GPT-Image-2.5 vs Nano Banana 2 - Który model generowania obrazów AI jest lepszy w 2026 roku

TL;DR

Krótka odpowiedź: GPT-Image-2.5 ma obecnie silniejszy wczesny wynik w ślepych benchmarkach preferencji użytkowników, zwłaszcza w edycji obrazów, podczas gdy Nano Banana 2 oferuje szerszy zestaw funkcji produkcyjnych wokół grounding’u wyszukiwaniem, skrajnych proporcji obrazu, przewidywalnego cennika opartego na rozdzielczości oraz generacji na dużą skalę.

OpenAI uruchomiło GPT-Image-2.5 8 września 2026 r. z dwiema wersjami API. GPT-Image-2.5 Flare w CometAPI jest zaprojektowany jako szybszy domyślny wariant do codziennej i masowej generacji, natomiast GPT-Image-2.5 Sunburst w CometAPI celuje w premiową generację i precyzyjną edycję.

Nano Banana 2 API w CometAPI, oficjalnie Gemini 3.1 Flash Image, przyjmuje inne podejście. Łączy generowanie obrazów z rozumowaniem Gemini, grounding’iem Google Search i Image Search, wyjściem od 0,5K do 4K, wyjątkowo szerokimi proporcjami oraz silną spójnością względem wielu referencji.

Jeśli priorytetem są precyzyjna edycja, lokalność edycji, zachowanie referencji, strukturalne kompozycje lub premiowe finalne zasoby, GPT-Image-2.5 Sunburst jest najsilniejszym kandydatem. Jeśli potrzebujesz szybkiej iteracji, informacji w czasie rzeczywistym, elastycznych formatów wyjściowych, ekonomii wsadowej i skalowalnej produkcji, Nano Banana 2 jest wyjątkowo konkurencyjny.

Szybkie porównanie

Najważniejsze wnioski

• GPT-Image-2.5 to nie jeden model API. OpenAI dostarcza Flare dla szybkości i wolumenu oraz Sunburst dla maksymalnej precyzji edycji.
• Na obecnym rankingu Arena Text-to-Image Sunburst uzyskuje 1421±13, Flare 1399±13, a Nano Banana 2 1261±5. Na rankingu Arena Single Image Edit Sunburst uzyskuje 1520±9, Flare 1491±9, a Nano Banana 2 1387±4.
• Wyniki GPT-Image-2.5 w Arena są nadal oznaczone jako wstępne, więc wczesnej przewagi nie należy traktować jako stałej lub uniwersalnej. OpenAI mówi, że Flare może zapewnić do 50% niższe opóźnienie generacji niż GPT Image 2, ale nie jest to bezpośrednie porównanie prędkości z Nano Banana 2.
• Nano Banana 2 obsługuje 0,5K, 1K, 2K i 4K oraz skrajne proporcje 1:4, 4:1, 1:8 i 8:1.
• Dokumentacja Gemini API od Google jawnie wymienia grounding wyszukiwaniem dla Gemini 3.1 Flash Image i stwierdza, że wyniki wyszukiwania tekstowego i obrazowego mogą informować generację w oparciu o dane z sieci w czasie rzeczywistym. Ta przewaga działa, gdy narzędzie Google Search jest włączone i przestrzegane są wymagania dotyczące atrybucji: official model documentation.
• Google publikuje prosty cennik per rozdzielczość, podczas gdy GPT-Image-2.5 używa modelu cenowego zależnego od jakości i tokenów.
• Nie ma uniwersalnego zwycięzcy: lepszy wybór zależy od tego, czy Twój przepływ pracy optymalizuje precyzję kreatywną, czy ugruntowaną, skalowalną produkcję obrazów.

Czym są GPT-Image-2.5 i Nano Banana 2?

To porównanie jest ciekawsze niż typowy konkurs nowy model vs stary, ponieważ oba produkty są coraz bardziej optymalizowane pod różne filozofie produkcyjne.

