谷歌于2月26日深夜正式推出了Nano Banana 2，其最大的特点就是价格亲民。
它在确保生成图像的质量不受影响的同时，将单张图片的成本削减了一半，并且能够提供快速的出图速度和专业级别的画质效果。
根据AI模型评测平台Arena.ai发布的榜单显示，Nano Banana 2以1279分的成绩超越了GPT-Image-1.5以及自家的上一代产品Nano Banana Pro；在单张图片编辑方面获得了1407分，与ChatGPT-Image-Latest持平。每生成一张图的成本约为0.067美元（约等于人民币0.46元），比Nano Banana Pro便宜了一半。
一些资深用户抢先体验后表示，尽管模型还不够完美，但它是首款能够相对稳定地处理复杂图像和执行指令的产品。
网友普遍认为，Nano Banana 2并不是那种让人惊叹的创新产品，它让AI生成图片从偶尔尝试的新奇玩具变成了每天可以批量生产的工具。
Nano Banana 2究竟是什么？
正式名称为Gemini 3.1 Flash Image的这款产品，并非是Nano Banana Pro的后续版本，而是基于初代Nano Banana（即Gemini 2.5 Flash Image）进行了深度改进。它采用了更新的核心引擎。
谷歌的理念是把高级别的核心功能，例如世界知识、文本渲染和主体一致性等，全面整合到Flash产品线上。在保持快速生成速度的同时，提供与Pro级别相当的能力支持。
对于企业用户而言，这意味着以前需要支付高昂的费用才能获得高质量图像的需求现在可以通过低成本的方式实现，每张1K分辨率（百万像素级）的图片成本降至0.067美元。这使得每天大量生成图像的应用场景变得更加经济可行。
宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授、生成式AI实验室联合主任伊桑·莫利克在提前体验后表示，尽管这款模型尚不完美，但它已经能够相对稳定地处理复杂的图表和指令，并且文本准确性和复杂指令的执行能力有了显著提高。
Nano Banana 2的核心升级在于“世界知识”的应用。
传统AI图像生成技术依赖于训练数据的记忆。例如，在绘制世界贸易中心一号楼时，虽然轮廓可以画得正确，但要具体到某时期的细节或某个品牌的标识，就无能为力了，因为这些信息并未包含在训练数据中。
Nano Banana 2的解决方案是在生成图像的同时调用实时网络搜索。它会先获取相关信息并理解目标对象的特点，然后再进行生成。
这意味着，当要求绘制“2026年超级碗中场秀舞台”时，模型会去寻找当时的相关照片来辅助生成；在为品牌设计海报时，也能准确地复原Logo细节，因为它是基于实际信息进行创作的。
谷歌CEO桑达尔·皮查伊展示了“靠窗座位”的功能：模型能够获取实时天气数据，并从任何地方的窗户视角生成窗外的真实景象，支持2K/4K分辨率。无论是阴天、晴天还是雨雪天气，都能在画面中得到真实的体现。
在信息图场景下，硅谷风险投资公司Andreessen Horowitz的合伙人贾斯汀·摩尔发现Nano Banana 2可以通过搜索快速生成长篇幅且内容丰富的信息图。她尝试了“解释麦当劳冰淇淋机工作原理及为何经常故障”的提示，并得到了逻辑清晰、图文匹配的结果。
文本渲染：终于能看清图里的字了
在AI生图领域，让模型在图像中生成可读的文字一直是个难题。之前很多图片虽然整体看起来不错，但放大后文字却成了乱码或外星符号，这使得商业应用变得不可行。
Nano Banana 2在这方面进行了针对性的优化。
