Qwen Image 3 vs Nano Banana 2.1：同一提示词实测对比与价格

2026 年 10 月 25 日，我们用同样四条提示词跑了 Qwen Image 3 和 Nano Banana 2.1。结果 Nano Banana 2.1 赢两项，Qwen Image 3 赢一项，一项打平。2K 图官方价每张：阿里云 $0.03，Google 约 $0.057。

还在用 Nano Banana 2？Google 已在 2026 年 10 月 6 日弃用它，2.1 每张 2K 图的价格是它的一半。

两个模型都在 OmniaKey：Qwen Image 3 和 Nano Banana 2.1。

怎么测的

• 模型和 ID：OmniaKey 上的 qwen-image-3 和 gemini-nano-banana-2.1。OmniaKey 的 qwen-image-3 就是阿里云的 qwen-image-3.0，下面引阿里云文档和价格时用这个 ID。
• 实际发送的参数：Qwen Image 3 用 {"size": "2048*2048", "prompt_extend": false, "watermark": false}，Nano Banana 2.1 用 {"aspect_ratio": "1:1", "image_size": "2K"}。所有图都是 2048×2048。
• 2026 年 10 月 25 日跑完。海报和中文招牌每个模型各两次，人像和改图各一次，一共 12 张测试图加 1 张改图原图，每个任务都是第一次就成功。
• 公平起见，Qwen 的提示词改写（prompt_extend，默认开启）关掉了，思考模式也跟着关掉，所以它画的是我们的原话。Nano Banana 2.1 保持默认思考。
• 改图原图是 GPT Image 2 生成的 1024×1024 图，两个模型改的是同一张，谁都没有改自己的图。
• 耗时从提交任务算到任务状态变成 succeeded。
• 判断方式：把原图放大逐字核对每个要求的字，再看整张图有没有照提示词来，包括版式、地点和景深。改图还要看产品和标签有没有变。
• OmniaKey 在卖这两个模型的接口，测试是通过它跑的。文中的价格都是阿里云和 Google 自己的官方价，不是我们的价格。
• 来源：阿里云的 Qwen 图像 API 参考、Model Studio 价格页、新发布模型页。Google 的 Gemini API 价格页、图像生成文档、更新记录 都在 2026 年 10 月 25 日核对。

每条提示词只有一到两张图，样本很小，把结果当成能直接看的例子就好。

四项测试，同一组提示词

测试 1：英文爵士海报（1:1）

这一项看海报上每个字对不对，大小写有没有被改，以及拿到的是不是一张平面海报。

提示词：

A minimalist concert poster for a jazz night. Large headline at the top: BLUE HOUR SESSIONS. Below it, in smaller type: Friday 14 November · 8 PM · The Lantern Room. In the middle, a brass saxophone silhouette against a deep blue gradient. Off-white paper texture, generous margins, clean modern typography.

• Qwen Image 3（23.1 s 和 23.5 s）：两次运行每个字都对。小字是“Friday 14 November · 8 PM · The Lantern Room”，大小写和提示词一致。米白纸面，整张就是平面海报，两次的萨克斯都是蓝色渐变底上的近黑色剪影。
• Nano Banana 2.1（32.2 s 和 36.5 s）：两次每个字都对，但小字变成了全大写。小字是“FRIDAY 14 NOVEMBER · 8 PM · THE LANTERN ROOM”。萨克斯是金色，第一次在蓝色圆形上，第二次在蓝色色块上。两次都把海报画成放在灰色或深色背景上的一张纸，用之前得先裁掉背景。

结论：Qwen Image 3。两边两次都拼对了每个字，Qwen 保留了我们的写法，直接给出能打印的平面海报。Nano 的金色萨克斯更贴提示词，但它把小字改成大写，两次都把海报拍成样机。Nano 做海报时要加一句“flat design, no mockup, keep the capitalization”。

测试 2：中文茶馆招牌（1:1）

这一项看牌匾上两行中文对不对，以及画面像不像提示词要的写实摄影。

提示词：

一家老茶馆的门面，傍晚暖光，写实摄影。门楣上挂着一块深色木质牌匾，金色大字写着“清风茶舍”，牌匾下方一行小字“始于一九八六”。门两侧各挂一盏红灯笼，门口摆着几把竹椅。