OpenAI opisuje ChatGPT Images 2.5 jako duży upgrade generowania obrazów skoncentrowany na ostrzejszych detalach i precyzyjnej edycji. Podkreśla również naturalne oświetlenie, bogatsze tekstury, lepsze zachowanie osób i obiektów z obrazów referencyjnych oraz bardziej niezawodną, wieloturową edycję.

Dla użytkowników API OpenAI rozdziela te możliwości na dwa pasma. Flare to szybki domyślny wariant, podczas gdy Sunburst poświęca więcej czasu generacji na ciaśniejszą kontrolę kreatywną i edycyjną.

Google wprowadziło Nano Banana 2 26 lutego 2026 r. jako Gemini 3.1 Flash Image. Architektura została zaprojektowana tak, aby połączyć zalety rozumowania i wiedzy świata kojarzone z Gemini z profilem opóźnień modelu klasy Flash. Google szczególnie wyróżnia informacje w czasie rzeczywistym i grounding obrazów.

To tworzy podstawową różnicę dla deweloperów: GPT-Image-2.5 jest coraz bardziej specjalistą od generowania i edycji obrazów. Nano Banana 2 zachowuje się bardziej jak multimodalny workflow Gemini, który przy okazji bardzo dobrze generuje i edytuje obrazy.

Oficjalne wizualizacje startowe od OpenAI i Google są osadzone poniżej.

Specyfikacje

• Google udostępniło gemini-3.1-flash-image powszechnie w maju 2026 i dodało wsparcie kontekstu wideo-do-obrazu. Starszy identyfikator modelu w wersji preview został wycofany; niektóre adresy URL integracji firm trzecich nadal zawierają slug preview.
• Aktualna dokumentacja API OpenAI potwierdza, że oba warianty obsługują sześć ustawień jakości. Flare to szybki model codzienny, natomiast Sunburst jest zoptymalizowany pod [editing precision].
• Obecne notatki wydawnicze Google potwierdzają, że gemini-3.1-flash-image stał się ogólnie dostępny 28 maja 2026. Google dokumentuje również ceny obrazów 0,5K, 1K, 2K i 4K oraz grounding wyszukiwaniem w Gemini API.

Ulepszenia generowania i edycji w GPT-Image-2.5

Najważniejsze ulepszenie GPT-Image-2.5 to nie tylko ostrzejsze obrazy w pierwszej generacji. To kontrola nad tym, co się zmienia, a co pozostaje niezmienione.

OpenAI mówi, że nowa generacja lepiej zachowuje podmioty z fotografii referencyjnych przy jednoczesnej modyfikacji ustawień, stylów wizualnych i kompozycji. Poprawia też [multi-turn editing consistency], dzięki czemu wcześniejsze zmiany rzadziej znikają lub ulegają degradacji przy kolejnej edycji.

Ma to znaczenie w realnej produkcji. Przepływ pracy nad zdjęciem produktu może zacząć się od zdjęcia referencyjnego, zastąpić tło, zmienić oświetlenie, dodać sezonowy styl, zmienić element tekstowy i w końcu zmienić proporcje. Model może tworzyć atrakcyjny rezultat przy każdym indywidualnym żądaniu, a mimo to być bezużyteczny, jeśli sam produkt stopniowo się zmienia.

Sunburst jest zaprojektowany do workflow, w których lokalność edycji i wierność referencji są ważniejsze niż minimalne opóźnienie. Flare używa dużej części tego samego stosu generacyjnego, ale celuje w szybszą iterację.

OpenAI stwierdza, że Flare dostarcza wyższą jakość niż poprzednia generacja modelu przy nawet 50% niższym opóźnieniu.

Wartość 50% porównuje Flare z poprzednią generacją generowania obrazów w OpenAI, a nie bezpośrednio z Nano Banana 2. Należy ją zatem traktować jako deklarację wydajności w obrębie rodziny, a nie dowód, że Flare jest o 50% szybszy od modelu Google.

Co wyróżnia Nano Banana 2

Najsilniejszym wyróżnikiem Nano Banana 2 jest to, że generowanie obrazów jest połączone z szerszym stosem rozumowania i pozyskiwania informacji.

