ChatGPT Images 2.5 對 Nano Banana 2：應該點揀？

ChatGPT Images 2.5 同 Google 嘅 Nano Banana 2，其實唔係單純鬥「邊個最靚」，而係針對圖像製作流程中唔同環節。OpenAI 將重點放喺細節、主體保留，以及可以來回多輪調整嘅可控編輯；Google 對 Nano Banana 2（即 Gemini 3.1 Flash Image）嘅定位，則係以 Flash 級速度提供專業級生成同編輯。 209

一句講晒：點樣揀？

• 揀 ChatGPT Images 2.5 Sunburst：成品要反覆執細節、要穩定保留人物／產品參考圖，或者需要幾輪創作指導。
• 揀 ChatGPT Images 2.5 Flare：想用 OpenAI，但日常出圖、改圖要快啲。
• 揀 Nano Banana 2：最重視快速出稿、大量試方向同即時互動。

現有公開資料並冇證明任何一款模型喺畫質、延遲、價格同編輯穩定性全部勝出。所以，比起盲目揀「最強」，不如按工作類型分流。

ChatGPT Images 2.5 升級咗乜？

OpenAI 表示，Images 2.5 改善咗細節、自然光影、材質表現、參考圖主體保留，以及跨多輪修改時跟指令嘅可靠度；相對 Images 2.0，生成延遲最多降低 50%。 20

今次更重要嘅，係幾個幫人「講清楚想改邊度」嘅工具：

• Sketch：可以用草圖做視覺參考。
• 圖上直接留言：喺相中指住某個位置，叫模型集中修改。
• Templates：為常見格式提供起點。

對設計、電商同內容團隊而言，呢類功能有實際意義：圈定要改嘅位置、盡量保留其餘內容，然後再一路微調。 18

OpenAI 又稱，ChatGPT Images 加上 GPT-Image API 模型，每星期生成超過 30 億張圖片；呢個係公司自行公布嘅使用量，並非獨立審計數字。 1820

Flare 同 Sunburst：OpenAI 內部已經有分工

模型	定位	較適合嘅工作
GPT-Image-2.5 Flare	快速、高質素嘅日常生成	預覽圖、變體、大量一般產品功能
GPT-Image-2.5 Sunburst	高控制度生成及編輯	產品修圖、廣告視覺、仔細改稿

OpenAI 文件將 Flare 描述為較細、為速度優化嘅模型，畫質與 GPT Image 2 相若；Sunburst 則係為品質優化嘅基礎模型，畫質高過 GPT Image 2。兩者都加強咗精準編輯同主體保留。 18

實務上可以咁做：大量初稿、追求周轉速度就用 Flare；要交客、要仔細檢視，或者有複雜轉換要求，就交畀 Sunburst。Sunburst 係精準取向，生成時間會比速度取向嘅模型長。 1718

Nano Banana 2 有咩唔同？

Nano Banana 2 係 Google 對 Gemini 3.1 Flash Image 嘅名稱。Google 將佢定位為「專業級」圖像生成及編輯，同時保留 Flash 級速度。 9

即係佢特別啱一種工作模式：短時間內出好多個方向、揀到較好嗰個再深化。Google 嘅 Nano Banana 2 Lite 更直接標榜係旗下最快、最高效率嘅圖像模型，主打低成本、高速生成及編輯，反映整個系列都偏向吞吐量同迭代速度。 3

對開發者而言，如果產品需要快速概念稿、高頻率圖像功能，或者用戶對回應速度好敏感，Nano Banana 2 值得優先測試。Google 頁面引述客戶 HubX 指，整合 Gemini 3.1 Flash Image 後，人臉編輯流程延遲降低 74% 至 76%；不過，呢個係客戶自報成效，唔係標準化對比測試。 9

畫質同改圖能力：兩者各有主場

OpenAI 目前最有文件支持嘅強項，係受控嘅創意製作流程：自然光影、豐富材質、參考主體保留同多輪編輯。Sketch 同圖上留言，亦特別適合要精確傳達「改邊度、點樣改」嘅場景。 1820

