OpenAI は GPT Image 2 を史上最も先進的な画像モデルだと言います。Google は Nano Banana Pro を Gemini 3 ファミリーで最高だと言います。両方の主張は技術的には擁護可能 — そして両方とも、本当に重要な質問には役立ちません: どちらが細胞シグナル伝達経路図を最初の試行で正しくレンダリングするか？ 私たちは 24 枚の本物の科学的な図を両方で実行しました。勝者はあなたが思い込んでいる人ではないかもしれません — そして答えは、出力先が Cell なのか、学会ポスターなのか、Twitter スレッドなのかによって変わります。
「どちらが優れているか」の背後にある本当の質問
「2026 年にどの AI 画像モデルが優れているか」を問うのは間違ったフレーミングです。両モデルとも優秀です。研究者にとって正直な質問はもっと狭いものです: 今日作ろうとしている特定の種類の図において、どちらが最初の試行で使える結果を出してくれる可能性が高いか？
10 分野にわたる 24 枚の図の直接対決ベンチマーク では、評決はクリーンスイープではありませんでした。GPT Image 2 が 8 つのプロンプトで勝ち、Nano Banana Pro が 3 つで勝ち、1 つは引き分けで終わりました。しかし勝利はクラスタ化していました: 科学表記が密で厳密な領域では GPT Image 2 が支配し、編集的単純さが勝つ領域では Nano Banana Pro が支配します。選択の技術は、間違ったモデルに 50 クレジットを焼く
前 に、自分の図がどちら側に落ちるかを認識することです。
このガイドはデータの決定フレームワーク版です。並列スコアリングマトリックスを伴う完全なベンチマークが欲しいなら、姉妹編は
GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 2026 年に 10 分野でテスト です。評決が欲しいなら — 読み続けてください。
発見の前に、各フラッグシップが何のために構築されているかのチートシート:
観点 GPT Image 2 Nano Banana Pro 親 OpenAI Google (Gemini 3) 構築目的 厳密な仕様を伴う詳細重視の図 コンポジション重視の編集スタイルの図 勝つ領域 化学厳密性、数式、抽象トポロジー、長プロンプト忠実性 可読性、美的洗練、構造図（CS / プロセス / メカニズム） 負ける領域 情報密度が雑然となりがち 複雑な仕様で長プロンプト忠実性が 13 pt 下がる; まれな概念的レンダリングエラー デフォルト ジャーナル投稿 スライド / ポスター / ウェブ SciFig 内 /models/gpt-image-2/models/nano-banana-pro
トップライン推奨: GPT Image 2。 12 の直接対決プロンプトのうち、GPT Image 2 が 8 勝、1 引き分け、3 敗のみ — そして敗北は科学的正確性ではなく、スタイル的（CRISPR / Transformer / フォトリソグラフィにおける Nano Banana Pro の編集的磨き上げ）でした。勝利には 2 つの決定的な圧勝（化学: 20 vs 15; 抽象トポロジー: 20 vs 11）が含まれており、本物の論文で間違えると高くつくものでした。スライドデッキ、学会ポスター、SNS に出力する場合を除いて GPT Image 2 をデフォルトにしてください — それらの場合は Nano Banana Pro の可読性の優位が引き継ぎます。 以下のすべては、この一行の答えのニュアンス版です。
3 つの決定的な発見（そしてそれらがおそらくあなたに当てはまる理由）
24 枚の図のベンチマークから 3 つの発見を抽出しました。これらはあなたがデフォルトでどのモデルに手を伸ばすかを変えるはずです。スコアの差がコイントスでは間違えるほど大きいという意味で決定的です。
発見 1: 化学論文は GPT Image 2 を使うべき（圧倒的）