Google mówi, że model może czerpać z wiedzy świata Gemini i używać [real-time information and images from web search] przed wygenerowaniem obrazu. Jest to przydatne, gdy prompt zależy od konkretnego zabytku, obiektu, pojęcia naukowego, aktualnego wizualnego odniesienia lub faktograficznej infografiki.

Czyni to Nano Banana 2 wyjątkowo atrakcyjnym dla diagramów edukacyjnych, grafik informacyjnych opartych na aktualnych danych, zlokalizowanych materiałów marketingowych, infografik zorientowanych na dane, podróżniczych i lokalizacyjnych wizualizacji, wizualnego wyszukiwania oraz dużych partii zasobów w wielu formatach i rozdzielczościach.

Google rozbudowało też kontrolę produkcyjną. Nano Banana 2 obsługuje rozdzielczości od 512 px do 4K i potrafi zachować tożsamości do pięciu postaci i wierność do 14 obiektów w workflow.

Model obrazu poprawia również międzynarodowe renderowanie tekstu i potrafi tłumaczyć tekst w istniejącym obrazie — ważna możliwość dla zespołów lokalizujących jedną kampanię na różne rynki.

Wyniki benchmarków: GPT-Image-2.5 vs Nano Banana 2

Najbardziej użyteczne bezpośrednie porównanie pochodzi obecnie z publicznych rankingów Arena, które agregują ślepe preferencje użytkowników w porównaniach side-by-side.

W generowaniu tekst-na-obraz Sunburst ma obecnie 160 punktów Arena przewagi nad Nano Banana 2, a Flare 138 punktów. W pojedynczej edycji obrazu Sunburst prowadzi o 133 punkty, a Flare o 104 punkty.

To duże wczesne różnice w preferencjach użytkowników, a wynik w edycji szczególnie dobrze pokrywa się z pozycjonowaniem Sunburst przez OpenAI. Jednak zastrzeżenie związane z ufnością jest ważne.

Arena oznacza obie nowe pozycje OpenAI jako wstępne, z zaledwie kilkoma tysiącami głosów. Nano Banana 2 ma dziesiątki tysięcy głosów dla tekst-na-obraz i ponad 150 000 głosów dla edycji. Nowe wyniki OpenAI mogą więc ulec materialnym zmianom wraz z napływem kolejnych porównań.

Wyniki Arena mierzą względną preferencję ludzi w rozkładzie testów Arena. Różnica 160 punktów nie oznacza, że jeden model ma stałą przewagę procentową w jakości obrazu.

Wynik benchmarku należy zatem czytać jako silny wczesny dowód przemawiający za GPT-Image-2.5, a nie jako dowód, że wygrywa każde zadanie produkcyjne.

Porównanie funkcji: GPT-Image-2.5 vs Nano Banana 2

Edycja obrazów

Na ten moment to wymiar, w którym odpowiedź jest najjaśniejsza: GPT-Image-2.5 ma przewagę, z Sunburst jako silniejszą opcją.

Są trzy powody. Po pierwsze, precyzja edycji to jeden z wyraźnych celów projektowych nowej generacji OpenAI. Po drugie, Sunburst jest specjalnie zoptymalizowany do workflow, w których precyzja edycji jest ważniejsza niż szybkość generacji. Po trzecie, niezależny sygnał preferencji wskazuje w tym samym kierunku: Sunburst zajmuje obecnie szczyt rankingu Arena Single Image Edit.

To połączenie czyni go szczególnie odpowiednim dla fotografii produktowej, rewizji kampanii, zasobów brandowych, pracy z postaciami na bazie referencji i iteracyjnej produkcji kreatywnej.

Nano Banana 2 pozostaje kompetentnym edytorem konwersacyjnym. Różnica nie polega na tym, że jeden potrafi edytować, a drugi nie. Bardziej użyteczna różnica polega na tym, że OpenAI obecnie wydaje się silniejsze w minimalizowaniu niezamierzonych zmian, podczas gdy Google oferuje więcej otaczającej inteligencji i grounding’u podczas workflow edycji.

Tekst i infografiki

Obie firmy podkreślają teraz renderowanie tekstu, ale podchodzą do problemu inaczej.

