ModeleWsparciePrzedsiębiorstwoBlog
Ponad 500 API modeli AI, wszystko w jednym API. Tylko w CometAPI
API modeli
Deweloper
Szybki startDokumentacjaPanel API
Zasoby
Modele Sztucznej InteligencjiBlogPrzedsiębiorstwoDziennik zmianO nas
2025 CometAPI. Wszelkie prawa zastrzeżone.Polityka PrywatnościWarunki korzystania z usługi
Home/Models/Google/Nano Banana 2
G

Nano Banana 2

Wejście:$0.4/M
Wyjście:$2.4/M
Przegląd kluczowych możliwości: Rozdzielczość: Do 4K (4096×4096), na równi z Pro. Spójność obrazów referencyjnych: Do 14 obrazów referencyjnych (10 obiektów + 4 postacie), z zachowaniem spójności stylu/postaci. Ekstremalne proporcje obrazu: Dodano nowe proporcje 1:4, 4:1, 1:8, 8:1, odpowiednie do długich obrazów, plakatów i banerów. Renderowanie tekstu: Zaawansowane generowanie tekstu, odpowiednie do infografik i układów plakatów marketingowych. Ulepszenie wyszukiwania: Zintegrowane Google Search + Image Search. Osadzanie: Wbudowany proces rozumowania; złożone polecenia są analizowane przed generowaniem.
Nowy
Użycie komercyjne
Playground
Przegląd
Funkcje
Cennik
API
Wersje

Specyfikacja techniczna Gemini 3.1 Flash Image Preview

ElementGemini 3.1 Flash Image Preview
DostawcaGoogle
Rodzina modeliGemini 3.1 (warstwa Flash)
Główny celSzybkie multimodalne generowanie z podglądem obrazu
Typy wejściaTekst, obraz
Typy wyjściaTekst, obraz (generowanie podglądu)
Okno kontekstuDo 1M tokenów (standard warstwy Flash Gemini 3.x)
Poziom opóźnieńNiskie opóźnienia, wysoka przepustowość
Obsługa strumieniowaniaTak
Wywoływanie narzędziTak (framework narzędzi Gemini API)
Wersja3.1

Czym jest Nano Banana 2

Nano Banana 2 to popularny pseudonim używany przez prasę i społeczność deweloperów dla nowo wydanego modelu Gemini-3.1-Flash-Image. Google pozycjonuje go jako silnik obrazowania klasy „Flash”, który zapewnia niemal pro‑jakość wizualną przy znacznie niższych opóźnieniach i kosztach — odpowiedni do generowania na dużą skalę, szybkiej iteracyjnej edycji oraz zintegrowanych przepływów pracy produktowych w usługach Google. Dziedziczy multimodalne wnioskowanie Gemini 3.1 i dodaje możliwości zorientowane na obraz (czytelny tekst na obrazach, kompozycja z wielu obrazów, obsługa szerokich proporcji, natywne 4K).

Główne funkcje

  • Szybkie generowanie w wielu rozdzielczościach: prędkość klasy Flash z opcjami wyjść 0.5K / 1K / 2K / 4K oraz nowymi skrajnymi proporcjami (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
  • Powiązanie z siecią w czasie rzeczywistym: integruje wyniki wyszukiwania tekstu i obrazów, aby osadzić generowane treści w aktualnych informacjach z sieci, gdy włączone jest „Thinking” lub oparcie w wynikach wyszukiwania. Przydatne do aktualnych odniesień i faktograficznych infografik.
  • Ulepszone renderowanie tekstu: lepsze odwzorowanie krótkich i graficznych napisów (czcionki, rozmiary) niż we wcześniejszych modelach Flash; wciąż niedoskonałe przy długich akapitach/drobnych napisach.
  • Edycja z wieloma wejściami i wieloturowe przepływy pracy: silne wsparcie dla łączenia wielu obrazów jako wejść oraz iteracyjnych edycji w kolejnych turach.

