GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 학문 분야 테스트

GPT Image 2와 Nano Banana Pro 한눈에 보기

GPT Image 2: 디테일 중심 도형을 위한 OpenAI의 플래그십

GPT Image 2는 GPT-4 이후 OpenAI 텍스트 모델을 정의해 온 긴 프롬프트에 대한 집착을 물려받았습니다. 실제로 이는 모델이 프롬프트의 모든 절을 체크리스트 항목으로 취급한다는 뜻이며 — 최종 도형에서 모두를 담아내려고 열심히 노력한다는 의미입니다.

강점

• 프롬프트 충실도는 24개 도형 전반에 걸쳐 평균 **99.2%**였으며, 이는 1,500자 프롬프트에서 명명된 거의 모든 요소가 렌더링된 출력에 나타났음을 의미합니다.
• 화학 표기법은 그것의 조용한 초능력입니다. SN2 반응 테스트에서 전이 상태에 더블 대거 ‡ 심볼을 렌더링하고, R 및 S 구성에 라벨을 붙이고, 삼각 평면에 세 개의 수소를 가진 5배위 탄소를 그리고, Ea가 라벨링된 완전한 에너지 다이어그램 인셋을 포함하고, 친핵체 / 이탈기 / 탄소 / 수소를 매핑하는 4색 범례를 추가했습니다.
• 수학 공식, 좌표 축, 스케일 바가 일관되게 나타납니다 — 블랙홀 도형은 Rs = 2GM/c²를 포함했고, 뫼비우스 띠는 전체 매개변수 방정식 x(u,v) = (1+v/2·cos(u/2))·cos(u)를 보여주었으며, 영의 이중슬릿 실험은 경로차 삼각형이 그려진 d·sin(θ) = m·λ를 가지고 있었습니다.

GPT Image 2 — 모든 화학 관습이 렌더링됨: 전이 상태의 ‡, R/S 주석, 세 개의 삼각 평면 수소를 가진 5배위 탄소, Ea가 있는 에너지 다이어그램, 색상 코딩된 범례(친핵체 / 이탈기 / 탄소 / 수소).

Nano Banana Pro — SN2로 알아볼 수 있지만 더블 대거, R/S 주석, "5배위" 라벨, 원소 색상 범례가 모두 누락됨. 출력은 깔끔하고 가독성이 있으나, 화학 관습에 대해서는 동료 심사 수준으로 정밀하지 않음.

GPT Image 2 — 완전한 물리학 교과서 수준 처리: 단색 광원, 원형 파면이 있는 호이겐스 작도, 경로차 기하 인셋, m = 0, ±1, ±2이 라벨된 무늬 패턴, 위치 공식 y_m = mλL/d, 명시적인 "보강 밝음" / "상쇄 어두움" 분류.

Nano Banana Pro — 기하학과 호이겐스 작도는 정확함(경로차 삼각형이 부드러운 주황색으로 강조되어 시각적으로 우아함), 그러나 스크린 거리 L, 보강/상쇄 분류, 위치 공식이 도형에서 누락됨.

한계

• 정보 밀도가 혼잡함으로 흘러넘칠 수 있습니다. 저희의 CRISPR 테스트 패널은 프롬프트 충실도 95%를 받았지만 가독성은 5점 중 3점에 그쳤습니다 — 요청된 모든 라벨이 있었지만 한눈에 스캔하기에는 너무 빽빽이 채워져 있었습니다.
• 3D 레이어 스태킹 효과 없음. 아키텍처 다이어그램(예: Transformer)은 평면적으로 나오며, Add & Norm 블록이 Nano Banana Pro 출력에서 가끔 볼 수 있는 3D 같은 레이어 반복 단서가 아닌 2D로 렌더링됩니다.

