GPT Image 2 vs Nano Banana Pro: 누가 이기나?

"어느 것이 더 좋은가" 뒤의 진짜 질문

발견 전에, 각 플래그십이 무엇을 위해 만들어졌는지에 대한 치트 시트:

세 가지 결정적 발견 (그리고 왜 이것들이 여러분에게도 적용될 가능성이 높은지)

저희는 24개 도형 벤치마크에서 기본으로 어느 모델을 손대야 할지를 바꿔야 할 세 가지 발견을 추출했습니다. 이들은 점수 격차가 동전 던지기로 잘못된 답을 낼 만큼 충분히 크다는 의미에서 결정적입니다.

발견 1: 화학 논문은 GPT Image 2를 사용해야 함 (근접조차 못함)

GPT Image 2 — 모든 표준 화학 관습이 렌더링됨. 점수 20/20.

Nano Banana Pro — 알아볼 수 있는 메커니즘이지만 더블 대거, R/S 입체화학, 원소 색상 범례가 모두 누락됨. 점수 15/20 — 저희의 가장 큰 단일 프롬프트 격차.

발견 2: 추상 3D 위상수학이 Nano Banana Pro를 깨뜨릴 수 있음

이것이 저희 벤치마크에서 가장 놀라운 단일 결과였습니다. 프롬프트는 반회전이 있는 3D 렌더링된 뫼비우스 띠와, 그것을 일반 방향성 원통과 비교하는 작은 인셋을 요청했습니다. GPT Image 2는 정확히 그것을 제공했습니다. 주 도형에 믿을 만한 3D 뫼비우스 띠, 모서리에 "방향성 원통, 두 개의 별개 가장자리, 양면 표면"이라고 라벨된 작은 원통, 그리고 수학 블록으로 렌더링된 전체 매개변수 방정식.

GPT Image 2 — 반회전이 명확히 보이는 믿을 만한 3D 뫼비우스 띠. 원통은 프롬프트가 요청한 그대로 모서리 인셋에 있음.

Nano Banana Pro — 주 도형은 뫼비우스 띠가 아닌 평범한 원통임. 실제 뫼비우스 띠는 작은 모서리 인셋으로 축소됨. 개념적 렌더링 실패.

발견 3: 학회 슬라이드와 포스터는 Nano Banana Pro를 기본으로 해야 함

가장 명확한 사례는 포토리소그래피 프로세스 도형이었습니다. Nano Banana Pro는 저희가 요청하지 않은 창의적인 구성 선택을 했고, 6개 프로세스 단계 각각을 위에 "상세 보기" 패널과 아래에 "단순화된 단면도" 패널로 분할했습니다 — 정확히 IEEE 교과서가 반도체 프로세스를 제시하는 방식입니다. 결과는 벤치마크에서 가장 높은 점수의 공학 도형(19/20)이었습니다.

GPT Image 2 — 단일 행 6패널 시퀀스, 컴팩트하고 명확함. 점수 17/20.

Nano Banana Pro — 동일한 6단계지만 각각이 듀얼 패널로 렌더링됨: 위에 상세 보기, 아래에 단순화된 단면도. 이는 IEEE 교과서가 실제로 포토리소그래피를 제시하는 방식임. 점수 19/20 — 저희의 가장 높은 점수 공학 도형.

출력에 맞춘 결정 프레임워크

출력이 동료 심사 저널로 향한다면

• 화학, 생화학, 유기화학 논문 → GPT Image 2 (결정적, 발견 1 참조)
• 공식, 축, 스케일 바가 있는 물리학 또는 응용 수학 → GPT Image 2 (긴 프롬프트 충실도)
• 위상수학, 다양체, 추상 기하학 → GPT Image 2 (NBP가 개념적으로 실패할 수 있음, 발견 2 참조)
• 세포생물학, 신호 전달 경로, 분자 메커니즘 → 둘 다, 그러나 NBP의 BioRender 스타일이 가끔 Nature Methods 및 Cell Reports Methods 편집자에 의해 선호됨
• 임상 / 해부학 → 둘 다; 비교 가능한 출력에 대해 예시 갤러리를 확인하고 시각적 적합성으로 선택

