Nano Banana 2.1：有哪些变化、哪些已确认，以及如何撰写提示词

Google 于 2026 年 10 月 6 日发布了 Nano Banana 2.1，作为 Nano Banana 2 的更新版本。目前，该模型已在 Fiddl.art 上线。

外界对这款模型的评价并不一致。Google 自己的测试和一个由用户投票产生的排行榜都认为它优于 Nano Banana 2。但在发布当周的评论中，一些用户表示它不听指令、会过度锐化图像，或者添加了他们从未要求的细节。也有人认为生成的图像好看得多。两方都有道理，而独立测试尚未给出定论。

本指南将介绍 Google 官方所说的改动、价格和使用权限方面已确认的信息，以及如何编写提示词，让 Nano Banana 2.1 按要求生成。同时，本文也会演示如何在 Fiddl.art 上使用该模型。凡是证据不足、或仅来自 Google 一方的内容，文中都会注明。

60 秒了解 Nano Banana 2.1

Nano Banana 2.1 是 Nano Banana 2 的更新版本，属于 Google 速度较快的“Flash 级”图像模型。Google 在模型卡中表示，它基于 Gemini 3.6 Flash 构建。

相比 Nano Banana 2 有哪些变化

Google 列出了以下改进：

• 视觉质量和真实感更好
• 文字渲染和信息图排版更好
• 蒙版式编辑：只修改图像的某一部分，其余部分保持不变
• 多次编辑之间，角色和主体的一致性更好
• 修复了超宽或超高图像（1:4、4:1、1:8 和 8:1）中出现的异常拼贴问题
• 绘图前会进行更多思考，默认级别为“medium”（中等）。Nano Banana 2 默认为“minimal”（最低）。

以上均为 Google 的说法。下文会介绍外部证据对这些说法的印证情况。

哪些没有变

Nano Banana 2.1 并不会取代该系列的其他模型。Nano Banana Pro 和 Nano Banana 2 Lite 依然存在，Google 将 Pro 定位于要求最高的工作。这样 2.1 就处在中间位置：它是日常使用的模型，上面还有 Pro。

Nano Banana 2.1 比 Nano Banana 2 和 Pro 更好吗？

从现有证据来看，Nano Banana 2.1 平均而言优于 Nano Banana 2。至于和 Nano Banana Pro 相比，则尚无定论。

Google 自己的测试怎么说

Google 的模型卡显示，在整体图像偏好、编辑以及多角色一致性方面，Nano Banana 2.1 均领先于 Nano Banana 2 和 Pro。不过，这是 Google 对自家模型的评测，发布时还没有独立实验室复现过结果。它只是一种说法，不能算证明。

Arena 排行榜怎么说

Arena 是一个由用户在图像之间投票的排行榜。发布时，Nano Banana 2.1 在文生图中排名第五（1,328 分），在图像编辑中排名第六（1,428 分），在多图编辑中排名第四（1,431 分）。这一成绩高于更早的 Nano Banana 系列模型（包括 Pro），但落后于 OpenAI 的 GPT Image 2.5。Arena 将该条目标记为初步结果，且排名每天都会变化。最新数据请查看 Arena 排行榜。

实际上手测试怎么说

独立的上手测试结果有限，而且结论不一。The Decoder 用标准测试提示词对两个模型做了对比，发现 Pro 生成的图像看起来更自然，色彩和比例也更好。但这只是一家媒体、一组提示词，只能算单个数据点，并不能说明 Pro 总体上更胜一筹。

不同任务该选哪个模型

目前没有已发布的结论能解决这个问题，因此这里的建议是基于上述证据做出的判断：

• Nano Banana 2.1 适合作为日常生成和编辑的首选，因为 Google 自己的测试和 Arena 都认为它领先于 Nano Banana 2。
• Nano Banana Pro 仍然是更稳妥的选择，适用于人脸需要匹配参考图，或单张图像需要在全尺寸下接受仔细检查的场景。Google 将 Pro 定位于最高要求的工作，而且有一位外部测试者发现 Pro 在人物相似度方面更强。
• GPT Image 2 和 GPT Image 2.5 也已在 Fiddl.art 上线。Arena 在发布时将 GPT Image 2.5 排在 Nano Banana 2.1 之前，因此当结果很重要时，用同一条提示词在两者上各跑一遍是合理的做法。

