Nano Banana 2.1 推出三天後，YouTube 上已經有七支影片讓它與 GPT Image 2.5 對決，而這些影片引用的兩個計分板卻不一致。Arena 的群眾投票在每個圖像排行榜上都把 OpenAI 的 Sunburst 和 Flare 排在第一、第二，Google 的新模型則排在第四到第六。Google 自家的模型卡則顯示 2.1 在它發布的每一項測試中都勝出。兩者都是真的，原因比看起來更簡單：它們評比的不是同一場比賽。
這篇 nano banana 2.1 vs gpt image 2.5 比較會分別解讀兩個計分板實際比較的內容，接著在同一平台上，把同樣四份簡報分別交給 Nano Banana 2.1、GPT Image 2.5 Flare 和 GPT Image 2.5 Sunburst 各執行一次。我們每一輪都先依書面簡報評分，若三者都符合就判為平手，因為客戶簽核的就是那份簡報。
一張參考圖和一段提示詞，發送到 2K 的 Nano Banana 2.1，以及高品質的 GPT Image 2.5 Flare 和 Sunburst 的編輯端點，全部於 2026 年 10 月 9 日在 Atlas Cloud 上進行， 各為首次嘗試 。
重點摘要
- Nano Banana 2.1 贏得海報那一輪，因為它保留了簡報要求的 A2 直式版面。
- 2.1 拿下或並列四輪中的三輪，多於任何一個 GPT Image 2.5 變體。
- 在 Arena 上，2.1 是 Google 排名最高的圖像模型，而 GPT Image 2.5 排名更高。
- Nano Banana 2.1 加入搜尋接地、三種思考層級與 14 張參考圖融合。
- 一組 Atlas Cloud API 金鑰即可執行 Nano Banana 2.1 模型 與 GPT Image 2.5。
Nano Banana 2.1 與 GPT Image 2.5 在 Arena 文字轉圖像排行榜上的表現
Arena 在 10 月 6 日迎來 Nano Banana 2.1，並給出三個數字：多圖編輯第四名，1431 分；文字轉圖像第五名，1328 分；圖像編輯第六名，1428 分。一天後，文字轉圖像排行榜將該模型列為第六，因為一個初步的 Grok 項目插入到它前面。分數沒有變動。
GPT Image 2.5 Sunburst 以 1425 分領先文字轉圖像排行榜，Flare 以 1398 分緊隨其後。在單圖編輯上，兩者分別拿下 1524 和 1481 分，而 2.1 為 1428 分。在多圖編輯上，則是 1527 和 1476 分，對上 1431 分。
這些差距有個樣本數的但書。OpenAI 雙模型於 9 月 8 日推出，Nano Banana 2.1 則在 10 月 6 日推出，投票數也反映了這點：在文字轉圖像排行榜上，2.1 有 5,310 票，Sunburst 則有 17,752 票。三個項目都仍標示為初步結果，因此數字還會變動。
Nano Banana 2.1 模型卡說的則是另一個故事，因為每張表都只比較四款 Google 模型：開啟思考的 2.1、未開啟思考的 2.1、Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro。在整體文字轉圖像偏好上，思考版本得分 1050，Nano Banana 2 為 990，Pro 為 935。表中沒有 OpenAI 這一欄。
在兩個計分板重疊的部分，Arena 支持 Google 的說法。Nano Banana 2.1 在三個排行榜上都是排名最高的 Google 圖像模型，比 Nano Banana 2 高 41 到 66 分，比 Nano Banana Pro 的最佳項目高 38 到 80 分。
模型卡漏掉的是 OpenAI 雙模型，而這正是 YouTube 群眾鎖定的對決。
到 10 月 9 日，我們統計到六支影片只讓這兩個模型正面對決，另外三支則加入了第三個模型。Paul J Lipsky 的測試也納入 Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro，當時觀看數已突破 38,000 次。Joseph Martin 跑了六項測試，其中包括角色一致性和參考圖像。
Wanderson Jackson 對 Sunburst 跑了十三輪，發現 2.1 更快、更忠於字面，而 Sunburst 更牢牢掌握品牌細節。這些都是個人印象，因此以下輪次全在同一處進行，設定也記錄下來，接續我們先前用上一代 Google 模型所做的 GPT Image 2.5 vs Nano Banana 2 測試。
如何在 Atlas Cloud 上並排執行 Nano Banana 2.1 與 GPT Image 2.5
兩個系列都在 Atlas Cloud 上：Nano Banana 2.1 提供文字轉圖像、編輯與參考圖轉圖像端點，而 GPT Image 2.5 系列 則有 Flare 和 Sunburst，各自都提供文字轉圖像與編輯。一個帳號、一筆餘額、一種請求格式。下面這組圖是在相隔幾分鐘的兩個瀏覽器分頁中產生的。
