ModellerStøtteBedriftBlogg
500+ AI-modell API, Alt I Én API. Bare I CometAPI
Modeller API
Utvikler
HurtigstartDokumentasjonAPI Dashbord
Ressurser
AI-modellerBloggBedriftEndringsloggOm oss
2025 CometAPI. Alle rettigheter reservert.PersonvernerklæringTjenestevilkår
Home/Models/Google/Nano Banana 2
G

Nano Banana 2

Inndata:$0.4/M
Utdata:$2.4/M
Oversikt over kjernefunksjoner: Oppløsning: Opptil 4K (4096×4096), på nivå med Pro. Konsistens for referansebilder: Opptil 14 referansebilder (10 objekter + 4 figurer), opprettholder stil- og figurkonsistens. Ekstreme sideforhold: Nye 1:4, 4:1, 1:8, 8:1-forhold lagt til, egnet for lange bilder, plakater og bannere. Tekstgjengivelse: Avansert tekstgenerering, egnet for infografikk og markedsføringsplakatoppsett. Søkeforbedring: Integrert Google-søk + bildesøk. Forankring: Innebygd tankeprosess; komplekse forespørsler begrunnes før generering.
Ny
Kommersiell bruk
Playground
Oversikt
Funksjoner
Priser
API
Versjoner

Tekniske spesifikasjoner for Gemini 3.1 Flash Image Preview

ElementGemini 3.1 Flash Image Preview
LeverandørGoogle
ModellfamilieGemini 3.1 (Flash-nivå)
Primært fokusRask multimodal generering med bildeforhåndsvisning
InndatatyperTekst, bilde
UtdatatyperTekst, bilde (forhåndsvisningsgenerering)
KontekstvinduOpptil 1M tokens (standard for Gemini 3.x Flash-nivå)
LatensnivåLav latens, høy gjennomstrømning
Støtte for strømmingJa
VerktøykallJa (Gemini API tools framework)
Versjon3.1

Hva er Nano Banana 2

Nano Banana 2 er det populære kallenavnet som brukes av pressen og utviklermiljøet for den nylanserte Gemini-3.1-Flash-Image-modellen. Google posisjonerer den som bildegenereringsmotoren på “Flash”-nivået som bringer nesten Pro-nivå visuell kvalitet til et betydelig lavere latens- og kostnadsnivå — egnet for generering i stor skala, raske iterative redigeringer og integrerte produktarbeidsflyter på tvers av Google-tjenester. Den arver Gemini 3.1s multimodale resonnering og legger til bildesentrerte egenskaper (leselig tekst i bilder, komposisjon med flere bilder, støtte for brede sideforhold, native 4K).

Hovedfunksjoner

  • Høyhastighetsgenerering med flere oppløsninger: Flash-nivå hastighet med alternativer for 0.5K / 1K / 2K / 4K utdata og nye, ekstreme sideforhold (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
  • Sanntids web-forankring: Integrerer både tekst- og bildesøkresultater for å forankre generert innhold i oppdatert nettilfang når “Thinking” eller søkeforankring er aktivert. Nyttig for oppdaterte referanser og faktuelle infografikker.
  • Forbedret tekstrendering: Bedre korttekst- og grafisk tekstrendering (fonter, størrelser) enn tidligere Flash-modeller; fortsatt ikke perfekt på lange avsnitt/små tekster.
  • Redigering med flere inndata og fleromgangs arbeidsflyter: Sterk støtte for å kombinere flere bilder som inndata og for iterative redigeringer på tvers av omganger.

📊 Benchmark-ytelse — Bildegenerering og redigering (Elo-poeng)

KapasitetGemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)GPT-Image 1.5Seedream 5.0 LiteGrok Imagine Image Pro
Tekst-til-bilde — Total preferanse1079.0 ± 7.01073.0 ± 5.0942.0 ± 6.01021.0 ± 5.01047.0 ± 5.0928.0 ± 8.0
Tekst-til-bilde — Visuell kvalitet1140.0 ± 6.01129.0 ± 6.0929.0 ± 6.01043.0 ± 5.0975.0 ± 5.0759.0 ± 10.0
Tekst-til-bilde — Infografikk (faktualitet)1114.0 ± 14.01074.0 ± 12.0881.0 ± 13.01102.0 ± 13.0985.0 ± 12.0890.0 ± 22.0
Redigering — Generelt1065.0 ± 9.01047.0 ± 9.0913.0 ± 9.01051.0 ± 10.0995.0 ± 8.0937.0 ± 9.0
Redigering — Karakter1056.0 ± 7.01049.0 ± 7.0952.0 ± 7.01050.0 ± 8.01025.0 ± 7.0894.0 ± 8.0
Redigering — Kreativ1023.0 ± 7.01031.0 ± 7.0976.0 ± 7.01004.0 ± 7.01017.0 ± 7.0938.0 ± 7.0
Redigering — Objekt/Miljø1029.0 ± 8.01018.0 ± 8.0945.0 ± 8.01042.0 ± 10.0976.0 ± 8.0946.0 ± 9.0
Redigering — Multi-inndata1037.0 ± 8.01016.0 ± 8.0919.0 ± 9.01056.0 ± 12.01014.0 ± 9.0N/A
Redigering — Stilisering1045.0 ± 7.01031.0 ± 7.0862.0 ± 8.01045.0 ± 9.0996.0 ± 7.0984.0 ± 7.0

Viktige punkter fra denne benchmark-tabellen:

  • På tvers av kategoriene for tekst-til-bilde-generering og bilde-redigering leder eller matcher Gemini 3.1 Flash Image konsekvent de høyeste poengsummene blant Flash-nivået og mange konkurrerende bildemodeller.
  • Modellen viser spesielt sterke resultater i benchmarkene for Visuell kvalitet og Infografikk (faktualitet) — som signaliserer at den ikke bare utmerker seg estetisk, men også i å gjengi strukturelt korrekt innhold.
  • Ved Multi-inndata-redigering viser Nano Banana 2 også robust generalisering, med høyere poeng enn den forrige Flash-generasjonen.

Disse evalueringene er gjennomført via menneskelige side-ved-side Elo-sammenligninger på en mangfoldig benchmarksuite, og reflekterer både preferanse og troskap på tvers av vanlige oppgaver for bilde­generering/redigering.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

ModellPosisjoneringRepresentativ benchmark/merknader
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)Flash-nivå: hastighet + høy visuell kvalitet (2K–4K)Samlet preferanse 1079.0 ± 7.0; visuell kvalitet 1140 ± 6.0 (intern GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)Tidligere Flash-utgivelse (lavere fidelitet)Svakt lavere preferanse-/visuelle poeng vs 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)Pro-nivå: høyere opplevd fidelitet for komplekse oppgaver, høyere kost/latensUlike avveininger; noen metrikker viser andre relative rangeringer i spesialiserte oppgaver.
GPT-Image 1.5 / andre kommersielle modellerKonkurrenter (åpne/lukkede)I Googles interne benchmarker scoret GPT-Image og andre lavere enn Gemini 3.1 på visuell kvalitet og total preferanse i den rapporterte evalueringen. Uavhengige tredjepartssammenligninger varierer.

Når bør du velge Flash Image Preview:

  • Sanntids forhåndsvisning av bilder i apper
  • Kostnadssensitiv bildegenerering i stor skala
  • Interaktive designassistenter

Slik får du tilgang til og integrerer Nano Banana 2

Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel

Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker hos oss ennå, registrer deg først. Logg inn i din CometAPI console. Hent API-nøkkelen (tilgangslegitimasjonen) for grensesnittet. Klikk “Add Token” ved “API token” i det personlige senteret, hent token-nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.

Trinn 2: Send forespørsler til Nano Banana 2 API

Velg endepunktet “gemini-3.1-flash-image-preview8” for å sende API-forespørselen og sett forespørsels­body. Forespørselsmetoden og forespørsels­body hentes fra API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for din bekvemmelighet. Bytt ut <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. Hvor du kaller det:Gemini genererer bilde

Nano Banana 2 støtter bilde­redigering, bilde­generering og arbeidsflyter med flere bilder. For bilde­redigering må du laste opp bilde-URL-en. For flere parametere, se dokumentasjonen.

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

Behandle API-responsen for å hente den genererte responsen. Etter behandling svarer API-et med oppgavestatus og utdata. Du kan laste ned bildet direkte til din lokale maskin i playgrounden (vanligvis i PNG-format). En bilde-URL genereres i API-prosessen; last den ned snarest.

FAQ

What exactly is Nano Banana 2 and what does it do?

Nano Banana 2 er Googles nyeste KI-modell for bildegenerering og redigering, bygget på Gemini Flash-bildeteknologi for å levere rask visuell generering av høy kvalitet og presis etterlevelse av instruksjoner på tvers av tekst- og bildeinndata.

How does Nano Banana 2 relate to Gemini 3.1 Flash Image?