“Nano Banana 2.1 不听我的提示词”：用户反馈与应对办法

用户都反馈了什么

发布当周，Reddit 和 YouTube 上的评论褒贬不一。一些用户称赞了生成效果，另一些则反馈了指令遵循和图像风格方面的问题。

• 无视指令。 一位 YouTube 评论者写道，2.1“actively ignore my prompts and does whatever it wants”（主动无视我的提示词，想怎么来就怎么来）。出售图像模型访问服务的供应商 Atlas Cloud 转述的 Reddit 帖子中，有人称该模型“completely deaf”（完全听不进去），还会用从未要求过的家具和背景去填充空白区域。
• 过度锐化和多余细节。 另一位 YouTube 评论者形容 2.1 的输出过于锐利。第三位则说，它看起来像是开了“DLSS5”，在某些图像中，纹理和细节多得有些过头。
• 悄悄降低旧模型的表现。 一些评论者认为，旧模型会被刻意削弱，好让新模型显得更好。帖子里没有人为此提供证据。
• 没什么新东西。 一位 Reddit 评论者说，Nano Banana 2.0 也能生成同样的图像，并称 2.1 给人一种从 2.0 输出中“蒸馏”出来的感觉。

另一方面，有评论者表示该模型在 Gemini 应用里能正常响应请求，也有用户称图像好看得多。这些都是小样本的用户反馈，没有哪一条能说明该模型的总体表现。

关于思考级别的推测

Nano Banana 2 默认使用最低级别的思考，而 Nano Banana 2.1 默认使用中等级别。Atlas Cloud 认为，先推理再绘图的模型，会比逐字渲染的模型更倾向于重新解读含糊的措辞，这解释了大部分抱怨。

这一推测合理，但尚未得到证实。它依据的是一家供应商用单条提示词、在三个思考级别下进行的测试。在该测试中，三个级别都准确呈现了文字、数量和空白区域。该供应商得出的结论是，明确写出“不要其他内容”和“保持空白”之类的语句，比思考设置起的作用更大。Google 尚未证实这一推测。

写明哪些必须保持不变

无论原因是什么，明确写出约束条件，是各来源中最一致的建议。有三种写法：

1. 编辑：说明改什么、保留什么。 Google 自己的蒙版式编辑模板，会告诉模型只修改某个指定元素，其余一切保持不变，并保留原有风格、光线和构图。它的示例是把蓝色沙发换成棕色皮沙发，同时抱枕和光线保持原样。
2. 文字：写出确切的字句。 按文字应呈现的样子写出来，需要大写就用大写。每次生成后都要检查，因为 Google 自己的说明也提到，小字仍可能模糊。
3. 空白区域和多余元素：直接说明。 如果某个区域应保持空白，提示词可以直接这样写。如果不想要装饰或多余的文字，也可以直接说明。

用 JSON 还是普通句子？

发布期间讨论最多的 Reddit 提示词，是一大段 JSON，发在 r/GeminiAI，标题为“Nano Banana 2.1 goes crazy”。发帖者认为，模型处理 JSON 更容易，也能更清楚地获知用户想要什么，因此比松散的描述更有效。热门评论问这到底算什么提示词，质疑者则认为这类提示词过于复杂。有评论者写道，写这条提示词的时间，都够养大一个人类了。

另一位用户发布了同一提示词的纯文字改写版。从帖子内容无法判断这个改写版是否能达到 JSON 版本的效果，所以本指南不做优劣评判。现有来源也没有解决这个问题。两个版本的共同点是具体：都写明了主体、光线、场景和需要避免的内容。用普通句子准确说明想要什么、不想要什么，是一个合理的起点；如果结果需要，再考虑采用结构化写法。

可直接复制的 Nano Banana 2.1 提示词示例

这些提示词遵循上文的写法。本指南并未实际运行过它们，因此实际结果可能有所不同。

一个简单的结构

示例都使用平实的描述性句子。一个可行的顺序是：任务、主体、场景、镜头或构图、光线、风格、放在引号中的确切文字，以及必须保持不变的内容。这个顺序只是建议，并非 Google 记录在案的公式。

产品主图

Create a photorealistic product photo of a frosted glass serum bottle with a gold dropper on a wet slate surface, shallow depth of field, 85mm lens, soft window light from the left, subtle water droplets, clean luxury skincare aesthetic.

带文字的海报

Design a minimalist concert poster in a Swiss grid style. Large bold headline "NIGHT SIGNALS", subtitle "Live at Harbor Hall, Nov 14", deep navy background with a single orange circle, generous whitespace.

这里标题越短越稳妥，因为 Google 表示小字仍可能模糊。

定向编辑

Using the input photo, change only the jacket to a camel wool overcoat. Keep the face, hair, pose, background and lighting exactly the same.

信息图

Make a clean vertical infographic titled "How Solar Panels Work" with four numbered steps, simple flat icons, a teal and white palette and short readable labels.

全景横幅（8:1）

Ultra-wide panoramic banner of a misty pine forest at sunrise, layered mountain ridges, warm light rays, cinematic color grade, no text.

