GPT Image 2 vs Nano Banana
我們使用庫中的 10 組提示詞，在相同尺寸下實測 GPT Image 2 與 Nano Banana Pro。直接並排檢視生成成果，比較生成耗時、價格以及模型選擇建議。
GPT Image 2 對長篇與細節豐富的提示詞遵循度更高：在多數對比中保留了要求的版面、文字標籤與道具，且小字排版的穩定性更佳。Nano Banana Pro 在每組測試中速度都更快（1K 解析度下中位數為 27 s 對比 45 s），且照片質感更加自然，但有時會漏掉或自行添加細節。若需要精準排版、UI、資訊圖表或嚴格依照需求呈現，請選擇 GPT Image 2；若追求自然的相片質感與快速迭代，則推薦 Nano Banana Pro。
測試方式
我們從 GPT Image Hub 提示詞庫中挑選了 10 組不需要參考圖的提示詞，涵蓋圖片文字、UI、海報、資訊圖表、人像、商品照、Logo 與插畫。
每組提示詞於 2026年10月28日 在兩個模型上各生成一次，均採用 1K 解析度與相同長寬比。GPT Image 2 使用預設的中等品質（medium quality）。所有圖片均未重複生成、編輯或刻意挑選。
本文中的「Nano Banana」指 Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)，為 Google 旗下能力最強的 Nano Banana 模型。耗時計算自發送請求至透過服務商完成圖片下載為止。
並排對比結果
01 含文字的 UI 畫面 9:16
兩者文字拼寫皆完全正確。GPT Image 2 繪製出資訊更密集的滿版 App 截圖與個人資料卡；Nano Banana Pro 則在手機外框內呈現了較簡潔的版面。
開啟此範本02 含中文排版的海報 9:16
兩者皆正確呈現了中文標題。GPT Image 2 融入了更多要求的地標，並包含日期、場地與完整的文字排版；Nano Banana Pro 則保留較少但更大的標題，構圖較為乾淨。
開啟此範本03 標註型資訊圖表 4:5
GPT Image 2 依照提示詞要求，為每個標籤提供了三行文字（名稱、成分、說明）；Nano Banana Pro 則將較短的標籤沿著水果邊緣弧形排列。
開啟此範本04 20 步驟繪畫教學 4:3
兩者都生成了工整的 20 格網格，且都出現了少許連貫性瑕疵。GPT Image 2 嚴格遵循了眼睛和嘴巴的繪製步驟；Nano Banana Pro 為每一格都加上了說明文字，但部分組件提前一個步驟畫了出來。
開啟此範本05 人像寫真 4:5
兩者都精準還原了毛衣、耳環與花束。GPT Image 2 維持了提示詞要求的正面姿勢與居中花束；Nano Banana Pro 的膚質與光影更為自然，但花束移到了側邊。
開啟此範本06 電影感人像 4:5
GPT Image 2 保留了雨水浸濕的拳擊擂台。Nano Banana Pro 則將拳擊手置於霓虹閃爍的城市街頭：畫面張力更強，但缺少了擂台元素。
開啟此範本07 商品攝影照 1:1
兩者皆構建了沙灘、分割背景與鳳梨場景。GPT Image 2 虛構的標籤容量標示一致（12 fl oz / 355 mL）；Nano Banana Pro 則出現了矛盾的 16 fl oz / 30 mL。
開啟此範本08 Logo 1:1
結果難分伯仲：兩者皆如實呈現了雛菊、條紋、下劃線與星星。GPT Image 2 增添了更多要求的掃描線與發光效果；Nano Banana Pro 的版本則更為俐落乾淨。
開啟此範本09 UI 裝置模型（Mockup） 16:9
GPT Image 2 將螢幕作為視覺主體，儀表板文字清晰可辨。Nano Banana Pro 則在溫馨的桌面場景中以斜角拍攝筆電，因此介面佔比較小。
開啟此範本10 插畫 1:1
GPT Image 2 維持了由煙霧與光影構成的極簡太極圓環。Nano Banana Pro 則額外添加了提示詞未要求的石頭與青苔。
開啟此範本對比表格
| GPT Image 2 | Nano Banana Pro | |
|---|---|---|
| 開發者與模型 ID | OpenAI, gpt-image-2 | Google, gemini-3-pro-image-preview |