OpenAI wyróżnia poprawioną dokładność infografik i layout, a Images 2.5 jest zaprojektowany tak, aby zachować hierarchię i kompozycję przy coraz bardziej szczegółowych instrukcjach.

Google akcentuje precyzyjne renderowanie tekstu i tłumaczenie. Nano Banana 2 może też użyć grounding’u wyszukiwaniem, aby pozyskać informacje przed wygenerowaniem infografiki.

Dla statycznego plakatu, reklamy, konceptu UI lub layoutu, gdzie dominującym wyzwaniem jest dokładna struktura przestrzenna, GPT-Image-2.5 jest bardziej przekonującym pierwszym testem. Dla zlokalizowanej lub opartej na informacji grafiki, gdzie liczy się aktualny kontekst faktograficzny, Nano Banana 2 może zaoferować bardziej użyteczny end-to-end workflow, ponieważ grounding wyszukiwaniem może stać się częścią samej generacji.

Żadnemu z modeli nie należy ufać przy publikacji krytycznych danych liczbowych lub informacji prawnych bez weryfikacji po generacji. Modele generowania obrazów mogą nadal tworzyć wizualnie przekonujące, ale niepoprawne treści.

Fotorealizm

Ta kategoria jest mniej rozstrzygająca niż sugerują nagłówkowe rankingi Arena.

OpenAI mówi, że Images 2.5 poprawia naturalne oświetlenie, bogatsze tekstury i rozpoznawalne podmioty referencyjne. Google czyni podobne twierdzenia dotyczące jakości fotorealistycznej, ostrzejszych detali, bogatszej tekstury i żywego oświetlenia.

Kilka wczesnych bezpośrednich porównań faworyzowało Nano Banana 2 w zakresie „camera feel”, materiałów i naturalnie wyglądających scen produktowych, jednocześnie faworyzując GPT-Image-2.5 w układach bogatych w tekst i kontrolowanych edycjach. To użyteczne obserwacje, ale subiektywne testy, a nie wystandaryzowane benchmarki między dostawcami.

Dla oceny produkcyjnej należy zatem testować fotorealizm własnym rozkładem promptów: skóra i włosy, produkty błyszczące i matowe, materiały przezroczyste, tkaniny, żywność, architektura, oświetlenie wewnętrzne, filmowa głębia ostrości oraz tożsamość zdjęcia referencyjnego.

Dla zespołów produkujących tysiące zasobów koszt na zaakceptowany obraz jest znacznie bardziej informatywny niż to, który model tworzy najładniejszą jedną, wyselekcjonowaną próbkę.

Rozdzielczość i proporcje obrazu

Tu Nano Banana 2 ma czystą przewagę.

Google obsługuje generację 0,5K, 1K, 2K i 4K. API wspiera także skrajne proporcje, w tym 1:4, 4:1, 1:8 i 8:1.

• banery hero na stronach
• panoramiczne tła
• mobilne kreatywy „story”
• wysokie ekspozycje produktowe
• długie grafiki promocyjne
• kampanie reklamowe w wielu formatach

GPT-Image-2.5 oferuje niestandardowe wymiary i wspiera zakres proporcji w przybliżeniu 1:3 do 3:1, z maksymalnym bokiem 3840 pikseli i maksymalnym łącznym obszarem wyjściowym 8,294,400 pikseli w obecnych specyfikacjach.

OpenAI ma oddzielną przewagę dla workflow kompozytowych: explicite wspierane są przezroczyste tła PNG i WebP.

Podział jest więc prosty: Nano Banana 2 wygrywa pod względem ekstremalnej elastyczności płótna i natywnych progów 4K. GPT-Image-2.5 jest szczególnie atrakcyjny, gdy liczy się przezroczystość i kontrolowana edycja zasobów.

Generowanie w czasie rzeczywistym i z grounding’iem

To obszar, w którym Google ma wyraźną przewagę architektoniczną.

Nano Banana 2 obsługuje grounding Google Web i Image Search. Żądanie generacji może zatem użyć pozyskanych informacji tekstowych i wizualnych jako kontekstu przed wygenerowaniem wyjścia.

