GPT Image 2 對決 Nano Banana 2：2026 年該用哪個 AI 圖片模型？

GPT Image 2 和 Nano Banana 2 是 2026 年多數團隊在猶豫的兩個 AI 圖片模型。兩個都在 OmniArt 的圖片工作台裡、都很快、也都很好——只是它們好的地方不一樣。有意義的問題是替眼前這件工作挑對那一個（以及知道什麼時候兩個都要用），而不是抽象地問誰贏。

我們把同一組提示詞餵給兩個模型，跑了六個類別：漫畫分鏡、教學資訊圖表、真人肖像、角色大頭照、不可能存在的建築，還有商品攝影。以下是並排結果、評分標準、價格拆解，以及一份按情境走的選購指南。

結論先講

對 2026 年在做事的團隊來說，當圖片必須承載準確文字、有序步驟或嚴格的版面控制時——漫畫、資訊圖表、類 UI 的示意稿——GPT Image 2 是比較安全的預設。當圖片必須看起來像照片時——肖像、電影感場景，還有很多商品主圖——Nano Banana 2 是比較安全的預設。

這兩個模型到底是什麼

GPT Image 2 是 OpenAI 最新的圖片模型，建立在自迴歸的單次生成架構上——它像 GPT 生成文字那樣，一個 token 接一個 token 地生成圖片。這個設計讓它的提示詞遵循度很強，圖片內的文字生成也明顯可靠。

Nano Banana 2 是 Google 建在 Gemini 技術堆疊上的圖片模型——一條原生多模態的路線，針對快速、高吞吐的生成和改圖流程調校，強項是照片寫實感和自然的光線。

我們怎麼測的

一樣的提示詞文字。一樣的工作台。兩個模型用可比較的生成設定。兩次跑之間沒有偷偷調參數。我們在六個領域裡評分提示詞吻合度、文字可用性、版面遵循度、照片可信度，以及省下的修圖時間：漫畫分鏡、教學資訊圖表、真人肖像、角色大頭照、不可能存在的建築，還有商業商品攝影。

第一回合：漫畫分鏡——GPT Image 2 靠版面控制勝出

提示詞： A 2×3 grid comic strip following a golden retriever's chaotic Monday — sleeping peacefully, stealing coffee, wearing a necktie at a laptop, joining a cat video call, stealing a shoe, and waking from a dream.

GPT Image 2 照著要求的 2×3 結構走，格線乾淨、故事順序正確、文字看得懂。「MONDAYS.」拼寫正確，時鐘顯示 6:00 AM 和 6:01 AM，說明文字大致連貫。主要的限制是提示詞的文字被原樣抄在格子下方，而不是改寫成自然的漫畫旁白。

Nano Banana 2 畫出來的東西更溫暖、更討喜，角色個性更柔和，插畫風格更親切。它對提示詞的具體要求比較不忠實——標題位置不精準，視訊通話那一格重複了前面的旁白，結尾的詮釋也比較鬆。

判定。 提示詞遵循度、分格結構和文字，GPT Image 2 勝。Nano Banana 2 畫出更討喜的插畫，但犧牲了版面準確度。

第二回合：教學資訊圖表——GPT Image 2 靠文字準確度勝出

提示詞： A clean modern educational infographic titled "How Wi-Fi Actually Works" with a white background showing a 5-step process — router emitting radio waves, waves passing through a wall, laptop antenna receiving signal, binary data packets traveling along the wave, and cat video loading. Flat vector style, soft shadows, pastel colors.