| 圖片內文字渲染（本次實測） | 中英文標題皆正確；小字印刷內容一致 | 中英文標題皆正確；但罐裝標籤上的容量標示有誤 |
| 擬真寫實度（本次實測） | 乾淨、精緻的商業攝影風格 | 膚質、景深與底片質感更為自然 |
| 提示詞遵循度（本次實測） | 在多數對比中皆保留了要求的元素 | 在數組對比中遺漏或自行添加了細節 |
| 生成速度，10 組中位數（本次實測） | 1K 解析度下 45 s | 1K 解析度下 27 s |
| GPT Image Hub 價格 | 1K 解析度 43 點數，4K 解析度 143 點數；搭配 GPT Image 2 Saver 為 5 點數 | 1K 或 2K 解析度 108 點數，4K 解析度 193 點數 |
| GPT Image Hub 支援尺寸 | 1K、2K 與 4K；16 種長寬比 | 1K、2K 與 4K；11 種長寬比 |
| 參考圖支援 | 最多 16 張 | 最多 14 張 |
| API | OpenAI Images API；GPT Image Hub API | Google Gemini API；GPT Image Hub API |
標記為「本次實測」的項目來自上述 10 組對比；其餘項目則取自 GPT Image Hub 上的模型規格設定。
該如何選擇？
- 若需要製作 UI 模型圖、資訊圖表、元素豐富的海報、帶有標籤文字的商品照，或是任何必須嚴格呈現每處細節的需求，請選擇 GPT Image 2。
- 若著重視覺自然感勝過精準構圖定位的人像與生活風格照片，或是追求更快的生成速度，請選擇 Nano Banana Pro。
- 若有預算考量，GPT Image 2 Saver 運行 GPT Image 2 每張僅需 5 點數，而 Nano Banana 2.1 在 1K 解析度下僅需 25 點數。
常見問題
GPT Image 2 比 Nano Banana 更好嗎？
在我們的 10 組提示詞實測中，GPT Image 2 對細節指令的遵循度更高，而 Nano Banana Pro 速度更快且相片質感更自然。兩者各有勝負，建議依需求選擇：精確排版與文字選 GPT Image 2，追求自然照片與速度選 Nano Banana Pro。
哪個模型在圖片文字呈現上表現更好？
兩者皆能正確渲染簡短的中英文標題。GPT Image 2 在密集標籤與小字印刷上更為可靠：其資訊圖表保留了三行標籤，罐裝標籤內容也保持一致；而 Nano Banana Pro 的罐裝標籤則出現了容量矛盾的情況。
哪個模型速度更快？
Nano Banana Pro 在全部 10 組對比中皆勝出，在 1K 解析度下耗時中位數為 27 秒，而 GPT Image 2 為 45 秒。實際生成時間會隨伺服器負載與提示詞長度而有所不同。
哪個模型更便宜？
在 GPT Image Hub 上，GPT Image 2 於 1K 解析度需 43 點數，Nano Banana Pro 需 108 點數。使用 GPT Image 2 Saver 運行 GPT Image 2 則任何尺寸皆僅需 5 點數。
本次測試的是哪一款 Nano Banana 模型？
為 Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)，是 Google Nano Banana 系列中能力最強的模型。Nano Banana 2 與 2.1 速度更快且價格更親民；您可在 Nano Banana 2 提示詞頁面找到相關範本。
我可以使用自己的提示詞在兩個模型上測試嗎？
可以。開啟任何範本，先使用其中一個模型生成，接著在生成器中切換模型並再次執行即可。新帳號可免費獲得 25 點數。
本次對比是如何進行的？
每組提示詞於 2026年10月28日 在各模型上僅執行一次，皆使用 1K 解析度與相同長寬比，無任何重試或編輯。GPT Image 2 使用預設的中等品質（medium quality）。此為小型測試，並非正式基準評測。
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