Nano Banana 2.1 发布三天后，YouTube 上已经有七个视频把它和 GPT Image 2.5 正面对比，而这些视频引用的两个榜单并不一致。Arena 的群众投票让 OpenAI 的 Sunburst 和 Flare 在每一个图像榜单上都占据第一和第二，而 Google 的新模型排在第四到第六。Google 自家的模型卡显示 2.1 在它公布的每一项测试中都取胜。两者都是真的，原因比看上去更简单：它们评的不是同一场比赛。
这篇 nano banana 2.1 vs gpt image 2.5 对比会从两个榜单实际比较的内容出发去解读，然后把同样的四个需求简报分别交给 Nano Banana 2.1、GPT Image 2.5 Flare 和 GPT Image 2.5 Sunburst，在同一平台上各跑一次。每一轮我们都先对照成文简报打分，当三者都满足时判为平局，因为简报才是客户签字确认的东西。
一张参考图和一条提示词，发送到 Nano Banana 2.1（2K）以及 GPT Image 2.5 Flare 和 Sunburst（高质量）的编辑端点，全部在 Atlas Cloud 上于 2026 年 10 月 9 日运行， 各跑一次 。
核心要点
- Nano Banana 2.1 通过保留简报要求的 A2 竖版布局赢下了海报这一轮。
- 2.1 在四轮中拿下或并列三轮，多于任何一款 GPT Image 2.5 变体。
- 在 Arena 上，2.1 是 Google 排名最高的图像模型，但 GPT Image 2.5 排名更高。
- Nano Banana 2.1 新增搜索接地、三个思考层级和 14 图参考融合。
- 一个 Atlas Cloud API 密钥即可运行Nano Banana 2.1 模型_ 和 GPT Image 2.5。_
Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2.5 在 Arena 文生图排行榜上的表现
Arena 于 10 月 6 日以三个数字迎来了 Nano Banana 2.1：多图编辑第四名，1431 分；文生图第五名，1328 分；图像编辑第六名，1428 分。一天后，文生图榜单将这款模型列为第六，因为一条初步的 Grok 条目插到了它上面。分数没有变化。
GPT Image 2.5 Sunburst 以 1425 分领跑文生图榜单，Flare 以 1398 分紧随其后。在单图编辑上，两者分别得到 1524 和 1481 分，而 2.1 为 1428 分。在多图编辑上是 1527 和 1476 分，对 2.1 的 1431 分。
这些差距带有样本量的前提。OpenAI 这一对于 9 月 8 日发布，Nano Banana 2.1 于 10 月 6 日发布，投票数就说明了这一点：在文生图榜单上，2.1 有 5,310 票，而 Sunburst 有 17,752 票。三者都仍被标为初步结果，所以数字还会变动。
Nano Banana 2.1 模型卡讲的则是另一个故事，因为每一张表都只比较四个 Google 模型：带思考的 2.1、不带思考的 2.1、Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro。在整体文生图偏好上，带思考版本得分 1050，Nano Banana 2 为 990，Pro 为 935。没有 OpenAI 那一列。
在两个榜单共同覆盖的部分，Arena 支持了 Google 的说法。Nano Banana 2.1 是三个榜单上排名最高的 Google 图像模型，比 Nano Banana 2 高出 41 到 66 分，比 Nano Banana Pro 的最佳条目高出 38 到 80 分。
模型卡没有提到的是 OpenAI 那一对，而这正是 YouTube 群体所关注的对决。
截至 10 月 9 日，我们统计到六个视频只把这两款模型正面对比，另有三条加入了第三款模型。Paul J Lipsky 的测试还引入了 Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro，到那时播放量已突破 38,000 次。Joseph Martin 跑了六项测试，其中包含角色一致性和参考图。
Wanderson Jackson 针对 Sunburst 跑了十三轮，发现 2.1 更快、更忠实于字面，而 Sunburst 对品牌细节把控更紧。这些都是主观感受，所以下面几轮都在同一个地方运行、设置也白纸黑字记录下来，接续我们上一篇 GPT Image 2.5 vs Nano Banana 2 测试留下的地方，换成 Google 的新模型继续。
如何在 Atlas Cloud 上并排运行 Nano Banana 2.1 和 GPT Image 2.5
两个系列都托管在 Atlas Cloud 上：Nano Banana 2.1 提供文生图、编辑和参考图生图端点，GPT Image 2.5 系列包含 Flare 和 Sunburst，各自都提供文生图和编辑。一个账号、一份余额、一种请求格式。下面这一对是在相隔几分钟的两个浏览器标签页里产出的。
