GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：公開 Benchmark 點睇、實務點揀

先分清楚：公開 benchmark 到底證明到啲咩？

好多比較文章都想直接答「邊個贏」。但對實際採購、產品設計或者內容團隊嚟講，更重要係先問：呢個結論係官宣、平台規格、社群盲測，定係真正可重現嘅第三方測試？

所以，現有公開資料比較適合回答：「兩款模型各自強調乜」、「可以由邊度接入」、「邊啲任務值得先測」。但如果問題係「邊款喺所有商業場景一定更好」，答案仍然係：未有可靠標準答案。

功能同規格：先睇工作流，再睇畫質

咩情況先測 GPT Image 2？

如果你嘅內容流程已經依賴 ChatGPT 或 OpenAI API，GPT Image 2 係自然嘅第一候選。OpenAI 已推出 ChatGPT Images 2.0；第三方開發者資料亦將 gpt-image-2 同圖像生成、圖像編輯、多步互動式體驗連埋一齊。^[19][13][15]

較值得將 GPT Image 2 放入第一輪測試嘅任務包括：

• 產品圖、包裝圖、電商主圖
• 需要精確英文標籤、技術術語或 UI 文字嘅圖像
• UI mockup、流程圖、教學圖、技術示意圖
• 需要多輪修改、結構化 prompt 同審稿迭代嘅流程
• 已有 OpenAI 工具鏈、prompt 模板同資料管線嘅團隊

不過，呢個唔代表 GPT Image 2 必然贏 Nano Banana Pro。公開來源入面，關於精確文字同技術術語嘅正面觀察，主要來自 GPT Image 2 vs Nano Banana 2 嘅相近比較，唔係完整、可重現嘅 GPT Image 2 vs Nano Banana Pro 企業級盲測。^[2]

咩情況先測 Nano Banana Pro？

Nano Banana Pro 嘅官方定位較偏向高品質設計同多模態應用。Google 稱佢可以將想法變成 studio-quality designs，並強調更好控制、改進文字渲染同增強世界知識。^[30] Google 開發者公告亦稱 Gemini 3 Pro Image 可產生高保真圖像，具備較高文字渲染準確度，並可透過 Google Search grounding 使用同 prompt 相關嘅資料。^[25]

較值得先測 Nano Banana Pro 嘅任務包括：

• 海報、活動主視覺、社交平台圖、廣告素材
• 高保真品牌視覺同市場推廣設計稿
• 多語文字素材，尤其係需要排版感同字體美感嘅圖像
• 需要 Gemini API、Google AI Studio 或 Vertex AI 嘅開發流程
• 需要將圖像生成同 Google Cloud 或企業部署整合嘅團隊

如果你將 4K 或高解析度視為硬性要求，要特別留意通路差異：第三方資料稱 Nano Banana Pro 支援 1K、2K 同 4K 輸出，但實際可用解析度、費用同限制，仍然要以你使用嘅產品或 API 通路為準。^[26]

最易睇錯嘅四件事

第一，唔好將排行榜當成採購結論。 Fal.ai 頁面提到 GPT Image 2 嘅 Arena ranking，但同時註明該排名來自 LM Arena 對預發布模型變體嘅盲測，而且唔係 OpenAI 官方 benchmark。^[14]

第二，唔好將官方展示當成獨立盲測。 Google 對 Nano Banana Pro 嘅文字渲染、世界知識同 grounding 有清楚宣稱，呢啲對理解產品定位好重要；但仍然唔可以取代你自己用真實素材做測試。^[25][30]

第三，唔好直接比較唔同平台標價。 OpenRouter 嘅 Gemini 3 Pro Image Preview 價格欄位，只代表該平台資訊；官方 API、第三方平台、企業合約同雲端部署，都可能有唔同計費方式。^[29]

第四，唔好將 Nano Banana 2 嘅結論直接套落 Nano Banana Pro。 目前可引用嘅相近實測比較咗 GPT Image 2 同 Nano Banana 2，但 Nano Banana 2 唔係 Nano Banana Pro，所以只可以提供測試方向，唔可以當成最終答案。^[2]

建議點樣做內部 benchmark？用你自己嘅真實素材決定

商業導入之前，最好建立一組細而穩定嘅內部盲測，而唔係只睇網上評測。目標唔係搵一張最靚 demo，而係搵出邊個模型喺你嘅語言、品牌規範、尺寸同審稿流程入面，最少出錯、最少返工。

1. 準備 30 至 50 個固定 prompts

至少涵蓋產品攝影、包裝文字、繁中／簡中／英文／日文／韓文排版、資訊圖、表格、技術圖、UI mockup、多輪局部編輯、參考圖重繪同高解析度輸出。

2. 控制生成條件

每個 prompt 讓兩個模型各生成 3 至 5 張，並盡量固定相同 prompt、相同或最接近嘅尺寸同長寬比、相同參考圖、相同後處理規則，以及相同測試時間區間。輸出順序要隨機化，令評審唔知道圖片來自邊個模型。

3. 用可量化指標評分

建議評估：指令遵循度、文字正確率、物件同人物一致性、空間邏輯、構圖美感、品牌風格一致性、局部編輯成功率、明顯瑕疵率、生成時間、單張成本同人工返工比例。

真正重要嘅唔係每張原始圖幾平，而係每張可交付成品嘅總成本。如果某個模型單價低但返工率高，實際商業成本可能反而更高。

最終選型建議

如果只可以先測一個模型，可以用以下簡單規則：

• 技術圖、產品標籤、嚴格結構化輸出、OpenAI／ChatGPT 工作流：先測 GPT Image 2。^[13][15][19]
• 高保真設計、多語海報、品牌主視覺、Google Cloud／Vertex AI 工作流：先測 Nano Banana Pro。^[25][30]
• 企業導入或高風險商業素材：唔好只靠公開評測；用自己嘅素材、語言、尺寸、審稿標準、延遲同成本做 blind benchmark。

目前最老實嘅結論係：GPT Image 2 vs Nano Banana Pro 未有可靠公開標準答案。真正嘅贏家，取決於你嘅素材類型、語言、錯誤容忍度同工作流。