GPT Image 2 做出一張可以直接發表的資訊圖表：標題拼寫正確、五個步驟順序清楚、標籤和提示詞對得上。它還多加了一條「in short」的總結帶。小問題是「Data packets (1s and 0s)」這個標籤有點擠，以及多了一個重複的筆電圖示，但拼寫、層級和視覺動線都很強。

Nano Banana 2 做出更乾淨、更柔和的設計，粉彩色好看、圖示外框圓潤——視覺親和、好掃讀。它把貓咪影片這個具體元素簡化成通用的「content loads on screen」，技術說明比較薄，牆壁那一步的處理也偏裝飾而不是教學。

判定。 文字準確度和教學價值，GPT Image 2 勝。視覺柔和度 Nano Banana 2 勝，但它把提示詞簡化得更兇。

第三回合：真人肖像——Nano Banana 2 靠寫實感勝出

提示詞： Candid street photograph of a 70-year-old Japanese fisherman sitting on a weathered wooden dock at golden hour, wearing a faded indigo work jacket and towel around his neck. Deep laugh lines, slight smile, mending a fishing net. Blurred harbor background with small boats and warm orange backlight on gray hair. 85mm lens, shallow depth of field, natural film grain, Fujifilm X-T5 color science, no retouching.

GPT Image 2 產出一張非常強的紀實風肖像，要求的元素全部到位：風化的木碼頭、褪色的工作外套、毛巾、漁網、港口背景。臉部有表情，笑紋可信，灰白頭髮長短不一，暖色逆光營造出一種有生活痕跡的感覺。主要問題是人物直視鏡頭，削弱了「抓拍」的味道，看起來比較像擺拍。

Nano Banana 2 對動作更忠實——漁夫真的在補網、港口場景更清楚、側臉的微笑像是自然被捕捉到的。光線有電影感又不會太過刻意，背景的小船營造出很強的場所感。皮膚質感比 GPT Image 2 稍微光滑一點，但那雙和漁網互動的手，讓這張圖更貼近提示詞想講的故事。

判定。 Nano Banana 2 以些微差距勝出。GPT Image 2 的正面肖像更強，但 Nano Banana 2 更好地抓住了提示詞描述的那個工作瞬間。

第四回合：角色大頭照——Nano Banana 2 靠照片完成度勝出

提示詞： Professional corporate executive portrait of a large, friendly green-skinned ogre with distinctive trumpet-shaped ears. Tailored navy suit, crisp white shirt, silk burgundy tie. Studio lighting, neutral gray background. Warm confident smile, slight teeth. Polished skin texture. Fortune 500 executive headshot style, cinematic lighting.

GPT Image 2 做出一張親切的高管肖像，臉部表情很有戲。西裝、白襯衫和酒紅色領帶都和提示詞對得上；灰色棚拍背景符合企業大頭照的需求。這個角色讀起來平易近人，而不是怪物。主要的落差是：耳朵變成小角、形狀偏人類而不是喇叭狀，而且多出了一個沒要求的髮型。

Nano Banana 2 產出更寫實的棚拍肖像，皮膚有毛孔級的細節、西裝布料更自然、照片完成度更高。這個人物像是一位化了特效妝的真人演員，而不是數位插畫。它一樣沒有完全滿足喇叭狀耳朵的要求，但《財星》五百大高管那種味道，它交得更好。

判定。 照片寫實感和高管肖像品質，Nano Banana 2 勝。溫度和個性 GPT Image 2 勝，但 Nano Banana 2 把這個使用情境執行得更到位。

第五回合：不可能存在的建築——Nano Banana 2 靠可用的寫實感勝出

提示詞： Award-winning architectural photograph of a building that cannot exist in reality — a 30-story residential tower where each floor is rotated exactly 3° clockwise from the floor below, creating a gentle spiral. White concrete and floor-to-ceiling glass. Stands alone on a calm reflecting pool in a misty Nordic landscape at dawn. Reflection in the water shows the spiral clearly. Tiny warm lights glow from about 40% of apartments. A single person in a red coat walks along the pool edge for scale. Tilt-shift lens, architectural photography style.

