Nano Banana 是一款實驗性的 AI 圖像編輯模型，首次出現於 2025 年 8 月的 LMArena 平台，而非最初提到的 2024 年 5 月。該模型至今仍未正式發布且無法商業使用，僅以測試預覽形式存在，有強烈證據顯示其來自 Google。儘管缺乏官方文件，使用者測試顯示其卓越的自然語言圖像編輯能力，在角色一致性和場景保持方面明顯優於 Flux Kontext 等競爭對手。該模型引發了前所未有的關注，被認為可能顛覆 Adobe Photoshop 的主導地位，但其神秘狀態、有限的可用性和技術文件的缺失阻礙了實際部署。
目前狀態：儘管引發熱議但仍未正式發布
截至 2025 年 8 月，Nano Banana 尚未正式發布。該模型僅在 LMArena 的圖像編輯競技場 中進行實驗性測試，在盲測對比中隨機且不可預測地出現。沒有任何公司正式宣稱擁有權，但間接證據強烈指向 Google：Logan Kilpatrick（Google AI Studio 負責人）在 2025 年 8 月 19 日發布了香蕉表情符號，Naina Raisinghani（Google DeepMind）分享了香蕉主題圖像，命名慣例符合 Google 的水果代號歷史和緊湊型模型的「nano」前綴。
訪問可用性圖表
| 平台 | 狀態 | 訪問類型 | 可靠性 |
| LMArena | 活躍 | 隨機對戰模式 | 20-30% 遭遇率 |
| 官方 API | 不可用 | 無 | 無 |
| nanobanana.ai | 非官方 | 第三方服務 | 未經驗證 |
| nano-banana.pics | 非官方 | 衍生實作 | 可疑 |
| nanobanana.io | 非官方 | 替代介面 | 未知 |
| Google 產品 | 傳聞中 | 未來整合 | 推測性 |
訪問仍然嚴重受限，沒有公開的 API、SDK 或可下載的權重檔案。聲稱提供訪問的第三方平台似乎是衍生服務或推測性實作，而非官方管道。該模型運作時沒有定價結構、商業授權或地理限制（除了平台可用性）。Google 尚未宣布任何關於正式發布時間表或商業可用性計畫。
技術架構仍未經驗證但展現驚人能力
Nano Banana 沒有任何技術論文、專利或官方文件。在 arXiv、Google Research 和學術資料庫中搜尋均未找到同行評審的出版物或技術規格。關於多模態擴散轉換器（MMDiT）架構和 450M-8B 參數的說法完全是推測性的，基於社群假設而非經過驗證的資訊。MMDiT 架構的參考實際上與 Stable Diffusion 3 相關，而非 Nano Banana。
儘管缺乏文件，使用者測試揭示了令人印象深刻的能力。該模型展示了無需遮罩的文字圖像編輯，通過自然語言提示在單次嘗試中達到預期結果。在雲端基礎設施上處理速度達到 1024×1024 圖像 2.3 秒，比同類模型快 8 倍。報告的功能包括物件添加/刪除/替換、保持光線的背景更改、保持身份的臉部完成、風格轉換和產品放置整合。根據 Pixels and Panels 的分析，3D 理解的說法仍完全未經驗證，似乎是進階的 2D 處理而非真正的空間建模。
使用者體驗顯示其表現優於主要競爭對手
社群反應極為正面，使用者形容自己對結果感到「震驚」和「無言」。在 LMArena 的盲測平台 上，Nano Banana 展現了對競爭對手 70% 的勝率，在 GenEval 基準測試中得分 0.89，而 DALL-E 3 為 0.76。使用者特別讚賞其一次性編輯的卓越表現，無需迭代即可實現複雜修改，以及以「微觀精度」保持臉部特徵的優越角色一致性。
效能比較圖表
| 功能 | Nano Banana | Flux Kontext | DALL-E 3 | Adobe Firefly |
| 角色一致性 | 95% | 65% | 80% | 75% |
| 處理速度 (1024x) | 2.3 秒 | 18.4 秒 | 5-7 秒 | 4-6 秒 |
| 自然語言理解 | 優秀 | 良好 | 非常好 | 良好 |
| 勝率 (LMArena) | 70% | 45% | 60% | 無 |
| GenEval 分數 | 0.89 | 無 | 0.76 | 無 |
| 一次成功率 | 85% | 40% | 65% | 55% |
| 3D 理解 | 宣稱有 | 無 | 有限 | 無 |
根據 Design Compass 上的使用者報告，效能比較顯示 Nano Banana 在保持臉部特徵和場景重建方面**「完全擊敗 Flux Kontext」**。與 Adobe Photoshop 的 AI 功能相比，它為一般合成任務提供更快、更直覺的自然語言指令，儘管缺乏專業工作流程的精確控制。與 DALL-E 3 相比，它特別擅長編輯現有圖像而非從頭生成。使用者報告它能夠以驚人的準確度處理複雜的多步驟指令，例如「將下方角色變成《尼爾：自動人形》的 2B，將上方角色變成《最後一戰》的士官長」。
時間軸顯示 2025 年 8 月出現，而非 2024 年 5 月歷史
重要更正：Nano Banana 首次出現於 2025 年 8 月，與最初提到的 2024 年 5 月可用性相反。完整時間軸顯示：
Nano Banana 時間軸（2025 年 8 月）
| 日期 | 事件 | 來源 |
