Images 2.6 vs Nano Banana 2.1：分辨率阶梯下的动画对比

这两个模型中只有一个能生成动态文件，而且它不是基准测试成绩更好的那个。 Images 2.6，OpenAI 于 2026 年 11 月 4 日发布的版本——GPT-Image-2.6 Sunburst，主打质量，GPT-Image-2.6 Flare，主打速度——新增了单步动画 GIF 生成、SVG 导出和标记引导编辑。Nano Banana 2.1是 Google 基于 Gemini 3.6 Flash 构建、自 2026 年 10 月 6 日起全面可用的模型，但它没有添加任何上述功能。它添加的是降价和分辨率阶梯：1K、2K 和 4K 的命名输出档位，最多 14 张参考图像，以及高达 8:1 的极端宽高比。

因此，在两者之间做选择并不是一场质量竞赛，而是关乎你的交付物采取何种形态。制作动画贴纸、循环社交媒体帖子或简短解说帧的团队，会在这里选其中一个候选方案；制作印刷分辨率产品视觉图或宽幅横幅格式的团队，则会选另一个。只有在这之后，基准测试才重要；而当它确实重要时，这些数字对新来者而言，并不像发布报道所暗示的那样好看。

基准测试的实际现状

Artificial Analysis，于2026年11月5日查阅：

• AA-Image-Editing v2.1 — Nano Banana 2.1 在 1,151 Elo（基于 6,937 个样本）；GPT Image 2.5 Sunburst（max）为 1,199（基于 18,300 个样本）。Images 2.6 没有对应行。

• AA-Image-T2I v2.1 — Nano Banana 2.1 得分为 1,176，在 6,274 个样本中排名第四；GPT Image 2.5 Sunburst 得分为 1,224，排名第一，GPT Image 2（high）以 1,188 位列第三。Images 2.6 在此同样没有对应行。

• 谷歌自家数据——Nano Banana 2.1 在 Thinking 模式下为 1,050 Elo，而 Nano Banana 2 为 990、Nano Banana Pro 为 935。这些是厂商自报数据，且与 AA 榜单所用的评分尺度不同；请勿将两者混用。

所以，你可以有把握地说两件事：在独立编辑指标上，Nano Banana 2.1 是一个中游模型，在文生图方面则稳居第四；而它的前代在编辑上低了 48 分。第三件事——Images 2.6 是否更好——还不是事实。最接近的替代依据是，OpenAI 的上一代产品在两项榜单上都领先，且领先幅度大于置信区间；而 2.6 所宣称的改进是在一系列编辑中的一致性，而非单张图像质量的跃升。

分辨率阶梯详解

这正是 Nano Banana 2.1 在结构上领先的地方，而且这不是微小的优势。

• 输出档位 — 1K、2K 和 4K，作为具名且有定价的选项。Images 2.6 并不是这样销售分辨率的；输出尺寸由 token 预算隐含决定，并且 OpenAI 并未发布附带价格的 2K 或 4K 档位。

• 宽高比 — 在 Nano Banana 2.1 上，任意方向最高可达 8:1。3,200 × 400 的排行榜横幅属于一等公民式的请求，而非裁剪所得。Images 2.6 继承 2.5 代所支持的一切，而 OpenAI 并未将其记录为明确的取值范围。

• 参考图像 — 最多 14 张（在 Nano Banana 2.1 上），分为四个角色和十个对象。Images 2.6 在 ChatGPT 中新增了可重复使用的已保存参考图像，并在两个端点上接受图像输入，但未公布最大数量。

• 上下文 — 在 Nano Banana 2.1 上约为 131K 输入和 32K 输出 token，并支持搜索接地。Images 2.6 未公布上下文窗口；其模型页面仅列出文本和图像输入以及图像输出，未提及其他内容。

• 编辑控制 — Nano Banana 2.1 上基于蒙版的局部编辑和三个思考层级；Images 2.6 上基于标记引导的编辑，以及新增的 复杂度参数。二者是近亲：都能让你告诉模型需要投入多少思考，以及把思考用在何处。

实际影响是，在这两者中，Nano Banana 2.1 是唯一能在合同中明确指定的一项。“以 16:9 生成一张 4K 图像，并按公布的 4K 费率计费”这句话可以直接写进工作说明书。而对于 Images 2.6，对应的表述则是一个 token 预算和一个估算。

价格比较中存在一处真正的歧义。

Nano Banana 2.1 的输出按每百万图像 token $30计费，低于 Nano Banana 2 的 $60 —— 正是这次减半让该发布值得关注。实际应用中，费用为$0.0336（1K 下），而$0.0504（2K 下）。批量定价会让两者再减半。

在 4K 下，各方来源说法不一，而且这种分歧并非表面问题。一些媒体报告的是 $0.0756；另一些媒体——包括 TechRepublic 和 heise——报告的则是 $0.113，理由是 4K 的 token 数量升至约 3,780。同一场发布活动的多篇可靠报道中，这两个数字都出现过。如果你正在为一条 4K 流水线做预算，那就是你最大一笔支出项目上高达 50% 的差额，而这值得对照 Google 自己的价目表来厘清，而不是依赖任何二手来源——包括本文。

有一件事确实朝着错误的方向变化了：Nano Banana 2.1 将输入定价上调至每百万 token 1.50 美元，此前为 0.50 美元；文本和 thinking 输出为每百万 7.50 美元。对于需要传入大尺寸源图像的编辑密集型工作流，输出侧的降价可能会被输入侧涨价部分抵消，净节省幅度小于表面数字。