私たちの SN2 置換機構テストは、ベンチマーク全体で最大の単一プロンプト差を生み出しました: GPT Image 2 が 20/20、Nano Banana Pro が 15/20 。差は表記の厳密性から来ました。GPT Image 2 は遷移状態に二重ダガー記号 ‡ を描き、反応物と生成物に R および S の立体化学的配置をラベル付けし、5 配位炭素を 3 つの水素が三角平面に平らに配置されている形でレンダリングし、Ea 活性化エネルギーがラベル付けされた完全なエネルギー図のインセットを含め、求核剤 / 脱離基 / 炭素 / 水素を識別する 4 色凡例を加えました。
Nano Banana Pro は認識可能な SN2 図を生成しましたが、これらの慣習のほぼすべてを欠いていました。JACS、Angewandte Chemie、Organic Letters、または反応機構の表記を気にするレビュアーがいる任意のジャーナルに向かう化学論文には、GPT Image 2 が唯一の正気のデフォルト です。
GPT Image 2: 二重ダガー遷移状態、R-S 立体化学、色要素凡例を含む完全な化学表記を持つ SN2 置換機構 GPT Image 2 — すべての標準的な化学慣習がレンダリング済み。スコア 20/20。
Nano Banana Pro: SN2 置換機構として認識可能だが二重ダガーと R-S 立体化学注釈、色凡例が欠落 Nano Banana Pro — 認識可能な機構だが、二重ダガー、R/S 立体化学、要素色凡例がすべて欠落。スコア 15/20 — 私たちの最大の単一プロンプト差。
発見 2: 抽象的な 3D トポロジーは Nano Banana Pro を破ることがある
これはベンチマークで最も驚くべき単一の結果でした。プロンプトは半ひねりを持つ 3D レンダリングのメビウスの帯を、それを通常の方向付け可能な円筒と比較する小さなインセットとともに求めました。GPT Image 2 はまさにそれを届けました: メイン図に信頼できる 3D メビウスの帯、隅に「方向付け可能な円筒、2 つの異なるエッジ、両面表面」とラベル付けされた小さな円筒、加えて完全なパラメトリック方程式が数式ブロックとしてレンダリング。
Nano Banana Pro はこれを反転させました。 メイン図はひねりのない普通の円筒を示し、実際のメビウスの帯は小さな隅のインセットにのみ現れました。これはスタイル的な選択以上のものです — レンダリングを見ているどの学生でも誤解させるほど深刻な概念的エラーです。スコア: 20 vs 11、私たちの 2 番目に大きい差。抽象的な数学オブジェクト、特にトポロジーと幾何学では、GPT Image 2 をデフォルトにし、出力を受け入れる前に視覚的に検証してください。
GPT Image 2: 可視の半ひねりと比較用の方向付け可能な円筒インセット、パラメトリック方程式を持つ 3D のメビウスの帯 GPT Image 2 — 半ひねりがはっきりと見える信頼できる 3D メビウスの帯。プロンプトが求めた通り、円筒は隅のインセットに。
Nano Banana Pro: 半ひねりなしの普通の円筒として誤ってレンダリングされ、実際のメビウスの帯は小さな隅のインセットに格下げされている Nano Banana Pro — メイン図はメビウスの帯ではなく普通の円筒 。実際のメビウスの帯は小さな隅のインセットに縮小されている。概念的レンダリング失敗。
発見 3: 学会スライドとポスターは Nano Banana Pro をデフォルトにすべき
この発見は最初の 2 つの逆です。私たちの 24 枚の図にわたって、Nano Banana Pro は 可読性 （4.67 vs 4.25 平均）と 美的 （4.83 vs 4.75 平均）で一貫して高いスコアを獲得しました。プロンプトが仕様化ではなく蒸留に報いる場所では、Nano Banana Pro が勝つ傾向があります。
最も明瞭なケースはフォトリソグラフィプロセス図でした: Nano Banana Pro は私たちが求めなかった創造的なコンポジションの選択を行い、6 つのプロセスステップそれぞれを上に「詳細ビュー」パネル、下に「簡略化された断面図」パネルに分割しました — IEEE 教科書が半導体プロセスを提示する正確な方法です。結果はベンチマーク中で最高得点の工学図（19/20）でした。