• Qwen Image 3（23.1 s 和 23.2 s）：两次都对，“清风茶舍”和“始于一九八六”一字不差。光滑的金色字、干净的深色木面，上方有屋瓦，暖光、红灯笼、竹椅齐全。质感更像干净的 3D 渲染。
• Nano Banana 2.1（36.5 s 和 32.0 s）：两次都对。牌匾是掉漆的旧木头，配哑光金字。看起来像真照片：里面有客人，灯笼亮着，还有绿植、茶具，墙上甚至挂着一台空调外机。

结论：Nano Banana 2.1。四张图两行中文全对，文字打平。提示词要的是写实摄影，Nano 像照片，Qwen 像渲染图。

测试 3：里斯本海鲜市场人像（1:1）

这一项看人像的地点线索、景深和皮肤质感。

提示词：

Candid street portrait of a woman in her sixties laughing at a fish market stall in Lisbon, holding a paper-wrapped bundle of sardines in both hands. Morning light, shallow depth of field, natural skin texture with fine wrinkles, ice and silver fish blurred in the background. Shot on a 50mm lens.

• Qwen Image 3（27.4 s）：一位笑着的棕发女性，双手捧着纸包沙丁鱼。身后是室内鱼档，冰上摆着银色鱼，背景只轻微虚化。画面里没有任何东西说明这是里斯本。
• Nano Banana 2.1（37.1 s）：一位笑着的灰发女性，围着围巾，双手捧着纸包沙丁鱼。墙上是蓝白瓷砖，手写价签写着“SARDINHAS 1,40”，背景里有人影虚化，地面是石板。

结论：Nano Banana 2.1。它把场景放在了里斯本，有瓷砖也有葡文价签，背景按“浅景深”要求虚得更多。Qwen 的人像换到任何室内鱼市都成立。

测试 4：改产品图（1:1）

这一项看改图时产品有没有变，瓶子和标签上的字能不能原样保住。原图由 GPT Image 2 生成，两个模型拿的是同一个文件。

提示词：

Place this exact bottle on a sunlit white marble kitchen counter with a blurred window behind it and a sprig of rosemary beside it. Keep the bottle, the cork, the label and every word on the label exactly the same.

• Qwen Image 3（41.5 s）：瓶型、软木塞和标签都保住了。“OLIVA”、橄榄枝图案和“Extra Virgin · 500 ml”一样没变。大理石台面，旁边有迷迭香。身后的窗户比较清楚，没有虚化。瓶身最接近原图。
• Nano Banana 2.1（28.4 s）：软木塞、标签文字和图案都保住了。大理石台面、迷迭香，身后的窗户按提示词虚化得很重。油色比原图偏金黄，整张更像照片。

结论：平。标签上的字两边都对。Qwen 把瓶子保得最像原图。Nano 按要求虚化了窗户，更像实拍，这次改图也更快。产品一点都不能变，就用 Qwen。

每项结果

海报和招牌一共八张图，中英文每个要求的字都对，文字不是这次的胜负点。拉开差距的是大小写和版式，以及画面像不像照片。Qwen 照字面执行。Nano 会自己补地点细节，比如瓷砖、价签和空调外机。

价格和速度

阿里云的官方价，见 Model Studio 的价格页，2026 年 10 月 25 日核对：

Google 的官方价，按 Gemini API 价格页，2026 年 10 月 25 日核对：

按上面的官方价，我们这次每张图的实际花费：

Qwen 改图是 $0.03 加输入图的 $0.003，没有 token 费用。Nano Banana 2.1 五次生成分别用了 812、825、860、878 和 1,011 个思考 token，中位数 860，按每百万 $7.50 算约 $0.0065，加在 $0.0504 的图价上。Nano 改图用了 87 个思考 token 和 1,120 个输入图 token。

差价来自思考。Google 把思考 token 算作文本输出，每百万 $7.50。思考默认开在 medium 档，所以价格页上那张图的价钱只是起步价。

Qwen 每张新图都快一些，23.1 到 27.4 s，Nano 是 32.0 到 37.1 s，只有改图反过来。OmniaKey 当前的价格看 Qwen Image 3 和 Nano Banana 2.1 模型页。

Nano Banana 2 呢？

Google 在 2026 年 10 月 6 日弃用 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image），同一天发布 2.1，并指定 2.1 作为替代。旧模型没有公布关停时间，见 Google 的更新记录，2026 年 10 月 25 日核对。Google 的文档里 Nano Banana 2 还标着稳定可用，只是新项目建议用 2.1。

