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

如果你只想要一句答案：而家未有夠硬淨嘅公開 benchmark，可以證明 GPT Image 2 或 Nano Banana Pro 喺所有場景全面勝出。現時可查到嘅資料，主要係官方產品公告、API 平台規格、第三方比較文章，以及社群／arena 訊號；呢啲資料可以幫你縮窄候選名單，但未等於一套公認、第三方、可重現、同條件嘅 head-to-head 標準測試。

OpenAI 官方喺 2026 年 4 月 21 日介紹 ChatGPT Images 2.0；第三方開發者資料就將相關 API 模型標示為 gpt-image-2，並描述佢可用於圖像生成、編輯同多步互動式流程。 Google 方面，Nano Banana Pro 就係官方所講嘅 Gemini 3 Pro Image，建基於 Gemini 3 Pro，定位係圖像生成與編輯模型，並透過 Gemini API、Google AI Studio 同 Vertex AI 供開發者及企業使用。

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？

證據類型	可參考嘅資料	主要限制
官方公告	OpenAI 確認 ChatGPT Images 2.0；Google 確認 Nano Banana Pro／Gemini 3 Pro Image 嘅定位、能力同開發者入口。	官方公告適合了解產品定位，但唔等於獨立盲測。
API／平台規格	Fal.ai 列出 GPT Image 2 自訂尺寸限制：兩邊要係 16 嘅倍數、單邊最大 3840px、最大長寬比 3:1、總像素介乎 655,360 至 8,294,400。 OpenRouter 亦列出 Gemini 3 Pro Image Preview 嘅平台資訊同價格欄位。	規格頁有助工程整合，但唔能夠直接代表畫質、穩定性、延遲，亦唔代表所有通路價格。
第三方比較文章	有文章直接比較 GPT-Image-2 同 Nano Banana Pro，亦有多模型 API benchmark 將 GPT Image 2、Nano Banana 2／Pro 同其他模型一齊討論。	第三方文章應該當成測試假設，而唔係採購結論；要睇 prompt、樣本數、評分方式、盲測設計同重複次數。
Arena／社群排名	Fal.ai 頁面提到 Arena ranking，並註明係基於 2026 年 4 月 LM Arena 對預發布模型變體嘅盲測。	同一頁亦講明呢個唔係 OpenAI 官方 benchmark；預發布變體唔應該直接等同正式產品版本。
相近模型實測	有實測文章比較 GPT Image 2 同 Nano Banana 2，指 GPT Image 2 喺精確文字同技術術語上有窄幅優勢，而 Nano Banana 2 喺 CJK 字體美感同戲劇性光影上有窄幅優勢。	Nano Banana 2 唔係 Nano Banana Pro；結論只可以作相近參考，唔可以直接搬落 GPT Image 2 vs Nano Banana Pro。

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

面向	GPT Image 2／ChatGPT Images 2.0	Nano Banana Pro／Gemini 3 Pro Image	實務意思
產品定位	OpenAI 官方介紹 ChatGPT Images 2.0；第三方開發者資料稱 gpt-image-2 係用於圖像生成與編輯嘅模型。	Google 官方稱 Nano Banana Pro 建基於 Gemini 3 Pro，主打 studio-quality designs、改進文字渲染同增強世界知識。	Google 對 Nano Banana Pro 嘅官方功能描述較完整；GPT Image 2 嘅 API 細節應以你實際使用嘅 OpenAI 或平台文件再核對。
開發者入口	第三方資料描述 gpt-image-2 可用於 Image API、Responses API 等生成、編輯同互動式流程。	Google 官方稱 Gemini 3 Pro Image 以 paid preview 形式，經 Gemini API、Google AI Studio 同 Vertex AI 提供。	已經用開 OpenAI／ChatGPT 流程嘅團隊，可先測 GPT Image 2；Google Cloud／Vertex AI 團隊可先測 Nano Banana Pro。
尺寸同解析度	Fal.ai 列出 GPT Image 2 自訂尺寸限制：單邊最大 3840px、最大長寬比 3:1、總像素上限 8,294,400。	第三方 Gemini 3 比較資料稱 Nano Banana Pro 支援 1K、2K 同 4K 輸出；Google 官方則強調高保真同 studio-quality designs。	如果你有印刷、大圖、固定長寬比或 4K 輸出需求，一定要用你實際採用嘅 API 通路確認上限、價格同限制。
文字渲染	相近實測中，GPT Image 2 對精確文字同技術術語被描述為有窄幅優勢，但比較對象係 Nano Banana 2，唔係 Nano Banana Pro。	Google 官方明確將較高文字渲染準確度、改進文字渲染列為 Nano Banana Pro 重點。	包裝、標籤、資訊圖、多語排版呢類任務，兩者都要逐字驗收；唔好只睇英文展示圖就落決定。
世界知識與 grounding	提供資料入面，未有足夠官方片段確認 GPT Image 2 嘅 grounding 細節。	Google 開發者公告稱 Gemini 3 Pro Image 可使用 Google Search grounding，按提示檢索資料。	如果素材需要外部或即時資訊，Nano Banana Pro 嘅官方 grounding 敘述較清楚。
成本同速度	目前未有足夠可信、同條件、可重現嘅 GPT Image 2 vs Nano Banana Pro 延遲同總成本 benchmark。	OpenRouter 列出 Gemini 3 Pro Image Preview 嘅平台價格欄位，但只代表該平台情境，唔等同所有官方或企業通路價格。	唔好直接用唔同平台標價硬比；更應該計每張「可交付成品」嘅實際成本。

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。

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。

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。 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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。
• 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。
• 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。