Nano Banana 2 嘅明確賣點，就係專業級生成、編輯同 Flash 級交付速度嘅結合。 9 因此佢對快速出草稿、產品內互動式修圖等情境吸引力較大；但單憑 Google 嘅定位，唔代表佢必定喺每一種高難度修改中贏 Sunburst。

同樣地，Flare 本身係速度層，亦唔應假定佢會喺細緻控制方面追到 Sunburst。兩者本來就係為不同取捨而設。 18

「3 比 3」對戰結果，應該點睇？

一個同期、涵蓋六個類別嘅比較，錄得 ChatGPT Images 2.5 同 Nano Banana 2 3 比 3 打和。 17 呢個結果說明選擇取決於任務，但唔足以成為最終判決。

原因有三個：

1. 呢類測試規模有限，唔係通用標準評測。
2. 不同廠商用嘅提示詞、方法同基準都未必一致。
3. 「畫質」本身有好多維度：速度、視覺偏好、圖中文字準確度、跟指令能力、身份保留、連續修改穩定度，都可能得出不同贏家。

Google 模型卡有列出 Gemini 3.1 Flash Image 在 GenAI-Bench 嘅結果，但跨廠商數字應配合評測設計一齊睇，唔好當成採購嘅唯一答案。 2

最實際嘅做法係用自己真實素材做短期盲測：包括圖片文字、參考圖保留、局部修改、複雜構圖、失敗率，以及中位數同 p95 延遲。

價格同速度：唔好用舊截圖作決定

兩家公司嘅供應、定價同模型設定可以好快改。現有第三方價格資料亦有出入，唔適合硬判邊一款「每張最抵」。

OpenAI 方面，資料清楚將 Flare 定為快速日常選擇，Sunburst 定為精準編輯選擇；正式上線前仍應核對最新 API 價目。 18

Google 方面，Nano Banana 2 嘅核心價值係 Flash 級速度，而 Nano Banana 2 Lite 就進一步主打最快及最高效率。 39

採購時與其只睇標價，不如計 可用成品成本：失敗生成、重試、放大處理、人工覆核，同埋做到獲批成品要幾多輪修改，全部都要計入去。

開發者決策清單

• 用戶會唔會不斷修改同一張圖？ 先試 Sunburst，因為佢著重高控制度編輯。
• 首張預覽圖幾快出到係關鍵？ 先比較 Flare 同 Nano Banana 2。
• 提示詞要靠產品照或人物參考圖？ 用具代表性嘅參考素材實測主體保留。
• 產品會生成好多即棄變體？ 吞吐量、失敗率同可用成品成本，比單張示範圖更重要。
• 最終成品關乎品牌？ 加入人工審批；每次模型版本改動，都用固定回歸測試集重跑。

溯源：唔好假設功能一樣

第三方對 Images 2.5 發布嘅報道稱，OpenAI 圖片帶有 C2PA 中繼資料。 17 C2PA 可讓支援嘅工具讀取作品來源與生成相關資訊，但佢唔係永遠抹唔走嘅浮水印：截圖、格式轉換、重新輸出，甚至平台處理，都可能影響中繼資料鏈。

提供嘅 Google 資料確認 Nano Banana 2 有生成與編輯能力，但未有證據證明 Nano Banana 2 亦有對等、全面嘅 C2PA 承諾。 9 有溯源要求嘅團隊，應直接驗證實際採用嘅模型版本同交付路徑所輸出嘅中繼資料。

結論

如果你要嘅係可控、反覆修改嘅創作生產流程，特別係要處理精準修圖同參考素材，ChatGPT Images 2.5——尤其 Sunburst——會較吻合。要以快速生成、快速編輯同高頻迭代為優先，Nano Banana 2 就較對位。 91820

對多數團隊而言，最有效嘅策略未必係揀邊個品牌，而係做好分流：快模型用嚟探索方向，精準模型用嚟執最終稿，再用貼近真實工作負載嘅素材驗證結果。