Nano Banana 2 er i praksis den forbrukerrettede merkevaren for Googles Gemini 3.1 Flash Image-modell, og kombinerer avanserte muligheter fra tidligere Nano Banana-versjoner med hastigheten til Flash-modellene.

What improvements does Nano Banana 2 add over earlier Nano Banana models?

Nano Banana 2 gir raskere genereringshastighet, skarpere detaljer, bedre etterlevelse av instruksjoner, forbedret tekstgjengivelse/lokalisert oversettelse og bredere kreativ kontroll, samtidig som mange Pro-funksjoner blir tilgjengelige på grunnnivå.

What kinds of images and resolutions can Nano Banana 2 generate?

Modellen støtter fleksible utdata med ulike sideforhold og oppløsninger opptil 4K, egnet for sosiale medier, annonser, skjermer og profesjonelt innhold.

Can Nano Banana 2 maintain consistency in complex compositions?

Ja — den bevarer konsistens på tvers av flere motiver og objekter (f.eks. opptil fem personer og 14 objekter i én prompt-arbeidsflyt), noe som hjelper med narrative scener og oppgaver i storyboard-stil.

What image generation use cases is Gemini 3.1 Flash Image best suited for?

Den egner seg godt for bildegenerering og -redigering på profesjonelt nivå, infografikk, konsistens på tvers av flere bilder, tekstgjengivelse og lokaliserte flerspråklige utdata, spesielt når arbeidsflyter krever presis kontroll og gjentatte iterasjoner.

Does Nano Banana 2 use real-time information or world knowledge?

Nano Banana 2 omfatter kunnskap om den virkelige verden og integrasjon med bildesøk for å bidra til å generere mer presise motiver, infografikk og stedsbevisste visuelle elementer.

Can Gemini 3.1 Flash Image generate detailed text within images or diagrams?

Ja — den kan generere og gjengi tydelig tekst i bilder, men svært liten eller tettpakket tekst over flere avsnitt kan noen ganger fortsatt være utfordrende.

Funksjoner for Nano Banana 2

Utforsk nøkkelfunksjonene til Nano Banana 2, designet for å forbedre ytelse og brukervennlighet. Oppdag hvordan disse mulighetene kan være til nytte for prosjektene dine og forbedre brukeropplevelsen.

Priser for Nano Banana 2

Utforsk konkurransedyktige priser for Nano Banana 2, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan Nano Banana 2 kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.

nano-banana-2（image）

variant / aliasPrice
gemini-3.1-flash-image (0.5K)≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image (1K)≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image (2K)≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image (4K)≈ $0.12080
gemini-3.1-flash-image-preview (0.5K)≈ $0.03600
gemini-3.1-flash-image-preview (1K)≈ $0.05360
gemini-3.1-flash-image-preview (2K)≈ $0.08080
gemini-3.1-flash-image-preview (4K)≈ $0.12080

Eksempelkode og API for Nano Banana 2

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for Nano Banana 2 for å effektivisere integreringsprosessen din. Vår detaljerte dokumentasjon gir trinn-for-trinn-veiledning som hjelper deg med å utnytte det fulle potensialet til Nano Banana 2 i prosjektene dine.
POST
/v1beta/models/{model}:generateContent
Python
JavaScript
Curl
from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = (
    "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. "
    "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress "
    "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, "
    "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
)
aspect_ratio = "9:16"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=[prompt],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio=aspect_ratio),
    ),
)

os.makedirs("./output", exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        image = part.as_image()
        output_path = "./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png"
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to {output_path}")

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
from PIL import Image
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = (
    "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. "
    "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress "
    "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, "
    "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
)
aspect_ratio = "9:16"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=[prompt],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(aspect_ratio=aspect_ratio),
    ),
)

os.makedirs("./output", exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif part.inline_data is not None:
        image = part.as_image()
        output_path = "./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png"
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to {output_path}")

JavaScript Code Example

import fs from "fs";
import path from "path";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1beta";
const model = "gemini-3.1-flash-image-preview";

const prompt =
  "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. " +
  "She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress " +
  "made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, " +
  "focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings.";

const response = await fetch(`${base_url}/models/${model}:generateContent`, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    Authorization: api_key,
  },
  body: JSON.stringify({
    contents: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: prompt }],
      },
    ],
    generationConfig: {
      responseModalities: ["IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: "9:16",
      },
    },
  }),
});

const data = await response.json();

const outputDir = "./output";
if (!fs.existsSync(outputDir)) {
  fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
}

for (const candidate of data.candidates) {
  for (const part of candidate.content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageBuffer = Buffer.from(part.inlineData.data, "base64");
      const outputPath = path.join(outputDir, "gemini-3.1-flash-image-preview.png");
      fs.writeFileSync(outputPath, imageBuffer);
      console.log(`Image saved to ${outputPath}`);
    }
  }
}

