МоделиПоддержкаПредприятиеБлог
500+ API моделей ИИ, всё в одном API. Только в CometAPI
API моделей
Разработчик
Быстрый стартДокументацияПанель управления API
Ресурсы
AI МоделиБлогПредприятиеЖурнал измененийО нас
2025 CometAPI. Все права защищены.Политика конфиденциальностиУсловия обслуживания
Home/Models/Google/Nano Banana 2
G

Nano Banana 2

Ввод:$0.4/M
Вывод:$2.4/M
Обзор основных возможностей: Разрешение: до 4K (4096×4096), на уровне Pro. Согласованность референс-изображений: до 14 референс-изображений (10 объектов + 4 персонажа), с сохранением согласованности стиля/персонажей. Экстремальные соотношения сторон: добавлены новые соотношения 1:4, 4:1, 1:8, 8:1, подходят для длинных изображений, постеров и баннеров. Рендеринг текста: продвинутая генерация текста, подходит для инфографики и макетов маркетинговых постеров. Расширение поиска: интегрированы Google Search + Image Search. Граундирование: встроенный процесс рассуждения; сложные запросы анализируются перед генерацией.
Новый
Коммерческое использование
Playground
Обзор
Функции
Цены
API
Версии

Технические характеристики Gemini 3.1 Flash Image Preview

ПунктGemini 3.1 Flash Image Preview
ПоставщикGoogle
Семейство моделейGemini 3.1 (уровень Flash)
Основной фокусБыстрая мультимодальная генерация с предпросмотром изображений
Типы вводаТекст, Изображение
Типы выводаТекст, Изображение (генерация предпросмотра)
Окно контекстаДо 1M токенов (стандарт уровня Flash Gemini 3.x)
Уровень задержкиНизкая задержка, высокая пропускная способность
Поддержка потоковой передачиДа
Вызов инструментовДа (фреймворк инструментов Gemini API)
Версия3.1

Что такое Nano Banana 2

Nano Banana 2 — популярное прозвище, используемое прессой и сообществом разработчиков для недавно выпущенной модели Gemini-3.1-Flash-Image. Google позиционирует её как движок изображений уровня «Flash», который приносит почти профессиональную визуальную достоверность при гораздо более низкой задержке и стоимости — подходит для массовой генерации, быстрого итеративного редактирования и интегрированных продуктовых рабочих процессов в сервисах Google. Она наследует мультимодальные рассуждения Gemini 3.1 и добавляет ориентированные на изображения возможности (разборчивый текст на изображениях, композиция из нескольких изображений, поддержка широких соотношений сторон, родная 4K).

Основные возможности

  • Высокоскоростная генерация с несколькими вариантами разрешения: скорость уровня Flash с вариантами вывода 0.5K / 1K / 2K / 4K и новыми экстремальными соотношениями сторон (1:4, 4:1, 1:8, 8:1).
  • Привязка к веб-данным в реальном времени: интегрирует результаты поиска по тексту и изображениям, чтобы обосновывать создаваемый контент текущей web‑информацией, когда включены “Thinking” или привязка к поиску. Полезно для актуальных ссылок и фактологических инфографик.
  • Улучшенная отрисовка текста: лучшее отображение короткого и графического текста (шрифты, размеры), чем в ранних моделях Flash; всё ещё несовершенно для длинных абзацев/мелкого текста.
  • Мультивводное редактирование и многошаговые рабочие процессы: сильная поддержка комбинирования нескольких изображений в качестве входных и итеративных правок по шагам.

📊 Производительность по бенчмаркам — генерация и редактирование изображений (оценки Эло)

ВозможностьGemini 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
Текст-в-изображение — общая предпочтительность1079.0 ± 7.01073.0 ± 5.0942.0 ± 6.01021.0 ± 5.01047.0 ± 5.0928.0 ± 8.0
Текст-в-изображение — визуальное качество1140.0 ± 6.01129.0 ± 6.0929.0 ± 6.01043.0 ± 5.0975.0 ± 5.0759.0 ± 10.0
Текст-в-изображение — инфографика (фактичность)1114.0 ± 14.01074.0 ± 12.0881.0 ± 13.01102.0 ± 13.0985.0 ± 12.0890.0 ± 22.0
Редактирование — общее1065.0 ± 9.01047.0 ± 9.0913.0 ± 9.01051.0 ± 10.0995.0 ± 8.0937.0 ± 9.0
Редактирование — персонажи1056.0 ± 7.01049.0 ± 7.0952.0 ± 7.01050.0 ± 8.01025.0 ± 7.0894.0 ± 8.0
Редактирование — креативное1023.0 ± 7.01031.0 ± 7.0976.0 ± 7.01004.0 ± 7.01017.0 ± 7.0938.0 ± 7.0
Редактирование — объект/среда1029.0 ± 8.01018.0 ± 8.0945.0 ± 8.01042.0 ± 10.0976.0 ± 8.0946.0 ± 9.0
Редактирование — мультиввод1037.0 ± 8.01016.0 ± 8.0919.0 ± 9.01056.0 ± 12.01014.0 ± 9.0N/A
Редактирование — стилизация1045.0 ± 7.01031.0 ± 7.0862.0 ± 8.01045.0 ± 9.0996.0 ± 7.0984.0 ± 7.0

