Nano Banana 2.1、Nano Banana 2、Nano Banana Pro 同題三跑：新版到底強在哪，又在哪翻車
Google 10 月 6 日發布了 Nano Banana 2.1，官方模型卡裡的分數很好看：整體偏好、通用編輯、多角色一致性，三項都壓過了 Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro。
分數歸分數。我們更在意的是：同一條提示詞丟進去，出來的圖到底差多少？所以這次把三個模型放在一起，每組只換模型，其餘條件全部固定，跑完把圖原封不動貼出來。先說結論：差距比分數表小，但 Nano Banana 2.1 確實多了兩樣前兩代做不到的東西。
Nano Banana 2.1 是什麼
Nano Banana 2.1 是 Nano Banana 2 的後繼者，底層換成了 Gemini 3.6 Flash。Google 在模型卡裡給出的人類偏好評分是：整體偏好 1050，Nano Banana 2 是 990，Nano Banana Pro 是 935；多角色一致性 1106，另外兩個分別是 978 和 1011。進步最大的就是「一張圖裡放好幾個人還都認得出來」。
在 ZOOOP 上，三個模型都能在 AI 圖像生成器 裡直接選。Nano Banana 2.1 比前兩代多出來的東西很具體：參考圖上限從 10 張提高到 14 張，比例從 10 種變成 14 種外加「自動」，新增了 8:1、4:1 這種超寬橫幅和 1:4、1:8 的直式長圖。另外它每張圖都比 Nano Banana 2 和 Pro 便宜。
怎麼測的
規則很簡單：
- 同一條英文提示詞，三個模型各跑一次，不挑圖、不重跑
- 統一 2K，比例依題目固定（海報 3:4、資訊圖表 16:9、照片 3:2）
- 思考強度用預設，網頁搜尋和圖片搜尋都關掉
每張對比圖從左到右依序是 Nano Banana 2.1、Nano Banana 2、Nano Banana Pro，下方標了模型名稱。
海報和資訊圖表：三個都過關，風格不一樣
第一題是一張瑞士網格風的爵士音樂節海報，標題、日期、三個小資訊框都寫死在提示詞裡。
三張圖的字全對，這一點幾代下來已經不是問題了。差別在版面：Nano Banana 2.1 是真的把網格線畫了出來，色塊貼著網格走，最像設計師交的稿，代價是有點擠；Nano Banana 2 直接給了一張「掛在牆上的海報」情境圖，構圖工整但偏保守；Nano Banana Pro 的標題最大膽，留白也最多。Google 說 2.1 的版面設計更好，在這張上看得出來，不過談不上碾壓。
第二題考事實：畫一張太陽系資訊圖表，八大行星依序排好並標上名字。
三個都畫對了順序和名字，木星的大紅斑、土星環也都有。Nano Banana 2.1 多畫了一個月亮，天王星的環是直立的，這個細節是對的。不過說實話，太陽系這種常識題已經拉不開差距了，想看模型卡裡那種「事實準確率翻倍」，得換更冷門的題目，再搭配網頁搜尋。
寫實照片和四人合照
第三題是一張紀錄片風格的照片：老漁夫在碼頭補漁網。
這一題最能看出 Google 說的「更自然」。Nano Banana 2.1 的畫面最克制，霧、光、動作都像隨手抓拍；Nano Banana 2 把燈塔、漁船、海鷗都塞進了背景，像觀光明信片；Nano Banana Pro 貼得最近，漁網鋪滿前景，戲劇感最強。三張都能用，但如果你要的是「不像 AI 拍的」，2.1 那張最接近。
第四題考多人一致性。我們先生成了四個虛構人物的證件照：
然後讓三個模型把這四個人放進同一張咖啡廳合照，要求每個人保留自己的臉、髮型和衣服。
四個人三個模型都認得出來。仔細看能挑出一點：Nano Banana 2 把戴眼鏡大叔的灰鬍子畫淡了，2.1 和 Pro 都保住了。四個人還不足以讓 Nano Banana 2.1 的優勢完全顯現，模型卡裡差距最大的是人更多的場景，下次可以加到六個人再試。
只有 Nano Banana 2.1 能做的兩件事
第一件是超寬畫幅。下面這張是 8:1 的網站頁首圖，1K 直接出，標題字也寫對了。Nano Banana 2 和 Pro 最寬只到 21:9，要做這種橫幅只能拿 21:9 的圖去裁切或拉伸。
第二件是 14 張參考圖。前兩代上限是 10 張，多出來的 4 張對「一組產品 + 一組模特兒 + 場景」這種合成很有用。
再順手測了一下 Google 主打的遮罩編輯。在 AI 圖片編輯 裡上傳一張白色馬克杯的照片，用紅筆把杯子圈起來，讓模型把圈裡的杯子換成一杯綠茶，其餘不動。
從左到右是原圖、圈好的圖、Nano Banana 2.1 和 Nano Banana 2 的結果。兩個都只改了杯子，紅圈也都去掉了，背景幾乎沒動。換一個物件這種簡單任務，Nano Banana 2 也做得不錯；Google 說的遮罩編輯大幅進步，要在更複雜的局部修改上才看得出來。
三個模型都會翻車的地方
這一題我們是故意挖坑：女人左手拿紅傘、右手拿藍杯子，一隻黑狗坐在她的右側，鏡頭正對著她。
三個模型全錯，而且錯得一模一樣：都把「她的左手」理解成了「畫面左邊」，所以傘、杯子、狗的位置整體鏡像。Nano Banana Pro 還自作主張把傘收了起來，明明在下雨。Google 在 2.1 的模型卡裡自己也承認「偶爾會搞混左右」。寫提示詞的時候直接寫「畫面左側」「畫面右側」，比寫「她的左手」可靠得多。
另一個官方列出來的短板是小字在 1K 下會糊。我們用 2K 跑了一塊寫著八款飲品的黑板菜單，三個模型都沒出錯：
所以帶大量小字的圖，至少開到 2K。
還有一個意外：在 ZOOOP 上從送出到出圖，這六組裡 Nano Banana 2.1 的中位數大約 67 秒，Nano Banana 2 大約 43 秒，Nano Banana Pro 大約 48 秒。每組只跑了一次，樣本很小，但至少在我們這次測試裡，2.1 沒有更快。
怎麼選
跑完這一輪，我們的建議是：
- 新專案預設用 Nano Banana 2.1。 更便宜，畫面更自然，還多了超寬畫幅和 14 張參考圖，七組裡沒有一組明顯輸給前兩代。
- 已經用 Nano Banana Pro 調好一套提示詞、結果也滿意的，不用急著換。 這次測試裡沒找到「非 Pro 不可」的場景，但也沒看到 Pro 掉隊。
- Nano Banana 2 建議盡早遷移。 Google 在 2.1 發布當天把 Nano Banana 2 標記為已淘汰，暫時沒公布停用日期。ZOOOP 上的 Nano Banana 2 目前照常可用，換到 2.1 一般不用改提示詞。
想看 2.1 的完整參數和適合的用法，可以去它的 模型頁面；想回顧 Pro 和 Nano Banana 2 之間的差別，我們 8 月做過一次 同題對比。最快的方法還是自己試：打開 AI 圖像生成器，把你最常用的那條提示詞分別丟給三個模型跑一遍。