在第二組對比中，GPT Image 2.5 更妥善地處理了我們嚴格的資訊圖表創作要求。. Nano Banana 2 製作出了易於閱讀的海報，並對標籤顏色進行了實用的調整。究竟哪個是較佳的選擇，則取決於您所需的素材。.
- 資訊圖表： GPT 保留了五步驟的順序；Nano 則在第二組中加入了不必要的內容。.
- 本地化修改： 兩者都在保留第一對匹配標籤的文字內容的同時，變更了其標籤顏色。.
- 產品圖片： 兩者皆具備令人信服的素材，但在鏡頭角度與光線運用上需權衡取捨。.
透過以下方式探索影像創作與精準編輯 GlobalGPT, ，或將下方的原始輸出結果與您的需求說明進行比對。.
GPT Image 2.5 與 Nano Banana 2 一覽
- GPT Image 2.5： OpenAI 文件 陽光輻射紋 在影像處理能力與編輯精準度方面，以及 信號彈 適用於日常快速生成。.
- 《奈米香蕉 2》： Google的 雙子星 3.1 快閃記憶體影像, ，包含生成、編輯、參考資料輸入及搜尋錨定。.
- 名稱很重要： Nano Banana Pro 是一款獨立的機型。我們的 GPT 測試採用 Broly 的
gpt-image-2.5別名；Sunburst/Flare 的映射方式未明定。.
此表所列為已記錄的特徵，而非測驗分數。. OpenAI 尺寸控制 和 Google 的解析度選項 有所不同；每張測試圖像上均標示了原始尺寸。.
公開基準測試：它們的表現如何？
Sunburst 在兩份引用的 Arena 排行榜中均名列榜首。. 該結果部分源於其尚處於初步階段，且投票樣本較小。.
Arena：建立與編輯
2026年9月7日快照 · 分數以0–1,600為顯示範圍
單張圖片編輯
- 測量項目： 匿名使用者偏好設定, ，而非精確的拼寫或每張可用圖片的成本。.
- 設定： Nano 條目使用網路搜尋；我們提供的內容測試並未要求進行此操作。.
- 範圍： Sunburst 的排名並未標示下文中測試的「布羅利」化身。Arena 的 初步結果政策 同樣適用。.
相同提示的測試：五項真實設計任務
測試範圍： 五份簡報、相同的提示，以及相同的參考圖像位元組。測試於 2026 年 9 月 9 日透過 Broly 執行。.
- 所需設定： 1024 × 1024，中階供應商標籤，未要求進行搜尋。「中階」並非各模型間經驗證的等效品質等級。.
- 範例： 10 個 GPT 輸出和 11 個 Nano 輸出，其中包括一組全新的雙模型海報替換組合。這僅為一小部分樣本，並非可靠性估計。.
- 公平的比較： 五組作品的兩面尺寸均為 1024 × 1024。五幅 GPT 原始作品的尺寸為 1254 × 1254；這些作品已從品質排名中排除。.
- 參考文獻： 一個由 Nano 生成的瓶子，瓶身標籤文字是局部添加的，並搭配一個另行生成的虛構成年人。雖然相同的輸入會控制生成結果，但並不能消除源模型的偏見。.
- 評審標準： 措辭、遺漏、虛構內容、編排、編輯保留及相似性。原始 PNG 檔案已連結至採用相同 WebP 顯示處理方式的頁面。.
1. 文字過多且字體過小的海報
為一場虛構的設計活動製作一張精緻的方形海報。背景為白色，採用炭灰色字體，並以鈷藍色和珊瑚色作為點綴。請使用俐落的編輯風格字體，並留出寬裕的邊距。內容必須精確包含以下文字，不得增刪或替換： 下班後的設計 值得為此熬夜的創意 10月16日 星期五 下午6:30 - 晚上9:00 北廳，08號工作室 講座／示範／公開評審 提前入場 $18 請至 designafterhours.example 預訂座位 活動名稱應為最大字體，日期與時間需醒目易辨，網址則應小巧但清晰可讀。僅限使用抽象幾何圖形，不得包含標誌、照片、額外文字或裝飾性偽字體。.
第 1 組：原始維度不同；因此未納入直接對比排名。.
新替換的一對：原始尺寸不同；因此不納入直接對比排名。.
