GPT Image 2.5 are în prezent rezultate generale de benchmark mai puternice. Nano Banana 2 merită în continuare evaluat pentru fundamentarea prin căutare, formatele flexibile și costurile generării. Pentru muncă creativă, întrebarea utilă este ce model produce un material acceptabil cu cel mai mic cost de generare, timp de așteptare și efort de corecție manuală.
Comparația implică trei modele. OpenAI oferă GPT Image 2.5 Flare, optimizat pentru viteză, și GPT Image 2.5 Sunburst, optimizat pentru calitate. Modelul Google Nano Banana 2 este Gemini 3.1 Flash Image. Nano Banana Pro și Nano Banana 2 Lite sunt modele diferite. Îndrumările OpenAI pentru modele, Documentația modelelor Google.
Cercetare verificată pe 5 octombrie 2026. Datele instantaneelor de benchmark sunt identificate mai jos. Exemplele generate ilustrează sarcini de evaluare; nu sunt o comparație directă cu punctaje.
Pentru fluxurile acceptate, sursele lansărilor și estimările de credite Quickmake, vezi ghidul Nano Banana 2 și ghidul GPT Image 2.5. Paginile familiilor compară gamele mai largi Nano Banana și GPT Image de modele.
Ce model ar trebui să încerci mai întâi?
| Prioritate | Începe evaluarea cu | De ce |
|---|---|---|
| Creații finale exigente | GPT Image 2.5 Sunburst | Cele mai puternice rezultate generale în benchmarkurile citate |
| Iterație rapidă cu o calitate bună | GPT Image 2.5 Flare | Calitate competitivă și latență măsurată mai mică în ImageBench |
| Editare bazată pe referințe | GPT Image 2.5 Sunburst | Conduce clasamentul citat de editare a unei singure imagini |
| Generare informată de referințe web | Nano Banana 2 | Integrare documentată a căutării web și de imagini |
| Compoziții foarte late sau foarte înalte | Nano Banana 2 | Acceptă rapoarte de aspect inclusiv 8:1 și 1:8 |
| Cel mai mic cost pentru volumul tău de lucru | Compară setări echivalente | Dimensiunile, calitatea, imaginile de intrare și reîncercările influențează rezultatul |
Acestea sunt recomandări editoriale de pornire bazate pe dovezile de mai jos. Un clasament general nu îți poate spune dacă modelul va păstra ambalajul tău concret sau va reda corect fiecare caracter al textului campaniei.
Rezultate de benchmark independente
Preferința text-imagine Artificial Analysis
Artificial Analysis măsoară preferința prin voturi umane în perechi. Clasamentul său AA-Image-T2I v2.0, consultat pe 5 octombrie 2026, arăta:
| Model și configurație | Loc | Elo | Interval raportat de 95% | Eșantioane |
|---|---|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Sunburst — max | 1 | 1.197 | 1.188–1.206 | 14.212 |
| GPT Image 2.5 Flare — max | 2 | 1.191 | 1.182–1.200 | 13.591 |
| Nano Banana 2 | 6 | 1.125 | 1.117–1.133 | 18.759 |
Ambele configurații OpenAI sunt înaintea Nano Banana 2 aici. Sunburst și Flare sunt mult mai apropiate: intervalele raportate se suprapun, astfel încât diferența mică nu justifică declararea Sunburst drept câștigător fără echivoc doar pe acest benchmark. Clasamentul text-imagine Artificial Analysis.
Elo descrie preferința relativă într-o evaluare. O diferență de 72 de puncte nu înseamnă că imaginea este cu 72% mai bună. Scorurile din clasamente separate nu trebuie mediate sau comparate ca și cum ar folosi o scară comună.
Rezultatele Arena de generare și editare
Clasamentul Arena text-imagine era datat 24 septembrie 2026. Clasamentul editării unei singure imagini era datat 29 septembrie.
| Model | Scor text-imagine | Scor de editare a unei singure imagini |
|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Sunburst | 1.424 ±8 | 1.522 ±5 |
| GPT Image 2.5 Flare | 1.401 ±8 | 1.478 ±5 |
| Nano Banana 2 — căutare web | 1.261 ±4 | 1.387 ±3 |
Intrările GPT Image 2.5 erau marcate preliminare. Configurația Nano Banana 2 listată includea căutare web. Aceste detalii contează când compari rezultatele cu altă aplicație sau configurație API. Rezultate Arena text-imagine, Rezultate Arena de editare a imaginilor.
Rezultatul de editare susține evaluarea Sunburst mai întâi pentru lucrări exigente cu referințe. Nu stabilește păstrarea perfectă, iar un clasament cu o singură imagine nu dovedește performanța pe o secvență lungă de editări.