方法 1：在兩個 Playground 中使用相同提示詞
打開 Nano Banana 2.1 文字轉圖像 Playground 並登入。
- 貼上提示詞。任何必須出現在圖像中的文字，都要完全照它應該顯示的樣子撰寫，包括大小寫。
- 選擇解析度。按鈕顯示 1k、2k 和 4k，長寬比選擇器位於上方，切換時 Run 按鈕會更新價格。
- 按下 Run。圖像出現時，OUTPUT 面板會顯示 Completed 標籤，Request History 分頁則保留完整尺寸檔案。
接著打開 GPT Image 2.5 Sunburst Playground，或 Flare 的 Playground，貼上相同提示詞。Quality 是從 low 到 max 的下拉選單，預設為 low。Size 是從 1024x1024 到 3840x2160 的預設清單，另有 Custom 選項；在你點擊寬度與高度欄位之間的鎖頭圖示之前，這兩個欄位會鎖定在預設的長寬比。下面前三輪我們使用高品質與 2048x1152，在 2,048 像素寬度下維持 16:9。
方法 2：一組 API 金鑰，兩個模型字串
步驟 1：取得你的 API 金鑰。 在 Atlas Cloud 主控台建立金鑰，並將其保存在環境變數中。
步驟 2：查看 API 文件。 端點、參數與驗證方式都在 API 文件 中。
步驟 3：發出你的第一個請求。 提交 Nano Banana 2.1 工作：
plaintext1curl -X POST https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage \ 2 -H "Content-Type: application/json" \ 3 -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" \ 4 -d '{ 5 "model": "google/nano-banana-2.1/text-to-image", 6 "prompt": "Studio product photograph of a frosted amber glass dropper bottle of face serum on wet black slate, white label reading TIDELINE, VITAMIN C SERUM, 30 ML / 1 FL OZ", 7 "aspect_ratio": "16:9", 8 "resolution": "2k" 9 }'
輪詢預測 ID，直到狀態顯示 completed：
plaintext1curl https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/<prediction_id> \ 2 -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
若要將相同簡報送到 OpenAI 的模型，請將模型字串改成 openai/gpt-image-2.5-sunburst/text-to-image 或 openai/gpt-image-2.5-flare/text-to-image，移除 aspect ratio 和 resolution 欄位，並改將 quality 設為 high、size 設為 2048x1152。端點、標頭、金鑰和輪詢迴圈都保持不變，這正是單一 API 的用途。
Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2.5 文字渲染
第一輪是一張資訊圖表海報，有 26 個指定文字，包括一行模型很愛搞砸的細小印刷文字。
plaintext1A clean A2 infographic poster pinned to a cork board in a bright office, photographed straight on. Headline at the top in bold black sans-serif: CITY BIKE REPORT 2026. Below it, three large statistics in a row, each with a short label underneath: 48% CYCLE TO WORK, 12 MIN AVERAGE TRIP, 310 KM OF NEW LANES. At the bottom a small gray footer line: Published by the Harbor Street Transit Office, October 2026. Flat navy and amber color blocks, one simple bicycle icon, generous white space, no other words anywhere on the poster. Photorealistic matte print texture, soft daylight.