Zmienia to możliwości deweloperów. Rozważ aplikację podróżniczą generującą wizualne wyjaśnienie zabytku. Zwykły model obrazu polega głównie na informacjach zakodowanych podczas treningu lub na referencjach dostarczonych przez aplikację. Nano Banana 2 może włączyć wyszukiwanie w proces generacji.

Ten sam mechanizm może pomóc w badaniach wizualnych, odkrywaniu produktów, treściach edukacyjnych i grafice z aktualną informacją. GPT-Image-2.5 nie dokumentuje równoważnego natywnego grounding’u wyszukiwania na poziomie modelu obrazowego.

Jeśli Twoja aplikacja już wykonuje retrieval osobno, ta wada maleje. Jeśli chcesz retrieval i generację obrazów w jednym workflow Gemini, implementacja Google jest znacząco prostsza.

Ceny: oficjalne API i CometAPI

Modele cen są na tyle odmienne, że porównywanie tylko dolarów za milion tokenów wyjściowych może wprowadzać w błąd.

Uwaga:

• Pozorna różnica $30 vs $60 za milion tokenów obrazowych nie oznacza automatycznie, że GPT-Image-2.5 jest o połowę tańszy. Obaj dostawcy tokenizują wyjście obrazu inaczej, a zużycie OpenAI zmienia się także wraz z drabinką jakości.
• Google ułatwia budżetowanie, ponieważ publikuje [explicit resolution pricing]: $0.045 dla 0,5K, $0.067 dla 1K, $0.101 dla 2K i $0.151 dla 4K. Batch API obniża odpowiedniki do około $0.022, $0.034, $0.050 i $0.076.
• OpenAI zamiast tego pozwala deweloperowi przechodzić przez low, medium, high, xhigh i max, co może być korzystne, gdy aplikacja chce tanich szkiców i droższych finalnych renderów zamiast stałego celu jakości.

Jak obniżyć koszty i uprościć integrację

Dla deweloperów, którzy nie chcą utrzymywać oddzielnych integracji OpenAI i Google, obie rodziny modeli są dostępne przez CometAPI. GPT-Image-2.5 Sunburst API w CometAPI obecnie pokazuje $4 za milion tokenów wejściowych i $24 za milion tokenów wyjściowych, w porównaniu z odpowiadającymi wymiarami $5/$30 w oficjalnym cenniku.

[GPT-Image-2.5 Flare API w CometAPI] używa tych samych stawek $4/$24 dla porównywalnych wymiarów wejścia/wyjścia.

Korzystanie z obu modeli przez jedno API jest szczególnie użyteczne dla aplikacji, które nie mają jednego dominującego obciążenia obrazowego. Platforma kreatywna mogłaby kierować ugruntowaną lub ekstremalnie proporcjonalną generację do modelu Google, używać Flare do szybkiej generacji OpenAI i wysyłać iteracyjne edycje wysokiej wartości do Sunburst.

Przewaga architektoniczna to nie tylko posiadanie większej liczby modeli. To możliwość wyboru modelu per żądanie zamiast przeprojektowywania aplikacji pod mocne i słabe strony jednego dostawcy.

GPT-Image-2.5 vs Nano Banana 2: które funkcje liczą się najbardziej?

Ta tabela wyjaśnia, dlaczego pojedynczy zwycięzca zaciemnia bardziej użyteczną odpowiedź. OpenAI stworzyło drabinkę jakości i kontroli edycji. Google stworzyło stos rozumowanie-grounding-rozdzielczość.

Praktyczne zastosowania: przykład z tym samym promptem

Prompt: Fotorealistyczne zdjęcie produktu — matowo czarna butelka na wodę stojąca na jasnym betonowym gzymsie. Delikatne poranne światło z lewej, subtelne refleksy, mała głębia ostrości. Kompozycja centralna. Uwzględnij WYŁĄCZNIE ten tekst (dosłownie): nagłówek "YOURS TO CREATE" pogrubioną czcionką bezszeryfową na górze, podtytuł "Limited Edition" mniejszy na dole. Bez innego tekstu lub logo.