沒有符合尺寸的得獎者。. GPT 第 1 次運行結果以及新的 GPT/Nano 替代組合，均能清晰呈現所有八個必備字串。 GPT 採用更平面的幾何佈局；Nano 則常呈現帶有陰影的圖層。這些雖是實用的設計差異，但由於 GPT 原圖為 1254 像素的正方形，因此我們不會以細微的印刷細節作為基準，來將其與 1024 像素的 Nano 輸出進行比較。.
最初的第二次 Nano 嘗試內容如下：其文字內容保持不變，但時間分隔符號從指定的連字號改為較長的破折號。對應的 GPT 執行結果以上游 524 錯誤結束，且未產生影像。我們保留了這項失敗紀錄，並在兩個模型上都生成了一對新的資料，而非僅替換表現較差或失敗的一方。.
更多版面配置請參閱 Nano Banana 2 提示指南.
2. 產品攝影與材質細節
拍攝一張方形商業攝影作品，內容為一個未標示品牌的圓柱形透明玻璃香水瓶，瓶蓋為拉絲銀色金屬材質，瓶身貼有空白啞光白色矩形紙標籤。瓶內盛裝淡綠色液體。將瓶身直立放置於淺灰色石質表面上，背景為柔和的白色。 左側使用一個大型柔光箱，右側呈現狹窄的邊緣反射，並搭配逼真的接觸陰影。採視線高度的三分之二視角，瓶身全貌清晰可見，邊緣輪廓精準，玻璃折射效果逼真，並呈現細膩的拉絲金屬質感。畫面中不得出現其他物體、文字、標誌或類似浮水印的圖形。.
組 1：原始尺寸相符。.
第 2 組：原始尺寸相符。.
沒有獲選為總冠軍的產品。. 這兩組圖像的解析度皆為 1024 × 1024。GPT 對玻璃邊緣、金屬拉絲紋理及石材紋理的處理十分清晰；Nano 亦能將玻璃、金屬與紙張清晰區分。Nano 的第 1 次運行結果在背景中出現了一條不必要的暗色對角線，而第 2 次運行結果則更為乾淨。.
這兩款模型均未能一貫呈現要求的四分之三角度：瓶身大多呈現正面視角。GPT 第二輪渲染中，右側光線較強，左側則有陰影，這使得其與指定使用的左側柔光箱效果的契合度較低。雖然外觀高檔的瓶身對概念設計頗有幫助，但相機與燈光方向仍需進一步確認。.
3. 精準編輯，不影響其他部分
請編輯所提供的产品照片。僅將標籤的背景色改為柔和的青綠色。須完整保留所有印刷文字及其確切拼寫、字型、大小、位置與顏色。瓶身、瓶蓋、液體、倒影、光線、陰影、背景、拍攝角度、裁切範圍及圖片尺寸均不得變更。 請勿重新設計標籤、添加物件、對整張圖片進行銳化處理，或對照片進行風格調整。.
組 1：原始尺寸相符。.
第 2 組：原始維度不同；因此不納入直接對比排名。.
首對對局中，沒有明顯的勝者。. 兩款設計均將標籤顏色改為淺青綠色，並保留了「FIELD NOTES」、「EAU DE PARFUM」及「50 毫升」等字樣。瓶身、瓶蓋、瓶頸及整體構圖均與原版高度相似。除標籤外，兩款設計均未經認證為像素級別完全一致。.
第二次 GPT 編輯雖然保留了文字內容，但儘管指示要求保持圖像尺寸不變，卻仍輸出 1254 × 1254 的尺寸。這屬於具體的尺寸合規失敗，而非細節表現更優的證據。 Nano 維持 1024 × 1024 的尺寸，並產生較淺的青綠色。若要實現精確的品牌色彩工作流程，建議提供色彩參考。.
的 GlobalGPT 圖片編輯指南 說明如何指定受控變更。.
4. 不同場景間的角色一致性
請將附帶的虛構成人參考圖像，作為同一張正方形圖片中兩個分格中的同一人物。製作兩個大小相等的垂直分格，並以簡潔細窄的白色分隔線區隔。左側分格：該人物於白天站在現代書店外，上半身特寫，手持一本合上的筆記本。 右側分格：同一人在柔和的晚間光線下坐在咖啡廳的桌旁，僅拍攝上半身，筆記本置於桌上。兩分格中均須保留參考圖中的人物面容、髮際線、髮型、眼鏡、外套顏色及襯衫細節。保持寫實的攝影風格。不得出現圖說、文字、多餘人物或身份變更。.