方法一：同一条提示词，两个 Playground
打开 Nano Banana 2.1 文生图 Playground 并登录。
- 粘贴提示词。任何必须出现在图像中的文字，都要按它应该显示的样子原样输入，包括大小写。
- 选择分辨率。按钮标注为 1k、2k 和 4k，宽高比选择器在它们上方，切换时 Run 按钮的价格也会更新。
- 按下 Run。图像生成后，OUTPUT 面板会显示 Completed 标签，Request History 标签页会保留全尺寸文件。
然后打开 GPT Image 2.5 Sunburst Playground，或者 Flare 那个，粘贴同一条提示词。Quality 是一个从 low 到 max 的下拉菜单，默认是 low。Size 是一个从 1024x1024 到 3840x2160 的预设列表，另有 Custom 选项；宽高字段会锁定为预设比例，直到你点击两者之间的锁形图标为止。下面前三轮我们使用高质量和 2048x1152，即在 2,048 像素宽度下保持 16:9。
方法二：一个 API 密钥，两个模型字符串
第 1 步：获取 API 密钥。 在 Atlas Cloud 控制台创建一个密钥，并保存在环境变量中。
第 2 步：查看 API 文档。 端点、参数和身份验证都在 API 文档中。
第 3 步：发出你的第一个请求。 提交 Nano Banana 2.1 任务：
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 }'
轮询预测 ID，直到状态显示 completed：
plaintext1curl https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/<prediction_id> \ 2 -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
要把同一份简报发给 OpenAI 的模型，只需把模型字符串改为 openai/gpt-image-2.5-sunburst/text-to-image 或 openai/gpt-image-2.5-flare/text-to-image，删掉宽高比和分辨率字段，改为设置 quality 为 high、size 为 2048x1152。端点、请求头、密钥和轮询循环都保持不变，这正是统一 API 的意义所在。
Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2.5 文本渲染
第一轮是一张信息图海报，包含 26 个指定词，其中有一行小字，是模型最容易搞砸的地方。
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.
三者都渲染出了每一个词，连逗号和月份都没漏。Nano Banana 2.1 的页脚逐字符匹配，而 Flare 和 Sunburst 各自多加了一个提示词中没有的句号。
更大的差异在版式上。Nano Banana 2.1 把 "A2 poster" 和 "generous white space" 当作字面要求：一张竖版纸张、一个图标、一条细页脚、大片留白。
Flare 和 Sunburst 都做了一张填满画面的横版海报，把统计数据放进实心的藏青和琥珀色块中，并围绕软木板构建了一个办公室场景。这些海报很漂亮，但和提示词要求的差得更多。如果你的简报是一份规格说明，2.1 在这里跟进得更贴合。如果你的简报是一种氛围，那 OpenAI 这一对则主动做了更多设计工作。
GPT Image 2.5 Sunburst vs Nano Banana 2.1 产品照片
第二轮是日常电商简报：一个产品、一个带三行文字的标签、影棚布光和倒影。
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.
同样，三个干净的标签，没有重复字母、没有模糊的小字，而这正是这类简报常见的失败点。
再看细一点，三者的分歧在于品味而非准确度。Nano Banana 2.1 画出了最宽的水波纹，一圈圈涟漪在石板上扩散开来，给石板带来了最丰富的岩石质感，并把瓶子置于带颗粒感的炭黑背景前。Flare 走得更暗、对比度更高。Sunburst 把 TIDELINE 排成一种高对比度的细长衬线字体，并沿瓶子右缘描出轮廓光。
三者都完成了简报的清单：磨砂琥珀玻璃、三行文字、水波纹、镜面倒影和深色背景。这就让这一轮成为平局，正确的选择是与整个宣传调性最契合的那一个。
Nano Banana vs ChatGPT Images 2.5 在脸部与皮肤上的对比
对比 Nano Banana vs ChatGPT 的人通常指的是 ChatGPT Images 2.5，其 API 对应版本就是 Flare 和 Sunburst，所以一场 Nano Banana 2.1 vs ChatGPT Images 2.5 的脸部测试，就是测试这两者。第三轮是一个双人抓拍场景，对皮肤、毛孔和镜头都有明确指示。
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.