📊 Wyniki benchmarków — generowanie i edycja obrazów (wyniki Elo)

ZdolnośćGemini 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 na obraz — preferencja ogólna1079.0 ± 7.01073.0 ± 5.0942.0 ± 6.01021.0 ± 5.01047.0 ± 5.0928.0 ± 8.0
Tekst na obraz — jakość wizualna1140.0 ± 6.01129.0 ± 6.0929.0 ± 6.01043.0 ± 5.0975.0 ± 5.0759.0 ± 10.0
Tekst na obraz — infografiki (faktualność)1114.0 ± 14.01074.0 ± 12.0881.0 ± 13.01102.0 ± 13.0985.0 ± 12.0890.0 ± 22.0
Edycja — ogólna1065.0 ± 9.01047.0 ± 9.0913.0 ± 9.01051.0 ± 10.0995.0 ± 8.0937.0 ± 9.0
Edycja — postacie1056.0 ± 7.01049.0 ± 7.0952.0 ± 7.01050.0 ± 8.01025.0 ± 7.0894.0 ± 8.0
Edycja — kreatywna1023.0 ± 7.01031.0 ± 7.0976.0 ± 7.01004.0 ± 7.01017.0 ± 7.0938.0 ± 7.0
Edycja — obiekt/otoczenie1029.0 ± 8.01018.0 ± 8.0945.0 ± 8.01042.0 ± 10.0976.0 ± 8.0946.0 ± 9.0
Edycja — wiele wejść1037.0 ± 8.01016.0 ± 8.0919.0 ± 9.01056.0 ± 12.01014.0 ± 9.0N/A
Edycja — stylizacja1045.0 ± 7.01031.0 ± 7.0862.0 ± 8.01045.0 ± 9.0996.0 ± 7.0984.0 ± 7.0

Najważniejsze wnioski z tej tabeli benchmarków:

  • W kategoriach generowania tekst‑na‑obraz i edycji obrazów Gemini 3.1 Flash Image konsekwentnie prowadzi lub dorównuje najwyższym wynikom wśród modeli klasy Flash oraz wielu konkurencyjnych modeli obrazowych.
  • Model wykazuje szczególnie mocne wyniki w benchmarkach Jakość wizualna i Infografiki (faktualność) — co wskazuje, że wyróżnia się nie tylko estetyką, ale również wiernym odwzorowaniem strukturalnie poprawnych treści.
  • W edycji z wieloma wejściami Nano Banana 2 pokazuje również solidną uogólnialność, uzyskując wyższe wyniki niż poprzednia generacja Flash.

Te oceny są przeprowadzane poprzez bezpośrednie porównania Elo z udziałem ludzi na zróżnicowanym zestawie benchmarków, odzwierciedlając zarówno preferencje, jak i wierność w powszechnych zadaniach generowania/edycji obrazów.

Nano Banana 2 vs Nano Banana vs Nano Banana Pro

ModelPozycjonowanieReprezentatywny benchmark/uwagi
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)Warstwa Flash: szybkość + wysoka jakość wizualna (2K–4K)Preferencja ogólna 1079.0 ± 7.0; jakość wizualna 1140 ± 6.0 (wewnętrzny GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)Wcześniejsze wydanie Flash (niższa wierność)Nieco niższe wyniki preferencji/jakości wizualnej względem 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)Warstwa Pro: wyższa postrzegana wierność przy złożonych zadaniach, wyższy koszt/opóźnieniaInne kompromisy; niektóre metryki pokazują odmienne względne pozycje w zadaniach specjalistycznych.
GPT-Image 1.5 / inne modele komercyjneKonkurenci (otwarte/zamknięte)W wewnętrznych benchmarkach Google GPT-Image i inne uzyskały niższe wyniki niż Gemini 3.1 w zakresie jakości wizualnej i preferencji ogólnej w raportowanej ewaluacji. Niezależne porównania osób trzecich są zróżnicowane.