三者都渲染出每一個字，連逗號和月份也不例外。Nano Banana 2.1 的頁尾逐字吻合，而 Flare 和 Sunburst 各自多加了一個提示詞中沒有的句點。
更大的差異在版面。Nano Banana 2.1 照字面解讀「A2 海報」和「充足留白」：一張直式紙張、一個圖示、一條纖細頁尾、大量留白。
Flare 和 Sunburst 都做出一張填滿畫面的橫式海報，把統計數據放進實心海軍藍與琥珀色區塊，並在軟木佈告欄周圍構築出一間辦公室。那些海報很漂亮，但更偏離提示詞要求。如果你的簡報是一份規格書，2.1 在這裡更貼近要求。如果你的簡報是一種氛圍，OpenAI 雙模型則在沒有被要求的情況下做了更多設計。
GPT Image 2.5 Sunburst vs Nano Banana 2.1 產品照
第二輪是日常電商簡報：一個產品、一個有三行文字的標籤、攝影棚燈光和倒影。
plaintext1Studio product photograph of a frosted amber glass dropper bottle of face serum standing on a wet black slate slab, one soft ripple of water around the base. The white label reads TIDELINE in tall serif capitals, below it in smaller type VITAMIN C SERUM, and at the bottom 30 ML / 1 FL OZ. Soft overhead key light, a thin warm rim light on the right edge, a clean mirror reflection in the slate, shallow depth of field, dark charcoal backdrop, nothing else in frame. Commercial cosmetics advertising photography.
同樣地，三個標籤都很乾淨，沒有重複字母，也沒有模糊的小字，而這正是這類簡報常見的失敗點。
再仔細看，三者比的是品味而非準確度。Nano Banana 2.1 畫出最寬的水波紋，一圈圈擴散過石板，給石板最多的岩石質感，並讓瓶子置於帶有紋理的炭灰色背景前。Flare 更暗、對比更高。Sunburst 將 TIDELINE 設為高挑、對比強烈的襯線字體，並沿著瓶子右緣描出輪廓光。
三者都達成簡報的清單：磨砂琥珀色玻璃、三行文字、水波紋、鏡面倒影和深色背景。因此這一輪平手，正確選擇取決於哪一種氛圍更符合整體活動。
Nano Banana vs ChatGPT Images 2.5 在人臉與皮膚上的表現
比較 Nano Banana vs ChatGPT 的人通常指的是 ChatGPT Images 2.5，其 API 對應版本是 Flare 和 Sunburst，所以 Nano Banana 2.1 vs ChatGPT Images 2.5 的人臉測試，就是測試這兩者。第三輪是一個自然風格的雙人場景，對皮膚、毛孔和鏡頭有明確指示。
plaintext1Candid documentary photograph inside a small ceramics studio. A woman in her early thirties with freckles and curly dark hair laughs while handing a freshly glazed teal mug across a worktable to an older man with a short gray beard and clay-dusted hands. Both faces fully visible and in sharp focus, natural skin texture with visible pores and fine lines, no retouching. Late afternoon window light from the left, dust in the air, shelves of unglazed pots softly blurred behind them. Shot on a 50mm lens at f/2, warm film grain.
三者都抓到場景、從左側照進的窗光，以及在工作桌上遞交的動作。Nano Banana 2.1 取景最廣：兩人都完整入鏡，年長男子以側面入鏡、整顆頭都看得見，雙手上都有陶土，前方還有工作桌上的碗和工具。
Flare 拉得更近，做出最有質感的皮膚，有毛孔、幾條細紋和逆光飛散的頭髮，但它較緊的取景裁掉了男子頭頂。Sunburst 把雀斑推得最重，也為毛衣和圍裙加上最多紋理。
Sunburst 還加了沒人要求的東西。工作室裡出現兩個手寫標語，一個在窗邊寫著「Small Pots, A Kinder World」，另一個在層架旁寫著「Good Clay, Brighter People」。
提示詞完全沒提到任何文字，而這種自行發明的細節，在圖像必須通過品牌審查時會逼人重拍。Nano Banana 2.1 和 Flare 都沒有額外添加地交出簡報，因此這一輪是它們之間的平手：2.1 勝在完整場景，Flare 勝在皮膚特寫。
Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2.5：單一參考人像
第四輪保留人物，改變她周圍的一切，這正是角色一致性要求的目的。三個編輯端點都收到同一張女子穿著金色百褶高領洋裝的人像，以及一段指示。Nano Banana 2.1 以 2K、2:3 執行，兩個 GPT Image 2.5 變體則以高品質和 1360x2048 執行，這是 2:3 畫幅，長邊與前面幾輪同為 2,048 像素。
plaintext1Use the woman in the reference image. Keep her face, eyes, hair, makeup and the pleated gold high-collar dress exactly as they are. Place her at the rail of a rooftop bar at blue hour, city lights softly blurred behind her, a thin warm rim light on her hair from the right, three-quarter view, looking just past the camera. Fashion editorial photograph, natural skin texture, no retouching.
