Во вторник Google выпустила Nano Banana 2.1 — новейшую версию своей модели генерации и редактирования изображений, предложив широкий спектр улучшений качества изображения, следования промптам, отрисовки текста и согласованности персонажей при многошаговом редактировании, сохранив при этом скорость и экономичность уровня Flash, характерные для продуктовой линейки. Модель выступает более эффективным аналогом Gemini 3 Pro Image, также известного как Nano Banana Pro.

Обновление разворачивается в приложении Gemini, режиме AI Mode поиска Google, Google Ads и инструментах для разработчиков, включая Google AI Studio, Flow и Stitch. Оно выходит в момент, когда семейство Nano Banana стало одним из центральных элементов потребительской AI-стратегии Google. В сентябре 2025 года способность оригинальной модели превращать селфи в коллекционные фигурки вывела Gemini на первые места в обоих крупных магазинах приложений, прервав почти трёхлетнее доминирование ChatGPT и совпав с превышением рыночной капитализации Alphabet отметки в $3 трлн. В феврале вышла версия 2 на базе Gemini 3.1 Flash Image, добавившая привязку к поиску Google, благодаря чему изображения реальных событий и людей стали точнее.

Google объявила о релизе в X:

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

Более точное редактирование и более сильные результаты в бенчмарках

Google выделила три ключевых улучшения в новом релизе: улучшенный визуальный дизайн, более точное редактирование по маске, затрагивающее только отмеченную область изображения, и более сильную согласованность объекта, благодаря которой человек или предмет остаётся узнаваемым при множественных правках. Такая согласованность лежит в основе рабочих процессов с несколькими изображениями — раскадровок, продуктовых серий, циклов иллюстраций, — где альтернативой является ручная ретушь каждого кадра. По заявленным характеристикам модель одновременно обрабатывает до 14 референсных изображений, поддерживая согласованность до четырёх персонажей и точность до десяти объектов. Она выда результаты в разрешениях 1K, 2K и 4K, исправляет артефакты тайлинга на экстремальных панорамных соотношениях сторон, таких как 1:4, 1:8, 4:1 и 8:1, и точнее отрисовывает текст и макеты инфографики.

Улучшения заметны и в бенчмарках. По общему предпочтению в тестах генерации изображений по тексту Banana 2.1 набрала 1 050 баллов ELO против 990 у Nano Banana 2 и 935 у Nano Banana Pro — ощутимый отрыв в рейтинговой системе, построенной на попарных сравнениях человеческих предпочтений.

Разработчики получают дополнительный контроль через настраиваемые уровни «мышления» — от минимального до высокого — и через привязку к Google Web и Image Search, что фактически позволяет модели искать информацию перед генерацией изображения.

Повышение эффективности распространяется и на стоимость. Через API для разработчиков Google стандартное изображение 1K теперь стоит $0,0336 — примерно вдвое меньше, чем $0,067 за Nano Banana 2, — а изображение 4K обходится в $0,0756 против прежних $0,151. Пакетная обработка дополнительно получает скидку 50%. На практике генерация тысячи изображений стандартного разрешения теперь стоит около $33,60 вместо $67, что делает Nano Banana 2.1 одновременно лидером по качеству и одним из самых экономичных вариантов на рынке генеративных изображений. Для продуктов, генерирующих изображения в больших объёмах, цена за изображение — прямой фактор операционных расходов, поэтому снижение цены значимо не только на фоне улучшения качества. Проверкой заявлений Google станет то, как улучшения в бенчмарках проявятся в повседневном использовании по мере расширения доступности.

Источник: Metaverse Post