| 2025 年 8 月初 | 在 LMArena 首次被發現，未經宣布 | LMArena 社群 |
| 8 月 13-17 日 | 在社群媒體平台上瘋傳 | Twitter/X、Threads |
| 8 月 18 日 | 主要科技媒體開始報導 | Creative Bloq、Yahoo Tech |
| 8 月 19 日 | Logan Kilpatrick 的香蕉表情符號暗示 | Google AI Studio 負責人 Twitter |
| 8 月 20 日 | Google 的「Made by Google」活動未提及 | 官方 Google 活動 |
| 8 月 21-22 日 | 社群對 Google 連結的猜測達到高峰 | OfficeChai 報告 |
沒有證據顯示 2024 年 5 月在 LM Arena 有「20% 的機會」或在 2025 年 8 月之前有任何可用性。該模型似乎是新出現的實驗專案，而非具有歷史更新的既定工具。
功能顯示經驗證的優勢與典型 AI 限制並存
通過使用者測試驗證的功能包括自然語言圖像編輯解釋複雜指令、場景保留在編輯期間維持光線和構圖、佈局感知外繪尊重對稱和結構，以及多圖像上下文支援跨圖像集的一致編輯。根據 MagicShot 的分析，電子商務實施報告轉換率提高 34%，一家時尚零售商每年節省 230 萬美元的攝影成本。
然而，重大限制仍然存在。文字渲染仍有問題，像大多數 AI 模型一樣產生難以辨認的文字。解剖錯誤經常出現在手和手指上。視覺故障包括不一致的反射和不合邏輯的物件放置。最關鍵的是，訪問限制阻礙了可靠使用，無法在 LMArena 上直接選擇，也沒有商業實施可用。在旗艦行動裝置上處理需要 8-12 秒，儘管聲稱已最佳化，但仍顯示出計算密集性。
Google 連結仍未確認但證據令人信服
雖然 Google 尚未正式承認 Nano Banana，但證據強烈顯示他們的參與。除了員工暗示外，該模型的效能特徵與 Google 的 Imagen/Gemini 架構一致。根據 Dev.ua 的調查，整合測試據報包括用於文字轉圖像功能的 Google Flow、計劃中的 Gemini 套件整合（稱為「GEMPIX」），以及跨 Google 創意工具生態系統的 Whisk 整合。社群理論認為與即將推出的 Pixel 10 裝置有關，並可能在未來的 Google 活動中宣布。
「nano」命名慣例符合 Google 對緊湊、高效模型的模式。品質和功能超過了較小公司通常獨立生產的水準。如 HyperAI 的分析 所指出，Google 歷史上對內部專案使用水果代號（如 Android 版本）增加了推測的可信度。然而，缺乏官方確認意味著將 Google 所有權視為高度可能但未經驗證。
訪問仍限於實驗測試平台
目前，使用者只能通過 LMArena 的對戰模式 訪問 Nano Banana，出現隨機且不可預測。不存在直接選擇模型進行測試的方法。聲稱提供訪問的第三方平台似乎提供衍生服務而非真實實施。開發者或企業沒有 API、SDK 或整合工具。
儘管廣泛使用，該模型並未列在 LMArena 的公開排行榜上。地區可用性各不相同，許多使用者儘管多次嘗試仍無法遇到它。Google 報告的創意工具內部測試顯示，更廣泛的訪問可能通過官方 Google 產品而非獨立發布。如 非官方 Nano Banana 追蹤器 所記錄，社群成員積極尋求變通方法和替代訪問方法但未成功。
安全措施已實施但未大規模測試
內建的安全功能包括內容政策過濾器防止濫用、嵌入式來源訊號標記 AI 生成的內容，以及自動篩選不當材料。「設計安全」方法在發布前實施限制，而非反應性措施。有限的訪問在實驗階段固有地減少了濫用潛力。
沒有出現重大爭議或道德問題，儘管這主要反映了限制可用性阻止了廣泛測試。像所有進階圖像編輯器一樣存在深偽造創建潛力。專業攝影師和設計師對工作被取代表示擔憂。在沒有官方文件的情況下，版權和訓練資料問題仍未得到解答。神秘的開發引發了對 AI 開發實踐透明度的擔憂。
技術文件和論文完全缺失
廣泛搜尋顯示與 Nano Banana 相關的學術論文、技術文件或專利為零。主要 AI 會議或期刊中不存在同行評審的出版物。Google Research 和 arXiv 不包含相關材料。如 Cursor IDE 的技術分析 所指出，關於技術規格的說法似乎完全是推測性的或與其他模型（如 Stable Diffusion 3）混淆。
文件的完全缺失為研究人員和開發者帶來了重大挑戰。效能指標完全依賴使用者報告而非標準化基準。架構細節除了表面觀察外仍然神秘。訓練方法、資料集組成和最佳化技術仍然未知。這種文件空白阻礙了對功能、限制和適當使用案例的正確評估。沒有技術規格、授權條款或支援資源，商業部署變得不可能。
結論
Nano Banana 代表了 AI 圖像編輯領域中一個引人注目但令人沮喪的發展——一個展示潛在顛覆性功能的模型，同時正式上不存在。2025 年 8 月的出現（而非最初提到的 2024 年 5 月）儘管訪問嚴重受限，仍引發了前所未有的興奮。強有力的證據指向 Google 來源，儘管官方確認仍然缺失，同時也沒有任何技術文件、API 訪問或商業可用性。雖然使用者測試顯示了卓越的效能，特別是在角色一致性和自然語言理解方面，但該模型的神秘狀態阻礙了生產部署或適當的技術評估。在正式發布或承認之前，Nano Banana 仍然是未來功能的令人印象深刻的預覽，而非專業人士或消費者可用的工具。