Google lanzó el martes 6 de octubre Nano Banana 2.1, la versión más reciente de su IA que convierte una frase escrita en una imagen o edita una foto que ya tienes. El modelo se está implementando en la app de Gemini, el Modo IA de Google Search, Google Ads y herramientas para desarrolladores como Google AI Studio, Flow y Stitch, un despliegue que coloca un solo modelo de imágenes detrás de superficies de chat para consumidores, búsqueda y publicidad al mismo tiempo.

Meet Nano Banana 2.1, our latest image generation and editing model 🍌 This upgraded version outperforms our previous models across the board, with notable leaps in visual design, mask-based editing, and subject consistency to help you create more natural-looking images. pic.twitter.com/d858DrzrF3

— Google (@Google) October 6, 2026

Según la ficha del modelo de Google, la actualización se concentra en tres áreas. El diseño visual mejoró para ayudar a producir imágenes de aspecto más natural; la edición basada en máscaras es más precisa, de modo que los usuarios pueden marcar una región de una imagen y cambiar solo esa área; y la consistencia del sujeto es más fuerte, lo que significa que una persona u objeto sigue pareciéndose a sí mismo después de varias ediciones. En conjunto, estas tres mejoras apuntan a la edición iterativa, ese tipo de flujo de trabajo en el que una imagen pasa por múltiples rondas de cambios y debe mantenerse coherente de una edición a la siguiente.

Las propias pruebas de Google sitúan al nuevo modelo por delante tanto de Nano Banana 2 como de Nano Banana Pro. En preferencia general en evaluaciones de texto a imagen, Nano Banana 2.1 obtuvo 1,050 puntos ELO, frente a 990 de Nano Banana 2 y 935 de Nano Banana Pro. En el sistema ELO, a mayor puntuación, mejor, y la escala no tiene techo, lo que convierte las calificaciones en una medida puramente comparativa de preferencia entre resultados y no de rendimiento frente a un estándar técnico fijo. Google también reportó una puntuación de factualidad en infografías de 0.521 frente a 0.179.

Sobre el papel, el modelo maneja hasta 14 imágenes de referencia a la vez, con seguimiento de hasta cuatro personajes y diez objetos. Genera imágenes con resolución de hasta 4K, una nitidez aproximadamente de nivel de televisor, en formatos tan anchos como 8:1. Los desarrolladores también pueden configurar cuánto tiempo "piensa" el modelo antes de dibujar, desde mínimo hasta alto, y habilitar la conexión con Google Search y Google Image Search. En pocas palabras, puede buscar información antes de dibujarla.

El precio es una parte central del lanzamiento. A través de la API para desarrolladores de Google, el conducto que permite que las apps de otras empresas usen el modelo, una imagen estándar de 1K ahora cuesta $00336, aproximadamente la mitad de los $0.067 de Nano Banana 2, según la documentación de precios de Google. Una imagen 4K cuesta $0.0756, frente a $0.151. Los trabajos por lotes, en los que grandes cantidades de imágenes se procesan de forma masiva en lugar de generarse al instante, reciben un descuento adicional del 50% sobre esas tarifas. Al precio estándar de 1K, 1,000 imágenes ahora cuestan unos $33.60 a través de la API, frente a $67 en Nano Banana 2, lo que hace que la generación de imágenes en gran volumen en la plataforma sea aproximadamente la mitad de cara que antes. Como la facturación de la API se cobra por imagen, esa tarifa es la cifra que los desarrolladores multiplican en sus cargas de trabajo de producción, por lo que la reducción importa más para productos fuera de las propias apps de Google que generan imágenes a gran escala.

El lanzamiento continúa un ritmo acelerado de actualizaciones. El Nano Banana original hizo de Gemini un éxito: en septiembre de 2025, su truco de convertir selfies en figuras coleccionables se volvió viral, llevando a Gemini al número 1 en ambas tiendas de apps principales y destronando a ChatGPT tras casi tres años en la cima. El valor de mercado de Alphabet superó los $3 billones en el mismo periodo. Ese precedente ha convertido la generación de imágenes en una de las capacidades de Gemini más visibles para los consumidores.

La versión 2 llegó en febrero, construida sobre Gemini 3.1 Flash Image. Su característica clave era consultar Google Search antes de dibujar cosas del mundo real, dando a las imágenes de eventos o personas reales una mejor probabilidad de ser precisas.

No hubo benchmarks independientes de Nano Banana 2.1 disponibles en el lanzamiento; las comparaciones publicadas provienen por completo de las pruebas internas de Google. Esa distinción es la que hay que observar de aquí en adelante: las evaluaciones independientes, una vez publicadas, son el control externo de si las ganancias de preferencia y factualidad se mantienen más allá de las cifras de Google.