GPT Image 2.5 与 Nano Banana 2.1:在 Genvizu 上有什么不同
GPT Image 2.5 与 Nano Banana 2.1 在 Genvizu 上的参数对比:画幅、分辨率、参考图与提示语上限,数据来自 prod 快照。
要点速览
- 两个模型都支持 1K、2K、4K,默认 2K,提示语上限都是 20,000 字符,核心参数很接近。
- 差别在画幅清单和参考图上限:GPT Image 2.5 有 12 档画幅、最多 16 张参考图;Nano Banana 2.1 有 14 档画幅、最多 10 张参考图。
- 各自有对方没有的画幅:GPT Image 2.5 多出 27:16、16:27、9:8、8:9;Nano Banana 2.1 多出 4:5、5:4、1:4、4:1、1:8、8:1。
- 快照里两者都没有仅限英文或商用受限的标记。"哪个更好"的诚实答案是:取决于画幅、参考图和你想要的风格。
对比表
| 维度 | GPT Image 2.5 | Nano Banana 2.1 | 来源 | 核验状态 |
|---|---|---|---|---|
| 供应方 | OpenAI | source: prod model snapshot 2026-10-23 | 是 | |
| 站内简介 | 「光影材质更自然,参考图主体更稳,延迟减半」 | 「谷歌最新版:文字更准、角色更稳,最高 4K」 | source: prod model snapshot 2026-10-23 | 是 |
| 画幅数量 | 12 | 14 | source: prod model snapshot 2026-10-23 | 是 |
| 仅该模型有的画幅 | 27:16、16:27、9:8、8:9 | 4:5、5:4、1:4、4:1、1:8、8:1 | source: prod model snapshot 2026-10-23 | 是 |
| 两者共有的画幅 | 1:1、3:2、2:3、4:3、3:4、16:9、9:16、21:9 | 同样八档 | source: prod model snapshot 2026-10-23 | 是 |
| 分辨率 | 1K、2K、4K,默认 2K | 1K、2K、4K,默认 2K | source: prod model snapshot 2026-10-23 | 是 |
| 参考图 | 最多 16 张 | 最多 10 张 | source: prod model snapshot 2026-10-23 | 是 |
| 提示语上限 | 20,000 字符 | 20,000 字符 | source: prod model snapshot 2026-10-23 | 是 |
| 是否必须英文 | 否 | 否 | source: prod model snapshot 2026-10-23 | 是 |
| 商用受限标记 | 无 | 无 | source: prod model snapshot 2026-10-23 | 是 |
| 同族档位 | Sunburst 精修档,画幅、分辨率、参考图上限相同,出图更慢 | 快照中无 | source: prod model snapshot 2026-10-23 | 是 |
| 站内分档 | 精选 | 精选 | source: prod model snapshot 2026-10-23 | 是 |
如何读这张表
决定选择的多半是画幅和参考图。两个模型都覆盖从 1:1 到 21:9 的八档常用画幅,再往外就分道了。做社媒内容的人会在意 4:5(常见的竖版裁切),只有 Nano Banana 2.1 提供,同时提供 5:4;需要很高或很宽的长条图,Nano Banana 2.1 还有 1:4、4:1、1:8、8:1。GPT Image 2.5 的额外画幅不同:27:16 与 16:27 介于 16:9 和 21:9 之间,适合超宽主视觉,9:8 与 8:9 则接近方形。
第二个分野是参考图。GPT Image 2.5 最多 16 张,Nano Banana 2.1 最多 10 张。多数任务 10 张就够,比如一张角色设定图、一个产品的多角度图和一张风格板。16 张对大型素材集有意义,例如要同时出现的一整套商品。两个模型的参考图都只能引导风格和主体,不保证精确复刻人脸或标签,请在提示语里写明哪些部分不能变。
