Nano Banana vs GPT-Image-2.5
Labnana 上真正需要做取舍的，就是这两个模型家族：Google 的 Nano Banana 和 OpenAI 的 GPT-Image-2.5。它们重叠的部分太多——都能出到 4K，同一条提示词两边都跑得起来，也都在同一个模型下拉里——所以「哪个更强」问不出什么，该问的是：手上这件事，哪个更合适。
表里的数字不是手抄的，改的是两个模型页，这里就跟着变。但规格只能告诉你两边差在哪，真正决定选谁的是表下面那三个场景。
并排看
下面每个取值都从两个模型页读来，模型变了这里跟着变。
Nano Banana
GPT-Image-2.5
供应商
Google
OpenAI
上游模型
Gemini 3 Pro Image · Gemini 3.1 Flash Image
GPT-Image-2.5 Flare · GPT-Image-2.5 Sunburst
分辨率
1K / 2K / 4K
1K / 2K / 4K
画面比例
10 种；Nano Banana 2 另加 1:4、4:1、1:8、8:1
十档画幅，1:1 到 21:9
参考图
单次最多 5 张
单次最多 4 张
免费额度
注册送 2 次 Pro，签到再 +1 次
无专属额度，消耗通用积分
适合
图内文字、角色一致、照片级细节
精准编辑、主体保持、透明背景素材
该选哪个
图里必须有能看清的文字
Nano Banana
规格表「适合」那一行，Nano Banana 排在最前面的就是图内文字——海报、包装、招牌、UI 稿要的都是这个。OpenAI 自己的文档则一直把图内文字的位置和清晰度列为 GPT Image 家族的已知限制。所以做一张带大标题的海报，这一项几乎不用比。
要改的是一张已经做好的图
GPT-Image-2.5
OpenAI 对两个 2.5 模型最先强调的改进就是精准编辑和主体保持，规格表「适合」那一行给它写的也正是这两项——「同一个人物换个背景」要的就是这个。改必须改得准的时候，用 Sunburst，别用 Flare。
要做横幅，或者特别窄长的图
Nano Banana
看规格表「画面比例」那一行：跳出常规范围的只有 Nano Banana 2，它多给了 1:4、4:1、1:8 和 8:1。GPT-Image-2.5 只有 1:1 到 21:9 这十档，想要比 21:9 更宽的画面，只能从一张常规比例的图里裁出来。