摩尔用杂志封面测试了这款产品，结果发现生成的每一行文字都清晰可读，并且没有出现字体扭曲现象。对比Nano Banana Pro，后者虽然也能生成文本但偶尔会出错，画面还带有一定的3D渲染效果。摩尔评价说，这次的结果更像是真实的照片。
莫利克也指出，在处理复杂图表时，以前AI的准确性较低，但现在Nano Banana 2能正确显示详细的标签信息，虽然偶尔仍会出现问题，但明显有所改进。
翻译功能也被整合进系统。用户可以要求将英文海报转换为日文、法文或印地语版本，在保持原有布局不变的情况下直接替换文本内容。这可以帮助跨国营销团队节省大量重复设计的时间。
另一个让企业感兴趣的功能是主体一致性的加强，这对于需要精细定制调性场景的高端创意项目非常有用。
综合来看，Nano Banana 2不是那种让人惊叹的产品，但它在速度、成本和质量方面找到了最佳平衡点，使其成为高频生产工具的理想选择。Arena.ai的榜单将其评为首位，并且莫利克通过复杂图表测试验证了它的性能；摩尔则全面实测后认为这是一次重大升级。
摩尔用一个8格漫画做了测试，主题是“Sam Altman在OpenAI被解雇又复职的过程”。以前的模型画到第三四格人物就开始变形，服装乱飘且场景失控。Nano Banana 2跑完8格，人物从头到尾都保持着同一张脸。
她还测试了产品摄影场景。上传一张橄榄油瓶的照片，要求生成“一位女士在厨房拿着这瓶油”的画面。生成的图像里，瓶子的标签、颜色和形状都与参考图高度一致。输出结果看起来就像是精心拍摄的照片，AI生成的感觉极淡。
对于广告公司和内容工作室来说，这个能力意味着可以用更短的时间完成故事板、产品陈列、品牌资产积累等需要极强视觉连续性的工作。
03创意风格：动作片、黏土风都能玩
除了硬核的生产力功能，Nano Banana 2在创意风格上也有一些新尝试。
体育摄影一直是AI的重灾区。运动员发力时的肌肉状态以及运动中的物理规律，稍微差一点画面就会显得极假。摩尔测试了动作照片生成，结果远超预期。有些图甚至可以直接拿去做广告，只需加点文案效果就能被市场接受。
Gemini应用里还预置了一批风格模板，点一下就能直接套用。她试了“哥特式黏土”和“珐琅徽章”两个选项，上传普通照片后，一键转换出来的效果堪比艺术品。
她还测试了用户生成内容场景。让模型生成TikTok创作者的屏幕截图，完美复刻了那种拿着产品在厨房或浴室自拍的风格。只需提供一张产品照片配上简短提示，生成的截图就能以假乱真。
04亲测体验：速度、质量、成本的平衡
综合多位早期体验者的反馈，Nano Banana 2在产品定位上确实踩中了一个关键点。
速度方面，测试者普遍反馈生成时间被明显缩短。有测试者让Nano Banana 2生成一个完整的比特币历史时间线，包括搜索研究和最终图像输出，整个过程所用的时间与Nano Banana Pro单独生成图像的时间差不多。紧接着再加一个以太坊时间线的任务，几乎没有增加任何额外时间。
质量方面，文本处理和主体一致性是最受好评的两大核心能力。杂志封面、复杂图表、多格漫画，这些以前极易翻车的场景，现在的成功率得到了显著提高。
成本方面，每张0.067美元的价格比Pro级便宜了一半，这让更多边缘应用场景具备了商业化的可能。
当然问题依然存在。有测试者尝试让Nano Banana 2编辑真实照片把服装换成内衣，模型经过长时间推理后直接拒绝了请求，而换成泳装则可以正常生成。审查机制的存在和边界限制，是需要企业用户提前了解的合规要点。
05竞争对手：阿里和字节也在出牌
Nano Banana 2发布的时间点，正好撞上了两个强大竞争对手的动作。
2月10日，阿里Qwen团队发布Qwen-Image-2.0，70亿参数量比上一代的200亿参数轻了三分之二，但能力并未缩水。它原生支持2K分辨率，采用统一架构同时处理生成和编辑任务，在AI Arena的盲测排行榜上生成和编辑双双排进前三。
