MOSS-Image 对比 Nano Banana Pro：文字渲染、版式控制与获取方式
开源模型 MOSS-Image 与 Google Nano Banana Pro 的规格对比，基于已公开的基准数据，并如实指出目前的空白。
这是一篇规格表对比，不是实测。下文中的每个数字都来自公开资料：MOSS-Image 技术报告、GitHub 仓库，以及 Kie.ai 关于 Google Nano Banana 模型的文档。我们还没有用相同的提示词把两个模型并排跑过。用相同提示词的实测已在计划中，完成后会更新本文。
简短结论：MOSS-Image 开放权重，擅长长文本和 JSON 控制的版式，但没有编辑模式和托管 API。Nano Banana Pro 闭源、只能通过 API 使用、支持参考图，但在两个已公开的版式基准上远低于 MOSS-Image。想了解这个开源模型的背景，请从 MOSS-Image 是什么？开始。
对比之前，先说明一下名称
在我们引用的资料中，Google 的这个模型有两个名字。MOSS-Image 论文的基准测试把它称为"Nano Banana Pro"。而我们引用的定价、分辨率和提示词限制数据来自 Kie.ai 的 nano-banana-2-1 条目，Kie 将其定位为 Nano Banana 2 的替代品（Nano Banana 2 计划于 2026 年 10 月 29 日下线）。我们把它们视为同一产品线，表格列名也据此标注。凡是来自 Kie 条目的行，描述的是该 API 暴露的能力，可能与 Google 自己的产品页面有所不同。
MOSS-Image 和 Nano Banana Pro 在纸面上如何比较？
MOSS-Image 是一个 5B、Apache-2.0 许可的模型，只做文生图，支持 4096 token 提示词、JSON 版式控制，分辨率从 512² 到 2K。Nano Banana Pro 是 Google 的闭源模型，通过 API 访问，最多支持 10 张参考图、20,000 字符提示词、1K 到 4K 输出，按图计费。两者都没有同时公开的 LLTB 文字得分。
| 维度 | MOSS-Image | Nano Banana Pro / 2.1（Google，经 Kie.ai） |
|---|---|---|
| 开放程度 | 开放权重，Apache-2.0（GitHub） | 闭源，仅 API（Kie 文档） |
| 文生图 | 支持 | 支持 |
| 图生图 / 参考图 | 不支持；列为未来工作（arXiv） | 支持，最多 10 张参考图，每张 30 MB（Kie 文档） |
| 蒙版编辑 | 不支持 | Google 宣传支持，但 Kie API 没有暴露蒙版参数 |
| 文字渲染 | 超长中英文文字；LLTB Mean-6 96.3（arXiv） | 一般使用中表现良好，但未在 LLTB 上评测 |
| 版式控制 | JSON 边界框；7Bench 0.88 mIoU / 0.70 AUC（arXiv） | 无结构化控制；仅自然语言；7Bench 0.1493 mIoU / 0.1628 AUC |
| 人类偏好（RealLayoutArena Elo） | 1698.70，第二名（arXiv） | 1590.19（arXiv） |
| 分辨率 | 512² 到 2K，任意宽高比，边长为 16 的倍数（USERGUIDE） | 1K、2K 或 4K；15 种预设宽高比（Kie 文档） |
| 提示词长度 | 4096 token（GitHub） | 20,000 字符（Kie 文档） |
| 速度 | 50 步；每张图耗时未公布 | Kie 回调示例：一张 2K 图 48 秒（Kie 文档） |
| 托管 API | 截至 2026 年 10 月 20 日没有 | Kie.ai nano-banana-2-1：1K 每张 $0.02，2K 每张 $0.03，4K 每张 $0.045（Kie 定价） |
| 商业使用 | Apache-2.0 允许 | Kie 标注该模型允许商用 |
哪个模型渲染长文本更好？
按公开数据，是 MOSS-Image。它在论文的 240 条长文本基准 LLTB 上的 Mean-6 得分为 96.3，其中英文 97.1，中文 92.4。Nano Banana Pro 没有在 LLTB 上评测过，所以没有可比数字。我们无法说它落后多少，只能说没有这个分数。
LLTB 测的是什么很关键。它的提示词平均 1,339.8 个字符，约为 LongTextBench 的 11 倍，而且一半是中文。在较短的 LongTextBench 上，包括 MOSS-Image 在内的开源模型已经拿到 96 到 98.9 的分数，所以报告认为它已经饱和。如果你的文字只是一个标题加一句标语，两个模型大概率都没问题。如果是完整的产品标签、菜单或多段落信息图，MOSS-Image 是唯一有公开证据的。示例提示词见我们的提示词指南。
哪个模型给你更多版式控制？
MOSS-Image，而且在已公开的基准上差距很大。在 7Bench 上，MOSS-Image 的 mIoU 为 0.88，Layout AUC 为 0.70；Nano Banana Pro 分别为 0.1493 和 0.1628。GPT Image 2、Seedream 5.0 Pro 和 Qwen Image 3.0 Pro 都和 Nano Banana Pro 一样落在 0.14-0.17 区间。
原因在于结构。MOSS-Image 接受带有逐元素边界框的 JSON 提示词，坐标是以零为中心的绝对像素，所以你可以精确指定标题、产品和 logo 的位置。Nano Banana Pro 只接受自然语言，位置只能是请求而非指令。MOSS 这边的功能被标记为实验性，论文也指出高质量版式依赖外部 LLM 来扩写提示词。即便如此，论文自己的消融实验显示 JSON 版式提示词得分 1622.87 Elo，而详细自然语言提示词为 1509.21。格式说明见我们的版式 JSON 规范。
