選 AI 圖像模型時,真正要問的往往不是誰絕對比較強,而是哪一種錯誤最傷你的工作流:字打錯、版面跑掉、prompt 被拒絕、手指或物件變形,還是照片感不夠自然?
目前能找到的兩個公開「直接對打」基準測試,都讓 GPT Image 2 領先半個身位;但差距非常小:一個只差 1 個 prompt,另一個只差 1 分 [6][
7]。換句話說,這不是一場「輾壓局」,比較像兩台旗艦機在不同場景各有強項。
先講結論
- GPT Image 2 較適合文字與版面風險高的素材:例如海報、菜單、UI mockup、產品標籤、漫畫對話框或資訊圖。現有直接測試顯示,它在圖中文字、排版與文字準確度上較佔優 [
6][
7]。
- Nano Banana Pro 並沒有被拉開:AI Video Bootcamp 的測試中,Google 的 Nano Banana Pro 在部分超寫實人像、UGC 自拍與運動廣告 prompt 裡,贏在 photorealism、皮膚紋理與光線 [
6]。
- 目前還不能說誰絕對勝出:兩個主要直接 benchmark 都偏小,差距也很接近:10/10 vs 9/10 prompt,以及 19/25 vs 18/25 分 [
6][
7]。
先確認:比較的是哪兩個模型
OpenAI 的 API 文件列出 GPT Image 2,模型 ID 為 gpt-image-2-2026-04-21 [13]。Google 這邊,Nano Banana Pro 也稱為 Gemini 3 Pro Image;Google 文件把它描述為該公司最高品質的圖像生成模型,而 Nano Banana 2/Gemini 3.1 Flash Image 則是高流量、高效率、較低價格定位的版本 [
25]。
Gemini 模型頁面也把 Nano Banana Pro Preview 形容為面向專業設計的引擎,可用於 studio-quality 4K visuals、複雜版面與精準文字渲染 [26]。因此,這場比較不是旗艦對入門,而是兩個高階圖像模型的正面對決。
公開 benchmark 怎麼說:GPT 領先,但只領先一點
| 來源 | 測試設計 | 結果 | 怎麼解讀 |
|---|---|---|---|
| AI Video Bootcamp | 2026 年 4 月 22 日,用同一組 10 個 prompt 測 GPT Image 2.0 與 Nano Banana Pro/Gemini 3 Pro Image [ | GPT Image 2.0 完成 10/10 個 prompt;Nano Banana Pro 完成 9/10,因一個與 Elon Musk CV 相關的 prompt 被拒絕。Nano Banana Pro 在超寫實人像、UGC 自拍與運動廣告中贏在真實感、皮膚紋理與光線;GPT Image 2.0 則在圖中文字、漫畫對話框、雙語菜單與絲網印刷風格演唱會海報中勝出 [ | 很適合觀察實際錯誤類型,但只有 10 個 prompt,而且其中一個結果受安全政策影響 [ |
| 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 在這個測試中第一,但和 Nano Banana Pro 只差 1 分 [ |
比較公平的讀法是:GPT Image 2 在目前的小型公開測試中確實有輕微優勢;但因 prompt 數量有限、分差又非常接近,這些結果比較像方向性訊號,不是最終科學排名 [6][
7]。
文字與版面:GPT Image 2 的最大加分項
如果你的圖片會出現文字——例如菜單、海報、UI、產品標籤、漫畫分鏡、資訊圖或裝置畫面——GPT Image 2 目前看起來風險較低。AI Video Bootcamp 的測試中,GPT Image 2.0 在圖中文字排版、漫畫對話框、雙語菜單與絲網印刷風格海報項目勝出 [6]。
Pixazo 也記錄到,在一個手持手機的測試中,GPT-Image-2 有 5/6 次正確渲染手機畫面上的 72°F [7]。這點對商用素材很關鍵:標籤、售價、菜單、UI 或安全標示只要錯一個字元,成品就可能不能用。
另一篇 hands-on 比較的是 GPT Image 2 與 Nano Banana 2,而不是 Nano Banana Pro;它的結論是 GPT Image 2 在精準文字與技術術語上有狹窄但真實的優勢,Nano Banana 2 則在中日韓文字(CJK)排版細緻度與戲劇化光線上有小幅優勢 [3]。因為這不是 Pro 的直接測試,最多只能當輔助訊號,不能直接套用到 Nano Banana Pro。
照片真實感與光線:Nano Banana Pro 仍很能打
Nano Banana Pro 並不是全面落後。AI Video Bootcamp 的 benchmark 中,Nano Banana Pro 在超寫實人像、UGC 自拍與運動廣告 prompt 裡,於 photorealism、皮膚紋理與 lighting 上勝過 GPT Image 2.0 [6]。
如果你的工作流更重視人物肖像、社群廣告、生活風主視覺、hero image 或接近真實相機的質感,這個優勢很實用。Google 也把 Nano Banana Pro/Gemini 3 Pro Image 定位為其最高品質的圖像生成模型 [25],Gemini 模型頁則強調 Nano Banana Pro Preview 可處理 4K visuals、複雜版面與精準文字渲染 [
26]。
也就是說,GPT Image 2 在某些文字與指令遵循測試中有可觀察到的優勢;但在照片感、光線與 Gemini 生態整合上,Nano Banana Pro 仍是同級對手。