최적의 과학적 사용 사례

• 모든 라벨, 방정식, 범례가 동료 심사를 견뎌야 하는 저널 제출
• 입체화학, 전이 상태, 또는 반응 메커니즘 다이어그램이 필요한 화학 논문
• 시각적 펀치보다 개념적 충실도가 더 중요한 추상 수학(위상수학, 다양체)
• 긴 프롬프트 워크플로(>1,000자) — 이 모델과 특히 잘 작동하는 프롬프트 전략은 과학 AI 프롬프트 마스터하기 동반 가이드를 참조하세요

Nano Banana Pro: 깔끔한 BioRender 스타일 도형을 위한 구글의 최상위 티어

Nano Banana Pro는 이미지 합성을 위한 구글 Gemini 3 패밀리에서 가장 강력한 모델입니다. GPT Image 2가 사양에 기대는 반면, Nano Banana Pro는 구성에 기댑니다 — 출력은 선임 일러스트레이터가 프롬프트를 깔끔한 편집용 도형으로 정제한 것처럼 느껴집니다.

강점

• 가독성은 GPT Image 2의 4.25 대비 평균 5점 만점에 4.67이었습니다. 차이는 일관됩니다. 모든 도형이 더 많은 숨 쉴 공간, 더 큰 라벨, 더 적은 시각적 적층을 가지고 있습니다.
• 미적 정제는 BioRender 스타일의 과학 일러스트레이션 미학에서 동급 최고입니다. 마이크로서비스 아키텍처 다이어그램은 카프카 토픽, 사이드카 패턴, 주석된 비즈니스 이벤트(Order Created, Payment Processed)와 함께 관측성 스택을 포착했습니다 — 정적 아키텍처를 거의 스토리텔링 다이어그램으로 바꾸었습니다.
• 레이어 적층 시각화는 진정으로 더 좋습니다. 저희의 Transformer 테스트에서 Encoder Stack (Nx)와 Decoder Stack (Nx)를 시각적으로 적층된 레이어 블록으로 렌더링했고, 인코더에서 디코더로의 교차 어텐션 경로를 추적하는 명시적인 K, V, Q 화살표가 있었습니다 — GPT Image 2 출력이 도달하지 못한 수준의 구조적 직관입니다.
• 프로세스 워크플로 도형은 모델이 자주 만드는 듀얼 패널 디자인 선택의 혜택을 받습니다. 포토리소그래피 테스트에서 6단계 각각에 대해 위쪽 "상세 보기"와 아래쪽 "단순화된 단면도"를 그렸으며, 이는 IEEE 교과서가 실제로 반도체 프로세스를 제시하는 방식입니다.

GPT Image 2 — 벤더 풍부한 기술 참조: API 게이트웨이는 "Kong / Envoy"로 라벨됨, Auth는 "Keycloak"으로 라벨됨, 명시적인 Envoy 사이드카로 모든 다섯 서비스를 감싸는 Istio 서비스 메시, 네 개의 파티션이 표시된 Kafka, 측면 범례와 함께 Loki / Prometheus / Jaeger로 분할된 관측성 스택.

Nano Banana Pro — 창의적인 내러티브 레이어를 추가함: 메시지 큐를 "Kafka Topics"로만 라벨링하는 대신, 그 안에서 흐르는 실제 비즈니스 이벤트(Order Created, Order Updated, Payment Processed, Update Inventory, Send Notification)를 주석함. 아키텍처는 정적 다이어그램에서 거의 스토리텔링 도형으로 바뀜.

GPT Image 2 — 모든 단계에 걸쳐 일관된 레이어 적층(Si / SiO₂ / 포토레지스트)이 있는 단일 행 6패널 시퀀스. 컴팩트하고 명확하지만 단계당 단일 단면도 보기.

Nano Banana Pro — 동일한 6단계지만 각각이 듀얼 패널로 렌더링됨: 위에 상세 보기, 아래에 단순화된 단면도. 이는 IEEE 교과서가 실제로 포토리소그래피를 제시하는 방식임. 소프트 베이크 동안의 수증기 심볼과 "노출된 영역(더 가용성 있음)" 라벨과 같은 보너스 디테일이 이 출력을 저희 벤치마크에서 가장 높은 점수의 공학 도형(19/20)으로 만듦.