출력이 학회 또는 발표로 향한다면

• 10분 발표용 슬라이드 덱 → Nano Banana Pro (발견 3)
• 학회 포스터 (A0 / A1 크기) → 도형이 디테일이 중요하지 않다면 Nano Banana Pro (디테일이 중요한 경우 GPT Image 2 + 벡터 캔버스에서 수동 정리)
• 랩 미팅 / 저널 클럽 설명 → 명확성을 위해 Nano Banana Pro, 그런 다음 반복

출력이 웹으로 간다면

• Twitter / LinkedIn / 블로그 게시물 헤더 → Nano Banana Pro (작은 썸네일 크기에서 더 깔끔)
• 대학 연구실 홈페이지 → Nano Banana Pro
• 연구비 제안서 표지 이미지 → 기관 리뷰어가 기술적이라면 GPT Image 2; 리뷰어가 더 광범위한 청중이라면 Nano Banana Pro

확실하지 않다면

다섯 가지 직관에 반하는 발견

이들은 저희가 들어갈 때 예상한 것과 모순된 벤치마크의 발견입니다.

1. 더 새롭고 화려한 모델이 자동으로 더 좋은 것은 아님

들어갈 때, 저희는 GPT Image 2가 더 새로운 출시이기 때문에 모든 것을 지배할 것으로 예상했습니다. 그러지 않았습니다. Nano Banana Pro가 세 프롬프트(CRISPR-Cas9, Transformer 아키텍처, 포토리소그래피)에서 완전히 이겼습니다 — 그리고 승리는 근접하지 않았습니다. 교훈: 실제로 필요한 도형 유형에서 더 큰 마케팅을 가진 모델이 이긴다고 가정하지 마세요.

GPT Image 2 — 모든 구성 요소가 높은 정밀성으로 라벨됨("두 개의 Linear 레이어 + ReLU", "인코더 출력의 Keys, Values, 디코더의 Query", "사인 곡선" 위치 인코딩). 평면 2D 블록. 점수 16/20.

Nano Banana Pro — 동일한 구성 요소지만 인코더/디코더가 시각적으로 적층된 레이어 블록(Nx 적층)으로 렌더링됨, K/V/Q 교차 어텐션 화살표가 인코더에서 디코더로 명시적으로 추적됨, 위치 인코딩이 작은 파형 아이콘까지 받음. 여기서 구조적 직관이 이김. 점수 18/20.

2. 긴 프롬프트 충실도는 작은 격차가 아니라 13포인트 격차임

GPT Image 2 — 명시적 GDP→GTP 교환, 두 단계 라벨링(1: EGF 결합, 2: 이량체화 + 자가인산화), 세 가지 전사 인자 모두(ELK1 / c-Fos / c-Jun), 프로모터 영역(SRE / AP-1 Site), 특정 표적 유전자(Cyclin D1, c-Myc), 6범주 색상 범례를 포함한 전체 신호 전달 캐스케이드. 100% 프롬프트 충실도.

Nano Banana Pro — 캐스케이드에 동일한 과학적 정확성, 멋진 해부학적 디테일(핵공 복합체가 명시적으로 표시됨), 그러나 색상 범례, SRE/AP-1 Site 프로모터 분류, 특정 표적 유전자(Cyclin D1, c-Myc), SH2 도메인 주석이 누락됨. 80% 프롬프트 충실도. 동일한 생물학 — 더 적은 각주.

3. "지시를 더 잘 따르는" 모델이 반드시 "더 잘 보이는" 모델은 아님

GPT Image 2의 더 높은 충실도 점수가 보편적으로 더 잘 보이는 도형으로 번역되지 않습니다. 평균 미적 점수: 4.75 (GPT) vs 4.83 (NBP). Nano Banana Pro가 요청된 요소를 더 적게 담아냈음에도 불구하고 시각적 품질에서 GPT Image 2를 약간 앞섰습니다 — 담아낸 것이 더 신중하게 렌더링되었기 때문입니다.