相比之下，Images 2.6 的文本输入为每百万 $5，图像输入为每百万 $8，图像输出为每百万 $30。批量费率为上述数字的一半，但 2.6 模型页面将 /v1/batch 列为不支持，因此该模型目前尚不提供全新的批量定价。按每张图像计算，估算值约为低质量 $0.006、中等 $0.013、高质量 $0.053、最高 $0.21——这些数字源自沿用自 2.5 代的 token 预算，而非已发布的 2.6 数据。

把两者放在真正重要的设置下对比，情况就不是发布报道所描绘的那样了。在 2K 下，Nano Banana 2.1 的成本为 $0.0504。Images 2.6 在高质量下成本约为 $0.053。两者相差在百分之五以内。谷歌的降价并没有让 Nano Banana 2.1 比按 token 计费的竞争对手便宜得多；它只是让 Nano Banana 2.1 与以高质量运行的竞争对手大致持平，并且只在对比 xhigh 和 max 时更便宜。

这种对等性正是让两者都能从同一处访问的理由。OrcaRouter 以 0% 加价将供应商标价原样传递，这意味着供应商降价在上游生效的当天就会在我们这边生效，而不是等到某个经销商重新定价时——而且一条路由规则可以把流量发送到两个成本几乎相同的选项中健康的那个。Google 本季度已经弃用了一个图像模型；能够更换模型字符串而不是重建集成，其价值绝非一分钱的零头可比。

Google 实际推荐的迁移

Google 这边正在发生一些比关停更微妙的事情。于 2026 年 11 月 5 日查阅的实时图像生成文档列出了 Nano Banana 系列的五款模型——Nano Banana 2.1（gemini-nano-banana-2.1）、Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）、Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）、Nano Banana Pro（gemini-3-pro-image）以及旧版 Gemini 2.5 Flash Image 模型。Nano Banana 2 仍在列且仍可调用，没有针对它的关停日期；文档的指导是，所有新项目都应使用 Nano Banana 2.1，这只是一项建议，而非弃用。

有两个细节让这条建议不像看上去那么干净利落。Nano Banana 2 Lite 现在是速度最快、价格最低的层级，其定位是面向速度与规模，而非多参考图或多轮编辑——因此，对于大批量的简单生成任务，“迁移到 2.1”并非自动就是成本最优的选择。而且 Google 自己的弃用页面明确写道，它公布的日期是“模型可能被停用的最早日期”，并承诺在实际关停前会提前通知。一个连日期都没有的模型，并不是一个即将退场的模型。

不过，商业层面的问题确实存在。在 Gemini 应用中，免费用户仍然可以使用 Nano Banana 2，而 2.1 则需要 AI Pro、Plus 或 Ultra 订阅方案，并且 API 上的 2.1 没有免费层级。一个在免费层级上完成了原型开发的团队，如今要转向生产环境，就会发现其测试环境和生产环境所用的已不再是同一个模型——这正是"预发布环境里明明跑得通"这类故障的可靠来源。

文档中说了什么，以及没有说什么

值得直说，因为这就是产品和公告之间的区别。

图像 2.6：的模型页面gpt-image-2.6-sunburst已在 OpenAI 开发者文档上线，包含定价、支持的端点——仅限图像生成和图像编辑，不包括聊天补全或 Responses——以及模态声明。页面指向图像指南，以了解“复杂度设置、标记引导式编辑、SVG 输出和动画 GIF 输出”。页面未说明分辨率选项、参考图像数量上限、GIF 时长、帧率或文件大小限制。

Nano Banana 2.1：已完整提供文档，包含具名档位、公开的每张图像价格、参考图像预算、宽高比范围和上下文窗口。这是一份可供你作为设计依据的规格表。

这一差距对 GIF 功能尤其重要。动画 GIF 生成已在 ChatGPT 中发布并可正常使用。至于/v1/images/generations端点是否会返回动画文件，尚无任何公开测试予以确认，而且 OpenAI 自己的文档是在指南中而非端点参考中描述该功能。如果你考虑 Images 2.6 的原因就是动画，请先通过真实的 API 调用加以验证，再进行相关设计。

在两者之间选择

选择 Nano Banana 2.1，前提是你的交付物需要达到印刷分辨率或比例特殊，单次调用需要超过十几个参考素材，需要一份可写入合同的成文规格表，或者你正从已弃用的 Nano Banana 2 迁移并希望走最短路径——它是官方认可的目标版本，且各层级定价均已公布。

Take Images 2.6如果你的交付物会动，就用它。GIF 流程是本次对比中 Google 一侧完全没有对应功能的一项能力，而且它并非噱头：通过逐帧编辑和速度控制让上传的照片动起来，可为一大类短视频工作替代视频生成步骤。SVG 导出是第二项没有对应功能的能力，对于图标和徽标系统而言具有决定性。标记引导编辑是第三项，对某些类型的修改来说，它确实比绘制蒙版是更好的交互方式。

如果这两种描述都不符合——如果你是在批量生成静态 2K 图像，只想要更好的模型——那么答案是：目前还没有证据。GPT Image 2.5 Sunburst 在图像编辑上领先 Nano Banana 2.1 48 分，在文生图上领先 48 分，两者都超出了置信区间，而 Images 2.6 尚未评分。等两周拿到一个 Elo 排名条目不会有什么代价，也很可能不会让你错失任何机会，因为在那之前这两个模型都不会被撤下。