Останні шість місяців підприємства, які прагнули впроваджувати високоякісну генерацію зображень за допомогою штучного інтелекту у великих масштабах, стикалися з неприємним компромісом: платити преміум-ціни за модель Nano Banana Pro від Google або задовольнятися дешевшими (часом безкоштовними), швидшими, але помітно нижчими за якістю альтернативами. Особливо це стосувалося таких корпоративних вимог, як точне вбудовування тексту, створення слайдів, діаграм та іншої не естетичної інформації.
Сьогодні Google DeepMind намагається подолати цей розрив, представивши Nano Banana 2 (офіційно Gemini 3.1 Flash Image) — модель, яка переносить можливості обробки, рендерингу тексту та креативного контролю рівня Pro до швидкості та цінової категорії Flash.
Реліз відбувся лише через шістнадцять днів після того, як команда Qwen від Alibaba представила Qwen-Image-2.0, відкриту модель з 7 мільярдами параметрів, яка, за словами багатьох розробників, вже досягла якості Nano Banana Pro за значно нижчу вартість обробки.
Для IT-керівників, які оцінюють конвеєри генерації зображень, Nano Banana 2 переформатовує матрицю прийняття рішень. Питання вже не в тому, чи достатньо хороші моделі генерації зображень за допомогою ШІ для виробничого використання, а в тому, чия цінова крива найкраще відповідає робочому процесу.
Проблема виробничих витрат: чому Nano Banana Pro залишалася в “пісочниці”
Коли Google випустив Nano Banana Pro в листопаді 2025 року, побудований на базі Gemini 3 Pro, спільнота розробників була вражена її візуальною точністю та можливостями аналізу. Модель могла створювати зображення з точним текстом, підтримувати послідовність персонажів у багатоетапних діалогах і виконувати складні композиційні інструкції — можливості, з якими раніше мали проблеми інші генератори зображень.
Проте ціна рівня Pro створювала бар’єр для масштабного впровадження. Згідно з тарифним планом API Google, вихідні дані Nano Banana Pro коштують 120 доларів за мільйон токенів, що приблизно дорівнює 0,134 долара за згенероване зображення з роздільною здатністю 1K пікселів.
Для застосунків, що генерують тисячі зображень щодня — візуалізація продуктів електронної комерції, конвеєри маркетингових матеріалів або локалізація контенту — ці витрати швидко накопичуються.
Nano Banana 2, побудована на базі Gemini 3.1 Flash, драматично знижує цю ціну. Вихідні дані зображень рівня Flash коштують 60 доларів за мільйон токенів, приблизно 0,067 долара за зображення 1K — майже на 50% дешевше, ніж модель Pro. Для підприємств, що використовують високооб’ємні робочі процеси генерації зображень, це різниця між концепцією та реальним виробничим розгортанням.
Що насправді пропонує Nano Banana 2
Ця модель — не просто дешевша версія Nano Banana Pro. Згідно з анонсом Google DeepMind, Nano Banana 2 має кілька можливостей, які раніше були ексклюзивними для рівня Pro, одночасно запроваджуючи власні нові функції.
Основне вдосконалення — рендеринг та переклад тексту. Модель може генерувати зображення з точним, розбірливим текстом — історично слабке місце для генераторів зображень за допомогою ШІ — а потім перекладати цей текст різними мовами в рамках того ж робочого процесу редагування зображень.
Також значно покращено послідовність об’єктів. Nano Banana 2 може підтримувати схожість персонажів до п’яти персонажів і зберігати точність до 14 референсних об’єктів в одному робочому процесі генерації. Це дозволяє створювати сторіборди, фотографії продуктів з кількома SKU та брендові активи, де важлива візуальна безперервність. Документація Google підкреслює можливість надавати до 14 різних референсних зображень як вхідні дані, дозволяючи моделі створювати сцени, що включають кілька окремих об’єктів або персонажів з різних джерел.
З технічної точки зору, модель підтримує повний контроль співвідношення сторін, роздільну здатність від 512 пікселів до 4K та два рівні “мислення”, що дозволяють розробникам балансувати між якістю та затримкою. Одним із помітних доповнень, якого бракує Nano Banana Pro, є інструмент пошуку зображень — модель може виконувати пошук зображень і використовувати отримані зображення як контекст для генерації, розширюючи її корисність для робочих процесів, що вимагають візуальних референсів.
Фактор Qwen-Image-2.0: чому Google мусив діяти швидко
Час випуску Google не випадковий. 10 лютого команда Qwen від Alibaba випустила Qwen-Image-2.0 — уніфіковану модель генерації та редагування зображень, яка одразу викликала порівняння з Nano Banana Pro, але з значно меншим обсягом.
Qwen-Image-2.0 працює лише з 7 мільярдами параметрів, порівняно з 20 мільярдами у її попередника, об’єднуючи генерацію тексту в зображення та редагування зображень в єдину архітектуру. Модель генерує нативно з роздільною здатністю 2K (2048×2048 пікселів), підтримує промпти до 1000 токенів для складних макетів і займає верхні позиції в рейтингу сліпого людського оцінювання AI Arena як для завдань генерації, так і для редагування.
