最近 AI 图片生成领域一下子涌出好几个重量级新模型。Google 的 Nano Banana 2 在 2 月底发布，阿里的 Wan 2.7 4 月初跟上，两个都号称是下一代水准。
 

正好手头有个项目要做营销素材批量生成，就花了几天时间认真对比了一下。结论先放前面：两个都很强，但强的方向不一样。下面聊细节。

API 调用我统一在 WaveSpeedAI 上跑的，两个模型都有，切换非常方便。

Nano Banana 2 是 Google 在 2026 年 2 月 26 号发布的图片生成模型，官方名叫 Gemini 3.1 Flash Image。定位是"Pro 级别质量 + Flash 级别速度"——在 Nano Banana Pro 的画质基础上把生成速度提升了一倍多。免费用户每天可以生成 20 张 1K 图片。

Wan 2.7 是阿里巴巴通义万相团队 4 月初发布的最新版。最大卖点是 "Thinking Mode"——模型会先理解 prompt 的构图意图和空间关系，规划好之后再生成，类似给图片生成加了 Chain of Thought。默认输出 2K 分辨率，还有个 Image Pro 版本支持 4K。

两个模型都基于新一代架构：Nano Banana 2 背靠 Gemini 的多模态能力，Wan 2.7 用的是 Flow Matching 架构（不同于传统 Diffusion）。

两个都到了"很难一眼看出是 AI 生成"的水准，但风格取向不同。

Nano Banana 2 的画面偏干净利落，色彩饱和度适中，光影处理自然。商业摄影风格的 prompt（产品图、人像、建筑）出来的效果非常接近真实照片。Google 做 Nano Banana 的时候明显在"真实感"这个方向上下了很大功夫。

Wan 2.7 的画面在细节丰富度上有优势。比如同样是"一个老人在集市里买菜"，Wan 2.7 生成的画面里背景的摊位、其他路人、地面的纹理都很丰富，有种"画面信息量大"的感觉。但偶尔会出现过度渲染的问题，画面有点"过于精致"。

这两个模型都在文字渲染上有大突破，但 Wan 2.7 更强一些。

Nano Banana 2 的英文文字渲染已经很靠谱了——路牌、书封面、产品标签上的英文基本都能写对。中文差一些，笔画复杂的字容易出问题。

Wan 2.7 在文字渲染方面是目前最强的。根据阿里官方数据，它支持 12 种语言的文字渲染，最多 3000 tokens，甚至能生成学术公式和表格。我实测中文渲染确实比其他模型好很多——"新年快乐"四个字基本不出错，这在以前是很难做到的。

不过说实话，批量生成场景下我还是建议不要在 prompt 里写太多文字。再好的模型也不能保证 100% 准确率，文字出一个错整张图就废了。重要文字还是后期叠加更稳。

这是 Wan 2.7 的 Thinking Mode 真正发挥作用的地方。

举个例子，prompt："桌子左边放着一杯红酒，右边放着一本蓝色封面的书，桌上还有一盏台灯在书的后方"。

这种包含多个物体 + 空间关系的 prompt，传统模型经常搞反位置。Wan 2.7 因为有 Thinking Mode 会先规划构图，空间关系的准确率明显高于 Nano Banana 2。

但对于简单的 prompt（一个主体 + 风格描述），两个差距不大。Thinking Mode 的优势主要体现在复杂场景下。

这方面 Nano Banana 2 完胜。

1K 分辨率下 Nano Banana 2 大概 4-6 秒出一张图，Wan 2.7 通常要 8-12 秒。开了 Thinking Mode 的话 Wan 2.7 还会再慢一些，因为模型要先"想一下"。

批量跑 100 张图的话，Nano Banana 2 大概 10 分钟搞定，Wan 2.7 可能要 20 分钟以上。如果你的场景对出图速度敏感，Nano Banana 2 优势很大。

Wan 2.7 有原生的图片编辑功能——传一张参考图 + 文字指令，可以做局部修改。比如"把背景换成海滩"，它能保持人物不变只换背景，精度相当高。还支持多参考图合成，最多 9 张参考图。

Nano Banana 2 也有编辑能力，但交互方式不同，更多是在 Gemini 对话流中完成，API 端的编辑灵活度稍弱一些。

两个模型在 WaveSpeedAI 上的调用方式一样，改模型名就行：

 import wavespeed # Nano Banana 2 result = wavespeed.run(     "google/nano-banana-2/text-to-image",     {         "prompt": "Commercial product photo, wireless earbuds on marble surface, soft lighting, 4K",         "size": "1024*1024"     } ) print(result["outputs"][0]) # Wan 2.7 result = wavespeed.run(     "alibaba/wan-2.7/text-to-image",     {         "prompt": "Commercial product photo, wireless earbuds on marble surface, soft lighting, 4K",         "size": "1024*1024"     } ) print(result["outputs"][0])

用 Nano Banana 2 的场景：需要快速出图迭代、批量生成标准化素材（产品图、社交媒体配图）、预算敏感（免费额度+更低单价）、prompt 相对简单的。

用 Wan 2.7 的场景：prompt 包含复杂空间关系和多个主体、需要精确的中文文字渲染、需要图片编辑/局部修改功能、对画面细节丰富度要求高的。

我目前的做法是：日常批量出图主力用 Nano Banana 2（快+便宜），遇到复杂构图或者需要中文文字的场景切 Wan 2.7。

顺便提一下，FLUX.1 之前一直是开源社区的首选图片生成模型。Black Forest Labs 已经发布了 FLUX.2 系列（Pro/Dev/Klein），Klein 版本号称一秒内出图。不过在 Nano Banana 2 和 Wan 2.7 这种级别的模型面前，FLUX 的优势主要就剩"开源可本地部署"这一条了。如果你不需要本地部署，直接用这两个新模型的 API 效果更好。