GPT Image 2 明顯理解扭轉塔樓這個概念——上層樓戲劇性地旋轉、鏡面水池在、穿紅外套的人提供了比例參照。北歐霧氣的氛圍很有效，那種冷冽安靜的空氣和提示詞很搭。弱點是結構不一致：上半段扭得比下半段兇，做出來是一座雕塑性的塔，而不是穩定每層 3° 的旋轉。水面倒影也沒有完整反映出螺旋。

Nano Banana 2 產出更乾淨、更可信的建築攝影——這座塔感覺真的蓋得起來。白色混凝土和玻璃立面更一致，鏡面水池的表現更自然，紅衣人的位置擺得乾淨俐落，周圍地景的照片寫實感也更強。取捨是：它選擇了寫實而不是精確的幾何怪異感，把「不可能」這個要求柔化了。

判定。 可用的建築視覺化和倒影寫實度，Nano Banana 2 勝。GPT Image 2 概念上更有戲，但控制得比較差。

第六回合：商品攝影——各有勝負

提示詞： Hyper-realistic luxury sneaker advertisement with a single white athletic sneaker floating at a slight angle above a glossy wet obsidian surface, reflecting neon pink and electric blue studio lights. Tiny water droplets suspended mid-air around the shoe. Background: deep charcoal gradient with subtle fog. Dramatic rim lighting. Bold "JUST DROPPED" text overlay in condensed uppercase geometric sans-serif. Commercial product photography, no other objects.

GPT Image 2 推向一種極繁的發售視覺——厚實的白色運動鞋型，網布和合成材質面板被粉紅和青色兩側的邊光打得很硬。鏡面般的濕地面丟出乾淨的倒影；細小的水珠懸在空中，同時吃到兩個顏色的光。背景有柔和的體積霧，帶出高檔街頭品牌廣告的感覺。「JUST DROPPED」橫貫底部，是一條又寬又重的無襯線色帶，拼寫正確、對比很強。取捨是：它比較接近煙霧霓虹的舞台，而不是節制的型錄佈景；鞋底的量體讀起來像話題鞋款，而不是輕量跑鞋。

Nano Banana 2 讀起來更像零售用的商品主圖——鞋面更纖細、網布層次更清楚、後跟那塊半透明的避震材料在交叉光下看得出來。粉紅和藍色的棚燈一樣有戲，但背景維持得更暗，讓鞋子保有視覺重心。地面看起來是濕柏油，水花凝結在半空，賣出了動感又不會把整張圖變成海報。「JUST DROPPED」清楚可讀，但沒有大到像看板；整體氛圍少了霓虹夜店味，多了運動商品頁的味道。

判定。 戲劇性的尺度、霧氣和標題寬度，GPT Image 2 勝。鞋款結構的清晰度和落地的濕面商品照，Nano Banana 2 勝。要最大聲的發售主視覺就選 GPT Image 2；需要這雙鞋讀起來像一個正式品項的主圖，就選 Nano Banana 2。

測試告訴我們什麼

GPT Image 2 的行為比較像一個懂版面的設計助理。Nano Banana 2 的行為比較像一個快手的視覺攝影師。這個分野在每個回合都一致。

當提示詞要求精確結構時，GPT Image 2 更可靠：漫畫分格、有序步驟、看得懂的標籤，以及圖上的大字。做的工作要是落在設計產出這一帶——海報、資訊圖表、示意稿、分鏡、有標註的圖解——GPT Image 2 給你更多控制權。

當提示詞仰賴視覺寫實時，Nano Banana 2 更強：肖像、建築場景，以及細節更乾淨的商品照。它傾向把複雜指令簡化，但結果常常看起來更自然、更能直接拿去用。廣告影像、生活風格視覺、商品攝影和專題性的工作，Nano Banana 2 比較好推薦。

