如果你正揀緊 AI 圖像模型做產品圖、廣告圖、poster、UI mock-up 或有字 label,重點未必係「邊個絕對最強」。更實際嘅問題係:邊種錯誤最會拖慢你條 workflow?係字串出錯、layout 唔跟指示、prompt 被拒、手指同物件變形,定係成張圖唔夠似真相機影出嚟?
目前公開而又直接比較 GPT Image 2 同 Nano Banana Pro 嘅 benchmark 主要有兩個,結論都係 GPT Image 2 輕微領先;但差距細到要小心解讀——一個只差 1 個 prompt,另一個只差 1 分總分 [6][
7]。
先講結論
- 有大量文字、label、UI、menu、poster 或嚴格 layout:傾向揀 GPT Image 2。 現有直接測試顯示,GPT 喺 in-image typography、文字準確度同特定版面任務上較有優勢 [
6][
7]。
- 要真實感、人像膚質、燈光、UGC selfie 或 athletic ad:Nano Banana Pro 仍然好打。 AI Video Bootcamp 的測試入面,Google 呢個模型喺部分 portrait、selfie 同廣告 prompt 的 photorealism、skin texture、lighting 表現較好 [
6]。
- 未有足夠證據話邊個「完勝」。 兩個直接 benchmark 都偏細:一個是 10/10 vs 9/10 prompt,另一個是 19/25 vs 18/25 分 [
6][
7]。
先對準:呢次係旗艦對旗艦
OpenAI API 文件列出 GPT Image 2,model ID 是 gpt-image-2-2026-04-21 [13]。Google 方面,Nano Banana Pro 亦叫 Gemini 3 Pro Image;Google 開發者文件形容它是該公司最高質量的圖像生成模型,而 Nano Banana 2/Gemini 3.1 Flash Image 則偏向 high-volume、high-efficiency、lower price-point [
25]。
Gemini model 頁面亦將 Nano Banana Pro Preview 描述成一個面向專業設計的引擎,支援 studio-quality 4K visuals、complex layouts 同 precise text rendering [26]。所以,呢個比較唔係「旗艦打入門」,而係兩個高階圖像模型正面交手。
直接 benchmark:GPT 領先,但只係領先少少
| 來源 | 測試設計 | 結果 | 點樣解讀 |
|---|---|---|---|
| AI Video Bootcamp | 2026年4月22日,用同一組 10 個 prompt 跑 GPT Image 2.0 同 Nano Banana Pro/Gemini 3 Pro Image [ | GPT Image 2.0 完成 10/10;Nano Banana Pro 完成 9/10,因為一個同 Elon Musk CV 有關的 prompt 被拒。Nano Banana Pro 在 hyperreal portrait、UGC selfie、athletic ad 的 photorealism、skin texture、lighting 較佳;GPT Image 2.0 則在 in-image typography、manga dialogue panels、bilingual menu、silkscreen gig poster 較佳 [ | 好適合睇實際錯誤類型,但只有 10 個 prompt,而且其中一個結果受 safety policy 影響 [ |
| Pixazo | 10 個真實 prompt,比較 5 個模型 [ | GPT-Image-2 得 19/25;Nano Banana Pro 得 18/25;Nano Banana 2 得 17/25;Flux-2 Max 得 16/25;Pixazo default 得 15/25 [ | GPT 喺呢個測試排第一,但同 Nano Banana Pro 只差 1 分 [ |
比較公平嘅讀法係:GPT Image 2 目前喺小型直接 benchmark 入面有輕微優勢;但 prompt 數量有限、分差好近,呢啲結果更應被視為方向性訊號,而唔係最終科學排名 [6][
7]。
文字同 layout:GPT Image 2 最大加分位
如果你張圖入面有字——例如 menu、poster、UI mock-up、產品 label、manga panel、infographic、手機或設備畫面——GPT Image 2 目前睇落較少中伏。AI Video Bootcamp 測試顯示,GPT Image 2.0 在 in-image typography、manga dialogue panels、bilingual menu、silkscreen gig poster 贏出 [6]。
Pixazo 亦提到,在一個「手持手機」測試中,GPT-Image-2 有 5/6 次正確 render 出手機畫面上的 72°F [7]。呢點對商業素材好關鍵:一個價錢牌、一行 menu、一個產品 label 或 UI 數字錯咗,張圖通常就唔係「修一修就用得」,而係要重做。
另外有一篇 hands-on 比較的是 GPT Image 2 對 Nano Banana 2,而唔係 Nano Banana Pro;該文認為 GPT Image 2 在精準文字同技術術語上有窄幅優勢,而 Nano Banana 2 在 CJK(中日韓)typography polish 同戲劇化燈光上有窄幅優勢 [3]。因為測試對象唔係 Pro,呢個只可以當輔助訊號,唔應直接套落 Nano Banana Pro。
真實感同燈光:Nano Banana Pro 未輸晒
Nano Banana Pro 絕對唔係被拋離。AI Video Bootcamp 的 benchmark 顯示,它在 hyperreal portrait、UGC selfie 同 athletic ad prompt 入面,photorealism、skin texture、lighting 贏過 GPT Image 2.0 [6]。如果你做嘅係人像、生活方式廣告、hero visual、品牌情緒圖,或者要有「似真相機拍攝」嘅質感,呢個優勢好實際。
Google 亦將 Nano Banana Pro/Gemini 3 Pro Image 定位為其最高質量的 image generation model [25];Gemini model 頁面則寫明 Nano Banana Pro Preview 面向 4K visuals、complex layouts 同 precise text rendering [