三者都抓住了场景、来自左侧的窗户光和隔着工作台的递杯动作。Nano Banana 2.1 取景最广：两人都完整入画，年长男士以侧面示人、整个头部可见，双手都沾着陶泥，面前是一张摆着碗和工具的工作台。
Flare 拉得更近，皮肤质感最丰富，有毛孔、几条细纹和被逆光勾出的碎发，但它更紧的构图裁掉了男士头顶。Sunburst 把雀斑推得最重，也给毛衣和围裙增加了最多的质感。
Sunburst 还加了没人要求的东西。工作室里出现了两块手写标牌，一块在窗边写着 "Small Pots, A Kinder World"，另一块在架子旁写着 "Good Clay, Brighter People"。
提示词完全没提到文字，而这种凭空的细节，在图像需要通过品牌审核时会迫使你重做。Nano Banana 2.1 和 Flare 都在没有添加额外元素的情况下完成了简报，所以这一轮是它们之间的平局：2.1 赢在完整场景，Flare 赢在皮肤特写。
Nano Banana 2.1 vs GPT Image 2.5 与单张参考人像
第四轮保留人物、改变她周围的一切，这正是角色一致性需求要做的事。三个编辑端点都收到了同一张参考人像——一位身穿金色百褶高领连衣裙的女性——以及一段指示。Nano Banana 2.1 以 2K 和 2:3 运行，两款 GPT Image 2.5 变体则以高质量和 1360x2048 运行，也就是与前面几轮相同的 2,048 像素长边、2:3 画幅。
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.
完整画面在本文开头，上面的裁切展示了三者共同保留的部分：荷叶边领、金色纽扣竖列、烟熏眼妆和砖红色嘴唇。它们之间的区别在于各自让她的姿态变了多少。
Nano Banana 2.1 改动最大。它拉远镜头，从头到膝展现她倚在玻璃栏杆上，把连衣裙延展成长款百褶礼服并在腰部加了珠饰腰带，在天际线上铺了一层粉色黄昏，沿着她头发打上暖色轮廓光。如果这张照片要卖整套造型，这就是该用的画面。
Sunburst 最忠实于简报的字面：四分之三转身、一只手臂搭在栏杆上、暖色轮廓光沿着她头发右侧、背景是带酒吧灯笼的虚化天际线。Flare 保留了参考图的正面姿态和构图，所以看起来像原人像换了个背景。
Sunburst 按简报的字面要求赢下这一轮。而对于需要同一张脸出现在多张照片中的宣传，Nano Banana 2.1 最多接受 14 张参考图，并有文档说明可保持最多 4 个角色一致，所以给它同一模特的两三个角度，比单张人像能锁定更多信息。
GPT Image 2.5 vs Nano Banana 2.1 计分卡：该用哪一个
| 轮次 | Nano Banana 2.1 | GPT Image 2.5 Flare | GPT Image 2.5 Sunburst | 选择 |
|---|---|---|---|---|
| 文本渲染（海报） | 所有词精确，唯一按简报留出空白的竖版纸张 | 所有词正确，但多加一个句号，横版布局 | 所有词正确，但多加一个句号，横版布局 | Nano Banana 2.1 |
| 产品照片（标签） | 标签正确，水波纹最宽，石板质感最强 | 标签正确，暗色高对比石板 | 标签正确，细长高对比衬线，瓶身边缘有轮廓光 | 平局 |
| 脸部与皮肤 | 两人都完整入画，无添加 | 皮肤质感最丰富，构图更紧 | 质感强烈，两块未经要求的文字标牌 | 平局，2.1 和 Flare |
| 参考人像 | 改动最大，长款百褶礼服，头发有轮廓光 | 保留原正面姿态 | 四分之三转身，手臂搭栏杆，酒吧灯光 | Sunburst |
四轮、各跑一次、没有重跑，所以请把这当作样本，而不是对所有提示词的定论。在这个样本中，Nano Banana 2.1 拿下或并列了四轮中的三轮，多于任何一款 GPT Image 2.5 变体。OpenAI 这一对的得分来自表面完成度和对参考简报字面要求的执行。
当简报是版式规格、或是一个必须原样还原的场景时，选 Nano Banana 2.1；当你需要把最多 14 张参考图融合进一帧时；当搜索接地对真实产品或地点很重要时；或者当你以 1K 和 2K 批量生成时。
当客户会近距离检查产品表面时，选 GPT Image 2.5；当你希望模型自行添加设计想法时；或者当编辑必须遵循一张独立蒙版文件时。
这几轮中 GPT Image 2.5 Flare vs Sunburst
OpenAI 的发布公告将 Flare 描述为大多数应用的默认选择，将 Sunburst 描述为面向高端视觉工作流的变体，适合需要跨编辑更精细控制、生成时间更长的场景。