GPT Image 2.5 (Sunburst):

Nano Banana 2:

Który model wybrać?

Wybierz GPT-Image-2.5, gdy...

Wybierz rodzinę OpenAI, gdy koszt złej edycji jest wyższy niż koszt kilku dodatkowych sekund generacji.

• fotografia produktowa ecommerce, gdzie produkt musi pozostać niezmieniony
• kreacje reklamowe wymagające wielu kontrolowanych poprawek
• transformacje postaci lub podmiotów oparte na referencjach
• plakaty, układy brandowe i strukturalne zasoby wizualne
• przezroczyste elementy produktów lub designu
• iteracyjne aplikacje kreatywne
• workflow korzystające z drabinki jakości od szkicu do finału

W ramach rodziny używaj Flare, gdy liczy się przepustowość i szybkość iteracji. Używaj Sunburst, gdy finalny zasób wymaga starannego zachowania i akceptowalne jest dodatkowe opóźnienie.

Praktyczna zasada: Flare do iteracji; Sunburst do akceptacji.

Wybierz Nano Banana 2, gdy...

Wybierz model Google, gdy generowanie obrazów jest częścią większego workflow informacyjnego lub multimodalnego, a nie odizolowanym renderowaniem.

• ugruntowane wizualne wyszukiwanie
• grafiki informacyjne bieżących wydarzeń lub realnego świata
• treści międzynarodowe i wielojęzyczne
• skrajnie pionowe lub poziome zasoby
• workflow wysokiej rozdzielczości 4K
• kompozycje wielopostaciowe i wieloobiektowe
• generacja wsadowa
• aplikacje już zbudowane wokół Gemini
• pipeline’y wysokiego wolumenu wymagające przewidywalnych kosztów zależnych od rozdzielczości

Praktyczna zasada: Nano Banana 2 do generacji z bogatym kontekstem na skalę.

Używaj obu modeli razem, gdy...

Tak — i dla wielu systemów produkcyjnych to bardziej odporny wariant architektury.

Nie ma technicznego powodu, dla którego pierwszy model w workflow musi też wykonać finalną edycję. Zespół może użyć Nano Banana 2 do pozyskania bieżącego kontekstu wizualnego i stworzenia ugruntowanej koncepcji, a następnie użyć GPT-Image-2.5 do ściśle kontrolowanej finalnej korekty. Inna aplikacja może użyć Flare do szybkiego generowania wariantów, kierować tylko trudne edycje do Sunburst, a Nano Banana 2 zarezerwować dla formatów poza preferowanym zakresem proporcji OpenAI.

CometAPI ułatwia taką strategię trasowania, ponieważ aplikacja może używać jednej infrastruktury API, wybierając GPT-Image-2.5 Flare, GPT-Image-2.5 Sunburst lub Nano Banana 2 do różnych zadań.

Zamiast pytać, do której firmy się zobowiązać, lepsze pytanie inżynierskie brzmi: który model minimalizuje koszt i poprawki dla tego konkretnego żądania?

Ostateczny werdykt: GPT-Image-2.5 czy Nano Banana 2?

Jeśli decyzja opiera się wyłącznie na obecnym benchmarku ślepych preferencji, GPT-Image-2.5 wygrywa.

Sunburst i Flare zajmują pierwsze dwa miejsca na obecnym rankingu Arena Text-to-Image i pierwsze dwa miejsca na rankingu Single Image Edit. Przewaga nad Nano Banana 2 jest na tyle duża, że nie można jej zbyć jako szumu.

To jednak wczesny wynik. Pozycje OpenAI są nadal wstępne i mają znacznie mniej głosów w Arena.

Dla profesjonalnej edycji wynik jest jednak na tyle przekonujący, by Sunburst był pierwszym modelem do testu. Jego pozycjonowanie produktowe, architektura edycji i wczesne niezależne dane preferencji wskazują w tym samym kierunku.

Dla ogólnego tworzenia aplikacji odpowiedź jest bardziej wyważona. Nano Banana 2 daje deweloperom możliwości, których ranking nie mierzy dobrze: grounding wyszukiwaniem, rozumowanie Gemini, progi 0,5K–4K, skrajne proporcje, udokumentowaną skalę wielu referencji oraz zniżkowe Batch API.