Ключевые выводы из этой таблицы бенчмарков:

  • В категориях текст-в-изображение и редактирование изображений Gemini 3.1 Flash Image стабильно лидирует или соответствует самым высоким оценкам среди уровня Flash и многих конкурирующих моделей изображений.
  • Модель показывает особенно сильные результаты в бенчмарках Visual Quality и Infographic (Factuality) — что говорит о превосходстве не только в эстетическом качестве, но и в отображении структурно точного контента.
  • В мультивводном редактировании Nano Banana 2 также демонстрирует устойчивую обобщающую способность, с более высокими оценками, чем у его предыдущей модели уровня Flash.

Эти оценки проводятся посредством парных сравнений людьми по методу Эло на разнообразном наборе бенчмарков, отражая как предпочтения, так и достоверность в типичных задачах генерации/редактирования изображений.

Nano Banana 2 против Nano Banana и Nano Banana Pro

МодельПозиционированиеПредставительный бенчмарк/примечания
Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)Уровень Flash: скорость + высокое визуальное качество (2K–4K)Общая предпочтительность 1079.0 ± 7.0; визуальное качество 1140 ± 6.0 (внутренний GenAI-Bench).
Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana)Ранний релиз уровня Flash (ниже достоверность)Немного более низкие оценки предпочтительности/визуального качества по сравнению с 3.1.
Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)Уровень Pro: более высокая воспринимаемая точность для сложных задач, выше стоимость/задержкаИные компромиссы; по ряду метрик наблюдаются различные относительные ранжирования в специализированных задачах.
GPT-Image 1.5 / другие коммерческие моделиКонкуренты (открытые/закрытые)В внутренних бенчмарках Google GPT-Image и другие показали более низкие результаты, чем Gemini 3.1 по визуальному качеству и общей предпочтительности в указанных оценках. Независимые сторонние сравнения различаются.

Когда выбирать Flash Image Preview:

  • Предпросмотр изображений в реальном времени в приложениях
  • Масштабная генерация изображений с ограниченным бюджетом
  • Интерактивные помощники по дизайну

Как получить доступ и интегрировать Nano Banana 2

Шаг 1: Зарегистрируйтесь, чтобы получить API-ключ

Войдите на cometapi.com. Если вы ещё не наш пользователь, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в ваш CometAPI console. Получите учетные данные — API key интерфейса. Нажмите “Add Token” в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

Шаг 2: Отправляйте запросы к API Nano Banana 2

Выберите конечную точку “gemini-3.1-flash-image-preview8” для отправки API‑запроса и задайте тело запроса. Метод запроса и тело запроса берутся из документации по API на нашем сайте. Наш сайт также предоставляет тест Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш актуальный CometAPI key из аккаунта. Где вызывать:Gemini генерирует изображение

Nano Banana 2 поддерживает редактирование изображений, генерацию изображений и сценарии с несколькими изображениями. Для редактирования изображений вам нужно загрузить URL изображения. За дополнительными параметрами, пожалуйста, обратитесь к документации.

Шаг 3: Получите и проверьте результаты

Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные. Вы можете напрямую скачать изображение на свой локальный компьютер в песочнице (обычно в формате PNG). В процессе работы API генерируется URL изображения; пожалуйста, загрузите его своевременно.

ЧАВО

Что именно представляет собой Nano Banana 2 и что он делает?

Nano Banana 2 — это новейшая модель Google для генерации и редактирования изображений на базе технологии Gemini Flash image, обеспечивающая быструю высококачественную визуальную генерацию и точное следование инструкциям при работе с текстовыми и графическими входными данными.

Как Nano Banana 2 связан с Gemini 3.1 Flash Image?

Nano Banana 2 — это, по сути, потребительское название модели Google Gemini 3.1 Flash Image, объединяющее расширенные возможности предыдущих версий Nano Banana со скоростью моделей Flash.

Какие улучшения Nano Banana 2 предлагает по сравнению с более ранними моделями Nano Banana?

Nano Banana 2 обеспечивает более высокую скорость генерации, более чёткую детализацию, лучшее соответствие инструкциям, улучшенный рендеринг текста⁠/локализованный перевод и более широкий творческий контроль, при этом делая многие функции уровня Pro доступными в базовом тарифе.

Какие типы изображений и разрешения может генерировать Nano Banana 2?