第 1 組：原始維度不同；因此未納入直接對比排名。.
第 2 組：原始尺寸相符。.
在配對的第二組中，GPT 對排除條件的遵循程度更高。. 兩者都保留了主要參考特徵：短黑髮、圓框眼鏡、綠色夾克和白色襯衫。GPT 呈現的第一格中，筆記本被握在手中；第二格中則放在咖啡館的桌上，畫面中沒有明顯的店招字樣或多餘的人物。儘管明確要求排除，Nano 仍添加了店鋪文字和背景中的行人。.
這是一組匹配對中「遵循指示」的優勢，而非生物特徵身分評分。GPT 還於書店場景中加入了一個可見的肩背包，而這並非簡報中的要求。 第一組配對雖為完整起見而列出，但因其原始尺寸不同，故未納入排名。兩組參考圖像均源自 Nano，因此此測試並未消除來源模型的偏誤。.
的 主題一致性指南 涵蓋了更廣泛的參考圖像工作流程。.
5. 資訊圖表與複雜版面配置
請在白色背景上製作一張方形、專業的資訊圖表，標題必須精確為「從企劃書到上線」。在標題下方，將五個大小相同的步驟以清晰、由左至右的順序排列，並以四支指向右側的箭頭相互連結。 文字請使用炭灰色，並以青綠色和珊瑚色作為點綴；圖示應採用簡潔且常見的圖標；字體則選用簡潔的無襯線字體。請精確呈現以下步驟標題及輔助文字： 1. 定義 / 設定一個可量化的目標 2. 研究 / 檢視受眾需求 3. 創作 / 製作初稿 4. 審查 / 修正事實與視覺錯誤 5. 發布 / 發布並衡量成果 每個詞彙僅出現一次。箭頭必須依序連接 1 → 2 → 3 → 4 → 5，不得有迴圈或分支。確保每條輔助文字皆清晰可讀。請勿添加圖表、百分比、額外步驟、裝飾性文字或頁腳。.
第 1 組：原始維度不同；因此未納入直接對比排名。.
第 2 組：原始尺寸相符。.
GPT 在第二對匹配中贏得了內容合規性。. 其五個編號步驟、輔助線條及四個連接箭頭，構成所要求的序列，且未多出一行。Nano 雖包含主要序列，但隨後添加了重複的「REVIEW」與「LAUNCH」區塊，並加入了虛構文字，違反了「每個單字僅出現一次」的指示。.
第一組數據所呈現的情況較為有限：兩款模型都省略了所需的步數，而 GPT 回傳的結果是 1254 × 1254。它無法支援尺寸相符的勝利條件。 因此，有用的發現是具體的：GPT 在第二組 1024 像素的配對中成功解決了嚴格的內容要求；而 Nano 在兩次顯示的嘗試中均需修正。僅憑兩次嘗試尚無法確立普遍的成功率。.
官方 API 定價與已記錄的代幣
GPT 的圖像輸出標記速率較低；Nano 的輸入速率較低。. 以下費率來自 OpenAI 的定價文件 和 Google 的 API 定價, ，查閱日期：2026年9月9日。.
官方影像輸出代幣發行率
每 100 萬張影像輸出代幣的美元費用 · 標準 API 費率
- 其他類別： OpenAI 的快取文字／圖像輸入量，在適用情況下為每百萬個標記 $1.25/$2。Google 的文字／思考輸出量為每百萬個標記 $3。.
- Google 的 1K 範例： 1,120 個圖像輸出標記 × $60 / 1M = $0.0672（僅供輸出用）, ，此為輸入內容及任何另行計費的文字／構思之前。這僅為文件範例，並非我們的測試帳單。.
- 比較完整的職缺： 解析度、畫質、輸入參考資料以及額外的嘗試次數，共同決定每張可用影像的成本。僅僅是代幣費率較低，並不能使某個模型更便宜。.
記錄的 GPT 影像 2.5 個代幣的使用量 · 10 個輸出結果
布羅利報告的輸入與影像輸出總量。這些是使用紀錄，並非經核實的官方計費單位，亦非跨機型成本比較。.