한계

• 프롬프트 충실도는 평균 **86.1%**였습니다 — GPT Image 2보다 약 13퍼센트 포인트 뒤처짐. 구체적으로, 프롬프트가 길 때 선택적 라벨, 색상 키 범례, 명시적 숫자 주석을 떨어뜨리는 경향이 있습니다.
• 화학적 정밀성은 가장 약한 영역입니다. SN2 테스트에서 더블 대거 전이 상태 마커, R/S 입체화학 주석, 4색 원소 범례, 명시적인 "5배위 전이 상태" 라벨이 모두 생략되었습니다 — GPT Image 2가 모두 포함했던 것들입니다.
• 3D 추상 위상수학이 실패할 수 있음. 저희의 뫼비우스 띠 테스트가 가장 두드러진 예입니다. Nano Banana Pro는 주 도형을 평범한 방향성 원통(반회전 없음)으로 렌더링했고, 실제 뫼비우스 띠를 작은 인셋에만 포함했습니다 — 학생 독자를 오도할 만큼 심각한 개념적 오류입니다. GPT Image 2는 첫 시도에 이를 올바르게 했습니다.

GPT Image 2 — 반회전이 명확히 보이는 믿을 만한 3D 뫼비우스 띠. "시작"과 "180° 후"의 빨간 개미 마커가 일면성을 시연함; 경계가 단일 연속 곡선으로 렌더링됨. 원통은 "두 개의 별개 가장자리"와 "양면 표면" 주석과 함께 비교를 위해 모서리 인셋에 있음. 점수: 20/20.

Nano Banana Pro — 주 도형은 뫼비우스 띠가 아닌 평범한 방향성 원통임. 실제 뫼비우스 띠는 작은 모서리 인셋으로 축소됨. 이는 도형을 읽는 어떤 학생이라도 오도할 만큼 심각한 개념적 오류임. 점수: 11/20 — 저희의 두 번째로 큰 단일 프롬프트 격차.

최적의 과학적 사용 사례

• 가독성이 빽빽한 주석을 이기는 학회 포스터, 슬라이드 덱, 교육 자료
• BioRender 스타일 단순함이 장르 관습인 생물학 메커니즘 다이어그램(신호 전달 경로, 메커니즘 만화)
• 레이어 적층과 데이터 흐름 화살표가 중요한 ML/CS 아키텍처 도형
• 듀얼 패널 "디테일 + 단순화" 표현이 이해를 돕는 프로세스 워크플로 도형

일대일: 10개 분야, 24개 도형

표 앞에, 무승부로 끝난 유일한 테스트가 있습니다 — 두 플래그십 모두 동일한 프롬프트에서 Nature 표지 품질에 도달했습니다.

GPT Image 2 — 강한 입체적 깊이, 암석권/연약권 온도 기울기, 맨틀 대류 셀과 함께 나란히 있는 세 가지 경계 유형. National Geographic / USGS 스타일. 점수: 19/20.

Nano Banana Pro — 세 가지 경계 유형에 대해 동일한 과학적 정확성, 보너스 수준의 생태학적 디테일(열수공 생물학, 황화물 굴뚝)과 명시적인 "슬랩 탈수 영역" 주석. 더 깔끔한 라벨 간격. 점수: 19/20.

저희는 10개 분야에 걸쳐 12개의 프롬프트를 실행하고, 두 모델로 각각 16:9 / 2K로 생성하고, 모든 출력을 채점했습니다. 아래는 전체 결과입니다. 주관적 점수는 차원당 1~5점 척도이며; 합계는 4개 주관적 차원의 합계입니다(최대 20).

일반화되는 다섯 가지 발견

1. 긴 프롬프트 충실도는 GPT Image 2의 시그니처 엣지

평균 프롬프트 길이(1,400자)와 충실도 격차(13.1퍼센트 포인트)를 비교했을 때 패턴은 일관되었습니다. 프롬프트가 길고 구체적일수록 Nano Banana Pro가 더 많은 요소를 떨어뜨리는 경향이 있었습니다. 이는 작은 효과가 아닙니다 — 12개 프롬프트에 걸쳐 GPT Image 2는 명명된 요소의 99.2%를 담아냈고 Nano Banana Pro는 86.1%를 담아냈습니다.