只看价格就该换：2.1 每张 2K 图 $0.0504，Nano Banana 2 是 $0.101。Batch 是 $0.0252 对 $0.050。搜“qwen image 3 vs nano banana 2”的人直接测 2.1 就行。我们上面的招牌和人像都是 2.1 的结果。2 和 2.1 的差别、2.1 和 Pro 怎么比，见我们的 Nano Banana 2.1 vs Pro 实测。

优缺点

• 优点：文字精确，大小写照原样。平面版式，不会画成拍下来的样机。出图最快，中位数 23 s。2K 图每张 $0.03，官方价最低。
• 缺点：照片类提示词偏渲染感；不主动加地点细节；改图最慢，41.5 s；最大只有 2048×2048。

• 优点：照片最像真的；会补地点和现实细节；改图更快；最高 4K；Batch 价格减半。
• 缺点：把我们的小字改成了大写；两次都画成拍下来的样机；出图慢，中位数 36.5 s；每张都多花思考 token。

什么任务选哪个

国内怎么用

OmniaKey 支持人民币直充（支付宝、微信支付），一个 key 就能调用 Qwen Image 3 和 Nano Banana 2.1。不用分别去开阿里云和 Google 的账号，按上面的结论分配任务就行。模型页：Qwen Image 3、Nano Banana 2.1。

用同一个接口跑一遍

下面这个请求把海报提示词发给 Qwen Image 3，出 2048×2048，关掉提示词改写和水印。参数就是我们测试用的：

curl https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: blue-hour-poster-001" \
  -d '{
    "model": "qwen-image-3",
    "type": "image",
    "operation": "generate",
    "input": {"prompt": "A minimalist concert poster for a jazz night. Large headline at the top: BLUE HOUR SESSIONS. Below it, in smaller type: Friday 14 November · 8 PM · The Lantern Room. In the middle, a brass saxophone silhouette against a deep blue gradient. Off-white paper texture, generous margins, clean modern typography."},
    "parameters": {"size": "2048*2048", "prompt_extend": false, "watermark": false}
  }'

1. 返回 202 和一个任务 id。
2. 每隔几秒请求 https://api.omniakey.com/v1/media/tasks/{id}，直到 status 是 succeeded。
3. 从 assets[0].url 下载图片。

换 Nano Banana 2.1 时，把 model 改成 gemini-nano-banana-2.1，parameters 改成 {"aspect_ratio": "1:1", "image_size": "2K"}。改图把 operation 改成 edit。Qwen 把原图放进 input.images，可以是 URL 数组，也可以是 data URL。Nano Banana 2.1 用 input.image，传 {"data": "<base64>", "mime_type": "image/jpeg"}。

从模型页开始跑：Qwen Image 3 和 Nano Banana 2.1。每个参数写在图像 API 文档里。

常见问题

Qwen Image 3 比 Nano Banana 2.1 好吗？

看任务。海报这类平面版式、文字必须一字不差的活，选 Qwen：它赢了海报那项，23 s 给出平面文件。照片类选 Nano Banana 2.1：中文店面和人像两项都是它赢，画面更像照片。

Qwen Image 3 开源吗？

不开源，没有 Qwen Image 3.0 的权重。Qwen 团队在 Hugging Face 上的模型列表里有 Qwen-Image-2.1 系列，没有 3.0 的版本。目前最新的开源 Qwen 图像模型是 Qwen-Image-2.1，7B，用的是 Qwen Research License。它在本机能跑成什么样，见我们的 Qwen-Image-2.1 评测。

Qwen Image 3 能出 4K 图吗？

不能。它最大输出 2048×2048，比例 1:8 到 8:1，2K 就是上限。Nano Banana 2.1 能出 1K、2K 和 4K，4K 每张 $0.113。

Qwen Image 3 和 Nano Banana 2.1 哪个便宜？

按厂商官方价，Qwen Image 3 大约便宜一半。2K 图每张 $0.03，Nano Banana 2.1 是 $0.0504，算上思考 token 约 $0.057。改图是 $0.033 对约 $0.053。

Nano Banana 2.1 会加水印吗？

每张 Nano Banana 2.1 图都带 SynthID 水印，是看不见的，见 Google 的图像生成文档。Qwen Image 3 只有你主动要求才加，因为 watermark 默认是 false。

更新记录

• 2026 年 10 月 25 日：第一版，四项同提示词测试当天完成。