GPT Image 2 vs Nano Banana Pro：公開 Benchmark 怎麼看、實務怎麼選

目前公開 benchmark 其實能證明什麼？

最重要的不是把所有評測混成一個總分，而是先分清楚證據等級。

因此，公開資料目前更適合回答：兩款模型各自強調什麼、從哪裡接入、哪些任務值得先測。它還不適合回答：哪一款在所有商業場景中一定更好。

功能與規格差異：先看工作流，再看畫質

什麼情境先測 GPT Image 2？

如果你的內容流程已經依賴 ChatGPT 或 OpenAI API，GPT Image 2 是自然的第一候選。OpenAI 已推出 ChatGPT Images 2.0；第三方開發者資料也把 gpt-image-2 與圖像生成、圖像編輯、多步驟互動式體驗連在一起。^[19][13][15]

比較值得把 GPT Image 2 放進第一輪測試的任務包括：

• 產品圖、包裝圖、電商主圖
• 需要精確英文標籤、技術術語或 UI 文字的圖像
• UI mockup、流程圖、教學圖、技術示意圖
• 需要多輪修改、結構化提示與審稿迭代的流程
• 已有 OpenAI 工具鏈、提示模板與資料管線的團隊

不過，這不代表 GPT Image 2 必然勝過 Nano Banana Pro。公開來源中對精確文字與技術術語的正面觀察，主要來自 GPT Image 2 vs Nano Banana 2 的相近比較，不是完整、可重現的 GPT Image 2 vs Nano Banana Pro 企業級盲測。^[2]

什麼情境先測 Nano Banana Pro？

Nano Banana Pro 的官方定位更偏高品質設計與多模態應用。Google 稱它能把想法轉成 studio-quality designs，並強調更好的控制、改進文字渲染與增強世界知識。^[30] Google 的開發者公告也稱 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 使用與提示相關的資料。^[25]

比較值得先測 Nano Banana Pro 的任務包括：

• 海報、活動主視覺、社群圖、廣告素材
• 高保真品牌視覺與行銷設計稿
• 多語文字素材，尤其是需要排版感與字體美感的圖像
• 需要 Gemini API、Google AI Studio 或 Vertex AI 的開發流程
• 需要將圖像生成與 Google Cloud 或企業部署整合的團隊

如果你把 4K 或高解析度視為硬需求，要特別注意通路差異：第三方資料稱 Nano Banana Pro 支援 1K、2K 與 4K 輸出，但實際可用解析度、費用與限制仍應以你使用的產品或 API 通路為準。^[26]

最容易誤判的四件事

第一，不要把排行榜當成採購結論。 Fal.ai 頁面提到 GPT Image 2 的 Arena ranking，但同時註明它來自 LM Arena 對預發布模型變體的盲測，且不是 OpenAI 官方 benchmark。^[14]

第二，不要把官方展示當成獨立盲測。 Google 對 Nano Banana Pro 的文字渲染、世界知識與 grounding 有明確宣稱，這對理解產品定位很重要；但它仍不能取代你自己的素材集測試。^[25][30]

第三，不要直接比較不同平台的價格。 OpenRouter 的 Gemini 3 Pro Image Preview 價格欄位只代表該平台資訊；官方 API、代理平台、企業合約與雲端部署可能有不同計費方式。^[29]

第四，不要把 Nano Banana 2 的結論直接套到 Nano Banana Pro。 目前可引用的相近實測比較了 GPT Image 2 與 Nano Banana 2，但 Nano Banana 2 不是 Nano Banana Pro，因此只能提供測試方向，不能當作最終答案。^[2]

建議的內部 benchmark：用你的真實素材決定

商業導入前，最好的做法是建立一組小而穩定的內部盲測，而不是只讀網路評測。

1. 準備 30–50 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、參考圖重繪與高解析度輸出。

2. 控制生成條件

每個 prompt 讓兩個模型各生成 3–5 張，並盡量固定相同 prompt、相同或最接近的尺寸與長寬比、相同參考圖、相同後處理規則與相同測試時間區間。輸出順序應隨機化，讓評審不知道圖片來自哪個模型。

3. 用可量化指標評分

建議評估指令遵循度、文字正確率、物件與人物一致性、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、單張成本與人工返工比例。

真正重要的不是每張原始圖多便宜，而是每張可交付成品的總成本。如果某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

如果只能先測一個模型，可以用這個簡單規則：

• 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：不要只靠公開評測；用自己的素材、語言、尺寸、審稿標準、延遲與成本做 blind benchmark。

目前最誠實的結論是：GPT Image 2 vs Nano Banana Pro 沒有可靠的公開標準答案。真正的贏家取決於你的素材類型、語言、錯誤容忍度與工作流。

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