GPT Image 2 — 1,600자 프롬프트에서 명명된 모든 종이 담김: 참나무, 단풍나무, 양치류, 풀, 야생화, 이끼류(생산자); 흰꼬리사슴, 눈신토끼, 회색 다람쥐, 들쥐, 애벌레, 벌, 잎벌레(초식동물); 붉은 여우, 큰뿔부엉이, 가터뱀, 명금(휘파람새), 뒤쥐(중간포식자); 회색 늑대, 붉은꼬리매, 흑곰(최상위). 분해자는 괄호 균류 / 지렁이 / 박테리아와 함께 별도의 오른쪽 컬럼에. 에너지 전이 범례(100% → 10% → 1% → 0.1%)가 온전함.

Nano Banana Pro — 동일한 4개 영양 단계, 동일한 kcal/m²/년 척도, 모든 종이 알아볼 수 있음. 그러나 괄호 균류 / 박테리아 구분을 떨어뜨렸고, 에너지 전이 백분율 범례를 떨어뜨렸으며, 전체 분해자 컬럼이 아닌 "지렁이"만 라벨링했음. 큰 줄기는 잡았지만; 교과서 수준의 각주는 놓쳤음.

2. 화학 표기법은 GPT Image 2의 조용한 해자

SN2 메커니즘 테스트는 저희의 가장 큰 단일 프롬프트 격차(20 vs 15)를 만들어냈습니다. GPT Image 2는 모든 표준 화학 관습 — 더블 대거, 부분 결합, R/S 입체화학, 5배위 기하학, 에너지 다이어그램, 색상 코딩된 원소 범례 — 을 렌더링했습니다. Nano Banana Pro는 알아볼 수 있는 메커니즘을 만들어냈지만 더블 대거를 놓쳤고, 입체화학 주석을 생략했고, 범례를 그리지 않았습니다.

3. 추상 3D 위상수학이 Nano Banana Pro를 깨뜨릴 수 있음

4. BioRender 스타일 단순함은 Nano Banana Pro의 홈 그라운드

이 모델의 세 승리(CRISPR-Cas9, Transformer, 포토리소그래피)는 공통 패턴을 공유합니다. 프롬프트가 단순화에 보상한다는 것입니다. CRISPR은 4단계 메커니즘입니다 — Nano Banana Pro의 깔끔한 단계별 시각화가 GPT Image 2의 더 빽빽한 버전을 이겼습니다. Transformer는 구조적 다이어그램입니다 — Nano Banana Pro의 적층 레이어 렌더링이 아키텍처 직관을 더 잘 포착했습니다.

GPT Image 2 — 모든 요청된 요소가 존재함: HNH 및 RuvC 도메인이 있는 Cas9, 20-nt 표적 상보 서열이 있는 sgRNA, 강조된 PAM (5'-NGG-3'), R-루프 형성, "PAM 상류 3 nt"의 무딘 이중 가닥 절단, NHEJ와 HDR 복구 경로 모두. 점수: 15/20 — 모든 라벨이 빽빽한 3D 렌더링에 채워져 있어 가독성이 낮아 점수가 깎임.

Nano Banana Pro — 동일한 4단계 구조, 동일한 과학적 정확성, 그러나 BioRender 스타일 평면 일러스트레이션이 훨씬 더 많은 숨 쉴 공간을 남김. 각 단계에 단일 초점 요소가 있음. NHEJ "유전자 녹아웃을 위한 인델" 분기(빨간 취소선)와 HDR "유전자 교정을 위한 공여체 템플릿 삽입" 분기(녹색 체크 표시)가 시각적으로 결정적임. 점수: 18/20 — 장르 관습 승자.

5. 정보 밀도 / 가독성 트레이드오프가 가장 깊은 발견

24개 도형에 걸친 평균 점수가 두 가지 일관된 프로필을 드러냅니다.

• GPT Image 2: 더 높은 프롬프트 충실도(99.2%), 더 높은 출판 준비도(4.58), 더 낮은 가독성(4.25)
• Nano Banana Pro: 더 낮은 프롬프트 충실도(86.1%), 더 낮은 출판 준비도(3.92), 더 높은 가독성(4.67), 가장 높은 미적 점수(4.83)

둘 다 유효한 도형 디자인 철학이며 — 두 가지 다른 최종 사용에 매핑됩니다. GPT Image 2는 저널 논문에서 빽빽한 산문 옆에 사는 도형을 위해 만들어졌습니다. Nano Banana Pro는 학회장에서 4미터 떨어진 곳에서 자체적으로 소통해야 하는 도형을 위해 만들어졌습니다.