Curl Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

mkdir -p ./output

curl -s "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "A woman leaning on a wooden railing of a traditional Chinese building. She is wearing a blue cheongsam with pink and red floral motifs and a headdress made of colorful flowers, including roses and lilacs. Realistic painting style, focusing on the textural details of the clothing patterns and wooden buildings."
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "9:16"
      }
    }
  }' | python3 -c "
import sys, json, base64
data = json.load(sys.stdin)
parts = data['candidates'][0]['content']['parts']
for part in parts:
    if 'text' in part:
        print(part['text'])
    elif 'inlineData' in part:
        img = base64.b64decode(part['inlineData']['data'])
        with open('./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png', 'wb') as f:
            f.write(img)
        print('Image saved to ./output/gemini-3.1-flash-image-preview.png')
"

Versjoner av Nano Banana 2

Grunnen til at Nano Banana 2 har flere øyeblikksbilder kan inkludere potensielle faktorer som variasjoner i utdata etter oppdateringer som krever eldre øyeblikksbilder for konsistens, å gi utviklere en overgangsperiode for tilpasning og migrering, og ulike øyeblikksbilder som tilsvarer globale eller regionale endepunkter for å optimalisere brukeropplevelsen. For detaljerte forskjeller mellom versjoner, vennligst se den offisielle dokumentasjonen.
Modell-IDBeskrivelseTilgjengelighetForespørsel
gemini-3.1-flash-imageAnbefalt, peker til den nyeste modellen✅Gemini genererer bilder
gemini-3.1-flash-image-previewOffisiell forhåndsvisning✅Gemini genererer bilder

Flere modeller

D

Doubao Seedream 5

Per forespørsel:$0.028
Seedream 5.0 Lite er en enhetlig multimodal modell for bildegenerering, utstyrt med dyp tenkning og muligheter for nettsøk, med en omfattende oppgradering av forståelses-, resonnerings- og genereringsevner.
F

FLUX 2 MAX

Per forespørsel:$0.008
FLUX.2 [max] er en førsteklasses modell for visuell intelligens fra Black Forest Labs (BFL) utformet for produksjonsarbeidsflyter: markedsføring, produktfotografering, netthandel, kreative arbeidsflyter og enhver applikasjon som krever konsistent karakter-/produktidentitet, nøyaktig tekstgjengivelse og fotorealistiske detaljer ved oppløsninger i flere megapiksler. Arkitekturen er konstruert for presis instruksjonsetterlevelse, flerreferansefusjon (opptil ti inndatabilder) og forankret generering (evnen til å integrere oppdatert kontekst fra nettet når bilder genereres).
X

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Per forespørsel:$0.056
FLUX.2 [max] er flaggskipsvarianten med høyest kvalitet i FLUX.2-familien fra Black Forest Labs (BFL). Den er posisjonert som en modell på profesjonelt nivå for tekst-til-bilde-generering og bilderedigering, med fokus på maksimal trofasthet, prompt-etterlevelse og konsistens i redigering på tvers av karakterer, objekter, lyssetting og farge. BFL og partnerregistre beskriver FLUX.2 [max] som toppnivåvarianten av FLUX.2, med funksjoner for redigering med flere referanser og forankret generering.
O

GPT Image 1.5

Inndata:$6.4/M
Utdata:$25.6/M
GPT-Image-1.5 er OpenAIs bildemodell i GPT Image-familien. Den er en GPT-modell som er multimodal fra grunnen av, designet for å generere bilder fra tekstbeskrivelser og utføre svært presise redigeringer av inndatabilder, samtidig som den følger brukerinstruksjoner nøye.
D

Doubao Seedream 4.5

Per forespørsel:$0.032
Seedream 4.5 er ByteDance/Seeds multimodale bildemodell (tekst→bilde + bilderedigering) som fokuserer på bildegjengivelsestrohet på produksjonsnivå, sterkere etterlevelse av prompten og betydelig forbedret redigeringskonsistens (bevaring av motiv, gjengivelse av tekst/typografi og ansiktsrealisme).
R

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

R

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

Per forespørsel:$0.06
FLUX 2 PRO er flaggskipmodellen for kommersiell bruk i FLUX 2-serien, og leverer banebrytende bildegenerering med en kvalitet og detaljrikdom uten sidestykke. Bygget for profesjonelle og bedriftsapplikasjoner, tilbyr den overlegen prompt-etterlevelse, fotorealistiske resultater og eksepsjonelle kunstneriske egenskaper. Denne modellen representerer spydspissen innen AI-basert bildesynteseteknologi.