Модель поддерживает гибкий вывод с различными соотношениями сторон и разрешениями вплоть до 4K, что подходит для социальных сетей, рекламы, дисплеев и профессионального контента.

Может ли Nano Banana 2 сохранять согласованность в сложных композициях?

Да — она сохраняет согласованность между несколькими субъектами и объектами (например, до пяти персонажей и 14 объектов в одном рабочем процессе с одним запросом), что помогает при создании сюжетных сцен и задач в стиле раскадровки.

Для каких сценариев генерации изображений лучше всего подходит Gemini 3.1 Flash Image?

Он хорошо подходит для создания и редактирования изображений профессионального уровня, инфографики, согласованности между несколькими изображениями, рендеринга текста и локализованных многоязычных материалов, особенно когда рабочие процессы требуют точного контроля и многократных итераций.

Использует ли Nano Banana 2 информацию в реальном времени или знания о мире?

Nano Banana 2 использует знания о реальном мире и интеграцию с поиском по изображениям, чтобы помогать создавать более точные объекты, инфографику и визуальные материалы с учётом местоположения.

Может ли Gemini 3.1 Flash Image генерировать подробный текст внутри изображений или диаграмм?

Да — он может генерировать и чётко отображать текст внутри изображений, но чрезвычайно мелкий или плотный текст из нескольких абзацев иногда всё ещё остаётся сложной задачей.

Функции для Nano Banana 2

Изучите ключевые функции Nano Banana 2, разработанные для повышения производительности и удобства использования. Узнайте, как эти возможности могут принести пользу вашим проектам и улучшить пользовательский опыт.

Цены для Nano Banana 2

Изучите конкурентоспособные цены на Nano Banana 2, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как Nano Banana 2 может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.

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

Пример кода и API для Nano Banana 2

Получите доступ к исчерпывающим примерам кода и ресурсам API для Nano Banana 2, чтобы упростить процесс интеграции. Наша подробная документация предоставляет пошаговые инструкции, помогая вам использовать весь потенциал Nano Banana 2 в ваших проектах.
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')
"

Версии Nano Banana 2

Причина наличия нескольких снимков Nano Banana 2 может включать такие потенциальные факторы, как: изменения в выходных данных после обновлений, требующие сохранения старых снимков для обеспечения согласованности; предоставление разработчикам переходного периода для адаптации и миграции; а также наличие разных снимков, соответствующих глобальным или региональным конечным точкам для оптимизации пользовательского опыта. Для получения подробной информации о различиях между версиями обратитесь к официальной документации.
Идентификатор моделиописаниеДоступностьЗапрос
gemini-3.1-flash-imageРекомендуется, указывает на последнюю модель✅Gemini генерирует изображения
gemini-3.1-flash-image-previewОфициальная предварительная версия✅Gemini генерирует изображения

Больше моделей

D

Doubao Seedream 5

За запрос:$0.028
Seedream 5.0 Lite — единая мультимодальная модель генерации изображений, обладающая возможностями глубокого мышления и онлайн-поиска, с всесторонним улучшением возможностей понимания, рассуждения и генерации.
F

FLUX 2 MAX

За запрос:$0.008
FLUX.2 [max] — модель визуального интеллекта высшего уровня от Black Forest Labs (BFL), предназначенная для производственных рабочих процессов: маркетинг, товарная фотография, электронная коммерция, креативные пайплайны и любые приложения, которым требуется последовательная идентичность персонажа/продукта, точный рендеринг текста и фотореалистичная детализация при многомегапиксельных разрешениях. Архитектура спроектирована для точного следования промптам, слияния нескольких референсов (до десяти входных изображений) и контекстно обоснованной генерации (возможности учитывать актуальный веб-контекст при генерации изображений).
X

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

За запрос:$0.056
FLUX.2 [max] — флагманский, самый качественный вариант семейства FLUX.2 от Black Forest Labs (BFL). Он позиционируется как профессиональная модель генерации «текст→изображение» и редактирования изображений, ориентированная на максимальную верность, строгое следование промпту и согласованность правок для персонажей, объектов, освещения и цвета. BFL и партнёрские реестры описывают FLUX.2 [max] как вариант высшего уровня в линейке FLUX.2 с функциями многореференсного редактирования и grounded‑генерации.
O

GPT Image 1.5

Ввод:$6.4/M
Вывод:$25.6/M
GPT-Image-1.5 — это модель OpenAI для изображений в семействе GPT Image . Это нативно мультимодальная модель GPT, предназначенная для генерации изображений по текстовым подсказкам и выполнения высокоточного редактирования входных изображений при точном следовании инструкциям пользователя.
D

Doubao Seedream 4.5

За запрос:$0.032
Seedream 4.5 — мультимодальная модель изображений ByteDance/Seed (текст→изображение + редактирование изображений), сфокусированная на качестве изображений производственного уровня, более строгом следовании промптам и значительно улучшенной консистентности редактирования (сохранение объекта, рендеринг текста/типографики и реалистичность лиц).
R

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

R

Black Forest Labs/FLUX 2 PRO

За запрос:$0.06
FLUX 2 PRO — флагманская коммерческая модель в серии FLUX 2, обеспечивающая передовую генерацию изображений с беспрецедентным качеством и детализацией. Создана для профессиональных и корпоративных применений, она предлагает превосходную точность следования промптам, фотореалистичные результаты и выдающиеся художественные возможности. Эта модель олицетворяет передний край технологий синтеза изображений на основе ИИ.