視聴者が図ごとに 10〜30 秒しかかけないスライドデッキ、ポスター、教材には、Nano Banana Pro がより良いデフォルト です。GPT Image 2 が図により多くの情報を詰め込んでも、ピアレビューされた論文で役立つ情報密度はプレゼンテーションでは積極的に害になります。
GPT Image 2: 一貫したレイヤー積層とラベル付き UV 光源、フォトマスク、現像液を持つ 6 つの水平パネルとしてのフォトリソグラフィプロセス GPT Image 2 — 単一行 6 パネルシーケンス、コンパクトで明瞭。スコア 17/20。
Nano Banana Pro: 上に詳細ビュー、下に簡略化された断面図を持つ 6 つのデュアルパネル列としてのフォトリソグラフィプロセス Nano Banana Pro — 同じ 6 ステップだが、それぞれがデュアルパネルとしてレンダリング: 上に詳細ビュー、下に簡略化された断面図。これは IEEE 教科書が実際にフォトリソグラフィを提示する方法。スコア 19/20 — 私たちの最高得点の工学図。
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ツールを探索 出力に合わせた決定フレームワーク
両モデルは
テキストから図 内の同じモデルセレクターからアクセスできます。下の決定木は、経験豊富な研究イラストレーターがどう選ぶかを反映しています。
出力がピアレビュージャーナルに向かう場合
化学、生化学、有機化学論文 → GPT Image 2 （決定的、発見 1 を参照）数式、軸、スケールバーを持つ物理学または応用数学 → GPT Image 2 （長プロンプト忠実性）トポロジー、多様体、抽象幾何 → GPT Image 2 （NBP は概念的に失敗する可能性、発見 2 を参照）細胞生物学、シグナル伝達経路、分子メカニズム → どちらでも、ただし NBP の BioRender 風スタイルは Nature Methods や Cell Reports Methods の編集者にしばしば好まれる臨床 / 解剖学 → どちらでも; 比較可能な出力は 例ギャラリー をチェックして視覚フィットで選んでください
出力が学会または講演に向かう場合
10 分間の講演用のスライドデッキ → Nano Banana Pro （発見 3）学会ポスター（A0 / A1 サイズ） → 図が詳細クリティカルでない限り Nano Banana Pro （その場合は GPT Image 2 + Vector Canvas での手動クリーンアップ）ラボミーティング / ジャーナルクラブの説明者 → 明瞭性のために Nano Banana Pro 、その後反復
出力がウェブに行く場合
Twitter / LinkedIn / ブログ投稿のヘッダー → Nano Banana Pro （小さなサムネイルサイズでよりクリーン）大学ラボのホームページ → Nano Banana Pro 助成金申請のカバー画像 → 機関のレビュアーが技術的なら GPT Image 2 ; レビュアーがより広い聴衆なら Nano Banana Pro
不確かな場合
両方から並べて生成してください。SciFig は使用したモデルに関係なく生成ごとに同一に課金し、モデルセレクターは
テキストから図 でワンクリックです。高ステークスの図（論文の Figure 1、助成金カバー画像、博士論文ディフェンススライド）には、2 バージョンを生成して良い方を選ぶことが、どのみちすべてのシニア PI がやっていることです。私たちは
Inspiration も構築したので、開始する前に各モデルからの実際の出力を並べて閲覧できます。
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無料で試す 5 つの直感に反する発見
これらは私たちのベンチマークから出てきた、行く前に予想していたことに矛盾する発見です。
1. 新しくて派手なモデルが自動的に優れているわけではない
行く前、私たちは GPT Image 2 が新しいリリースだからすべてを支配すると予想しました。そうはなりませんでした。Nano Banana Pro は 3 つのプロンプト（CRISPR-Cas9、Transformer アーキテクチャ、フォトリソグラフィ）で完勝 — そして勝利は接戦ではありませんでした。教訓: あなたが実際に必要とする図のタイプで、より大きなマーケティングを持つモデルが勝つと仮定しないでください。