Fiddl.art 的宽高比选择器包含 4:1 和 8:1，因此可以在那里生成这类宽幅图像。

如需更多灵感，可以参考 Fiddl.art 的 AI 图像提示词示例，并将其改写后用于该模型。

Nano Banana 2.1 的价格、使用权限与停用：已确认的信息

本节内容来自 Google 在发布后头几天的文档，之后可能已有变化。如果 Google 的页面之间、或相关报道之间存在出入，本节会注明。

1K、2K 和 4K 的 API 价格

在 Google 的 Gemini API 上，Nano Banana 2.1 按每张图像输出收费：

宣传中的“半价”在 1K 和 2K 上成立。在 4K 上，降幅约为 25%。一些早期文章给出的 4K 价格是 $0.0756，那是发布当天的数字。后来 Google 的定价页面将 4K 图像的 token 数上调，价格变为 $0.113。有报道指出，Google 图像生成指南中的一张表格仍列着旧数字，所以 Google 自己的页面曾有一段时间前后不一。以定价页面为准，它说明了每张图像的费用。

按图像计算的节省并不等于全部账单。输入 token 现在为每百万 style=background:#121212.50，此前为 $0.50；文本和思考输出为每百万 $7.50，此前为 $3。思考 token 要计费，而 Google 没有公布单张图像会用掉多少，因此一次请求的花费会略高于图像价格本身。Nano Banana 2.1 还取消了 Nano Banana 2 提供的 512px 尺寸，并且该 API 没有免费额度。

这些都不会改变网页应用用户的付费方式。Fiddl.art 使用自己的点数定价，本指南后文会介绍。

Gemini 应用和 Flow 的使用权限

Google 表示，Nano Banana 2.1 正在逐步推送至 Gemini 应用、搜索中的 AI 模式、Google AI Studio、Flow、Stitch、Google Ads 和 Gemini Enterprise。推送到各账号的时间不同，所以某天没看到该模型，并不代表被限制使用。

关于 Gemini 应用的报道相互矛盾：

• 一份截至 10 月 7 日的报道称，应用的帮助页面仍在介绍 Nano Banana 2，发布说明中没有 2.1 的条目，Google 也没有公布 2.1 按套餐划分的使用限额。
• Atlas Cloud 在 10 月 10 日撰文称，Google 的图像生成页面把 Nano Banana 2 列在免费方案下，而 2.1 仅限 Google AI Pro、Plus 和 Ultra 订阅用户使用。
• Fello AI 称，2.1 可以在搜索的 AI 模式和 Gemini 应用中免费试用，但受各套餐每日限额约束。

这些说法不可能都对，也可能只是页面在不同日期之间发生了变化。本指南不对 Gemini 应用是否可免费使用做任何断言，请以 Google 自己的页面为准。

Google Flow 的情况更明确。有报道称，Flow 将 Nano Banana 2.1 列为标准图像模型，同时 Nano Banana 2 Lite 和 Pro 仍可使用。Google 尚未公布在 Flow 中生成一张 2.1 图像需要消耗多少积分。

Nano Banana 2：已弃用，尚未公布停用日期

Google 于 10 月 6 日将 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）标记为已弃用，并指定 2.1 为替代。当时多家媒体报道称，Google 的时间表将 2026 年 10 月 29 日列为最早停用日期。Google 在 10 月 7 日移除了这一日期，其发布说明和弃用页面目前都写明尚未公布停用日期。

对开发者而言，各来源给出的实用建议是尽早迁移到 2.1，因为日期仍有可能确定。迁移需要更换模型 ID、去掉所有 512px 请求，并有意识地选择思考级别。Google 的更新日志是关注停用公告的地方。

如何在 Fiddl.art 上使用 Nano Banana 2.1

操作步骤

1. 打开 Fiddl.art 的创作页面。
2. 选择 Google Nano Banana 2.1 作为模型。
3. 编写提示词，运用上一节的写法：说明改什么、保留什么，写出确切文字，并说明要排除什么。
4. 选择宽高比。选择器包含 4:1 和 8:1 等宽幅格式，适合用作页眉和横幅。
5. 设置生成数量。每次最多可生成 10 张图像。
6. 也可以点击 Add Images 上传输入图像，例如用来编辑现有照片。
7. 选择 Create Public 或 Create Private。

费用与可见性

Fiddl.art 按点数收费，使用 Nano Banana 2.1 需要先购买积分。积分可以直接购买，也可以通过订阅获得，订阅为可选项。创作界面会在模型选择器和每个创建按钮上显示当前所需点数，因此在生成之前就能看到价格。根据创作界面上的提示，公开创作的作品会出现在社区信息流中。