4. Nano Banana Pro가 완전히 잘못된 개념을 환각할 수 있음

5. 두 모델 모두 Nature 표지 품질 도형을 만들 수 있음

저희의 판 구조론 테스트는 두 모델 모두 19/20 점수를 받았습니다. 나온 지질 단면 다이어그램 — 나란히 있는 세 가지 경계 유형, 암석권/연약권 구분, 맨틀 대류 셀, 수직 깊이 척도 — 은 National Geographic이나 USGS 출판물의 도형처럼 보입니다. 고급 편집 도형을 위한 두 모델 사이의 선택은 능력 격차보다 미적 선호에 더 관한 것입니다. 블랙홀 강착 원반 테스트가 동일한 점을 만들어냈습니다 — 두 모델 모두 어려운 천체물리학 프롬프트에서 표지 이미지 품질에 도달했습니다.

GPT Image 2 — 천체물리학 저널 수준: "회전하는 커 블랙홀"이라는 제목, 라벨된 4개 경계(사건의 지평선, 광자 구 1.5 Rs, ISCO, 에르고 권), 측면 범례가 있는 강착 원반 온도 기울기(10⁴ K → 10⁸ K), 제트를 관통하는 나선형 자기장 선, 프레임 끌림 화살표, 오른손 좌표 축, 다중 보기 인셋(정면 + 측면), Blandford-Znajek 메커니즘 참조가 있는 Notes 박스.

Nano Banana Pro — 동일한 과학적 정확성, 색상으로 인코딩된 동일한 온도 기울기, 강착 원반 두께가 명시적으로 온도에 비례한다고 표시됨. 약간 더 적은 주석(좌표계 없음, 다중 보기 인셋 없음, 자기장 라벨 없음), 그러나 잡지 표지에 실릴 만큼 시각적으로 인상적임. 주제를 둘러싼 의도적인 음의 공간을 주목하세요 — Nano Banana Pro는 천체물리학 프롬프트에서 도형이 숨 쉴 공간을 남기는 경향이 있으며, 위 GPT Image 2의 정보 밀집 프레이밍과 대조됨. 이 자체가 동일한 화면에서 볼 가치가 있는 구성 철학 차이입니다.

둘 다에서 생성해야 할 때

동일한 프롬프트에서 두 모델을 모두 실행하는 것이 올바른 행동인 세 가지 상황이 있습니다.

1. 고위험 도형. 논문 도형 1, 연구비 제안서 표지 이미지, 박사 학위 방어 슬라이드. 두 번 생성하는 비용은 두 라운드의 크레딧입니다; 잘못된 모델을 선택하는 비용은 며칠의 수정이나 실패한 연구비입니다.
2. 익숙하지 않거나 추상적인 개념. 위상수학, 고급 수학, 기초 물리학, 또는 어느 모델이 충분한 훈련 데이터를 봤는지 확신할 수 없는 도메인의 모든 것. 시각적 검증이 중요합니다.
3. 스타일 A/B 테스트. 청중이 빽빽한 GPT Image 2 스타일을 선호하는지 편집적인 Nano Banana Pro 스타일을 선호하는지 진정으로 모를 때. 둘 다 생성하고, 동료에게 보여주고, 반응으로 선택하세요.

도형의 일상적인 80%의 경우 — 명확한 과학적 사양, 흔한 주제, 낮은 모호성 — 위 프레임워크에 기반해 기본 모델을 선택하고 크레딧을 낭비하지 마세요. 잘못된 비용이 큰 20%의 경우, 둘 다 실행하세요.

이 평결을 신뢰하는 이유

이 가이드는 저희가 그것을 위해 특별히 실행한 벤치마크에 기반합니다. 10개 분야에 걸친 12개의 과학 프롬프트, Kie.ai(SciFig가 프로덕션에서 사용하는 동일한 API 공급자)를 통해 생성, 명시적 루브릭과 기록된 추론으로 6개 차원에서 채점된 각각. 두 모델 모두 동일한 매개변수로 같은 날 테스트되었습니다: 16:9 종횡비, 2K 해상도.

자주 묻는 질문