Kiedy wybrać Flash Image Preview:

  • Podgląd obrazu w czasie rzeczywistym w aplikacjach
  • Skalowane generowanie obrazów wrażliwe na koszty
  • Interaktywne asystenty projektowe

Jak uzyskać dostęp i zintegrować Nano Banana 2

Krok 1: Zarejestruj się po klucz API

Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do swojej konsoli CometAPI. Uzyskaj poświadczenie dostępu — klucz API interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokenu: sk-xxxxx i zatwierdź.

Krok 2: Wysyłaj żądania do interfejsu API Nano Banana 2

Wybierz endpoint „gemini-3.1-flash-image-preview8”, aby wysłać żądanie API i ustaw ciało żądania. Metodę i ciało żądania znajdziesz w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona udostępnia także test w Apifox dla Twojej wygody. Zastąp <YOUR_API_KEY> rzeczywistym kluczem CometAPI ze swojego konta. Gdzie wywołać: Gemini — generowanie obrazu

Nano Banana 2 obsługuje edycję obrazów, generowanie obrazów i przepływy pracy z wieloma obrazami. W przypadku edycji obrazu musisz przekazać URL obrazu. Więcej parametrów znajdziesz w dokumentacji.

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowany wynik. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe. Możesz bezpośrednio pobrać obraz na lokalną maszynę w playgroundzie (zwykle w formacie PNG). W procesie API generowany jest URL obrazu; prosimy o jego niezwłoczne pobranie.

Najczęściej zadawane pytania

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

Czym dokładnie jest Nano Banana 2 i co robi?

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

Jak Nano Banana 2 ma się do Gemini 3.1 Flash Image?

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

Jakie ulepszenia Nano Banana 2 wprowadza względem wcześniejszych modeli Nano Banana?

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

Jakie rodzaje obrazów i rozdzielczości może generować Nano Banana 2?

Can Nano Banana 2 maintain consistency in complex compositions?

Czy Nano Banana 2 potrafi zachować spójność w złożonych kompozycjach?

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

Do jakich zastosowań w generowaniu obrazów Gemini 3.1 Flash Image nadaje się najlepiej?

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

Czy Nano Banana 2 wykorzystuje informacje w czasie rzeczywistym lub wiedzę o świecie?

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

Czy Gemini 3.1 Flash Image potrafi generować szczegółowy tekst wewnątrz obrazów lub diagramów?

Funkcje dla Nano Banana 2

Poznaj kluczowe funkcje Nano Banana 2, zaprojektowane w celu zwiększenia wydajności i użyteczności. Odkryj, jak te możliwości mogą przynieść korzyści Twoim projektom i poprawić doświadczenie użytkownika.

Cennik dla Nano Banana 2

Poznaj konkurencyjne ceny dla Nano Banana 2, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak Nano Banana 2 może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.

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

Przykładowy kod i API dla Nano Banana 2

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla Nano Banana 2, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał Nano Banana 2 w Twoich projektach.
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')
"

Wersje modelu Nano Banana 2

Powody, dla których Nano Banana 2 posiada wiele migawek, mogą obejmować takie czynniki jak: różnice w wynikach po aktualizacjach wymagające starszych migawek dla zachowania spójności, zapewnienie programistom okresu przejściowego na adaptację i migrację, oraz różne migawki odpowiadające globalnym lub regionalnym punktom końcowym w celu optymalizacji doświadczenia użytkownika. Aby poznać szczegółowe różnice między wersjami, zapoznaj się z oficjalną dokumentacją.
Identyfikator modeluopisDostępnośćŻądanie
gemini-3.1-flash-imageZalecany, wskazujący na najnowszy model✅Gemini generuje obraz
gemini-3.1-flash-image-previewOficjalna wersja zapoznawcza✅Gemini generuje obraz