GPT Image 2: Encoder Nx Decoder Nx マルチヘッド注意 Q K V 投影クロスアテンション フィードフォワード Add Norm Linear Softmax 出力を持つ Transformer アーキテクチャ図 GPT Image 2 — すべてのコンポーネントが高精度でラベル付け（「2 つの線形層 + ReLU」、「Keys, Values from Encoder Output, Query from decoder」、「sinusoidal」位置エンコーディング）。フラットな 2D ブロック。スコア 16/20。
Nano Banana Pro: 3D 積層エンコーダーおよびデコーダースタックと明示的な K V Q クロスアテンション矢印、波形位置エンコーディングアイコンを持つ Transformer アーキテクチャ Nano Banana Pro — 同じコンポーネントだが、エンコーダー/デコーダーは視覚的に積層されたレイヤードブロック（Nx 積層）としてレンダリング、K/V/Q クロスアテンション矢印はエンコーダーからデコーダーへ明示的にトレース、位置エンコーディングは小さな波形アイコンさえ得る。構造的直感がここで勝つ。スコア 18/20。
2. 長プロンプト忠実性は 13 ポイントの差であり、小さくない
24 枚の図にわたって、GPT Image 2 はプロンプト要素忠実性の平均 99.2% を獲得; Nano Banana Pro は平均 86.1%。それは現実的で再現可能な差であり、プロンプトの複雑さに応じてスケールします。最小限のプロンプト（「細胞シグナル伝達経路図」）を書けば、差は縮みます。
科学 AI プロンプトのマスター方法 で推奨しているような詳細で完全に指定されたプロンプトを書けば、差は決定的です。
GPT Image 2: リガンド結合、受容体二量体化、GRB2 SOS、RAS-GTP、RAF MEK ERK、転写因子核移行、標的遺伝子発現、フル色凡例を持つ EGFR RAS MAPK シグナル伝達カスケード GPT Image 2 — 明示的な GDP→GTP 交換、2 ステップのラベリング（1: EGF 結合、2: 二量体化 + 自己リン酸化）、3 つすべての転写因子（ELK1 / c-Fos / c-Jun）、プロモーター領域（SRE / AP-1 Site）、特定の標的遺伝子（Cyclin D1、c-Myc）、6 カテゴリ色凡例を持つ完全なシグナル伝達カスケード。100% プロンプト忠実性。
Nano Banana Pro: 核膜孔複合体を持つ受容体活性化から転写までを示す単一画像フローでレンダリングされた EGFR RAS MAPK シグナル伝達カスケードだが、色凡例と標的遺伝子名が欠落 Nano Banana Pro — カスケードでの同じ科学的正確性、素敵な解剖学的詳細（核膜孔複合体が明示的に表示）付き、ただし色凡例、SRE/AP-1 Site プロモーター分類、特定の標的遺伝子（Cyclin D1、c-Myc）、SH2 ドメイン注釈が欠落。80% プロンプト忠実性。同じ生物学 — より少ない脚注。
3. 「指示によりよく従う」モデルが必ずしも「より良く見える」モデルではない
GPT Image 2 のより高い忠実性スコアは、普遍的により見栄えの良い図に翻訳されません。平均美的スコア: 4.75（GPT）vs 4.83（NBP）。Nano Banana Pro は要求された要素のうちより少ないものに着地したにもかかわらず、視覚品質で GPT Image 2 をわずかに上回りました — それが着地したものはより細心にレンダリングされたためです。
4. Nano Banana Pro は完全に 間違った 概念を幻覚することがある
メビウスの帯 → 円筒の失敗はスタイル的好みではありません — モデルが指定されたものとは異なる数学的オブジェクトをレンダリングしているのです。メイン図は構造的に円筒であり、ひねりを持つメビウスの帯ではありませんでした。この種の失敗はまれですが結果的に重大です: それは任意の学生または非専門家の視聴者を誤解させるでしょう。Nano Banana Pro 出力を正しいものとして受け入れる前に、抽象的または不慣れな概念を常に視覚的に検証してください。
