Nano Banana 2 или GPT Image 2

Генерацию и правку у Nano Banana 2 делает один идентификатор, а у GPT Image 2 для каждой задачи свой.

Формы кадра 1:4, 1:8, 4:1, 8:1 есть только у Nano Banana 2. Формы кадра 2:1, 1:2, 3:1, 1:3, 9:21 есть только у GPT Image 2.

Цена, разрешения и предел длины описания у обеих моделей совпадают.

Обе модели рисуют картинку по описанию и переделывают присланную, поэтому выбирают между ними не по списку умений.

Расходятся они в мелочах, и почти каждая записана в каталоге. Ниже собраны те, что решают выбор чаще прочих.

Первые две строки считаются из записей каталога, по которым шлюз проверяет запрос и выставляет счёт.

Даты знаний называет каждый поставщик сам: Google — в карточке модели, OpenAI — в объявлении о выпуске.

Совпадение цены, названное выше, относится к её начальной ступени. По остальным разрешениям поставщики тарифицируют картинку по-своему.

Насколько каждая строка ниже официальной цены поставщика, показывает таблица цен на странице самой модели.

Новому счёту начисляются приветственные кредиты: их хватает на 3 картинки в самом низком разрешении.

Оба поставщика перечисляют слабые места своих моделей сами, но общими словами. Ниже — то, обо что споткнулись авторы разборов.

• Отказ на безобидную просьбу описывают у обеих моделей, и у Nano Banana 2 под него попал даже собственный портрет автора.
• Повторный запуск того же описания у Nano Banana 2 нередко проходит, поэтому первый отказ ещё ничего не решает.
• Знакомый город Nano Banana 2 собирает по-своему: узнаваемые здания встают в кадре не на свои места.
• Просьба повторить предмет с исходника у Nano Banana 2 исполняется не каждый раз, хотя прочие правки того же запроса проходят.
• Надпись у GPT Image 2 тоже выходит ровно, но мелкий текст в несколько строк сбивается чаще крупного заголовка.
• На листве и ткани у GPT Image 2 иногда проступает повторяющийся рисунок, который видно при увеличении.
• Пальцы вблизи и лица дальних людей в толпе у GPT Image 2 выходят неровно, и увидеть это можно только на крупном плане.
• Правка по указанной области у GPT Image 2 нередко задевает соседние места, а не остаётся внутри границ.

Всё это единичные проверки на своих кадрах, а не замеры; ценно здесь только то, к чему авторы пришли порознь.

Чужие разборы сделаны на чужих кадрах. Своё описание надёжнее прогнать через обе модели и посмотреть самому.

1. Возьмите одну задачу. Одно описание, одна форма кадра и одно разрешение на обе модели, иначе сравнивается запрос, а не модель.
2. Начните с низкого разрешения. Сюжет читается и там, а проверять построение кадра в высоком разрешении выходит дороже без нужды.
3. Откройте готовый файл крупно. Мелкие подписи, пальцы и дальние лица на уменьшенной картинке не разглядеть, а ломается обычно именно это.
4. Повторите тот же запрос. Один и тот же текст даёт разные картинки, и по единственной попытке о модели судить рано.
5. Проверьте вторую задачу. Рисование с нуля и правка присланного даются моделям по-разному, и выбор нередко решается второй из них.

Форма запуска стоит на странице каждой модели, и один запуск в сутки идёт там бесплатно, без входа и регистрации.

Знание мира у GPT Image 2 обрывается на декабре 2025 года, у Nano Banana 2 — на январе 2025 года. Обе даты называют сами поставщики, и это единственная величина, которую они называют одинаково.

Разница почти в год заметна там, где на картинке нужны недавние вещи: свежая техника, новые логотипы, события прошлого года. На остальных сюжетах она не проявляется никак.

Google у своих моделей перечисляет одно и то же. Мелкий текст в низком разрешении размывается, а сходство персонажа сохраняется не всегда. Правка по маске оставляет следы, и указания «слева» и «справа» модель путает.

OpenAI называет слабыми местами точное размещение текста и его чёткость. Расстановка элементов в макетах и постоянство персонажа от картинки к картинке даются модели тоже плохо. Маску она принимает как подсказку, а прозрачного фона у неё нет вовсе.

Оба списка опубликовали сами поставщики в своей документации. Чужих замеров и наших оценок в них нет.

На сложное описание OpenAI отводит до двух минут, а независимый замер даёт медианное время одной картинки 181,51 секунды. Замеряли модель у поставщика напрямую, а не через наш шлюз.

Чисел времени для Nano Banana 2 не публикует ни Google, ни независимые площадки. Сравнить две модели по скорости поэтому не с чем, и делать это мы не станем.

На двух таблицах генерации, где люди вслепую выбирают лучшую картинку из двух, Nano Banana 2 стоит пятой и шестой. Первое место на обеих держит GPT Image 2, и обе модели Google он там опережает.

Оговорок к этим числам две. На одной из площадок Nano Banana 2 замеряли с включённым поиском по вебу, а запрос у нас собирается из описания и полей кадра. Уровень качества, в котором поставщик отдаёт GPT Image 2, он не сообщает вовсе.

Про языки надписи поставщики говорят по-разному. OpenAI перечисляет японский, корейский, китайский, хинди и бенгальский, Google пишет о выводе текста на других языках и перечня не приводит.

Кириллицу порознь не проверял никто — ни поставщики, ни публичные площадки. Проверить её на своей надписи можно за один запуск: форма стоит на странице каждой модели и открыта без входа.

Задачи обе стороны называют почти одинаковые: инфографику, учебные материалы, рекламу с текстом на нужном языке и инструменты дизайна. Партнёров на выпуске оба назвали общих — Adobe и Figma.

То есть по назначению модели не расходятся, и выбирают между ними не по нему. Расходятся они по свежести знаний, по времени ответа и по тому, что каждый поставщик признаёт слабым местом.

Поля запроса, полная таблица цен и песочница стоят на странице каждой модели. Туда ведёт её имя в таблице выше. Выбор между версиями Nano Banana разобран отдельно: Nano Banana API.