更关键的是它具备开源的预期。Qwen-Image v1当初就是在发布一个月后开源的，开发者圈子里已经有大量声音在期待v2.0走同样的路。如果开源成真，企业就可以在自己的服务器上运行一个能力接近Nano Banana Pro的模型，每张图的API调用费用将彻底省下。
同一周，字节跳动的Seedream 5也悄然亮相。
这款产品在创作者社区里的口碑一直极佳。原因有三：灵活、便宜（API每张0.035美元，约谷歌三分之一的价格）、内容审核相对宽松。那些想用真人照片做视觉创作的开发者，被谷歌的安全机制拒绝后，往往会果断转向Seedream。
Seedream 5同样把实时搜索整合进了生成流程，不仅推理能力升级、参考一致性加强，还支持在单轮编辑里使用14张参考图，实现2K/4K分辨率秒出。它甚至支持本地运行，这在谷歌封闭的生态里是绝对不被允许的。
06企业怎么选：三条路径各有利弊
对于正在搭建AI图像生成能力的企业来说，当下有三条路径可以仔细评估。
第一条，继续走谷歌路线。如果团队已经深度绑定了谷歌云，Nano Banana 2绝对是顺理成章的选择。价格比Pro级砍半，且产品线全面铺开，包括Gemini应用、Google搜索的AI模式和镜头、AI Studio、Vertex AI、Google Cloud以及Flow等，无需修改架构就能直接用上生产级能力。强大的文本渲染能力对于营销素材和本地化场景来说更是刚需。
第二条，赌一把开源路线。如果公司具有严格的数据主权顾虑，或者每天生成的图像量过大导致按张计费成本无法承受，再或者就是单纯想要摆脱API依赖，那么Qwen-Image-2.0值得高度关注。参数少意味着自托管的GPU成本极低，统一架构能省掉模型串接的繁琐，且输出质量并不掉队。唯一的风险在于阿里是否会按时放出权重。
第三条，保留Pro级通道。Nano Banana Pro并没有退场，Google AI Pro和Ultra订阅者依然可以在Gemini应用里通过“重新生成”菜单调用它。对于极高端的创意项目，或者每张图都需要精细定制调性的场景，Pro级模型依然是不可替代的天花板。
最后一个容易被忽略的致命因素是水印和出处。
Nano Banana 2出厂就强制打上了SynthID水印，同时完美兼容C2PA内容凭证标准。自去年11月在Gemini应用上线以来，SynthID验证功能已经被高频使用了2000多万次。对于金融、医疗等受严格监管行业的企业来说，这个功能绝不是可有可无的加分项，而是业务生存的合规必选项。如果企业自己部署的开源模型在水印和凭证这一关过不去，业务流转同样会陷入彻底的停滞。
结语：中间地带的战争
综合来看，Nano Banana 2不是那种让人惊呼颠覆的产品。它做的是更致命的事：融合Flash的速度与Pro的能力，成本砍半且质量不掉线，彻底夯实了其作为高频生产工具的地位。
Arena.ai的榜单把它推到了第一。莫利克验证了它对复杂图表的掌控力，摩尔则在全场景实测后给出了“重大升级”的定语。但另一边，Qwen-Image-2.0在开源侧翼严阵以待，Seedream 5在灵活性和价格上持续死磕。
当然，这场竞争不仅仅是看谁家的产品画得最漂亮，更重要的是谁能提供足够快、够便宜且稳定的服务。Nano Banana 2占据了大多数企业真正需要的中间地带：不需要达到极致的质量要求，但要有足够的效果、速度和成本效益来满足生产流程的需求。同时，Qwen-Image-2.0在开源方面严阵以待，而Seedream 5则继续强调灵活性与价格优势。这场竞争的结果可能会决定谁能够更好地服务于企业的实际需求。