完整畫面在本文頂部，上方裁切則顯示三者都保留的元素：荷葉領、整排金色鈕扣、煙燻眼妝和磚紅色嘴唇。讓它們分出高低的，是每個模型讓她移動了多少。
Nano Banana 2.1 重新調度最多。它拉遠鏡頭，呈現她從頭到膝，倚著玻璃欄杆，將洋裝延伸成長版百褶禮服，腰間有串珠腰帶，在天際線上鋪了一帶粉紅暮色，並讓暖色輪廓光沿著她的頭髮。如果這張照片必須賣出整套服裝，這就是那個畫面。
Sunburst 最照字面解讀簡報：四分之三側身、一手放在欄杆上、輪廓光沿著她頭髮右側、散景天際線，身後有酒吧的燈籠。Flare 保留參考圖的正面姿勢與取景，因此看起來就像原始人像換了新背景。
就簡報的字面要求而言，Sunburst 拿下這一輪。對於需要在許多鏡頭中維持同一張臉的活動，Nano Banana 2.1 最多接受 14 張參考圖像，且文件記載最多可維持四個角色一致，因此傳送同一模特兒的兩三個角度，會比單一人像給它更多可鎖定的依據。
GPT Image 2.5 vs Nano Banana 2.1 評分表：該用哪一個
| 輪次 | Nano Banana 2.1 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | 選擇 |
|---|---|---|---|---|
| 文字渲染（海報） | 所有文字精確，唯一以簡報要求的留白呈現的直式紙張 | 所有文字正確，但多了一個句點，橫式版面 | 所有文字正確，但多了一個句點，橫式版面 | Nano Banana 2.1 |
| 產品照（標籤） | 標籤正確，水波紋最寬，石板質感最多 | 標籤正確，深色高對比石板 | 標籤正確，高挑高對比襯線字體，瓶身邊緣有輪廓光 | 平手 |
| 人臉與皮膚 | 兩人都完整入鏡，沒有添加物 | 皮膚質感最多，取景較緊 | 質感強烈，出現兩個未要求的文字標語 | 平手，2.1 和 Flare |
| 參考人像 | 重新調度幅度最大，長版百褶禮服，頭髮有輪廓光 | 保留原始正面姿勢 | 四分之三側身，手臂放在欄杆上，酒吧燈光 | Sunburst |
四輪、四次嘗試、沒有重跑，所以請把這視為樣本，而不是對每個提示詞的定論。在這個樣本中，Nano Banana 2.1 拿下或並列四輪中的三輪，多於任何一個 GPT Image 2.5 變體。OpenAI 雙模型則在表面完成度與參考簡報的字面要求上得分。
當簡報是版面規格，或場景必須完全照描述回來時，選擇 Nano Banana 2.1；當你需要將最多 14 張參考圖像融合進同一個畫面時；當搜尋接地對真實產品或地點很重要時；或者當你要以 1K 和 2K 大量生成時。
當客戶會近距離檢查產品表面時，選擇 GPT Image 2.5；當你希望模型自行加入設計想法時；或者當編輯必須遵循另一個遮罩檔案時。
在這些輪次中的 GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst
OpenAI 的 發布文章 將 Flare 描述為大多數應用的預設選擇，並將 Sunburst 描述為適合高階視覺工作流程的變體，能在編輯過程中受益於更精細的控制，但生成時間較長。
在我們的輪次中，兩者氣質不同。Sunburst 做出高對比的標籤襯線字體、更戲劇化的海報和最照字面的參考人像，接著在工作室場景中發明了標語。Flare 做出最有質感的皮膚和較克制的工作室場景，並保留參考姿勢不變。我們的 Flare 與 Sunburst 比較 用五份活動簡報測試兩者。
常見問題
Nano Banana 2.1 比 GPT Image 2.5 更好嗎？
這取決於你評分的是什麼。在 Arena 的群眾投票中，GPT Image 2.5 Sunburst 和 Flare 在三個圖像排行榜上都排名更高。
在我們的四輪中，Nano Banana 2.1 拿下或並列三輪，而且它是唯一保留簡報所述版面的模型，因此直接贏得海報那一輪。如果你的工作從書面規格、固定版面或一堆參考圖像開始，先試 2.1；如果客戶主要會依表面精緻度評判，就把 GPT Image 2.5 放在旁邊一起跑。
