翻乐股反击谷歌！OpenAI图像模型冲上榜首，实测口碑却两极分化

就在谷歌暗示将发布Gemini 3.0 Flash模型时，OpenAI抢先发布了其新一代图像模型GPT Image 1.5，对标谷歌的Nano Banana。从跑分来看已经超过谷歌夺得第一，不过实际用户测试反馈呈现两极分化，不少人认为其AI味较重。

为了制造话题，OpenAI直接拿CEO奥尔特曼（Sam Altman）当案例演示生图效果。而奥尔特曼本人也晒出了自己用GPT Image 1.5生成的“消防员写真年历”，被调侃“画风辣眼”。

OpenAI表示，这一代模型具备更强的指令遵循，更精准的图像编辑，也能较好地保留细节，生成速度是上一代模型的4倍。新的图像模型今天在ChatGPT中面向所有用户推出，并在API中作为GPT Image 1.5提供。

这次OpenAI还实施了降价措施，GPT Image 1.5中的图像输入和输出比上一代便宜了20%，因此用户可以在相同的预算下生成和迭代更多的图像。GPT Image 1.5 按token定价，价格取决于分辨率和质量设置，高质量1MP 图像的价格约为每千张133美元，低质量每千张 9美元。

在各类测评上，GPT Image 1.5已经登上榜一。例如，在竞技场Artificial Analysis上，GPT Image 1.5 在文生图和图像编辑两项功能上均位列第一，超越了排在第二的Nano Banana Pro。尤其在文生图项目中，领先优势达46分，在图像编辑则只高出了4分。

Artificial Analysis表示，与早期的 OpenAI 图像模型相比，GPT Image 1.5展现出更高的图像质量和更快的保真度。

不过，与谷歌Nano Banana Pro的实际对比才是行业关注的焦点所在。有观点认为这是OpenAI被谷歌打乱节奏后的仓促应战，也有评测指出该模型确实具备与谷歌一较高下的实力。

第一财经记者用GPT Image 1.5和Nano Banana Pro分别进行了生图测试，从这个测试来看，两个模型各有优缺点。GPT Image 1.5在画面质感和提示词遵循上表现更好，但对中文支持明显不足，生成文字错误频出；Nano Banana Pro在文字准确性上占优，却在构图指令遵循上屡屡失误。

GPT Image 1.5最大的问题或许是对于中文的支持，文字错误非常显眼，但在画面质感上做得很出色。随后记者再次提示更正文字错误，并切换横图，更开阔的背景。GPT Image 1.5的文字输出仍然是失败的，但遵守了其他提示词。

Nano Banana Pro则是在“第一财经”的文字输出上做到了准确，但封面仍有其他错误的中文字体，且画面格式一直是竖图，后面记者几次提示横向比例的构图均输出失败，在提示词遵守上模型仍有问题。

从整体审美来看，GPT Image 1.5的输出更符合大众喜好，但在准确性和中文支持上，Nano Banana Pro略胜一筹。

网友和机构也从多个方向进行了测试。Artificial Analysis用目前排行前四的图像模型做了一些测试。第一个是文生图：一只好奇的猫从一堆秋叶中探出头来。

从画面来看，这个场景里，GPT Image 1.5和Nano Banana Pro表现得都不错，不过后者的场景细节明显更多更真实。

也有网友实测发现，GPT-Image 1.5在生动的图像上表现很好，但在信息图表上表现糟糕。

更多普遍的反馈是，ChatGPT的图片看起来比谷歌的Nano Banana Pro假得多。

例如，在一个女士对镜自拍肖像的测试中，虽然ChatGPT的光影、皮肤的质感都很好，但由于背景虚化过度美化，反而会被一眼识别“AI味儿”，而Nano Banana Pro生成的图片背景细节很多，难辨真假。

有行业人士认为，Nano Banana Pro在真实感与自然度上的优势，对电商、创意等落地场景更为有利。这也意味着，在贴近实际应用的赛道中，谷歌或许仍是更受青睐的一方。

谷歌此前发布的Gemini 3系列模型，给OpenAI带来了近两年最大的逆风挑战，大模型霸主的地位受到挑战。OpenAI随后拉响“红色警报”应对谷歌竞争，并在一周前推出了GPT-5.2反击，虽然评分不错但用户差评如潮。ChatGPT 用户一致认为 GPT-5.2 太平淡、安全过度、“不像是升级，反而像是倒退”。

此次旗舰图像模型的更新也被认为是对谷歌的一次回击，但目前看来，虽然从竞技场的评分来看会更高，但用户实际评价却两极分化。谷歌Nano Banana系列模型已经拉高了用户的预期，此次更新也并不是行业一次颠覆式的飞跃，很难满足用户期待。

图片更真实、没有“AI味”仍然是用户心中重要的评判标准，也是在商业化场景中落地的关键，OpenAI仍需在真实感塑造上向谷歌看齐——榜单上的分数只是开始，真正赢得用户，仍需跨越那道“像与不像”的鸿沟。

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