指令遵循與安全政策:別把兩種錯誤混在一起
AI Video Bootcamp 記錄到 GPT Image 2.0 完成 10/10 個 prompt,Nano Banana Pro 則完成 9/10,原因是一個涉及 Elon Musk CV 的 prompt 被拒絕 [6]。Pixazo 也讓 GPT-Image-2 的總分略高於 Nano Banana Pro,19/25 對 18/25 [
7]。
但「被拒絕生成」和「生成出來但品質差」不是同一種問題。AVB 這個案例可能反映的是對名人或真實人物相關內容的安全政策差異,不必然代表模型的圖像能力比較弱 [6]。如果你的產品經常處理肖像、公眾人物或敏感內容,應該把 refusal rate 獨立量測,而不是直接併入美術分數。
手部、複雜物件與幾何錯誤:誰都還不能說完全解決
不要假設任一模型已經徹底解決手部或複雜物件問題。Pixazo 記錄到,GPT-Image-2 在一個手持手機的測試中,6 次生成有 4 次手部解剖正確;但同一篇也指出,手仍是各家模型的共同難題,沒有模型乾淨地全數通過 [7]。
至於 Nano Banana Pro,這組直接來源沒有提供同等細緻的手部或多物件統計,因此不能武斷說 Pro 在手、複雜物件或技術結構上一定弱於 GPT Image 2。若你的素材常出現手部、多人物、機械產品或層層堆疊的物件,最好把這些 case 放進自己的 benchmark。
API、成本與正式導入
OpenAI 文件確認 GPT Image 2 的模型 ID 是 gpt-image-2-2026-04-21 [13]。OpenAI pricing 頁面列出
gpt-image-2 的價格:image input 為 $8/100 萬 token、cached image input 為 $2/100 萬 token、image output 為 $30/100 萬 token;text input 為 $5/100 萬 token,cached text input 為 $1.25/100 萬 token [14]。
Google 方面,Gemini 文件確認 Nano Banana Pro 就是 Gemini 3 Pro Image,且 Gemini 3 系列模型目前處於 preview 狀態 [25]。OpenRouter 也有
google/gemini-3-pro-image-preview 的頁面,並列出該平台上的價格 [29]。如果你是透過 Gemini API 或其他通路採購,不應把 OpenRouter 的價格直接視為整個 Google 生態的標準價格。
到底該選 GPT Image 2 還是 Nano Banana Pro?
| 主要需求 | 較建議先試 | 原因 |
|---|---|---|
| 海報、菜單、UI mockup、產品標籤、資訊圖等文字密集素材 | GPT Image 2 | 現有測試顯示 GPT 在 typography、圖中文字與文字準確度上優勢較明顯 [ |
| 長 prompt、多限制條件、需要嚴格版面遵循 | GPT Image 2 | AVB 中 GPT 完成 10/10 個 prompt,Pixazo 也比 Nano Banana Pro 高 1 分 [ |
| 超寫實人像、UGC 自拍、廣告創意、電影感光線 | Nano Banana Pro | AVB 顯示 Nano Banana Pro 在這些項目的真實感、皮膚紋理與光線勝出 [ |
| 4K visual、複雜 layout、Gemini/Google 工作流 | Nano Banana Pro | Google 將 Nano Banana Pro 定位為其最高品質圖像生成模型,並描述 Pro Preview 可用於 4K visuals、複雜版面與精準文字渲染 [ |
| 需要清楚估算 OpenAI API 成本 | GPT Image 2 | OpenAI 已在 API pricing 文件中列出 GPT Image 2 的 token 計價 [ |
| 需要有統計意義的最終結論 | 目前公開資料不足 | 兩個主要直接 benchmark 都很小,而且差距只有 1 個 prompt 或 1 分 [ |
正式換模型前,建議這樣自測
- 挑真實 workload 的 prompt:文字密集、照片感、產品照、資訊圖、圖片編輯、多人物、多物件,以及容易被政策拒絕的場景都要涵蓋。
- 重要 prompt 多跑幾次:如果預算允許,不要只用一次幸運輸出做決策。
- 分開評分:文字是否正確、版面是否正確、是否遵循 prompt、美感、解剖結構、參考圖 fidelity、拒絕生成率、速度與成本,都應分開看。
- 把拒絕生成和生成失敗分開:這兩種錯誤會導向不同的產品決策。
- 用你的正式通路算成本:直連 API、router、不同 tier 或平台方案,價格可能不同 [
14][
29]。
Verdict
如果你最大的風險是文字錯誤、標籤錯誤、版面崩掉或 prompt 不被遵循,GPT Image 2 是更穩的預設選擇。若你更重視照片真實感、光線、4K 視覺質感與 Gemini 整合,Nano Banana Pro 仍非常值得選 [6][
25][
26]。
以目前公開證據來看,最合理的結論是:GPT Image 2 整體小幅領先,但 Nano Banana Pro 遠沒有被甩開。公開 benchmark 可以當作方向參考;真正上線前,還是要用自己的 prompt、成本與政策風險重新驗證 [6][
7]。




