GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: どちらが勝つ?

「どちらが優れているか」の背後にある本当の質問

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:

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）

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 — 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。

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 — 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

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。

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 — 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。

出力に合わせた決定フレームワーク

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

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 — 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 — 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

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 — 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

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 — 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 — 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:

1. 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。
2. 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。
3. 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。

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。

よくある質問