在我们的几轮里，它们的性格各不相同。Sunburst 做出了高对比度的标签衬线、更有戏剧性的海报和最忠实于字面的参考人像，然后又在工作室场景里凭空造出标牌。Flare 做出了质感最丰富的皮肤和更克制的工作室场景，并原样保留了参考姿态。我们的 Flare 和 Sunburst 对比把五份宣传简报分别交给两者。
常见问题
Nano Banana 2.1 比 GPT Image 2.5 更好吗？
这取决于你打分的标准。在 Arena 的群众投票中，GPT Image 2.5 Sunburst 和 Flare 在三个图像榜单上排名都更高。
在我们的四轮测试中，Nano Banana 2.1 拿下或并列三轮，并且凭唯一保持简报所述版式的表现，在海报这一轮 outright 取胜。如果你的工作从成文规格、固定版式或一叠参考图开始，先试试 2.1；如果客户主要看表面精致度，就把 GPT Image 2.5 和它放在一起跑。
为什么 Arena 把 GPT Image 2.5 排在 Nano Banana 2.1 之上，而 Google 说 2.1 赢？
因为 Google 的模型卡只比较 Google 模型。它的表格显示 Nano Banana 2.1 领先于 Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro，Arena 的榜单也认同这个排序。Arena 还纳入了 OpenAI，在那里 GPT Image 2.5 这一对比 2.1 高出 45 到 97 分。
每张图哪个更便宜，Nano Banana 2.1 还是 GPT Image 2.5？
截至撰写时，Atlas Cloud Playground 对一张 2K 的 Nano Banana 2.1 图像定价为 $0.06，1K 图像为 $0.04，而来自 Flare 或 Sunburst 的高质量 2048x1152 图像在运行前估算约为 $0.038。两个系列页面都显示标价打八折，且页面上没有结束日期。在低质量和 1024x768 下，Flare 的估算价格降到不到一美分。
编辑的价格更接近：2K Nano Banana 2.1 编辑加一张参考图为 $0.061，而 2048x1152 高质量下的 Flare 编辑约为 $0.078。OpenAI 对两个变体按相同 token 费率计费，所以 Sunburst 多花的时间不会多出一条账单明细。关于 Nano Banana 2.1 按档位的完整价格明细，请见我们的 Nano Banana 2.1 发布指南。
每个模型能接收多少张参考图？
Nano Banana 2.1 最多融合 14 张参考图，并有文档说明可在其中最多保持 4 个角色和 10 个物体一致。GPT Image 2.5 编辑端点单次请求最多接受 16 张参考图，外加一张可选蒙版，其透明像素标记要替换的区域。如果你的工作流是一张包含十几个输入的灵感板，两者都够用。如果是蒙版修图，GPT Image 2.5 编辑端点直接暴露了这项控制。
在图像生成上，Nano Banana 比 ChatGPT 更好吗？
这取决于你打开的是哪个应用。在 Gemini 应用中，Google 的图像生成页面为 Free 套餐列出 Nano Banana 2，而将 Nano Banana 2.1 保留给 Google AI Pro、Plus 和 Ultra 订阅用户；与此同时，OpenAI 于 2026 年 9 月 8 日开始向所有 ChatGPT 套餐推送 ChatGPT Images 2.5。所以今天对比这两个应用的免费用户，其实是拿一个更旧的 Google 模型对比 OpenAI 最新的模型。
在模型层面，以上几轮更倾向于 Nano Banana 2.1 遵循成文简报的能力，以及 GPT Image 2.5 的表面完成度。
ChatGPT Images 2.5 和 GPT Image 2.5 Flare 是同一个模型吗？
OpenAI 于 2026 年 9 月 8 日开始向所有 ChatGPT、ChatGPT Work 和 Codex 用户推送 ChatGPT Images 2.5，并在同一天推出 Flare 和 Sunburst 作为两个独立的 API 模型。在应用中你只看到一个模型。在 API 中，你在更快和更慢但更精确的变体之间做选择。OpenAI 没有说明 ChatGPT 内部运行的是哪个变体，而本文的几轮测试使用的是 API 模型。
结语
Google 的模型卡只给 Google 的模型排名，并把 Nano Banana 2.1 放在自家系列之首。Arena 给所有人排名，并在投票偏好上把 GPT Image 2.5 Sunburst 和 Flare 排在前面，而 2.1 身后的票数目前还少得多。我们的四轮测试提供了第三种视角：三个干净的拼写者，其中 Nano Banana 2.1 拿下或并列三轮，因为它交付了每份简报所描述的内容，而 OpenAI 这一对的得分则来自完成度。
