GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：第三方 benchmark 點睇、工作流點揀

最實際嘅答案唔係「GPT Image 2 定 Nano Banana Pro 邊個天下第一」，而係：你要交付嘅圖係咩類型？如果張圖要有清楚可讀嘅字、多欄版面、UI mockup 或參考圖精準修改，GPT Image 2 值得先試；如果你要社交平台 UGC、電商產品情境圖、高解析變體同快速量產，Nano Banana Pro 通常更貼近嗰類 production workflow。

不過，現時可讀到嘅比較資料主要來自第三方 hands-on、10-prompt／10-test 實測、API 供應商文章同產品導向評測；有參考價值，但唔等於官方、公開樣本集、可完整重現嘅 head-to-head benchmark。

先講證據：第三方測試可以參考，但唔好當總榜

現有資料大概分三種：第一種係 hands-on 或小樣本 prompt 測試，例如 Genspark、AI Video Bootcamp、Vidguru 嘅比較文；第二種係偏開發者角度，討論 API、延遲、可靠性同成本，例如 Atlas Cloud 同 APIYI；第三種係產品或工具導向評測。

用嚟揀工具可以，但唔適合直接變成「模型排名」。原因有三個：

• 樣本通常唔大。 好多文章係 10 prompts、10 tests 或少量任務展示，未必公開完整評分規則、重跑次數、隨機控制同盲評流程。
• 模型名好易撈亂。 搜尋結果同文章入面同時見到 GPT Image 2、GPT Image 2.0、GPT-Image-2、GPT Image 1.5、Nano Banana、Nano Banana 2、Nano Banana 2 Pro、Nano Banana Pro；有啲比較甚至未必係同一世代模型對打。
• 醒目數字要打折睇。 有第三方文章聲稱 GPT Image 2 有 99.2% 或約 99% 文字準確率，亦有文章引用 LM Arena／Elo 類講法；呢啲可以當測試方向，但唔應該解讀成所有平台、語言、解析度同任務都成立嘅官方結論。

一分鐘選型表

你主要要做咩	優先試邊個	點解
海報、菜單、簡報圖、價格表、資訊圖、圖中文字	GPT Image 2	多篇第三方比較都將 GPT Image 2 嘅文字渲染、UI layouts、grids、空間邏輯或文字準確度列為亮點。
UI mockup、dashboard、流程圖、表格、複雜版面	GPT Image 2	Atlas Cloud 將圖像模型比較重點放喺 API 可靠性、文字渲染準確度同 visual reasoning；其他比較亦形容 GPT Image 2 較強於結構化畫面。
參考圖編輯、角色或物件一致性、局部修改	GPT Image 2	Vidguru 嘅 10-test 比較涵蓋 reference-based editing 同電商設計；部分第三方文章亦將 precision tasks 列為 GPT Image 2 相對強項。
UGC、社群廣告、電商產品情境圖、生活化商業素材	Nano Banana Pro	Alici AI 將 Nano Banana Pro 標為 UGC 強項；AI Video Bootcamp 亦用 10-prompt 形式測試 Nano Banana Pro 與 GPT Image 2.0 嘅商業同風格化輸出。
高解析、多版本、快速量產	Nano Banana Pro／相關 Nano Banana 2-Pro 服務先實測	有第三方資料將 Nano Banana 2 嘅 4K production speed 列為優勢，APIYI 亦將 Nano Banana Pro 計費描述為 resolution-tiered + token-based；但因命名混用，實際仍要按你使用嘅平台重測。
想搵單一「最強」模型	唔建議淨係睇總榜	目前比較來源嘅方法、版本、提示集同評分規則差異大，硬排總名次好容易誤導。

GPT Image 2：適合可讀文字、結構化版面同精準編輯

圖入面有字，先試 GPT Image 2

如果輸出要包含品牌名、價格、日期、地址、菜單、投影片標題、表格或多語文字，GPT Image 2 係比較值得優先測試嘅選項。GlobalGPT 同 iWeaver 嘅比較都將 GPT Image 2 嘅文字準確度、UI layouts、grids 或空間邏輯列為優勢；Vidguru 嘅 10-test 比較亦將文字渲染放入測試項目。

但「99%」或「99.2%」呢類第三方數字，唔等於正式保證。 尤其係商標、價錢、法律聲明、多語排版、活動日期呢啲一錯就出事嘅內容，專業交付前仍然要逐字校對。

複雜 layout 同 UI 控制，係更清晰嘅使用場景

GPT Image 2 嘅價值唔止係畫得靚，而係比較適合資訊要「放啱位」嘅任務。多篇比較形容佢強喺 spatial logic、grid、UI layout、資訊層級同複雜提示遵循；呢啲能力對 dashboard、流程圖、產品規格頁、簡報頁同資訊圖尤其重要。