共有的行同样值得注意:两者都列出 1K、2K、4K,默认 2K,提示语预算 20,000 字符。这意味着长篇结构化需求在两边都能写,单靠分辨率档位分不出高下。快照里两个模型在 Genvizu 上都没有 seed,重复运行请当作变体而不是复制。
快照告诉不了你的是画面的样子。渲染质量、文字准确度和风格,只能用你自己的需求在两边各跑一遍来判断。表里的简介是站内自己的描述,不是评测。
简单的对测方案
两个模型规格很接近,所以一次并排小测试比表格更有用。用一份包含三部分的需求:带需要精确渲染文字的主体、一两张参考图、以及两个模型共有画幅下的版式。各用 2K 跑一遍,再换成只有一个模型提供的画幅各跑一次。看四件事:文字拼写是否正确、主体与参考图是否一致、构图是否符合描述的版式、以及需要几次运行才达到。
保持测试公平:相同的措辞、相同的参考图、相同的分辨率。不要只凭一次运行下结论,因为 Genvizu 上两个模型都没有开放 seed,结果会有漂移。每个模型至少跑三次再形成看法;画廊也是第二意见,打开各模型的几件作品,比较它们的提示语写法。
适合谁
GPT Image 2.5 更合适:
- 需要 27:16、16:27 这类超宽画幅,或 9:8、8:9 近方形。
- 使用大型参考图集,最多 16 张。
- 想要精修选项:Sunburst 档面向多轮编辑与局部精准修改,代价是更慢。
- 写长篇需求,任意语言。
不太合适: 需要 4:5 或 5:4 裁切,它没有这两档。
Nano Banana 2.1 更合适:
- 需要 4:5、5:4 这两个常见竖版裁切,或 1:4、8:1 这类极端长条。
- 10 张参考图够用,并希望跨图保持角色一致。
- 想对比谷歌系模型。
- 写长篇需求,任意语言。
不太合适: 需要 27:16、9:8 这类画幅,或超过 10 张的参考图集。
在 Genvizu 上怎么试
同一份需求在两边各跑一次。先在 /model/gpt-image-2.5 与 /model/nano-banana-2.1 用同一提示语、2K、共有画幅(如 16:9)。再换到只有一边提供的画幅,并加参考图,看各自保持主体一致的程度。
相关链接
Genvizu 上的真实作品
以下是在 Genvizu 上用这些模型生成并公开发布的作品,点开可查看完整提示语与参数。
GPT Image 2.5
GPT Image 2.5 全部作品
Nano Banana 2.1
Nano Banana 2.1 全部作品
常见问题
GPT Image 2.5 比 Nano Banana 2.1 更好吗?
取决于你的需求。两者分辨率档位与提示语上限相同,差异在画幅、参考图上限和画面风格。GPT Image 2.5 最多 16 张参考图,并有 27:16 等画幅;Nano Banana 2.1 有 4:5 与 5:4,最多 10 张参考图。用你自己的需求在两边各跑一遍,自己判断画面。
两者都支持 4K 吗?
都支持。快照中两者都列出 1K、2K、4K,默认 2K,档位在面板里按次选择。若 4K 用于印刷,请看原图尺寸下的实际效果,因为快照只确认档位存在,无法保证画质。
哪个支持竖版 4:5?
Nano Banana 2.1 列有 4:5 与 5:4,GPT Image 2.5 没有。如需用 GPT Image 2.5 得到该裁切,可以用它支持的 3:4 或 2:3 生成后再裁剪。快照里 GPT Image 2 也没有这两档。
能用多少张参考图?
GPT Image 2.5 单次最多 16 张,Nano Banana 2.1 最多 10 张。参考图引导风格与主体,但不保证精确复制,请在提示语里写明哪些部分要保持不变。
必须写英文提示语吗?
不必。快照里两个模型都没有仅限英文的标记,各自支持最长 20,000 字符。要在图中渲染的文字请加引号并核对结果。站内要求英文的是 Midjourney 模型。
输出可以商用吗?
快照里这两个模型没有 Midjourney 模型那样的受限标记。这不是法律意见,上游供应商的条款对输出仍然适用。商用前请阅读现行条款:OpenAI 使用条款(https://openai.com/policies/row-terms-of-use/)与 Google 生成式 AI 附加服务条款(https://policies.google.com/terms/generative-ai)。
在 Genvizu 上试试
打开模型页,选一条已发布作品,复用它的提示语。