26]。換句話講,GPT Image 2 喺部分文字同 prompt-following 任務有可量度優勢,但 Nano Banana Pro 喺畫面質感、光線同 Gemini 生態仍然係同級對手。
Prompt adherence 同 policy:要分清「做得差」定「被拒做」
AI Video Bootcamp 記錄到 GPT Image 2.0 完成全部 10 個 prompt,而 Nano Banana Pro 完成 9 個;未完成的一個,是同 Elon Musk CV 相關,因 prominent people 相關 policy 被拒 [6]。Pixazo 亦給 GPT-Image-2 較高總分:19/25 對 Nano Banana Pro 的 18/25 [
7]。
不過,prompt 被拒同prompt 有生成但質素差係兩種唔同錯誤。Nano Banana Pro 喺 AVB 測試中被拒的案例,可能反映它對名人或真實人物內容的 safety policy 較嚴,而唔一定代表圖像生成能力較弱 [6]。如果你嘅產品經常處理真人肖像、公眾人物或敏感內容,應該將 refusal rate 獨立統計,唔好直接同美術分數混埋一齊。
手、複雜物件同幾何錯誤:暫時冇人真正「解決晒」
唔好以為任何一個模型已經徹底解決手指、人體或複雜物件問題。Pixazo 提到,GPT-Image-2 在「手持手機」測試中有 4/6 次生成解剖上正確的手;但同一篇測試亦指出,手部仍然係所有模型的共同難題,未有模型乾淨俐落地過關 [7]。
至於 Nano Banana Pro,現有直接來源未提供同等細緻數據,足以肯定它在手、多物件或工程結構上一定弱過 GPT Image 2。若你條 workflow 經常要處理多隻手、多人物、機械產品、重疊物件或精密結構,最好將呢啲 case 放入自己嘅 benchmark,而唔好只靠公開總分。
API、成本同 production 部署
OpenAI 方面,官方 API 文件確認 GPT Image 2 的 model ID 為 gpt-image-2-2026-04-21 [13]。OpenAI pricing 頁面列出
gpt-image-2 的價格:image input US$8/1M token、cached image input US$2/1M token、image output US$30/1M token;text input US$5/1M token、cached text input US$1.25/1M token [14]。
Google 方面,Gemini 文件確認 Nano Banana Pro 即 Gemini 3 Pro Image,並指出 Gemini 3 系列模型目前處於 preview 狀態 [25]。OpenRouter 亦有
google/gemini-3-pro-image-preview 專頁,列出該平台自己的價格 [29]。如果你係經 Gemini API 或其他渠道購買,就唔應該將 OpenRouter 價格當成整個 Google 生態的官方標準價。
應該揀 GPT Image 2 定 Nano Banana Pro?
| 主要需要 | 較應傾向 | 原因 |
|---|---|---|
| Poster、menu、UI mock-up、product label、infographic,有大量文字 | GPT Image 2 | 現有測試顯示 GPT 在 typography、圖中文字同文字準確度較有優勢 [ |
| 長 prompt、多限制、layout 有嚴格條件 | GPT Image 2 | AVB 測試中 GPT 完成 10/10 prompt;Pixazo 亦以 1 分之差高過 Nano Banana Pro [ |
| Hyperreal portrait、UGC selfie、ad creative、cinematic lighting | Nano Banana Pro | AVB 顯示 Nano Banana Pro 在 photorealism、skin texture、lighting 相關 prompt 贏出 [ |
| 4K visual、複雜 layout、Gemini/Google workflow | Nano Banana Pro | Google 將 Nano Banana Pro 定位為最高質量圖像生成模型,並形容 Pro Preview 面向 4K visuals、complex layouts 同 precise text rendering [ |
| 需要清楚估算 OpenAI API 成本 | GPT Image 2 | OpenAI 已在 API pricing 文件列出 GPT Image 2 的 token-based pricing [ |
| 想要統計上可靠的最終結論 | 暫時未夠公開數據 | 兩個主要直接 benchmark 都細,差距只係 1 個 prompt 或 1 分 [ |
轉 model 前,建議自己做一次小型 benchmark
公開 benchmark 可以幫你縮窄選擇,但唔應該代替你自己嘅 production 測試。比較穩陣嘅做法係:
- 揀一組真正代表 workload 嘅 prompt。 包括文字密集、photoreal、product shot、infographic、image edit、多人物、多物件,以及容易被 policy 拒絕的 case。
- 重要 prompt 最好跑多次。 單次 output 可能好彩或唔好彩,唔應該用一張圖定生死。
- 分項評分。 例如文字準確度、layout、prompt adherence、美術質感、anatomy、reference image fidelity、refusal rate、速度同成本。
- 將「被拒」同「生成得差」分開統計。 前者關乎產品政策同 fallback flow,後者關乎模型能力同修圖成本。
- 用你真正 production 渠道計價。 直接 API、router、企業 tier 或 batch 流程都可能有唔同價格結構 [
14][
29]。
Verdict
如果你最大風險係錯字、錯 label、UI 壞咗、layout 唔聽話,GPT Image 2 係較安全的預設選擇。相反,如果你更重視 photorealism、燈光、人物質感、4K 視覺同 Gemini 整合,Nano Banana Pro 仍然好值得考慮 [6][
25][
26]。
以目前公開證據睇,最合理結論係:GPT Image 2 整體輕微領先,但 Nano Banana Pro 完全未被拋離。 將公開 benchmark 當方向參考,再用自己真實 prompt 驗證,先係落 production 前最穩陣嘅做法 [6][
7]。