Więcej modeli

D

Doubao Seedream 5

Na żądanie:$0.028
Seedream 5.0 Lite to zunifikowany multimodalny model generowania obrazów, wyposażony w możliwości głębokiego rozumowania oraz wyszukiwania online, oferujący wszechstronne ulepszenie w zakresie rozumienia, rozumowania i generowania.
F

FLUX 2 MAX

Na żądanie:$0.008
FLUX.2 [max] to najwyższej klasy model inteligencji wizualnej od Black Forest Labs (BFL), zaprojektowany dla przepływów pracy w produkcji: marketing, fotografia produktowa, e‑commerce, potoki kreatywne oraz wszelkie zastosowania wymagające spójnej tożsamości postaci/produktu, dokładnego renderowania tekstu i fotorealistycznej szczegółowości w wielomegapikselowych rozdzielczościach. Architektura jest zaprojektowana pod kątem wysokiej zgodności z promptami, fuzji wieloreferencyjnej (do dziesięciu obrazów wejściowych) oraz generowania ugruntowanego w kontekście (zdolność do uwzględniania aktualnego kontekstu sieciowego podczas tworzenia obrazów).
X

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Na żądanie:$0.056
FLUX.2 [max] to flagowy, najwyższej jakości wariant rodziny FLUX.2 od Black Forest Labs (BFL). Pozycjonowany jest jako model klasy profesjonalnej do generowania tekst→obraz i edycji obrazów, koncentrujący się na maksymalnej wierności, zgodności z promptem oraz spójności edycji w obrębie postaci, obiektów, oświetlenia i kolorystyki. BFL i rejestry partnerów opisują FLUX.2 [max] jako najwyższej klasy wariant FLUX.2 z funkcjami wieloreferencyjnej edycji oraz generowania osadzonego w kontekście.
O

GPT Image 1.5

Wejście:$6.4/M
Wyjście:$25.6/M
GPT-Image-1.5 to model obrazów OpenAI z rodziny GPT Image. To natywnie multimodalny model GPT, zaprojektowany do generowania obrazów na podstawie poleceń tekstowych oraz wykonywania edycji obrazów wejściowych o wysokiej wierności, ściśle zgodnie z instrukcjami użytkownika.
D

Doubao Seedream 4.5

Na żądanie:$0.032
Seedream 4.5 to multimodalny model obrazowy ByteDance/Seed (tekst→obraz + edycja obrazów), który koncentruje się na wierności obrazu klasy produkcyjnej, większej zgodności z promptem oraz znacznie poprawionej spójności edycji (zachowanie głównego obiektu, renderowanie tekstu/typografii i realizm twarzy).
R

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

R

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

Na żądanie:$0.06
FLUX 2 PRO to flagowy komercyjny model z serii FLUX 2, oferujący najnowocześniejsze generowanie obrazów o bezprecedensowej jakości i poziomie szczegółowości. Zaprojektowany do zastosowań profesjonalnych i korporacyjnych, zapewnia znakomitą zgodność z promptami, fotorealistyczne rezultaty oraz wyjątkowe możliwości artystyczne. Ten model reprezentuje ścisłą czołówkę technologii syntezy obrazów opartej na SI.

Powiązane blogi

Ile kosztuje OpenClaw w 2026 roku? Pełne zestawienie cen
Apr 13, 2026
openclaw

Ile kosztuje OpenClaw w 2026 roku? Pełne zestawienie cen

Podstawowe oprogramowanie OpenClaw jest w 100% darmowe (licencja MIT). Rzeczywiste miesięczne koszty wahają się od $0–$13 przy niewielkim, osobistym użyciu** (hosting na darmowym poziomie + tanie modele) do **$25–$100 dla małych zespołów i $100–$200+ przy intensywnej automatyzacji. Oficjalny zarządzany plan OpenClaw Cloud to stała stawka $59/miesiąc ($29.50 w pierwszym miesiącu). Tokeny API to największa zmienna—inteligentna optymalizacja może obniżyć je o 90%.
GPT Image 1.5 kontra Seedream 4.5: który będzie lepszy w 2026 roku
Apr 12, 2026
gpt-image-1-5
seedream-4-5