5. 両モデルとも Nature 表紙品質の図を生成できる
私たちのプレートテクトニクステストは両モデルで 19/20 を獲得しました。出力された地質学的断面図 — 並置された 3 つの境界タイプ、リソスフェア/アセノスフェアの区別、マントル対流セル、垂直深度スケール — は National Geographic や USGS の出版物の図のように見えます。ハイエンド編集図のための 2 つの間の選択は、能力の差というより美的好みについてです。ブラックホール降着円盤テストも同じ点を示しました — 両モデルとも厳しい天体物理学プロンプトで表紙画像品質に到達しました。
GPT Image 2: 事象の地平線、光球、ISCO、エルゴ球、降着円盤温度勾配、相対論的ジェット、らせん磁場線、マルチビューインセットを持つ回転カー・ブラックホール GPT Image 2 — 天体物理学ジャーナルレベル: タイトル「ROTATING KERR BLACK HOLE」、4 つの境界をラベル付け（事象の地平線、光球 1.5 Rs、ISCO、エルゴ球）、サイド凡例付き降着円盤温度勾配（10⁴ K → 10⁸ K）、ジェットを貫くらせん磁場線、フレームドラッグ矢印、右手座標軸、マルチビューインセット（face-on + edge-on）、Blandford-Znajek メカニズム参照付き Notes ボックス。
Nano Banana Pro: 降着円盤温度勾配、相対論的ジェット、回転軸、エルゴ球、光球、ISCO ラベル、1 Rs スケールバーを持つ回転ブラックホール Nano Banana Pro — 同じ科学的正確性、色によってエンコードされた同じ温度勾配、温度に比例することが明示的に注記された降着円盤の厚さ。わずかに少ない注釈（座標系なし、マルチビューインセットなし、磁場ラベルなし）だが、雑誌の表紙に着地できるほど視覚的に印象的。被写体を取り囲む意図的な余白に注目 — Nano Banana Pro は天体物理学プロンプトで図に呼吸の余地を残す傾向があり、上記の GPT Image 2 の情報密度の高いフレーミングと対照的。これ自体が同じ画面で見るに値するコンポジション哲学の違い。
両方から生成すべきとき
同じプロンプトで両モデルを実行することが正しい動きとなる状況は 3 つあります:
高ステークスの図。 論文の Figure 1、助成金提案カバー画像、博士論文ディフェンススライド。2 回生成するコストは 2 ラウンドのクレジット; 間違ったモデルを選ぶコストは数日の修正または失敗した助成金。不慣れまたは抽象的な概念。 トポロジー、高度な数学、基礎物理学、またはどちらのモデルも多くの訓練データを見たかどうかわからないドメインのいずれかにあるもの。視覚的検証が重要。スタイル A/B テスト。 聴衆が密な GPT Image 2 スタイルを好むか、編集的な Nano Banana Pro スタイルを好むか本当にわからないとき。両方を生成し、同僚に見せ、反応で選んでください。
ルーチンの 80% の図 — 明瞭な科学的仕様、一般的な被写体、低い曖昧さ — については、上記のフレームワークに基づいてデフォルトモデルを選び、クレジットを無駄にしないでください。間違うコストが高い 20% については、両方を実行してください。
予算を最適化していて 1 つの図につき 1 回しか生成できない場合は、開始する前に
SciFig プロンプトフレームワーク を実行してください。よく構築されたプロンプトは、2 つのモデル間のギャップをかなり狭めます。
なぜこの評決を信頼するか
このガイドは特にこれのために実行したベンチマークに基づいています: 10 分野にわたる 12 の科学的プロンプト、Kie.ai を通じて生成（SciFig が本番で使用するのと同じ API サプライヤー）、明示的なルーブリックと記録された推論を持つ 6 次元で各々採点。両モデルは同じ日に同一のパラメータでテストされました: 16:9 アスペクト比、2K 解像度。
すべてのプロンプトとすべての生成された図は
/inspiration?model=gpt-image-2 と
