Google 的 Nano Banana 2 和 OpenAI 的 ChatGPT Images 2.0 是 2026 年初先后推出的最新旗舰 AI 图像模型，相隔不到两个月。Nano Banana 2（基于 Gemini 3.1 Flash Image）以最高 4K 的高分辨率输出、多参考图构图与速度著称。ChatGPT Images 2.0（GPT-Image-2）以生成前推理、多面板连贯性、以及高密度或多语言文字渲染见长。
如何取舍，取决于"你到底要做什么"。看清差异最干净的方式，是给两者同一句 Prompt，看各自给出什么结果。我们在 Morphic 中跑了 8 个最常见的图像生成场景：人像、产品摄影、带文字的海报、多语言招牌、多面板漫画、信息图、品牌活动、风格化插画。两个模型同一份输入。默认设置。不做任何 Prompt 取巧。下面是它们各自给出的结果。
写实人像
Editorial headshot of a 35-year-old architect, natural window light, charcoal turtleneck, neutral grey background, shallow depth of field, 35mm photography.
电商产品图
Matte ceramic coffee mug on an oak desk, morning light from the left, soft shadow, minimalist styling, top-front three-quarter angle, 4K product photography.
文字密集型电影海报
Movie poster for a film called "Quiet Hours," neo-noir aesthetic, large title at top, three-line tagline below reading "She kept the secret. The city kept her.", single silhouette of a figure in a doorway, muted blue palette.
多语言招牌
A small ramen shop storefront in Tokyo at dusk, hand-painted Japanese signage reading らーめん 一葉, warm lantern light, narrow alley, photographic.
多面板漫画
A four-panel comic of a fox detective in a 1940s noir city. Panel 1: walking into a foggy alley. Panel 2: finding a clue. Panel 3: questioning a witness. Panel 4: walking away under a streetlight. Same character throughout, consistent style.
带注释的信息图
An infographic explaining the water cycle with four labeled stages (evaporation, condensation, precipitation, collection), arrows between stages, illustrated icons for each, clean editorial style.
品牌活动 Hero 图
Hero image for a sustainable cookware brand combining a brushed copper pan, fresh herbs, and a warm kitchen background, editorial food photography.
水彩风格化插画
A watercolor illustration of an elderly bookseller in a tiny shop overflowing with books, golden hour light through a small window, hand-painted textures, soft warm palette, children's book illustration style.
怎么把这套对比用进自己的工作
如果某一项测试已经替你的使用场景下了结论，就把那类工作路由到在该类目里领先的模型。如果你的工作横跨多个类目（多数创作工作都如此），不必锁死在某一个模型上。任务匹配哪个就用哪个，任务变了就切。
至于那种一个项目里要跨好几个类目的情况，正是 Morphic Workflows 存在的理由。一个 Workflow 就能把版式步骤路由到 ChatGPT Images 2.0、4K 渲染步骤路由到 Nano Banana 2，并按需要继续接入视频、音乐、配音、角色生成等环节。每个步骤的模型设置一次后，不离开 Morphic 也能把项目从头跑到尾。
常见问题
为了把"模型"这个变量单独剥出来。如果按各自的强项改 Prompt，最后比较的就不是模型本身，而是 Prompt 工程。同一份输入、默认设置，是看清在没有外力帮助时各自能产出什么的唯一方式。
单次生成。每个 Prompt、每个模型只取首次输出 1 张，不重抽。两个模型都有生成方差，特别是在创意类 Prompt 上，多跑几次会让具体细节漂移。但跨次保持稳定的是它们各自的整体性格：Nano Banana 2 偏写实，ChatGPT Images 2.0 偏推理与文字渲染。
不同测试看不同的东西。人像看皮肤纹理与眼神真实感。海报与信息图看文字可读性与版式协调。漫画看跨格的角色连贯。风格化插画看色调温度与纹理真实度。最强的信号通常出现在细节里，而不是整体构图。
两个模型在方向上的差异（Nano Banana 2 偏写实、ChatGPT Images 2.0 偏版式与文字）通常是稳定的，跨 Prompt 也成立。但任何一张图的具体细节都会随你的措辞、参考输入与所选宽高比而变。把这些测试当作"我的工作类型更适合哪一个"的判断基线，而不是某一张特定输出的保证。
