場景，Nano Banana Pro 嘅官方定位更清楚。Google Vertex AI 文件直接稱 Gemini 3 Pro Image 適合 complex and multi-turn image generation and editing，並強調推理能力、準確性同圖像質量。

GPT Image 2 亦支援圖像生成與編輯，並支援高保真圖像輸入。 所以，如果任務係大量輕量編輯、批量變體或者標準化改圖，GPT Image 2 仍然應該入測試集；但如果任務係連續多輪保留上下文、局部修改、產品一致性或者複雜構圖控制，Nano Banana Pro 應該優先入候選名單。

3. 產品 mockup、電商主圖同廣告主視覺

Nano Banana Pro 嘅官方描述直接覆蓋 high-fidelity product mockups 同 complex graphic design。 所以喺包裝 mockup、材質表現、產品場景圖同高價值廣告主視覺上，佢更值得優先測試。

GPT Image 2 嘅定位就更貼近快速、高質量、API 化嘅圖像生成與編輯，亦同生產工作流入面對品牌一致、可讀、本地化同少返工嘅要求相符。 對電商同市場團隊嚟講，實際選擇唔應該只睇第一張圖靚唔靚，而要睇同一組 prompt 下嘅可用率、文字錯誤率、返工時間同單圖總成本。

4. 速度、延遲、價格同線上穩定性

如果你要將模型接入產品，速度同成本好多時比榜單名次更直接。Artificial Analysis 嘅 GPT Image 2 provider benchmark 明確比較唔同 provider 嘅 generation time、latency 同 price。 呢啲指標會影響用戶等待時間、批量任務吞吐量同單位經濟效益。

建議將質量評估同工程指標分開記錄：一邊睇張圖可唔可以交付，一邊記低生成時間、失敗率、重試次數、單圖 API 成本同人工返工成本。咁先判斷到邊個模型真正啱你個生產系統。

一個可重用嘅 A/B 測試方法

公開 benchmark 幫你開眼界，但唔會替你完成最終決策。更可靠嘅做法，係用自己真實業務 prompt，做一個小型、可重複嘅 A/B 測試。

1. 準備 20–50 個真實 prompt

唔好只用網上流行示例。建議覆蓋四類任務：

• 文字密集任務：海報、餐牌、流程圖、技術術語圖、中文標題圖。
• 產品任務：電商白底圖、場景圖、包裝 mockup、材質細節、品牌一致性。
• 複雜編輯任務：換背景、保留人物或產品一致性、修改局部物件、連續多輪改圖。
• 視覺推理任務：地圖、結構圖、儀表板、科學或醫學示意圖、事實性數據視覺化。

2. 控制變量

同一個任務之下，兩邊盡量用一致嘅 prompt、參考圖、比例、目標尺寸同採樣次數。可以固定 random seed 就固定；如果唔得，至少每個任務生成多張，避免用偶然最好或者最差嗰張代表模型能力。

3. 唔好只用「靚唔靚」評分

每張圖至少記錄以下維度：

• 文字準確率：錯字、漏字、亂碼、排版錯誤。
• 提示遵循度：主體、風格、構圖、顏色、尺寸是否符合要求。
• 主體一致性：人物、產品、品牌元素是否穩定。
• 編輯可控性：局部修改會唔會影響唔應該改嘅位置。
• 細節真實感：材質、光影、透視、邊緣同關鍵部位是否可信。
• 一次通過率：唔使返工就可以用嘅比例。
• 工程指標：生成時間、失敗率、重試次數、單圖 API 成本。
• 總成本：人工修圖、審核同返工時間都要計入去。

4. 用工作流結果決定預設模型

如果兩者視覺質量接近，可以將 GPT Image 2 設為批量生成同快速變體嘅預設候選，再將 Nano Banana Pro 用喺複雜多輪編輯、產品 mockup、事實性視覺化同高價值視覺任務上。

如果你嘅核心業務本身就係複雜編輯、專業設計或者 grounding 型資訊圖，可以反過來：用 Nano Banana Pro 做主模型，GPT Image 2 負責快速變體、對照生成同成本敏感任務。

最終建議

GPT Image 2 同 Nano Banana Pro 暫時唔適合用一句「邊個更強」概括。基於可見公開資料，GPT Image 2 更似一個快速、高質量、API 生產型圖像生成與編輯模型；Nano Banana Pro 則更似一個複雜、多輪、推理驅動、面向專業設計同高保真 mockup 嘅模型。

如果只係做一次性創意圖，兩者都值得試。如果係商業生產，就唔好將單篇榜單、單張樣圖或者廠商發布圖當成最後答案。用你自己嘅真實 prompt、真實品牌規範同真實成本限制跑 A/B 測試，先係最可靠嘅 benchmark。