October 16

Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2：两项同提示词测试

Nano Banana 2.1 和 GPT Image 2 使用相同的信息图和写实图提示词，进行透明的两项测试对比。

模型 AI 照片生成 Nano Banana 2.1 GPT Image 2 AI 图像模型对比 AI 图像生成

Nano Banana 2.1 和 GPT Image 2 都能根据结构化提示词生成精致图像，但真正有用的问题并不是抽象地判断哪个模型“最好”，而是了解每个模型在你的工作流程所关注的具体约束条件下如何表现。

我们在 WeShop 中进行了两项同提示词测试：一张文字密集的四步信息图，以及一个具有严格物体数量和构图规则的写实水晶球场景。每个提示词在每个模型中仅运行一次，因此这是一项小规模的实用对比，而非基准测试。WeShop 的 GPT Image 页面目前标题为“GPT Image 2.5”，但这些运行返回的任务元数据显示，实际模型为 gpt-image-2。因此，本文将实际执行的模型称为 GPT Image 2。

简要结论

Nano Banana 2.1 在两项测试中均遵循了所要求的竖版方向，并生成了更大的信息图。GPT Image 2 生成了格外精致的写实效果和清晰的信息图布局，但照片测试在提示词要求 3:4 的情况下返回了横版图像。

我们如何确保对比公平

两个模型在每项测试中都收到了完全相同的提示词。我们仅根据可见输出和任务元数据进行判断：文字准确性、数量、空间位置、排除项、宽高比遵循度以及完成度。我们没有比较速度或价格，因为两个网页界面和设置的等效程度不足，无法作出受控结论。

Nano Banana 测试使用了可见的 Nano Banana 2.1 选择器。GPT 测试使用了 WeShop GPT Image 页面；其结果元数据将模型标记为 gpt-image-2。在本次测试期间，GPT 界面未提供与 Nano Banana 界面相同的宽高比和分辨率控制选项。

测试 1：精确文字流程信息图

提示词要求制作一张 4:5 信息图，标题为“FROM RAIN TO TAP”，包含四个带编号的竖向面板、四个精确的步骤标题、四条精确说明文字、清晰的向下箭头，并且不得包含额外文字。

两个模型使用相同��示词

创建一张完成度高的 4:5 教育流程信息图，标题必须精确为“FROM RAIN TO TAP”。使用四个大小相等、带编号的面板纵向堆叠排列，每两个面板之间放置一个清晰的向下箭头。面板 1 的标题必须精确为“COLLECT”，画面为雨云向水库注水，说明文字必须精确为“Rain fills the reservoir.”。面板 2 的标题必须精确为“FILTER”，画面包含砾石、沙子和木炭层，说明文字必须精确为“Layers remove particles.”。面板 3 的标题必须精确为“DISINFECT”，画面为蓝色紫外线消毒舱，说明文字必须精确为“UV light reduces microbes.”。面板 4 的标题必须精确为“STORE”，画面为带盖储水罐，说明文字必须精确为“Clean water waits safely.”。

使用扁平矢量插画、深蓝色描边、浅蓝色和青绿色填充、暖象牙色背景、充裕留白、一致的图标、高文字对比度，以及从上至下的单一阅读路径。不得出现其他文字、装饰性标签、侧边面板、徽标或水印。

Nano Banana 2.1 rain-to-tap infographic result — Exact title and captions, correct four-step order, no extra words, and a 4:5 output at 1856 × 2304.

GPT Image 2 rain-to-tap infographic result — Exact title and captions, correct order, no extra words, and a compact 3:4 output at 768 × 1024 rather than the requested 4:5.

两个模型都通过了内容测试。Nano Banana 2.1 遵循了所要求的比例，并生成了更高、更宽松的布局。GPT Image 2 制作出了清晰且高度易读的卡片式设计，但返回的比例与提示词不同。

测试 2：具有精确物体约束的写实图像

第二个提示词要求恰好一个水晶球，其中包含一座维多利亚式温室、恰好三朵红色兰花和一架黄铜望远镜。它还指定左上角有一道闪电、右侧有一支蜡烛、冷暖混合光线，以及完整可见的水晶球。

两个模型使用相同提示词

创建一张完成度高的 3:4 写实编辑风格图像：雷暴期间，恰好一个透明玻璃水晶球放置在深色胡桃木书桌上。水晶球内有一座微型维多利亚式温室，其中包含恰好三朵红色兰花和一架小型黄铜望远镜。在左上方背景中放置一道清晰的闪电，并在水晶球右侧的桌面上放置一支点燃的象牙色蜡烛。使用真实的玻璃反射和折射、来自左侧的冷蓝色风暴光、来自右侧的温暖烛光、浅景深和细致的天然材质。保持整个水晶球完整可见。不要人物、不要额外花朵、不要额外水晶球、不要文字、不要徽标、不要水印。

Nano Banana 2.1 snow globe test with greenhouse, orchids, telescope, lightning, and candle — All required objects are present, including three orchids. The requested 3:4 portrait composition is respected and the globe remains fully visible.

GPT Image 2 landscape snow globe test with greenhouse, orchids, telescope, lightning, and candle — All hard content constraints pass and the materials are highly polished. The output is 2048 × 1536 landscape, not the requested 3:4 portrait.

GPT Image 2 创造了更精致的温室建筑、更通透的玻璃效果和更讲究的桌面场景。Nano Banana 2.1 则提供了所要求的竖版构图，微缩场景虽然更简洁，但整体协调。两个模型都正确生成了三朵兰花。

并排结果对比

标准	Nano Banana 2.1	GPT Image 2
信息图文字准确性	本次运行通过	本次运行通过
面板顺序和箭头	通过	通过
所要求的信息图比例	通过（4:5）	未通过（返回 3:4）
照片精确物体数量	通过	通过
写实完成度	强	本次运行中尤为精致
所要求的照片比例	通过（3:4）	未通过（返回横版）
可见的 WeShop 控制项	模型、比例、尺寸、数量	测试页面中对应控制项较少

应该选择哪个模型？

当明确的画布控制和结构化视觉需求是工作流程核心时，选择 Nano Banana 2.1，尤其是在你希望使用测试版 WeShop 界面中可见的比例和分辨率控制时。

当写实完成度和丰富的材质表现是优先事项，并且你可以在之后裁剪或调整返回画布时，选择 GPT Image 2。在我们的两次运行中，即使输出比例不同，它的内容遵循度依然很强。

不要仅凭两个示例就选择生产环境模型。请使用自己最具挑战性的提示词测试两者，进行多次重复运行，并评估对你重要的要求：文字、身份一致性、产品保真度、比例、延迟和修改成本。

最终结论

这项小规模测试没有产生普适的赢家。Nano Banana 2.1 对所要求的方向更为忠实。GPT Image 2 在满足严格内容约束的同时，提供了更精致的写实结果。两者都在一次运行中生成了准确的信息图。

如需深入了解 Nano Banana 的表现，请阅读我们的 Nano Banana 2.1 评测。如需了解提示词结构，请参阅 Nano Banana 2.1 提示词指南。