Nano Banana 2.1、Nano Banana 2、Nano Banana Pro 同题三跑：新版到底强在哪，又在哪翻车
Google 10 月 6 日发布了 Nano Banana 2.1，官方模型卡里的分数很好看：总体偏好、通用编辑、多角色一致性，三项都压过了 Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro。
分数归分数。我们更关心的是：同一条提示词丢进去，出来的图到底差多少？所以这次把三个模型放在一起，每组只换模型，其余条件全部固定，跑完把图原样贴出来。先说结论：差距比分数表小，但 Nano Banana 2.1 确实多了两样前两代做不到的东西。
Nano Banana 2.1 是什么
Nano Banana 2.1 是 Nano Banana 2 的继任者，底座换成了 Gemini 3.6 Flash。Google 在模型卡里给出的人类偏好评分是：总体偏好 1050，Nano Banana 2 是 990，Nano Banana Pro 是 935；多角色一致性 1106，另外两个分别是 978 和 1011。进步最大的就是"一张图里放好几个人还都认得出来"。
在 ZOOOP 上，三个模型都能在 AI 图像生成 里直接选。Nano Banana 2.1 比前两代多出来的东西很具体：参考图上限从 10 张提到 14 张，比例从 10 种变成 14 种外加「自动」，新增了 8:1、4:1 这种超宽横幅和 1:4、1:8 的长图。另外它每张图都比 Nano Banana 2 和 Pro 便宜。
怎么测的
规则很简单：
- 同一条英文提示词，三个模型各跑一次，不挑图、不重跑
- 统一 2K，比例按题目固定（海报 3:4、信息图 16:9、照片 3:2）
- 思考强度用默认，网页搜索和图片搜索都关掉
每张对比图从左到右依次是 Nano Banana 2.1、Nano Banana 2、Nano Banana Pro，底下标了模型名。
海报和信息图：三个都过关，风格不一样
第一题是一张瑞士网格风的爵士音乐节海报，标题、日期、三个小信息框都写死在提示词里。
三张图的字全对，这一点几代下来已经不是问题了。区别在版式：Nano Banana 2.1 是真把网格线画了出来，色块贴着网格走，最像设计师交的稿，代价是有点挤；Nano Banana 2 直接给了一张"挂在墙上的海报"样机，构图规整但偏保守；Nano Banana Pro 的标题最大胆，留白也最多。Google 说 2.1 的版式设计更好，在这张上看得出来，不过谈不上碾压。
第二题考事实：画一张太阳系信息图，八大行星按顺序排好并标名字。
三个都画对了顺序和名字，木星的大红斑、土星环也都有。Nano Banana 2.1 多画了一个月亮，天王星的环是竖着的，这个细节是对的。不过说实话，太阳系这种常识题已经拉不开差距了，想看模型卡里那种"事实准确率翻倍"，得换更冷门的题，再配合网页搜索。
写实照片和四人合影
第三题是一张纪录片风格的照片：老渔夫在码头补渔网。
这一题最能看出 Google 说的"更自然"。Nano Banana 2.1 的画面最克制，雾、光、动作都像随手抓拍；Nano Banana 2 把灯塔、渔船、海鸥都塞进了背景，像旅游明信片；Nano Banana Pro 贴得最近，渔网铺满前景，戏剧感最强。三张都能用，但如果你要的是"不像 AI 拍的"，2.1 那张最接近。
第四题考多人一致性。我们先生成了四个虚构人物的证件照：
然后让三个模型把这四个人放进同一张咖啡馆合影，要求每个人保留自己的脸、发型和衣服。
四个人三个模型都认得出来。仔细看能挑出一点：Nano Banana 2 把戴眼镜大叔的灰胡子画淡了，2.1 和 Pro 都保住了。四个人还不够让 Nano Banana 2.1 的优势完全显出来，模型卡里差距最大的是人更多的场景，下次可以加到六个人再试。
只有 Nano Banana 2.1 能做的两件事
第一件是超宽画幅。下面这张是 8:1 的网站头图，1K 直接出，标题字也写对了。Nano Banana 2 和 Pro 最宽只到 21:9，要做这种横幅只能拿 21:9 的图去裁切或拉伸。
第二件是 14 张参考图。前两代上限是 10 张，多出来的 4 张对"一组产品 + 一组模特 + 场景"这种合成很有用。
再顺手测了一下 Google 主推的蒙版编辑。在 AI 图像编辑 里上传一张白色马克杯的照片，用红笔把杯子圈起来，让模型把圈里的杯子换成一杯绿茶，其余不动。
从左到右是原图、圈好的图、Nano Banana 2.1 和 Nano Banana 2 的结果。两个都只改了杯子，红圈也都去掉了，背景几乎没动。换一个物体这种简单活，Nano Banana 2 也做得不错；Google 说的蒙版编辑大幅进步，要在更复杂的局部修改上才看得出来。
三个模型都会翻车的地方
这一题我们是故意挖坑：女人左手拿红伞、右手拿蓝杯子，一只黑狗坐在她的右侧，镜头正对着她。
三个模型全错，而且错得一模一样：都把"她的左手"理解成了"画面左边"，所以伞、杯子、狗的位置整体镜像。Nano Banana Pro 还自作主张把伞收了起来，下着雨呢。Google 在 2.1 的模型卡里自己也承认"偶尔会搞混左右"。写提示词的时候直接写"画面左侧""画面右侧"，比写"她的左手"靠谱得多。
另一个官方列出来的短板是小字在 1K 下会糊。我们用 2K 跑了一块写着八款饮品的黑板菜单，三个模型都没出错：
所以带大量小字的图，至少开到 2K。
还有一个意外：在 ZOOOP 上从提交到出图，这六组里 Nano Banana 2.1 的中位数大约 67 秒，Nano Banana 2 大约 43 秒，Nano Banana Pro 大约 48 秒。每组只跑了一次，样本很小，但至少在我们这次测试里，2.1 没有更快。
怎么选
跑完这一轮，我们的建议是：
- 新项目默认用 Nano Banana 2.1。 更便宜，画面更自然，还多了超宽画幅和 14 张参考图，七组里没有一组明显输给前两代。
- 已经用 Nano Banana Pro 调好一套提示词、结果也满意的，不用急着换。 这次测试里没找到"非 Pro 不可"的场景，但也没看到 Pro 掉队。
- Nano Banana 2 建议尽早迁移。 Google 在 2.1 发布当天把 Nano Banana 2 标成了弃用，暂时没公布停用日期。ZOOOP 上的 Nano Banana 2 目前照常可用，换到 2.1 一般不用改提示词。
想看 2.1 的完整参数和适合的用法，可以去它的 模型页；想回顾 Pro 和 Nano Banana 2 之间的差别，我们 8 月做过一次 同题对比。最快的办法还是自己试：打开 AI 图像生成，把你最常用的那条提示词分别丢给三个模型跑一遍。