/inspiration?model=nano-banana-pro で公開アクセス可能です。完全なスコアリングマトリックスは姉妹編のベンチマーク投稿にあります。
任意のプロンプトを再実行して異なる結果を得たら、それは有用な情報です — 教えてください。 透明性は意図的: OpenAI と Google からのマーケティングの主張は検証不能です; 再現可能な並列テストが、2026 年にフラッグシップモデルを比較する唯一の正直な方法です。
これら 2 つが残りの AI 科学イラスト市場に対してどう比較されるかについての広い文脈は、フラッグシップツール比較である
2026 年最高の科学イラストツール 10 選 をご覧ください。
ヒント
透明な再テストプロトコルこそが本当の評決。 OpenAI と Google からのマーケティングの主張は検証不能です。並列再現可能なテスト — 同じプロンプト、同じパラメータ、24 枚の生のアウトプットすべて公開 — が、2026 年にフラッグシップ画像モデルを比較する唯一の正直な方法です。あなたの再テストが私たちのものと矛盾する場合、その不一致は別のマーケティング投稿よりも有用です。
よくある質問
すべてに 1 つのモデルを選ばなければならないとしたら、どちらを選びますか？ GPT Image 2 — ただし化学、抽象数学、長プロンプト忠実性が、間違った選択が最も高くつく状況だからです。Nano Banana Pro は平均してスタイル的により良い出力を生成しますが、その失敗モード（化学慣習の欠落、概念的トポロジーエラー）はピアレビューで引っかかる種類のものです。1 つのデフォルトを選ばなければならないなら、特定の作業に対する失敗モードが最も壊滅的でないモデルを選んでください。
これらの発見は安定しているか、モデル更新で変わりますか？ 両社が互いに対してフラッグシップモデルをチューニングするにつれ、美的スコアは時間とともに収束する可能性があります。構造的な発見 — 長プロンプト忠実性、化学表記の厳密性、トポロジーレンダリング — はより深いアーキテクチャ選択に結びついており、より安定している可能性があります。私たちはこのベンチマークを 6 ヶ月ごとに再実行し、両投稿を更新する予定です。
なぜ Nano Banana Pro はメビウスの帯で失敗したがプレートテクトニクスで成功したのですか？ プレートテクトニクスは地質学の教科書とオンラインの地質学的画像でよく代表されているため、両モデルとも豊富な訓練信号を持っています。メビウスの帯は訓練コーパスでずっとまれです — そして訓練データが乏しいとき、モデルはより一般的な概念にデフォルトする傾向があります。メビウスのプロンプトでの Nano Banana Pro の「円筒にデフォルト」動作は、意図的な設計選択ではなく訓練データのアーティファクトのように見えます。
SciFig 無料クレジットを使って両モデルをテストできますか？ はい。無料層には 4〜6 枚の図を生成するのに十分なクレジットが含まれており、自分のプロンプトでの並列テストには十分です。
テキストから図 を開き、各モデルを選択して 1 回ずつ生成し、出力を比較してください。そのハンズオン比較は、私たちが公開できるどんなベンチマークよりも有益です。
どちらのモデルが速いですか？ SciFig パイプラインでの生成レイテンシーはほぼ同等（両方とも図ごとに通常 30〜60 秒）です。フラッグシップ間の選択で速度が制限要因となることはまれです — 出力適性が制限要因です。生の生成速度が最も重要な場合（例: ライブデモンストレーション）、より小さな Nano Banana 2 モデルがどちらのフラッグシップよりも速く、SciFig で引き続き利用可能です。
これらの発見は OpenAI の DALL-E 3 や Google の古い Imagen モデルに適用されますか？ 直接ではありません。DALL-E 3 と Imagen 2 は前世代のモデルです; 密な科学的プロンプトでの動作は、2026 年フラッグシップ後継機とは意味のある形で異なります。私たちは現在のフラッグシップだけをテストしました。それは 2026 年の研究者がデフォルトモデルを選ぶときに実際に直面する選択だからです。