盲测中人们更偏好哪个模型？
在 RealLayoutArena——论文中覆盖 61 个海报、信息图和 UI 任务的盲测成对人类偏好测试——MOSS-Image 得分 1698.70 Elo，Nano Banana Pro 为 1590.19。GPT Image 2 以 1844.35 领先，Seedream 5.0 Pro 为 1661.16，带提示词增强的 Qwen Image 3.0 Pro 为 1614.84。
有两点需要注意。第一，这个基准是 MOSS-Image 团队设计的，而且排名中的 MOSS-Image 条目使用了 GPT-6 做提示词增强。第二，这些任务全是版式密集的设计工作，正是 MOSS-Image 的目标领域。报告没有公布最终模型的 GenEval、DPG-Bench 或 OneIG 得分，所以没有公开的通用能力对比。对于照片级真实感或角色渲染，本文和论文都给不出数字。
哪个模型更容易用上？
Nano Banana Pro，而且差距很大。它今天就可以通过 Kie.ai 使用，1K 图 $0.02，2K 图 $0.03，4K 图 $0.045。MOSS-Image 则完全没有托管 API：截至 2026 年 10 月 20 日，Hugging Face Inference Provider、fal.ai、Replicate、WaveSpeed 和 Kie.ai 上均没有部署。
要使用 MOSS-Image，你得自己运行它。可选方式有官方 Hugging Face Space、ComfyUI（发布当天合并进核心，并有 Comfy-Org 重打包版本）、Diffusers、SGLang 或 vLLM-Omni。bf16 DiT 为 10.2 GB，int8 版本 5.4 GB，另外还有一个 9B 文本编码器。官方显存需求和生成速度未公布。ComfyUI 指南介绍了搭建过程。另外，Kie.ai 的并发和速率限制同样未公布，生成的文件保留 14 天。
哪个模型能编辑图片或使用参考图？
只有 Nano Banana Pro。通过 Kie.ai，它最多接受 10 个参考图 URL，每张 30 MB。MOSS-Image 是纯文生图；论文把图像条件生成列为未来工作，并为此预留了一个位置编码轴。
基于蒙版的编辑则不太明确。Google 宣传 Nano Banana Pro 支持，但 Kie API 没有暴露蒙版参数，所以通过该平台无法使用。MOSS-Image 提供了一个论文称为"版式引导零样本修改"的部分替代方案：修改 JSON 中的文字或框，然后重新生成。这不是真正的编辑，因为未修改的区域也可能发生变化。
什么时候应该选 MOSS-Image？
当图片以文字为主或需要精确的元素定位、需要开放权重做微调或本地部署、或者许可证很重要时，选 MOSS-Image。它公开的优势是长双语文本（LLTB 96.3）、边界框版式（7Bench 0.88）和宽松的 Apache-2.0 许可证。
它适合海报、信息图、UI 原型、菜单、标签，以及任何一个错字或一个错位的区块就会毁掉结果的场景。社区在四天内已经产出超过 30 个微调和 LoRA，包括 4 步和 8 步加速适配器，工具生态发展很快。设置见我们的推荐设置文章。
什么时候应该选 Nano Banana Pro？
当你需要从一张照片出发、在多张图片之间保持产品或人脸一致、输出 4K、或者今天就调用 API 而不想跑 GPU 时，选 Nano Banana Pro。它公开的优势是参考图输入、更高的最大分辨率，以及每张几美分即可立即使用的托管服务。
它是基于真实照片做产品图、从参考图衍生活动素材，以及任何需要无基础设施扩展的流水线的务实选择。代价是闭源、无法微调，而且在仅有的公开版式基准上得分低得多。如果你想现在就生成一张文字密集的设计图而不想纠结选哪个模型，可以试试 MossImage 生成器。
FAQ
这篇对比是基于你们自己的测试吗？
不是。所有数据都来自 MOSS-Image 技术报告、OpenMOSS GitHub 仓库和 Kie.ai 文档。用相同提示词的实测已在计划中，届时会更新本文。
MOSS-Image 比 Nano Banana Pro 更好吗？
在两个已公开的版式基准上，是的：7Bench mIoU 0.88 对 0.1493，RealLayoutArena Elo 1698.70 对 1590.19。在文字方面，Nano Banana Pro 没有可比的 LLTB 分数。在编辑、参考图和托管访问方面，Nano Banana Pro 完胜。
我可以像 Nano Banana Pro 那样通过 API 使用 MOSS-Image 吗？
暂时不行。截至 2026 年 10 月 20 日，没有任何主流平台提供 MOSS-Image 托管端点。你可以在 Apache-2.0 许可下用 Diffusers、ComfyUI、SGLang 或 vLLM-Omni 自行部署。
Nano Banana Pro 支持 JSON 版式提示词吗？
不支持。它接受最长 20,000 字符的自然语言提示词。使用 abs_centralized 坐标和 yxyx 框的 JSON 边界框格式是 MOSS-Image 特有的，详见我们的版式 JSON 规范。
哪个更便宜？
Nano Banana Pro 有公开价格：通过 Kie.ai 每张 $0.02 到 $0.045。MOSS-Image 可以免费下载，但成本是你跑 50 步推理所花的 GPU 时间，而团队没有公布速度数据，所以单张成本取决于你的硬件。