GPT Image 2 — 제목 "해마 삼시냅스 회로", EC Layer II / V-VI 입력/출력 특이성과 함께 왼쪽에 해부학, 4단계 회로 번호 매김(천공 경로 → 이끼 섬유 → Schaffer 부수 가지 → 출력 경로), 명시적인 "휴지 막 전위 ~ -70 mV"가 있는 확대된 LTP 메커니즘이 오른쪽에, 4가지 글머리 분자 설명, 모서리에 색상 범례. 정점에 있는 정보 밀도.

Nano Banana Pro — 동일한 해부학, 동일한 회로, 동일한 LTP 메커니즘. 그러나 각 영역이 크고, 라벨이 간격을 두며, 눈이 데이터 흐름을 따라갈 시간이 있음. 추체 뉴런 세포체와 첨단 가지돌기가 명시적인 시각적 표현을 받음. 트레이드오프는 EC 레이어 특이성(Layer II vs V-VI)과 -70 mV 휴지 전위임 — 둘 다 떨어뜨림. 결과: 동일한 콘텐츠, 다른 독자 경험.

평결: 어떤 것을 선택해야 할까?

엣지 케이스에는 아래 결정 트리를 사용하세요. 다른 과학적 작업은 다른 최적 모델을 가집니다 — 도형 유형을 4가지 일반적인 출력 목적지(동료 심사 저널, 학회, 웹, 또는 "확실하지 않음") 중 하나에 맞추고, 특정 분야 또는 도형 장르에 대한 하위 규칙으로 파고드세요.

• 저널 제출 (Cell, Nature, Science, PNAS)
  • 화학 / 입체화학 / 반응 메커니즘 → GPT Image 2 (결정적)
  • 추상 수학 / 위상수학 / 다양체 → GPT Image 2 (NBP가 개념적으로 실패할 수 있음)
  • 길고, 빽빽하고, 라벨이 많은 프롬프트 → GPT Image 2
  • BioRender 스타일 장르 관습의 생물학 메커니즘 → Nano Banana Pro가 수용 가능, 때로 선호됨
• 슬라이드 덱 / 학회 포스터 / 교육 자료
  • 기본 → Nano Banana Pro (가독성 + 미적 우위)
  • ML / CS 아키텍처 → Nano Banana Pro (레이어 적층 시각화가 더 강함)
  • 여러 단계가 있는 프로세스 워크플로 → Nano Banana Pro (듀얼 패널 디자인)
• 블로그 또는 소셜 미디어 도형
  • 기본 → Nano Banana Pro (더 깔끔하고, 스크롤이 더 좋음)
• 표지 품질 도형 (고급 저널 표지, National Geographic 스타일)
  • 어느 모델이든 작동함; 비교 가능한 출력을 보고 미적 적합성으로 선택하기 위해 예시 갤러리를 확인하세요
• 확실하지 않음
  • SciFig는 둘 다 지원합니다 — 그냥 각각에서 나란히 생성하고 승자를 선택하세요. 어쨌든 실제 인간 일러스트레이터가 작업하는 방식입니다.

방법론 뒷이야기

저희는 10개 분야에 걸친 12개의 과학 프롬프트를 16:9 종횡비 및 2K 해상도로 잠그고 Kie.ai API를 통해 직접 테스트했습니다(SciFig의 프로덕션 스택을 구동하는 동일한 API 공급자). 각 프롬프트는 1,100~1,800자의 상세한 과학 사양 — 수용체, 키나아제, 방정식, 명명된 도메인, 색상 선호도 — 였습니다. 저희는 각 출력을 6가지 차원에서 채점했습니다: 두 객관적(프롬프트 충실도, 지시 준수도)과 명시적인 루브릭이 있는 네 주관적(과학적 정확성, 출판 준비도, 가독성, 미적 품질). 모든 주관적 점수에 대해 추론을 기록하여 평가가 외부 독자에 의해 재현 가능합니다.

자주 묻는 질문