GPT Image 2 对比 Nano Banana
我们从提示词库中精选了 10 条提示词，在相同尺寸下分别使用 GPT Image 2 和 Nano Banana Pro 生成图像。直观对比生成效果、耗时与价格，助您挑选最合适的模型。
GPT Image 2 对长文本和复杂细节提示词的遵循度更高：在多数对比中，它都能更准确地还原指定的构图布局、文字标签与道具，小字排版也更加一致。Nano Banana Pro 在每组对比中生成速度都更快（1K 分辨率下中位数耗时为 27 s，对比 GPT Image 2 的 45 s），且画面更具自然质感，但有时会遗漏或额外添加细节。如果需要制作UI界面、信息图表、海报布局或有严谨细节要求的画面，建议选择 GPT Image 2；若追求自然的照片质感和快速迭代，则推荐 Nano Banana Pro。
测试方法
我们从 GPT Image Hub 提示词库中挑选了 10 条无需参考图的提示词，涵盖图内文字、UI 界面、海报、信息图表、人像、产品摄影、Logo 和插画等多种类型。
每条提示词于 2026年10月28日 在两个模型上各运行一次，分辨率均为 1K 且长宽比保持一致。GPT Image 2 采用默认的 Medium（中等）画质。我们没有进行任何重试、修图或挑选题材。
文中的“Nano Banana”均指 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image），即 Google 旗下能力最强的 Nano Banana 模型。测试时间为通过接口服务商发起请求至图像生成完成的完整时长，包含下载时间。
逐项实测对比
01 带文字的 UI 界面 9:16
两个模型拼写均完全正确。GPT Image 2 渲染了全屏 App 截图效果，个人资料卡片更丰富密集；Nano Banana Pro 则在手机边框内呈现了更简洁的布局。
打开此模板02 含中文排版的海报 9:16
两个模型均正确呈现了中文标题。GPT Image 2 容纳了更多要求的地标建筑，并完整呈现了日期、场馆和详细文本排版；Nano Banana Pro 呈现的标题字号更大、文字更少，构图更加简约。
打开此模板03 标注型信息图表 4:5
GPT Image 2 严格按照提示词要求为每个标签生成了三行文字（名称、成分、说明）；Nano Banana Pro 则将较简短的标签沿水果边缘进行了弧形排版。
打开此模板04 20步绘画教学指南 4:3
两者都生成了规整的 20 格分镜，但也都有细微的连贯性失误。GPT Image 2 对眼睛和嘴巴步骤的还原更紧密；Nano Banana Pro 为每个分镜都加上了文字说明，但部分部件提前一步绘制了出来。
打开此模板05 人像摄影 4:5
两者均准确还原了毛衣、耳环和花束。GPT Image 2 严格保持了提示词要求的正面姿态及居中捧花；Nano Banana Pro 的肤色和光影更自然，但花束偏向了一侧。
打开此模板06 电影感人像 4:5
GPT Image 2 完整还原了雨水浸湿的拳击擂台场景。Nano Banana Pro 则把拳击手置于霓虹闪烁的城市街头：画面更具戏剧感，但遗漏了拳击台。
打开此模板07 产品摄影 1:1
两者均成功构建了沙滩、分割背景与菠萝的场景。GPT Image 2 设计的易拉罐标签前后一致（12 fl oz / 355 mL）；Nano Banana Pro 的标签容量数值则出现了冲突（16 fl oz / 30 mL）。
打开此模板08 Logo 设计 1:1
表现不相上下：雏菊、条纹、下划线和星星均按要求呈现。GPT Image 2 添加了更多提示词要求的扫描线和辉光效果；Nano Banana Pro 的版本则更为清爽。
打开此模板09 UI 设备样机 16:9
GPT Image 2 将屏幕作为视觉焦点，仪表盘内容清晰可读。Nano Banana Pro 采用倾斜视角将笔记本置于温馨的书桌场景中，导致界面占比相对偏小。
打开此模板10 插画设计 1:1
GPT Image 2 保持了极简的烟雾与光影太极圆环构图。Nano Banana Pro 则额外添加了提示词中并未要求的石头和苔藓。
打开此模板规格对比表
| GPT Image 2 | Nano Banana Pro | |
|---|---|---|
