作为产品经理，我这段时间把图像生成模型当作日常工作的一部分来测试：需求评审要做高保真原型、营销同事需要快速出海报、教育内容也要图文搭配。
在连续一轮密集体验后，我对 Gemini 3 Pro Image也就是大家口中的 Nano Banana Pro，有了更清晰的判断：它的中文文字渲染和空间理解确实有明显进步，但是否值得为 4K直出和“thinking”能力付费，取决于你具体的场景。
性能表现：高效与精准的完美平衡
从官方数据来看，Gemini 3 Pro Image在文本生成图片方面的延迟接近20秒，在保持高性能的同时，延迟相对较低。在图片编辑方面，同样保持着较低的延迟表现。更令人兴奋的是，它对中文的支持特别出色，这对于中文用户来说无疑是一个巨大的优势。
中文文字渲染：突破性的进步
我用Gemini模型将一张英文图片直接翻译成中文，效果令人惊艳。由于使用了Gemini的thinking能力，翻译质量非常高。虽然个别字（比如"德语"的"德"）写得不够完美，但总体而言，相比GPT Image接近一半的错误率，Gemini的新图片生成模型表现实在太强了。
最让我惊讶的是两个数据：在德语和法语的单行文本渲染方面，错误率居然是0。起初我还不敢相信，特意去找了原图片核实，发现确实如此。这意味着在这些语言的单行渲染正确率上，Gemini达到了完全没有错误的惊人水平。
虽然当文字数量增多时，渲染正确率会快速下降，但在单行或少量文字的场景下，Gemini的表现堪称完美。有些中文字虽然不是标准的排版，但非常接近我们的文字，有点像手写字体的感觉。
价格与规格
Gemini 3 Pro Image的价格比2.5 Flash Image贵了不少，但它支持最高4K直出，这对于需要高质量输出的用户来说是一个重要优势。
与其他模型的对比
| 维度 | Gemini 3 Pro Image（Nano Banana Pro） | Gemini 2.5 Flash Image | GPT 系列图像模型（参考 GPT‑5.1 + 图像编辑） |
|---|---|---|---|
| 中文文字渲染 | 强，错别字显著减少，适合单行/少量文字 | 一般，成本低 | 因提示与版本而异，部分场景错误率较高 |
| 非中文单行文本 | 德/法单行文本在我样本中错误率为 0 | 一般 | 样本中错误更容易出现，需多次尝试 |
| 长文本密集排版 | 正确率下降快，需校对 | 下降更明显 | 需多轮编辑与拼接 |
| 空间理解（物理直觉） | 提升明显（倾斜液面等场景更合理） | 一般 | 视版本与提示而定，偶有不合理结构 |
| 分辨率 | 最高 4K 直出 | 较低 | 高分辨率需额外工作流或受限 |
| 延迟（文生图） | 约 20 秒级 | 更快 | 中等，受队列与平台影响 |
| 搜索/事实采集 | 官方端可见检索迹象，图文更贴近事实 | 有限 | 需手动提供事实或外部检索 |
| 编辑/重绘 | 文本替换、风格统一较稳，材质还原弱 | 基础可用 | 某些风格更好，但结构准确性不一 |
| 计数与版式一致性 | 偶发错误（9 宫格生成成 12 格等） | 易出错 | 依赖多轮提示与手工修正 |
| 价格 | 高 | 低 | 中高（视套餐与调用量） |
| 适合人群 | 需要高保真中文文本、4K输出版、空间关系可靠的设计/营销/教育团队 | 预算敏感、快速迭代的轻量场景 | 对特定美学风格有偏好、已有成熟编辑工作流的团队 |
使用门槛与工作流建议
- 平台：优先使用 Gemini 官方 Web 端，版式、排版与内容对应更稳定；第三方平台可能出现重复或版式弱化。
- 提示词：单次提示即可生成高质量结果，但长文本或严格规则建议拆分成多步提示（文本先生成、再排版）。
- 校验链路：事实类图（如财报）可用另一模型（如 GPT 5.1 Thinking）进行二次校验；尺寸类图需明确单位与精度，尽量避免自动标注作为唯一依据。
- 后期处理：对材质感（刺绣、金属等）与严格计数的画面，用矢量工具或版式软件进行微调，提升交付质量。
总结
如果你的日常工作对中文文字渲染、画面真实感与空间结构的合理性有明确要求，并且需要高分辨率输出，那么 Gemini 3 Pro Image 的价值是清晰的；特别是在官方端使用，它在文本准确性和排版的稳定性上更容易达到可交付的标准。
反之，如果你更看重成本与速度，或你的工作偏向特定风格（如卡通化 UI、游戏素材）且已有成熟的后期编辑流程，继续使用 Gemini 2.5 Flash Image 或 GPT 系列模型会更经济，同时把 Gemini 3 Pro Image 作为专项补充（例如中文标题、海报文案、空间结构要求高的场景）。
这次测试也提醒我：平台差异、提示词设计和后期校对仍是影响最终交付质量的关键变量。模型能力在进步，但把它放进可靠的生产流程，才是我们在团队里真正要解决的事。
注：以上体验基于个人样本与具体提示词，结果会受平台、版本与场景差异影响，建议结合自身需求做小规模试运行再决定采购方案。