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#

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#

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#

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#

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#

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#

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。

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。