下载结果

下载窗口会提示用户“You own this image”，并提供三个选项：

• Original
• HD JPG
• 4K Upscale

4K 选项是对生成图像的放大，并不是 Google 原生的 4K 输出档位（即 API 上每张 $0.113 的那一档）。窗口中提示，首次放大可能需要 30 秒或更久。

更多提示词帮助

Fiddl.art 的写实照片提示词和让 AI 图像看起来更逼真两篇指南适用于大多数图像模型。想了解该模型，可以从 Fiddl.art 的 Nano Banana 2.1 模型页面开始。其他模型可以在模型目录中对比，其他创作者的图像则可以在浏览中查看。

参考图像与角色一致性

Google 表示，Nano Banana 2.1 可以在最多 14 张参考图像中，保持最多四个角色和十个物体的一致性。下面是针对固定角色或吉祥物的可重复工作流程。这只是建议的做法，本指南并未实际测试。

1. 制作参考图集。 生成或上传三到五张清晰的角色图像：正面、四分之三侧面、全身以及中性表情。
2. 在提示词中为每个角色命名。 例如：“Character A (red hair, freckles, green jacket) from references 1–3.”
3. 单独添加物体参考图。 标志、产品和道具各用一张图。
4. 每个场景只改一处。 可以更换地点或动作，但不要同时再换服装。
5. 把最好的输出作为新的参考图，用于下一个镜头，以控制偏移。

如果需要在大量图像中保持同一张脸，Fiddl.art 的 Forge 工具可以训练自定义模型。Fiddl.art 的角色一致性指南对几种方法做了比较。

Nano Banana 2.1 仍然做不到的事

Google 的模型卡列出了该模型自身的局限。这些是 Google 对自家模型的说法，并非外部测试的结果。

• 小字可能模糊，尤其是在 1K 下。长段落和整页文字也是薄弱环节。
• 输入图像与输出之间，角色并不总是一致。
• 蒙版式编辑只能部分遵循指令。 用来标示编辑区域的标记可能残留在结果中。
• 编辑时有时会保留主体原有的姿势。
• 左右可能会搞混。
• 世界知识、3D 推理和事实准确性有限。 Google 给出的信息图准确度评分来自自动评分器，并不保证图表中的事实正确。
• 请求偶尔会很慢或超时。

其他已记录的限制：

• 该模型没有 512px 尺寸。
• 在 Google 的 API 中，图像搜索接地（grounding）无法使用真实人物的照片。
• Google 表示，该模型生成的每张图像都带有不可见的 SynthID 水印。Fiddl.art 不会在下载的图像上添加自己的水印。

实际的启示是：发布图像之前，务必校对所有文字，并检查每个标签。

Nano Banana 2.1 常见问题

Nano Banana 2.1 是什么时候发布的？

Google 于 2026 年 10 月 6 日发布了 Nano Banana 2.1。它在 Gemini API 中以正式可用的模型形式上线，没有预览期。

Nano Banana 2.1 比 Nano Banana 2 更好吗？

平均而言，证据表明是的。Google 自己的测试和 Arena 排行榜都认为它优于 Nano Banana 2。不过，一些用户反馈它的指令遵循能力变弱，详见上文的提示词部分。

Nano Banana 2.1 比 Nano Banana Pro 更好吗？

目前尚无定论。Google 自己的测试认为 2.1 领先于 Pro，但那是 Google 对自家模型的评测。Arena 的用户投票也把 2.1 排在 Pro 之上，但落后于 GPT Image 2.5，而且至少有一项外部检验发现 Pro 看起来更自然。具体选哪个，取决于任务。

Nano Banana 2.1 免费吗？

Google 的 Gemini API 对该模型没有免费额度。至于 Gemini 应用是否免费提供，以及属于哪个套餐，由于报道相互矛盾，目前并不清楚。在 Fiddl.art 上，使用该模型需要购买积分，创作界面会在生成之前显示所需点数。

还能继续使用 Nano Banana 2 吗？

可以，在 Fiddl.art 上仍然可以。Nano Banana 2 在那里依然可选，并且与 Nano Banana 2.1 一样需要购买积分。在 Google 自己的 API 中，Nano Banana 2 已于 10 月 6 日被标记为弃用，尚未公布停用日期。

Nano Banana 2.1 需要不同的提示词吗？

很可能需要写得更明确。该模型在绘图前思考得更多，而反馈有问题的用户描述说，它会改写含糊的措辞。说明要改什么、保留什么、排除什么的提示词，是各来源中最一致的建议，不过这里的任何测试都没有证明它们效果更好。

在 Fiddl.art 上试用 Nano Banana 2.1

打开 Fiddl.art 的 Nano Banana 2.1 模型页面，或者直接前往创作页面，Google Nano Banana 2.1 已可使用。写明哪些必须保持不变、给出确切文字并说明要排除什么的提示词，能让模型获得最清晰的指令。