為什麼 Google 說 2.1 勝出，Arena 卻把 GPT Image 2.5 排在 Nano Banana 2.1 之上？
因為 Google 的模型卡只比較 Google 模型。它的表格顯示 Nano Banana 2.1 領先 Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro，而 Arena 的排行榜也同意這個排序。Arena 同時納入 OpenAI，而在那裡，GPT Image 2.5 雙模型的分數比 2.1 高 45 到 97 分。
每張圖哪個更便宜，Nano Banana 2.1 還是 GPT Image 2.5？
撰寫本文時，Atlas Cloud Playground 對 2K Nano Banana 2.1 圖像定價 $0.06，1K 圖像為 $0.04，而 Flare 或 Sunburst 的高品質 2048x1152 圖像在執行前預估約 $0.038。兩個系列在頁面上都顯示原價 20% 折扣，且沒有結束日期。在低品質與 1024x768 下，Flare 的預估價格降到不到一分錢。
編輯價格則更接近：2K Nano Banana 2.1 搭配一張參考圖像的編輯為 $0.061，而 2048x1152、高品質的 Flare 編輯約為 $0.078。OpenAI 對兩個變體都按相同 token 費率計費，因此 Sunburst 花費較多時間並不會在帳單上多一行。若要查看 Nano Banana 2.1 依層級的完整價格明細，請參閱我們的 Nano Banana 2.1 發布指南。
每個模型可以接收多少張參考圖像？
Nano Banana 2.1 最多融合 14 張參考圖像，且文件記載最多可在其中維持 4 個角色和 10 個物件一致。GPT Image 2.5 編輯端點在單一請求中最多接受 16 張參考圖像，另有一個選用遮罩，其透明像素標示要替換的區域。如果你的工作流程是含十幾個輸入的靈感板，兩者都符合。如果是遮罩修圖，GPT Image 2.5 編輯端點直接提供該控制。
在圖像生成方面，Nano Banana 比 ChatGPT 更好嗎？
這取決於你打開哪個應用程式。在 Gemini 應用程式中，Google 的圖像生成頁面將 Nano Banana 2 列為 Free 方案可用，並將 Nano Banana 2.1 保留給 Google AI Pro、Plus 和 Ultra 訂閱者；OpenAI 則從 2026 年 9 月 8 日開始向所有 ChatGPT 層級推出 ChatGPT Images 2.5。因此，今天比較這兩個應用程式的免費用戶，是在拿較舊的 Google 模型與 OpenAI 最新的模型相比。
在模型層級，上述輪次顯示 Nano Banana 2.1 在遵循書面簡報方面佔優，而 GPT Image 2.5 在表面完成度上佔優。
ChatGPT Images 2.5 和 GPT Image 2.5 Flare 是同一個模型嗎？
OpenAI 從 2026 年 9 月 8 日開始向所有 ChatGPT、ChatGPT Work 和 Codex 使用者推出 ChatGPT Images 2.5，並在同日推出 Flare 和 Sunburst 兩個獨立的 API 模型。在應用程式中，你看到的是一個模型。在 API 中，你則是在較快的變體與較慢、更精確的變體之間選擇。OpenAI 並未說明 ChatGPT 內部運行的是哪個變體，而本文的輪次使用的是 API 模型。
結論
Google 的模型卡只排名 Google 模型，並把 Nano Banana 2.1 放在自家系列之首。Arena 則排名所有模型，並在選民偏好上把 GPT Image 2.5 Sunburst 和 Flare 排在前頭，而目前 2.1 背後的票數少得多。我們的四輪測試提供第三種觀點：三者拼字都乾淨，Nano Banana 2.1 拿下或並列三輪，因為它交付了每份簡報所描述的內容，而 OpenAI 雙模型則在完成度上得分。