Relaterte blogger

Hvor mye koster OpenClaw i 2026? Fullstendig prisoversikt
Apr 13, 2026
openclaw

Hvor mye koster OpenClaw i 2026? Fullstendig prisoversikt

OpenClaws kjerneprogramvare er 100 % gratis (MIT-lisens). Reelle månedlige kostnader varierer fra $0–$13 for lett personlig bruk** (hosting på gratisnivå + rimelige modeller) til **$25–$100 for små team og $100–$200+ for tung automatisering. Den offisielle administrerte planen OpenClaw Cloud har en fast pris på $59/måned ($29.50 første måned). API-tokens er den største variabelen—smart optimalisering kan redusere dem med 90 %.
GPT Image 1.5 vs Seedream 4.5: Hvilken er bedre i 2026
Apr 12, 2026
gpt-image-1-5
seedream-4-5

GPT Image 1.5 vs Seedream 4.5: Hvilken er bedre i 2026

GPT Image 1.5 (OpenAI, des. 2025) leder an med 4× raskere generering (5–15 sekunder), LM Arena ELO-score på toppnivå (~1,264–1,285) og overlegen etterlevelse av instruksjoner ved redigering. Seedream 4.5 (ByteDance, des. 2025) utmerker seg i typografi, 4K-oppløsning, konsistens mellom flere bilder (opptil 14 referanser) og flat prising på $0.04/image. Velg GPT Image 1.5 for hastighet og allsidighet; Seedream 4.5 for designtungt kommersielt arbeid. Begge er tilgjengelige til en overkommelig pris via **CometAPI**s enhetlige plattform for 20%+ besparelser og integrasjon med én nøkkel.
Hvor lang tid bruker ChatGPT på å generere et bilde i 2026?
Apr 9, 2026
chat-gpt

Hvor lang tid bruker ChatGPT på å generere et bilde i 2026?

I 2026 genererer ChatGPT vanligvis et bilde på **5–20 sekunder** ved å bruke sin nyeste modell GPT-Image 1.5 (etterfølgeren til DALL·E 3). Enkle forespørsler fullføres på så lite som 3–8 sekunder, mens komplekse eller svært detaljrike forespørsler kan ta 20–60 sekunder i topptider. Gratisbrukere venter ofte lenger (30–60+ sekunder), mens Plus/Pro-abonnenter får prioritert behandling. Disse tidene representerer en betydelig forbedring sammenlignet med DALL·E 3-gjennomsnittene i 2024–2025 på 15–30 sekunder, takket være OpenAIs GPT-Image 1.5-oppgradering fra desember 2025 som leverer opptil 4× raskere inferens.
Alibaba Wan2.7-Image gjennomgang 2026: Revolusjonerende enhetlig KI-bildemodell
Apr 3, 2026

Alibaba Wan2.7-Image gjennomgang 2026: Revolusjonerende enhetlig KI-bildemodell

Wan2.7-Image er Alibaba Clouds nyeste enhetlige bildemodell, kunngjort 1. april 2026. Den kombinerer bildegenerering, bilderedigering og visuell forståelse i én arbeidsflyt, støtter inndata med flere bilder, og er utviklet for raskere generering enn Pro-varianten. Ifølge Alibaba kan modellen håndtere tekst-til-bilde, bilderedigering, generering av bildesett og flere referansebilder, mens Wan2.7-Image-Pro legger til 4K-utdata og mer stabil komposisjon.
Luma AI Unit-1 bildemodell (2026): Omfattende analyse og sammenligning
Mar 24, 2026

Luma AI Unit-1 bildemodell (2026): Omfattende analyse og sammenligning

Luma AIs Uni-1 er en neste generasjons autoregressiv multimodal bildemodell som forener bildegenerering og visuell forståelse i én enkelt arkitektur. I motsetning til diffusjonsmodeller behandler den tekst- og bildetokener i en delt sekvens, noe som muliggjør overlegent resonnement, redigering og kreative arbeidsflyter over flere runder. Uni-1 overgår konkurrenter som GPT Image 1.5 og Nano Banana 2 på logikkbaserte referansetester som RISEBench.