Связанные блоги

Сколько стоит OpenClaw в 2026 году? Полная разбивка цен
Apr 13, 2026
openclaw

Сколько стоит OpenClaw в 2026 году? Полная разбивка цен

Основное программное обеспечение OpenClaw на 100% бесплатное (лицензия MIT). Реальные ежемесячные расходы варьируются от $0–$13 для легкого личного использования** (бесплатный тариф хостинга + недорогие модели) до **$25–$100 для небольших команд и $100–$200+ для интенсивной автоматизации. Официальный управляемый тарифный план OpenClaw Cloud — фиксированные $59/месяц ($29.50 в первый месяц). Токены API — главный переменный фактор: грамотная оптимизация может сократить их на 90%.
GPT Image 1.5 против Seedream 4.5: что лучше в 2026 году?
Apr 12, 2026
gpt-image-1-5
seedream-4-5

GPT Image 1.5 против Seedream 4.5: что лучше в 2026 году?

GPT Image 1.5 (OpenAI, Dec 2025) лидирует благодаря 4× более быстрой генерации (5–15 секунд), высочайшим рейтингам ELO в LM Arena (~1,264–1,285) и превосходному следованию инструкциям для редактирования. Seedream 4.5 (ByteDance, Dec 2025) превосходит в типографике, разрешении 4K, согласованности между несколькими изображениями (до 14 референсов) и фиксированной цене $0.04/изображение. Выбирайте GPT Image 1.5 для скорости и универсальности; Seedream 4.5 — для коммерческих проектов с упором на дизайн. Оба доступны по доступной цене через единую платформу **CometAPI** с экономией 20%+ и интеграцией с единым ключом.
Сколько времени требуется ChatGPT, чтобы сгенерировать изображение в 2026 году?
Apr 9, 2026
chat-gpt

Сколько времени требуется ChatGPT, чтобы сгенерировать изображение в 2026 году?

В 2026 году ChatGPT обычно генерирует изображение за **5–20 секунд**, используя свою новейшую модель GPT-Image 1.5 (преемницу DALL·E 3). Простые запросы завершаются всего за 3–8 секунд, тогда как сложные или высокодетализированные запросы в часы пик могут занимать 20–60 секунд. Пользователи бесплатной версии часто ждут дольше (30–60+ секунд), тогда как подписчики Plus/Pro пользуются приоритетной обработкой. Эти показатели являются значительным улучшением по сравнению со средними значениями DALL·E 3 за 2024–2025 годы (15–30 секунд), чему способствовало обновление GPT-Image 1.5 от OpenAI в декабре 2025 года, обеспечившее до 4× более быструю инференцию.
Alibaba Wan2.7-Image обзор 2026: революционная единая модель ИИ для изображений
Apr 3, 2026

Alibaba Wan2.7-Image обзор 2026: революционная единая модель ИИ для изображений

Wan2.7-Image — недавно представленная унифицированная модель для изображений от Alibaba Cloud, анонсированная 1 апреля 2026 года. Она объединяет генерацию изображений, редактирование и визуальное понимание в едином рабочем процессе, поддерживает ввод нескольких изображений и рассчитана на более быструю генерацию, чем вариант Pro. По словам Alibaba, модель справляется с преобразованием текста в изображение, редактированием изображений, генерацией наборов изображений и работой с несколькими референсными изображениями, в то время как Wan2.7-Image-Pro добавляет вывод в 4K и более стабильную композицию.
Luma AI Unit-1 модель изображений (2026): Всесторонний анализ & сравнение
Mar 24, 2026

Luma AI Unit-1 модель изображений (2026): Всесторонний анализ & сравнение

Uni-1 от Luma AI — это мультимодальная авторегрессионная модель изображений нового поколения, которая объединяет генерацию изображений и визуальное понимание в единую архитектуру. В отличие от диффузионных моделей, она обрабатывает текстовые и визуальные токены в общей последовательности, обеспечивая более высокий уровень рассуждения, редактирования и многошаговых творческих рабочих процессов. Uni-1 превосходит таких конкурентов, как GPT Image 1.5 и Nano Banana 2, в логических бенчмарках, таких как RISEBench.