Praktyczna decyzja jest więc taka: wybierz GPT-Image-2.5 Sunburst, gdy najbardziej liczy się precyzja i zachowanie edycji. Wybierz GPT-Image-2.5 Flare, gdy chcesz nowego poziomu jakości OpenAI z szybszą iteracją. Wybierz Nano Banana 2, gdy ważniejsze są grounding, elastyczne formaty, skala i przewidywalna ekonomia obrazów.

Dla zespołów, które mierzą się ze wszystkimi trzema obciążeniami, używanie GPT-Image-2.5 API w CometAPI i Nano Banana 2 API w CometAPI pozwala kierować każde żądanie do modelu, którego mocne strony najlepiej pasują do zadania.

FAQ

Czy GPT-Image-2.5 jest lepszy niż Nano Banana 2?

Na obecnych benchmarkach ślepych preferencji użytkowników — tak. Zarówno Sunburst, jak i Flare mają wyższe wyniki niż Nano Banana 2 w generowaniu tekst-na-obraz i pojedynczej edycji obrazu. Wyniki GPT-Image-2.5 pozostają jednak wstępne, więc nie należy interpretować tego jako dowodu wyższości w każdym workflow.

Jaka jest różnica między GPT-Image-2.5 Flare a Sunburst?

Flare to szybszy domyślny wariant OpenAI do wysokiej jakości codziennej i masowej generacji. Sunburst to wariant zorientowany na precyzję, przeznaczony do premiowej produkcji kreatywnej i szczegółowej edycji. Sunburst zwykle wymienia dodatkowy czas generacji na ciaśniejszą kontrolę.

Czy Nano Banana 2 jest szybszy niż GPT-Image-2.5?

Nie ma wystarczająco kontrolowanego, oficjalnego benchmarku między dostawcami, by dać uniwersalną odpowiedź. OpenAI mówi, że Flare obniża opóźnienie do 50% względem własnego poprzedniego modelu obrazowego, podczas gdy Google pozycjonuje Nano Banana 2 jako model o niskim opóźnieniu klasy Flash. Rzeczywiste opóźnienie należy benchmarkować na identycznych promptach, rozdzielczościach i współbieżności.

Który model jest lepszy do edycji obrazów?

Obecnie GPT-Image-2.5 ma silniejszy dowód. Sunburst prowadzi ranking Arena Single Image Edit, a OpenAI zaprojektowało go specjalnie pod precyzyjne, kontrolowane edycje i silniejsze zachowanie przez wiele rewizji.

Który model lepiej generuje tekst w obrazach?

Oba są silne. OpenAI akcentuje dokładność infografik, układ i precyzyjną edycję, podczas gdy Google akcentuje międzynarodowe renderowanie tekstu, tłumaczenie i grounding informacji. GPT-Image-2.5 jest silnym pierwszym wyborem do strukturalnych układów brandowych; Nano Banana 2 jest szczególnie użyteczny dla wielojęzycznych lub ugruntowanych wyszukiwaniem grafik.

Czy GPT-Image-2.5 obsługuje obrazy 4K?

GPT-Image-2.5 wspiera elastyczne niestandardowe wymiary, z udokumentowanym maksymalnym bokiem 3840 pikseli i maksymalnym obszarem wyjściowym 8,294,400 pikseli. Nie należy więc po prostu opisywać go jako mającego ten sam próg 4096×4096 4K co Nano Banana 2.

Który model ma lepsze wsparcie proporcji?

Nano Banana 2 wspiera bardziej skrajne płótna, w tym 1:4, 4:1, 1:8 i 8:1. Udokumentowany zakres GPT-Image-2.5 to w przybliżeniu 1:3 do 3:1.

Czy mogę używać GPT-Image-2.5 i Nano Banana 2 przez CometAPI?

Tak. Deweloperzy mogą używać obu rodzin przez CometAPI i kierować różne obciążenia generacji obrazów do różnych modeli bez utrzymywania całkowicie oddzielnych integracji dostawców.