Для корпоративних покупців конкурентна динаміка є значною. 7-мільярдний параметр Qwen-Image-2.0 означає суттєво нижчі витрати на обробку при самостійному розміщенні — критичний фактор для організацій з вимогами до резиденції даних або високооб’ємними робочими навантаженнями. Попередня модель команди Qwen, Qwen-Image v1, була випущена під ліцензією Apache 2.0 приблизно через місяць після її первинного анонсу, і спільнота розробників широко очікує такого ж розвитку подій для v2.0. Якщо з’являться відкриті ваги, організації зможуть запускати модель генерації зображень, конкурентоспроможну з Nano Banana Pro, на власній інфраструктурі без оплати за кожне зображення через API.
Уніфікована архітектура моделі для генерації та редагування також спрощує розгортання. Замість послідовного використання окремих моделей для створення та модифікації — поточна галузева норма — Qwen-Image-2.0 виконує обидва завдання за один прохід, зменшуючи затримку та деградацію якості, яка виникає при передачі вихідних даних між різними системами.
Там, де Qwen-Image-2.0 наразі відстає, так це інтеграція з екосистемою. Nano Banana 2 від Google запускається сьогодні через додаток Gemini, Google Search (AI Mode та Lens), AI Studio, Gemini API, Google Antigravity, Vertex AI, Google Cloud та Flow — де вона стає моделлю генерації зображень за замовчуванням без витрат кредитів. Таку широку дистрибуцію важко відтворити будь-якому конкуренту, особливо тому, чий доступ до API наразі обмежений платформою Alibaba Cloud.
Що це означає для корпоративних стратегій генерації зображень за допомогою ШІ
Одночасна доступність Nano Banana 2 та Qwen-Image-2.0 створює основу для прийняття рішень, якої раніше не було в галузі генерації зображень за допомогою ШІ.
Для організацій, вже інтегрованих в хмарну екосистему Google, Nano Banana 2 є очевидним першим вибором для оцінки. Зменшення витрат порівняно з цінами Pro в поєднанні з нативною інтеграцією в продуктовому просторі Google робить її найпростішим шляхом для команд, яким потрібна виробнича якість генерації зображень без переробки своєї архітектури. Можливості моделі щодо рендерингу тексту роблять її особливо придатною для створення маркетингових матеріалів, робочих процесів локалізації та будь-яких застосунків, де потрібен розбірливий текст у зображенні.
Для організацій з проблемами суверенітету даних, високооб’ємними робочими навантаженнями, які роблять ціни API за зображення непомірними, або стратегічною перевагою до відкритих моделей, Qwen-Image-2.0 є привабливою альтернативою — за умови, що Alibaba дотримається обіцянки щодо доступності відкритих ваг. Менша кількість параметрів моделі означає нижчі вимоги до GPU для самостійного розміщення, а її уніфікована архітектура генерації-редагування зменшує складність конвеєра.
Диким козирем залишається Nano Banana Pro, яка нікуди не зникає. Підписники Google AI Pro та Ultra зберігають доступ до моделі Pro для спеціалізованих завдань, доступних через меню регенерації в додатку Gemini. Для випадків використання, що вимагають максимальної візуальної точності та креативного аналізу — висококласні креативні кампанії або застосунки, де кожне зображення має виглядати унікальним — Pro залишається найвищим рівнем.
Шар походження: тихий, але важливий корпоративний диференціатор
Прихована в анонсі Google деталь, яка може мати більше значення для корпоративних юридичних та комплаєнс-відділів, ніж будь-які показники якості: інструменти походження. Nano Banana 2 поставляється з водяними знаками SynthID — технологією ідентифікації контенту, створеного ШІ від Google — у поєднанні з C2PA Content Credentials, міжгалузевим стандартом метаданих автентичності контенту.
Google повідомляє, що з моменту запуску перевірки SynthID у додатку Gemini минулого листопада, функція використовувалася понад 20 мільйонів разів для ідентифікації зображень, відео та аудіо, створених за допомогою ШІ. Перевірка C2PA незабаром також з’явиться в додатку Gemini.
Для підприємств, що працюють у регульованих галузях або юрисдикціях з новими вимогами щодо прозорості ШІ, вбудоване походження контенту більше не є опцією. Це прапорець відповідності, і він не надається нативно альтернативами з відкритими вагами, як Qwen-Image-2.0.
Висновок
Nano Banana 2 не є стрибком у якості генерації зображень. Вона є проявом дозрівання генерації зображень за допомогою ШІ з креативної новинки до виробничого інфраструктурного компонента. Скорочуючи розрив у вартості та швидкості між рівнями Flash і Pro, зберігаючи при цьому можливості аналізу та рендерингу тексту, які роблять ці моделі корисними для реальних бізнес-процесів, Google робить розважливу ставку: наступна хвиля корпоративного впровадження ШІ буде зумовлена не моделями, що створюють найпривабливіші зображення, а тими, що створюють “достатньо хороші” зображення достатньо швидко та дешево для масштабного розгортання.
З Qwen-Image-2.0, що наступає з флангу відкритих ваг, і Nano Banana Pro, що тримає верхню планку якості, Nano Banana 2 займає саме ту середину, де насправді знаходиться більшість корпоративних робочих навантажень. Для IT-керівників, які чекали, поки цінова крива вирівняється, вона саме вирівнялася.
Прогноз ІТ-Блогу: Очікується, що Nano Banana 2 стане новим стандартом для інтеграції генерації зображень у бізнес-процеси завдяки балансу швидкості, вартості та якості. Це може стимулювати появу нових нішевих рішень, які раніше були невигідними через високі витрати на обробку.
Оригінал статті: venturebeat.com