價格與價值

API 刊例價

GPT Image 2 依畫質和尺寸，按生成的每張圖收費：

Nano Banana 2 把圖片輸出當成 token 計費（標準級距每 100 萬張圖片 token $60），換算下來是：

這張表怎麼讀。 GPT Image 2 的低畫質級距是快速打草稿最便宜的入口。在 1024×1024 的正方形上用中畫質，GPT Image 2（$0.053）和 1K 的 Nano Banana 2 靜態圖（標準 $0.067）差不多在同一個檔次。到了高畫質，同樣是正方形圖，GPT Image 2 就貴上不少。

平台價格

在 OmniArt 裡，你在同一個帳號花點數，不用去對兩張分開的 OpenAI 和 Google Cloud 帳單。真正該最佳化的數字是每張可用素材的成本（含重試），而不是單一尺寸的那一行 API 價格。優惠和方案內含的用量，會改寫日常工作那套粗估的 API 算術。

社群怎麼說

Reddit 上創作者串裡的討論，集中在幾個反覆出現的主題：

• 「GPT Image 2 終於能把字寫對了。」使用者慶祝圖片內英文文字 99% 以上的準確率。
• 「Nano Banana 2 就是比較像真的。」肖像和風景的比較裡，照片寫實感這一項大家一致選 Nano Banana 2——形容它不用後製就有「電影感」。
• 「兩個都搞不定複雜版面。」面對非常具體的空間指令和精準的元素定位，兩個模型都還是會卡。
• 「速度差距比你想的更重要。」在一次要生成 20–30 個變體的反覆工作流裡，Nano Banana 2 更快的回應會累積成真實的時間差。

大家的共識和測試結果一致：沒有普世的贏家。設計師先看文字和版面；攝影師先看寫實；社群創作者先看速度和能不能讓人停下滑動；工程師先看價格和輸出穩不穩定。

你該選哪一個？

設計導向的流程選 GPT Image 2

當圖片需要傳達結構化資訊時，GPT Image 2 比較好用。如果裡面有標題、UI 標籤、圖解步驟、菜色文字、說明字、註解框或多個分格，GPT Image 2 通常比較好控制。

特別適合：

• 平面設計師——海報、廣告主視覺、要有可讀文案的社群圖
• 產品行銷——資訊圖表、說明圖、比較圖、新品公告
• UX／UI 設計師——儀表板示意稿、App 畫面、版面概念
• 老師和部落客——標籤必須看得懂的圖解
• 分鏡師——進入影片製作之前的多格概念稿

在這些流程裡，一張漂亮但字拼錯的圖，通常等於不能用。

照片導向的流程選 Nano Banana 2

當圖片需要看起來像一張修過的照片時，Nano Banana 2 比較好用。它傾向產出更自然的光線、更可信的皮膚、更平順的商品表面，以及更好的環境氛圍。

特別適合：

• 電商賣家——商品主圖、生活情境照、型錄視覺
• 社群創作者——追熱點時要快又要精緻的圖
• 品牌行銷——電影感的廣告視覺、肖像、生活風格素材
• 攝影師與藝術指導——打光探索、情緒板、專題方向
• 小型商家——不用花大力氣調提示詞就能快速拿到好看的圖

在這些流程裡，贏的那張圖是修最少就能發出去的那張。

依情境選

依預算選

拿 GPT Image 2 做實驗可能比較便宜，因為低畫質級距很便宜——很適合快速草稿和早期創意方向。但低畫質可能撐不住最終產出。在 API 這一側，Nano Banana 2 隨輸出解析度線性擴張、很好預估；做商品攝影或情緒板時，重試次數少下來，可能比刊例價便宜更划算。

對多數團隊來說，最省成本的做法不是永久挑定一個模型。文字和版面吃重的草稿用 GPT Image 2。照片寫實的主視覺用 Nano Banana 2。兩個都留在同一個工作台裡。