Capacități și latență ImageBench
ImageBench V1.2 evaluează 192 de prompturi în șase categorii. Scorul general combină în ponderi egale evaluarea capacităților și preferința estetică estimată; nu este pur și simplu un procent al prompturilor reușite.
| Model | Scor general | Rata de trecere a capacităților | Latență raportată |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Sunburst | 82,1 | 88,0% | 16,9 secunde |
| GPT Image 2.5 Flare | 81,5 | 86,5% | 13,2 secunde |
| Nano Banana 2 | 74,9 | 77,1% | 28,1 secunde |
ImageBench publică rezultatele pentru inspecție. Evaluatorii săi automați pot greși. Acești timpi descriu și configurațiile concrete: intrarea Google folosește un endpoint fal/google/, iar intrările OpenAI folosesc openai/. Nu sunt timpi de răspuns garantați între furnizori. Clasamentul ImageBench și rezumatul metodologiei.
Aceste măsurători contrazic afirmația generală că Nano Banana 2 este mereu mai rapid. Pentru propriul flux, măsoară timpul de la trimiterea cererii până la primirea unei imagini utilizabile, inclusiv reîncercările.
Calitatea imaginii și respectarea promptului
Evaluările generale favorizează GPT Image 2.5, făcându-l un punct de pornire rezonabil pentru un brief exigent. Dar o imagine impresionantă poate totuși să nu îndeplinească sarcina.
Pentru fotografia de produs, inspectează silueta, reflexiile, umbrele de contact și eticheta. Verifică compoziția la dimensiunea finală de livrare: o sticlă detaliată nu este suficientă dacă designul nu lasă loc pentru titlu.
Pentru ilustrație editorială, evaluează dacă ideea se înțelege rapid și dacă subiectul rămâne recognoscibil în miniatură. O imagine foarte texturată poate arăta impresionant mărită, dar își poate pierde punctul focal într-un flux social.
Începe cu Sunburst când brieful are cerințe vizuale exigente, apoi evaluează Flare după aceleași criterii de acceptare. Păstrează fluxul mai lent sau mai scump doar când rezultatele îl justifică.
Editarea imaginilor și păstrarea subiectului
OpenAI documentează îmbunătățiri ale editării precise și păstrării subiectului pentru ambele variante 2.5. Google acceptă editare conversațională de imagini. Fiabilitatea trebuie în continuare verificată pe materialele tale. Îndrumările OpenAI pentru prompturi de imagini, Documentația Nano Banana 2.
Un test util este intenționat restrâns: schimbă culoarea fundalului păstrând produsul, eticheta, unghiul camerei și prim-planul. Evaluează separat zona schimbată și zonele presupus neschimbate. Un fundal corect nu compensează un nume de brand scris greșit.
Pentru editări repetate, păstrează originalul vizibil lângă ultimul rezultat. După mai multe schimbări, compară din nou cu originalul; compararea doar a versiunilor consecutive poate ascunde devierea graduală. Exemplul de produs de mai jos demonstrează de ce contează.
Redarea textului și localizarea
Google evidențiază redarea îmbunătățită a textului și localizarea în imagine pentru Nano Banana 2, făcând publicitatea multilingvă o utilizare relevantă de evaluat. Anunțul Google pentru dezvoltatori.
Scorurile generale de mai sus nu stabilesc un câștigător tipografic pentru fiecare limbă. Testează limba, cantitatea de text și dimensiunile de care ai cu adevărat nevoie.
Pentru un afiș, evaluează separat ortografia și compoziția. Cuvintele corecte pot avea spațiere slabă sau o ierarhie ilizibilă. Un design finisat poate conține un caracter greșit. Inspectează punctuația, accentele, numerele și scrierile nelatine la fel de atent ca titlul.
Pentru campanii de producție, textul editabil rămâne util chiar și când generatorul redă bine literele. Prețurile, datele și traducerile se întrețin mai ușor ca straturi separate într-un editor de design.
Fundamentarea prin căutare și formatele de ieșire
Nano Banana 2 acceptă generare informată de căutarea web și de imagini. Rezoluțiile documentate includ 0.5K, 1K, 2K și 4K, cu rapoarte de aspect neobișnuit de late sau înalte, inclusiv 4:1, 1:4, 8:1 și 1:8. Specificațiile modelelor Google.
Merită astfel evaluat pentru briefuri cu referințe vizuale web sau bannere panoramice. Tratează fundamentarea prin căutare ca un avantaj al intrărilor, nu ca o garanție a exactității. Pentru o ilustrație arhitecturală, inspectează geometria și detaliile distinctive ale clădirii înainte de aprobare.
Distinge și capacitățile furnizorului de comenzile expuse în aplicația ta. O funcție API a modelului este utilă fluxului doar dacă interfața folosită o acceptă.
Prețuri și cost per material acceptat
Google listează aceste prețuri standard ale imaginilor de ieșire pentru Nano Banana 2:
| Rezoluția de ieșire | Prețul imaginii de ieșire |
|---|---|
| 0.5K | $0,045 |
| 1K | $0,067 |
| 2K | $0,101 |
| 4K | $0,151 |
Intrările, ieșirile text/de raționament și căutările taxabile pot adăuga costuri. Prețurile pentru procesare în lot sunt mai mici. Prețuri API Google.
