October 16

Nano Banana 2.1 與 GPT Image 2：兩項同提示詞測試

Nano Banana 2.1 與 GPT Image 2 面對相同的資訊圖表與寫實主義提示詞，在透明的兩項測試中一較高下。

模型 ai-photo-generation Nano Banana 2.1 GPT Image 2 AI 圖像模型比較 AI 圖像生成

Nano Banana 2.1 和 GPT Image 2 都能根據結構化提示詞產生精緻圖像，但真正有用的問題並不是抽象地判定哪個模型「最好」，而是各自如何處理你的工作流程所重視的明確限制條件。

我們在 WeShop 進行了兩項同提示詞測試：一項是文字密集的四步驟資訊圖表，另一項是對物件數量與構圖規則有嚴格要求的寫實雪花球場景。每個提示詞在每個模型中僅執行一次，因此這是一項小型實務比較，而非基準測試。WeShop 的 GPT Image 頁面目前標示為「GPT Image 2.5」，但這些執行結果回傳的任務中繼資料顯示，實際模型為 gpt-image-2。因此，本文將實際執行的模型稱為 GPT Image 2。

簡短結論

Nano Banana 2.1 在兩項測試中都遵守了要求的直式方向，並產生了較大的資訊圖表。GPT Image 2 則呈現出格外精緻的寫實效果與簡潔的資訊圖表版面，但照片測試雖然提示詞要求 3:4，卻回傳了橫式圖片。

我們如何維持比較公平性

兩個模型在每項測試中都收到完全相同的文字。我們僅評估可見輸出與任務中繼資料：原文字詞、數量、空間位置、排除條件、長寬比遵循度與成品質感。由於網頁介面與設定並非足夠相同，無法進行受控比較，因此我們未比較速度或價格。

Nano Banana 的執行使用可見的 Nano Banana 2.1 選擇器。GPT 的執行使用 WeShop GPT Image 頁面，其結果中繼資料將模型標示為 gpt-image-2。在本次測試期間，GPT 介面沒有提供與 Nano Banana 介面相同的長寬比及解析度控制選項。

測試 1：精確文字流程資訊圖表

提示詞要求製作一張 4:5 資訊圖表，標題為「FROM RAIN TO TAP」，包含四個編號直式面板、四個精確步驟標題、四段精確說明文字、清楚的向下箭頭，且不得出現額外文字。

兩個模型使用相同提示詞

製作一張完成的 4:5 教育流程資訊圖表，標題必須完全為「FROM RAIN TO TAP」。使用四個等大的編號面��垂直堆疊，並在面板之間放置一個清楚的向下箭頭。面板 1 的標題必須完全為「COLLECT」，呈現雨雲為水庫注水，說明文字必須完全為「Rain fills the reservoir.」。面板 2 的標題必須完全為「FILTER」，呈現礫石、沙子與木炭層，說明文字必須完全為「Layers remove particles.」。面板 3 的標題必須完全為「DISINFECT」，呈現藍色 UV 光照室，說明文字必須完全為「UV light reduces microbes.」。面板 4 的標題必須完全為「STORE」，呈現有遮蓋的儲水槽，說明文字必須完全為「Clean water waits safely.」。

使用扁平向量插畫、海軍藍描邊、淺藍與青綠填色、暖象牙白背景、寬裕邊距、一致的圖示、高文字對比度，以及由上至下的單一閱讀路徑。不得有其他文字、裝飾性標籤、側邊面板、標誌或浮水印。

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.

兩個模型都通過了內容測試。Nano Banana 2.1 遵循了要求的比例，並產生更高、更寬敞的版面。GPT Image 2 製作出簡潔且高度易讀的卡片式設計，但回傳比例與提示詞不同。

測試 2：具精確物件限制的寫實圖像

第二個提示詞要求恰好一個雪花球，球內包含一座維多利亞式溫室、恰好三朵紅色蘭花，以及一個黃銅望遠鏡。它還指定左上角的一道閃電、右側的一根蠟燭、冷暖混合光線，以及完整可見的雪花球。

兩個模型使用相同提示詞

製作一張完成的 3:4 寫實編輯風格圖片：雷暴期間，恰好一個透明玻璃雪花球置於深色胡桃木書桌上。球內有一座微型維多利亞式溫室，內含恰好三朵紅色蘭花與一個小型黃銅望遠鏡。背景左上角放置一道清晰的閃電，雪花球右側的書桌上放置一根點燃的象牙白蠟燭。使用真實的玻璃反射與折射、左側冷藍色風暴光、右側溫暖燭光、淺景深及細緻的自然材質。保持整個雪花球完整可見。不得有人物、額外花朵、額外雪花球、文字、標誌或浮水印。

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 製作出更精緻複雜的溫室建築、明亮通透的玻璃，以及細膩的桌面場景。Nano Banana 2.1 則提供了要求的直式取景，呈現較簡約但連貫的微型場景。兩者都正確生成了三朵蘭花。

並列結果

評估標準	Nano Banana 2.1	GPT Image 2
精確資訊圖表文字	本次執行通過	本次執行通過
面板順序與箭頭	通過	通過
要求的資訊圖表比例	通過（4:5）	未通過（回傳 3:4）
精確照片物件數量	通過	通過
寫實成品質感	強勁	本次執行中特別精緻
要求的照片比例	通過（3:4）	未通過（回傳橫式）
可見的 WeShop 控制項	模型、比例、尺寸、數量	測試頁面提供的同等控制項較少

該選擇哪個模型？

當明確的畫布控制與結構化視覺簡報是工作流程的核心時，請選擇 Nano Banana 2.1；尤其當你希望在測試的 WeShop 介面中看到可用的比例與解析度控制項時。

當寫實成品質感與豐富材質渲染是優先考量，而且你可以在後續裁切或調整回傳畫布時，請選擇 GPT Image 2。在我們的兩次執行中，即使其輸出比例不同，內容遵循度仍然很高。

不要只根據兩個範例選定正式生產用模型。請以你自己最困難的提示詞測試兩者，進行多次重複執行，並評分你重視的要求：文字、識別一致性、產品還��度、比例、延遲與修改成本。

最終結論

這項小型測試沒有產生全面性的贏家。Nano Banana 2.1 更忠實地遵守了要求的方向。GPT Image 2 則在符合嚴格內容限制的同時，呈現出更精緻複雜的寫實結果。兩者都在一次執行中生成了正確的資訊圖表。

如要深入了解 Nano Banana 的表現，請閱讀我們的 Nano Banana 2.1 評測。如需了解提示詞結構，請參閱 Nano Banana 2.1 提示詞指南。