結果的意義：品質與價值的權衡
精準的文字與精準的資訊設計是兩種不同的專長。. 這兩款設計都很好地呈現了活動文案，但無論是海報本身還是其細小字體，都無法確定哪一款在尺寸上更勝一籌。 這張資訊圖表提供了更明確的區別：GPT 的第二個 1024 像素輸出版本保留了原文的順序與內容，而 Nano 的版本則加入了虛構的內容。若該素材是用來說明某個流程，這些新增內容所造成的編輯工作量，遠比微小的版面配置偏好來得更多。.
產品攝影並非單方面的事。GPT 那清晰銳利的玻璃與金屬質感，能讓概念呈現出完成感；而 Nano 更簡潔的第二背景則更易於運用。兩者都未能符合明確要求的拍攝角度，且 GPT 的第二個光源方向需要修正。對於特定的產品宣傳活動而言，遵循拍攝簡報的要求應比單純的表面修飾更為重要。.
在第一組配對中，針對「狹窄標籤」的編輯對兩款模型而言都取得了實務上的成功。字元連續性則揭示了另一種權衡：在第二組配對中，GPT 避開了 Nano 中不必要的商店文字與人物，同時新增了一個肩背包。相似度、保留度與排除準則的符合性應分別進行檢查。即使能辨識出人物，也不代表整個構圖就必然可用。.
價值取決於最終產出的資產。. GPT 更簡潔的第二張資訊圖表可能有助於減少內容修正；兩款模型均產生了有用的標籤修改。官方標記費率提供了定價背景，但這些結果並未確定哪款模型在「每張可用圖片的成本」方面更勝一籌。.
您應該選擇哪一個？ 針對這份嚴格的資訊圖表簡報，請先採用經過驗證的 GPT 方案；這兩種模型都是進行細微標籤編輯的合理選擇。至於海報和產品照片，請根據您的具體版面配置與燈光要求來選擇。這些發現並不能確定哪種方案在品質或價格上具有絕對優勢。.
常見問題
GPT Image 2.5 是否比 Nano Banana 2 更優異？
在第二組對比資訊圖表中，GPT 更符合內容要求。此外，它在第二組對比角色中也避開了多餘的文字和人物。就產品與標籤編輯的結果來看，無法明確判定哪一方是整體勝出者。.
測試的是哪個版本的 GPT Image 2.5？
我們測試了 Broly 的 gpt-image-2.5 別名。該路徑成功返回了圖像，但未揭露任何 Sunburst 或 Flare 的映射資訊。Sunburst 排行榜屬於獨立的上下文，並非對所測試模型的驗證性識別。.
這兩款機型是否是在相同的設定下進行測試的？
提示、1024 × 1024 目標、中階供應商標籤以及參考圖片位元組均相符。 另有五組在原始 1024 × 1024 解析度下亦匹配。五項 GPT 結果回傳 1254 × 1254；這些結果已從配對排名中排除。該「中等」標籤並非經核實的等效品質等級。.
Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro 是同一款產品嗎？
不對。Google 將 Nano Banana 2 識別為 Gemini 3.1 快閃記憶體映像檔，而 Nano Banana Pro 則是 Gemini 3 Pro 映像檔；這兩者屬於不同的機型。.
對於文字量較多資訊圖表來說，哪種範本比較適合？
在第二組原尺寸匹配的範例中，GPT 的表現更佳：所有五個編號步驟及輔助線均保持順序，且沒有多餘的方塊。Nano 則新增了重複步驟並生成虛構文字。這僅是基於小樣本的結果，並非對成功率的普遍主張。.
GPT Image 2.5 的價格是否更便宜？
其官方影像輸出代幣消耗率較低：每百萬枚代幣為 $30，相較於 $60。Nano Banana 2 的輸入消耗率則較低。總影像成本取決於代幣消耗量、解析度、畫質、參考圖像，以及任何額外的嘗試次數。.
這些是原始模型的輸出結果嗎？
是的。該文章展示了 10 組 GPT Image 2.5 的路徑輸出結果，以及 11 組 Nano Banana 2 的輸出結果，其中包括一組全新的海報替換對。原始 PNG 檔案已提供連結；兩份預先準備的參考資料與 Google 官方螢幕截圖均已分別標註。.
我可以在 GlobalGPT 上同時使用這兩款機型嗎？
我們尚未確認能否在 GlobalGPT 上存取這兩款確切的模型。其 Nano Banana 2 的內容以及 GPT Image 2 的列表，並不能證明 GPT Image 2.5 確實可用。.