素材類型一變就換模型：在 OmniArt 上兩個都用

真實的廣告專案很少剛好落在單一模型的強項上。一次上市可能需要：

• 一張照片寫實的商品主圖
• 一張文字量大的比較圖
• 一份給影片規劃用的六格分鏡
• 幾個帶短標語的社群變體
• 把最好的那張圖變成影片

在 OmniArt 裡，你可以把兩個模型並排測試、留下比較強的輸出，然後直接接進影片——不用在別的地方重建一整條素材產線。換模型變成創作過程的一部分，而不是一個採購決策。

常見問題

GPT Image 2 比 Nano Banana 2 好嗎？

沒有哪一個是全面比較好。GPT Image 2 領先在文字生成準確率（99% 以上）、結構控制，以及多元素的複雜構圖。Nano Banana 2 領先在照片寫實、電影感光線和生成速度。

Nano Banana 2 能在圖片裡生成文字嗎？

可以，但有限度。Nano Banana 2 處理短字串和標題還不錯，但遇到較長的文字、多組文字元素或非拉丁文字時，準確率會掉。文字吃重的生成，GPT Image 2 可靠得多。

哪個比較快？

Nano Banana 2 通常 2–5 秒生成一張。GPT Image 2 在可比較的設定下要 3–5 秒。單張的差距很小，但在大量生成的流程裡會累積起來。

哪個比較便宜？

看畫質級距對上輸出尺寸。GPT Image 2 低畫質 1024×1024（$0.006）比 1K 的 Nano Banana 2 靜態圖（標準約 $0.067、批次約 $0.034）便宜。中畫質（$0.053 對上約 $0.067）在 1K 正方形上兩者接近。高畫質（$0.211 對上 1K 的約 $0.067）時，換算成可比較的正方形輸出，GPT Image 2 貴很多。

我可以在 OmniArt 上同時用兩個模型嗎？

可以。GPT Image 2 和 Nano Banana 2 都在 OmniArt 的圖片工作台裡。你可以在同一個工作台、用同一份點數餘額，把同一組提示詞丟給兩個模型測試。

電商商品攝影哪個比較好？

純粹講商品寫實和材質表現，Nano Banana 2 通常產出更接近可商用的結果。商品版面裡有文字時（價格、標籤、賣點註解），GPT Image 2 比較可靠。很多電商流程兩個都用。

結語

把同一組提示詞跑過兩個模型之後，這場比較的重點不是加冕一個冠軍，而是弄清楚每個模型的架構在哪裡給了它真正的優勢。

GPT Image 2 的自迴歸做法讓它成為一個結構思考者。它知道什麼該放在哪裡，把字排得像個字體排印師，執行複雜的空間指令時精準得不太尋常。落在設計系統、資訊圖表、多格版面，或任何需要在圖片裡放字的工作，它是比較可靠的工具。

Nano Banana 2 的原生多模態架構讓它成為一個視覺寫實派。它處理光線、皮膚和材質的品質，看起來不太像 AI 的輸出，比較像一位熟練攝影師拍出來的照片。肖像、商品攝影、電影感場景，或任何以「這看起來像真的嗎」為標準的工作，它的表現都很穩定。

2026 年最強的工作流不是挑一個模型，而是兩個都拿得到，然後把每一次生成路由到對得上任務的那個模型。在 OmniArt 上，這個路由只要一下——用 Nano Banana 2 生一張照片寫實的主圖，再用 GPT Image 2 做出風格一致、帶文字的社群變體，然後把主圖動起來變成影片。一個工作台、多個模型，不用付切換脈絡的稅。

想知道怎麼寫出在這類模型之間都站得住的提示詞，可以看我們的寫出更好的提示詞指南。影片端的對應篇，可以看我們對 BACH AI 影片生成器的看法。

在 OmniArt 上開始

兩個都試。讓提示詞決定。打開 OmniArt 的圖片工作台，丟進一份簡報，讓 GPT Image 2 和 Nano Banana 2 並排跑一次。替你這件工作贏下來的那個模型，就是來回次數最少就走到「可以發了」的那一個。