| 开发团队与模型 ID | OpenAI, gpt-image-2 | Google, gemini-3-pro-image-preview |
| 图内文字渲染（实测） | 中英文标题均正确；小字排版一致性高 | 中英文标题均正确；易拉罐标签容量数值出现混淆 |
| 照片级真实感（实测） | 干净利落、精致的商业摄影质感 | 皮肤质感、景深和胶片感更自然 |
| 提示词遵循度（实测） | 绝大多数对比中均准确还原要求元素 | 多组对比中存在遗漏或自行增添细节的情况 |
| 生成速度，10次中位数（实测） | 1K 分辨率下 45 s | 1K 分辨率下 27 s |
| GPT Image Hub 价格 | 1K 分辨率 43 积分，4K 分辨率 143 积分；使用 GPT Image 2 Saver 仅需 5 积分 | 1K 或 2K 分辨率 108 积分，4K 分辨率 193 积分 |
| GPT Image Hub 支持尺寸 | 1K、2K 和 4K；支持 16 种宽高比 | 1K、2K 和 4K；支持 11 种宽高比 |
| 参考图支持 | 最多支持 16 张 | 最多支持 14 张 |
| API | OpenAI Images API；GPT Image Hub API | Google Gemini API；GPT Image Hub API |
标有“实测”的行源自上述 10 组实测数据；其余行来自各模型在 GPT Image Hub 上的配置信息。
该如何选择？
- 若要生成 UI 样机、信息图表、多元素复杂海报、带标签文字的产品图，或任何要求所有细节严格呈现的任务，首选 GPT Image 2。
- 若要生成人像与生活方式摄影，且相比严格构图更看重画面自然质感，或是追求更快的出图效率，推荐选择 Nano Banana Pro。
- 如果注重性价比，GPT Image 2 Saver 运行 GPT Image 2 单张仅需 5 积分，而 Nano Banana 2.1 在 1K 分辨率下每张仅需 25 积分。
常见问题
GPT Image 2 比 Nano Banana 更好吗？
在我们进行的 10 组提示词测试中，GPT Image 2 对复杂细节指令的遵循度更高，而 Nano Banana Pro 速度更快且摄影质感更自然。两者并非单方面胜出，建议按需选择：排版构图与精准文字选用 GPT Image 2，写实人像与快速迭代选用 Nano Banana Pro。
哪个模型的图内文字生成能力更强？
两个模型对简短中英文标题的渲染均很准确。但在密集标签和小字排版上，GPT Image 2 更为可靠：它生成的信息图完整保留了三行文字说明，易拉罐标签前后一致；而 Nano Banana Pro 的罐身标签容量单位出现了冲突。
哪个模型生成速度更快？
Nano Banana Pro 在全部 10 组测试中速度均领先，1K 分辨率下的耗时中位数为 27 秒，而 GPT Image 2 为 45 秒。实际耗时会因服务器负载和提示词长度而有所波动。
哪个模型的价格更划算？
在 GPT Image Hub 上，生成 1K 图像时 GPT Image 2 需消耗 43 积分，Nano Banana Pro 需消耗 108 积分。使用 GPT Image 2 Saver 运行 GPT Image 2 任意尺寸均仅需 5 积分。
本次测试使用的是哪款 Nano Banana 模型？
测试使用的是 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image），这是 Google Nano Banana 系列中能力最顶尖的模型。Nano Banana 2 和 2.1 速度更快、费用更低，您可以在 Nano Banana 2 提示词页面查看对应模板。
我可以使用自己的提示词在两个模型上进行测试吗？
可以。只需打开任意模板，使用其中一个模型生成后，在生成器中切换模型再次运行即可。新注册用户即可免费获赠 25 积分。
本次对比测试是如何进行的？
每条提示词于 2026年10月28日 在两个模型上各生成一次，统一使用 1K 分辨率和相同比例，无任何重试或修图。GPT Image 2 采用默认的 Medium（中等）画质。本测试为小样本对比，并非严苛的基准跑分评测。
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