GPT Image 1.5 kontra Seedream 4.5: który będzie lepszy w 2026 roku

GPT Image 1.5 (OpenAI, Dec 2025) przoduje dzięki 4× szybszemu generowaniu (5–15 sekund), najwyższej klasy wynikom LM Arena ELO (~1,264–1,285) oraz lepszemu wykonywaniu instrukcji przy edycji. Seedream 4.5 (ByteDance, Dec 2025) wyróżnia się typografią, rozdzielczością 4K, spójnością między wieloma obrazami (do 14 referencji) oraz jednolitą ceną $0.04/obraz. Wybierz GPT Image 1.5 ze względu na szybkość i wszechstronność; Seedream 4.5 — do komercyjnych projektów nastawionych na design. Oba są dostępne w przystępnej cenie za pośrednictwem zunifikowanej platformy **CometAPI**, zapewniającej oszczędności rzędu 20%+ oraz integrację za pomocą jednego klucza.
Ile czasu zajmuje wygenerowanie obrazu przez ChatGPT w 2026 roku?
Apr 9, 2026
chat-gpt

Ile czasu zajmuje wygenerowanie obrazu przez ChatGPT w 2026 roku?

W 2026 r. ChatGPT zazwyczaj generuje obraz w **5–20 sekund**, korzystając ze swojego najnowszego modelu GPT-Image 1.5 (następcy DALL·E 3). Proste polecenia zajmują zaledwie 3–8 sekund, podczas gdy złożone lub o wysokim poziomie szczegółowości mogą trwać 20–60 sekund w godzinach szczytu. Użytkownicy bezpłatnej wersji często czekają dłużej (30–60+ sekund), podczas gdy subskrybenci Plus/Pro korzystają z priorytetowego przetwarzania. Czasy te stanowią znaczną poprawę względem średnich dla DALL·E 3 z lat 2024–2025 na poziomie 15–30 sekund, dzięki grudniowej aktualizacji OpenAI z 2025 r. do GPT-Image 1.5, zapewniającej do 4× szybsze wnioskowanie.
Alibaba Wan2.7-Image Recenzja 2026: rewolucyjny zunifikowany model obrazowy AI
Apr 3, 2026

Alibaba Wan2.7-Image Recenzja 2026: rewolucyjny zunifikowany model obrazowy AI

Wan2.7-Image to nowo wprowadzony, zunifikowany model obrazowy firmy Alibaba Cloud, ogłoszony 1 kwietnia 2026 r. Łączy generowanie obrazów, edycję obrazów oraz rozumienie wizualne w jednym przepływie pracy, obsługuje wejście z wieloma obrazami i został zaprojektowany z myślą o szybszym generowaniu niż wariant Pro. Alibaba podaje, że model potrafi obsługiwać generowanie obrazów z tekstu, edycję obrazów, generowanie zestawów obrazów oraz wiele obrazów referencyjnych, podczas gdy Wan2.7-Image-Pro dodaje wyjście w 4K i bardziej stabilną kompozycję.
Luma AI Unit-1 Image Model (2026): Kompleksowa analiza i porównanie
Mar 24, 2026

Luma AI Unit-1 Image Model (2026): Kompleksowa analiza i porównanie

Uni-1 firmy Luma AI to autoregresyjny, wielomodalny model obrazowy nowej generacji, który łączy generowanie obrazów i rozumienie wizualne w jednej architekturze. W odróżnieniu od modeli dyfuzyjnych przetwarza tokeny tekstowe i obrazowe we wspólnej sekwencji, co umożliwia lepsze wnioskowanie, edycję oraz wieloturowe kreatywne przepływy pracy. Uni-1 przewyższa konkurentów, takich jak GPT Image 1.5 i Nano Banana 2, w testach opartych na logice, takich jak RISEBench.