如果你做嘅係一張「要畀人讀」嘅圖，而唔只係一張「望落有氣氛」嘅圖，GPT Image 2 通常應該排喺測試名單前面。

參考圖、局部修改同一致性亦值得測

如果工作流係先有產品照、人物參考、角色設定或品牌素材，再要求模型保留關鍵特徵，同時改背景、姿勢、材質或構圖，GPT Image 2 亦較常被第三方比較列為精準編輯方向嘅強項。

對設計同內容團隊嚟講，呢種穩定性往往比「單張圖好靚」更有生產價值：因為真正交付時，最花時間嘅通常唔係第一張圖，而係改到啱、保持一致、減少重做。

Nano Banana Pro：適合 UGC、產品圖同商業素材量產

UGC 同電商情境圖係主要切入點

Nano Banana Pro 喺提供資料入面，定位更偏向商業素材同 production workflow。Alici AI 嘅評測將 Nano Banana Pro 標為 UGC 強項；AI Video Bootcamp 則以 10-prompt 形式比較 GPT Image 2.0 同 Nano Banana Pro，涵蓋商業同風格化圖像輸出。

所以，如果你要嘅係社群廣告、電商商品情境圖、短影音封面、生活化人物素材，或者大量 marketing variants，Nano Banana Pro 通常比「做一張高度精準資訊圖」更貼近你嘅使用場景。

高解析同速度：有優勢線索，但要小心版本差異

部分第三方資料將 Nano Banana 2 描述為 4K production speed 表現突出；APIYI 則將 Nano Banana Pro 嘅定價邏輯描述為 resolution-tiered + token-based billing。

呢點代表 Nano Banana 系列喺高解析、多版本、商業量產流程入面值得優先實測。不過，來源入面經常見到 Nano Banana 2、Nano Banana 2 Pro 同 Nano Banana Pro 混用，所以唔可以將某篇文章嘅速度結論，無條件套落所有平台同所有版本。

成本同 API：要計「可交付成本」，唔係淨係睇每次生成幾錢

APIYI 嘅比較文將 GPT-Image-2 描述為 quality-tiered pricing，Nano Banana Pro 則描述為 resolution-tiered + token-based billing。 換句話講，兩者成本未必可以用「每張標價」直接對齊。

比較時更實際係計：成功交付一張可用圖，總共要幾多成本。你可以逐項記低：

• 要生成幾多次先有一張可用圖；
• 有冇需要高解析輸出；
• prompt 長度、參考圖同 token 成本點計；
• 延遲會唔會拖慢批量任務；
• 之後要幾多人工修圖同校對時間；
• API 權限、儲存、審批同現有工作流整合會唔會產生額外成本。

如果某模型單次呼叫平，但要重試多次或者人工修圖更多，最後交付成本可能反而更高。

團隊應該點樣做自己嘅 benchmark

唔好淨係睇展示圖。真正揀工具，最好建立一套固定 prompt 集，令兩個模型喺相同條件下測試。至少應該覆蓋以下任務：

1. 文字渲染：菜單、活動海報、價格表、多語標語。
2. UI 同資訊圖：dashboard、流程圖、grid layout、表格、簡報頁。
3. 產品圖：白底商品圖、生活情境圖、拆解圖、材質替換。
4. 人物同角色一致性：同一人物跨場景、跨姿勢、跨服裝。
5. 參考圖編輯：保留角色、物件、品牌元素，再做局部修改。
6. 寫實同 UGC：手機自拍感、社群廣告、生活化產品使用場景。
7. 高解析同速度：記錄生成時間、失敗率、重試次數同輸出解析度。
8. 交付成本：計可用成品成本，而唔係單次 API call 成本。

評分時，最好做盲評，並將錯誤拆成可計數項目：文字錯幾多個字、元素有冇漏、版面係咪跟要求、人物是否一致、產品有冇變形、是否需要人工修圖。呢種方法比單純問「邊張靚啲」更接近真實生產價值。

最貼地結論

如果任務要求文字可讀、資訊結構清楚、UI／版面精準，或者參考圖編輯，先測 GPT Image 2；呢個係多篇第三方比較中較一致嘅方向。

如果任務偏 UGC、電商產品圖、社群廣告、高解析變體同快速量產，先測 Nano Banana Pro；呢個亦係多篇商業同 API 導向資料畀出嘅主要定位。

所以，真正答案唔係硬排第一名，而係按工作流分工：要可讀文字、結構同精準編輯，用 GPT Image 2 做首選測試；要照片感、商業素材同大量變體，用 Nano Banana Pro 做首選測試。專業交付前，兩者都應該經過你自己嘅 prompt 集、盲評同人工 QA，再決定是否正式導入。