Pentru ambele variante GPT Image 2.5, OpenAI listează tarife standard de $5 per milion de tokenuri text de intrare, $8 per milion de tokenuri imagine de intrare și $30 per milion de tokenuri imagine de ieșire. Estimarea per imagine depinde de setările generării și de utilizarea rezultată. Prețuri API OpenAI.
Artificial Analysis listează aproximativ $210,70 pentru 1.000 de imagini pentru fiecare configurație GPT Image 2.5 „max” testată și $67 pentru 1.000 de imagini pentru Nano Banana 2. Asta înseamnă o diferență de aproximativ 3,1× pentru acele configurații, nu un raport universal de preț. Comparația de prețuri Artificial Analysis.
O măsură de afaceri mai utilă este costul per material acceptat: cheltuiala totală de generare împărțită la numărul de materiale acceptate.
De exemplu, o generare ipotetică de $0,07 care necesită cinci încercări costă $0,35 per material acceptat. O generare de $0,20 acceptată imediat costă mai puțin în total. Niciun exemplu nu prezice ratele reale de acceptare ale acestor modele; ilustrează de ce reîncercările trebuie incluse în calcul. Urmărește separat timpul de corecție manuală.
Quickmake estimează generarea în credite AI. Prețurile API directe nu sunt prețurile creditelor Quickmake. Deschide generatorul de imagini AI și verifică estimarea pentru modelul și setările alese.
Exemple generate și prompturi reutilizabile
Fotografie de produs cu inscripții exacte
Brief ilustrativ de produs care testează inscripții exacte, redarea materialelor și amplasarea obiectelor. Identitatea modelului este neverificată.
Creează o fotografie pătrată de studio cu o sticlă de săpun de mâini din sticlă chihlimbarie, cu pompă neagră mată, așezată pe un bloc de calcar deschis, pe fundal crem cald. Vedere frontală la trei sferturi, lumină naturală blândă din stânga sus, refracție verosimilă a sticlei și umbră de contact fină. Eticheta de hârtie ivorie trebuie să afișeze exact trei rânduri: „FORM & FIELD”, „CEDAR HAND WASH”, „300 ml”. Pompa este orientată spre stânga. O ramură de eucalipt stă pe suprafață în dreapta blocului. Fotografie editorială reținută de produs cu texturi fine realiste. Fără alte obiecte, fără alte inscripții, fără filigran.
Toate cele trei rânduri cerute ale etichetei sunt lizibile, iar pompa este orientată spre stânga. Sticla și piatra oferă suprafețe utile pentru inspectarea reflexiilor și texturii. Fiind un produs fictiv generat din text, nu testează fidelitatea față de o fotografie de produs existentă.
O editare controlată a fundalului
Brief de editare doar a fundalului, folosind imaginea precedentă ca referință. Compară produsul și prim-planul la fel de atent ca peretele schimbat.
Schimbă doar peretele crem din fundal într-un perete verde-salvie discret. Păstrează neschimbate sticla chihlimbarie, silueta și dimensiunea ei exacte, pompa neagră orientată spre stânga, toate cele trei rânduri ale etichetei („FORM & FIELD”, „CEDAR HAND WASH”, „300 ml”), tipografia, textura etichetei, blocul de calcar, ramura de eucalipt, suprafața din prim-plan, încadrarea și unghiul camerei. Păstrează direcția și finețea luminii. Nu adăuga și nu elimina obiecte. Produce o fotografie pătrată.
Fundalul se schimbă, iar eticheta rămâne lizibilă. Compoziția generală se păstrează, dar se schimbă și o parte din textura calcarului. De aceea, „arată similar” și „a păstrat tot ce s-a cerut” trebuie evaluate diferit. Refolosește aceeași imagine-sursă când compari cele trei modele nominalizate prin endpointurile lor reale.
Tipografie de afiș bilingv
Afiș bilingv ilustrativ care testează textul exact și ierarhia tipografică. Evenimentul este fictiv.
Următorul prompt reutilizabil este traducerea în română a unei versiuni normalizate a briefului trimis; evidența generării păstrează formularea originală în engleză.
Creează un afiș pătrat contemporan pentru un târg de design. Hârtie ivorie caldă cu textură imprimată subtilă, litere moderne fără serife supradimensionate, bleumarin închis, cu ierarhie clară, un cerc vermilion îndrăzneț și un mic accent dreptunghiular cobalt. Redă exact aceste cinci rânduri: „FORM & FIELD”, „DESIGN MARKET”, „24–25 OCTOBER”, „SOFIA • СОФИЯ”, „FREE ENTRY”. Folosește alfabetul chirilic pentru „СОФИЯ”. Margini echilibrate și spațiere generoasă. Design grafic frontal plat, fără machetă în perspectivă, fără ramă fotografiată, fără filigran. Tipografia este punctul focal.
Formularea cerută pare lizibilă, inclusiv numele orașului în chirilică. O analiză completă ar trebui să inspecteze și formele caracterelor, punctuația, spațierea și lizibilitatea la dimensiunea de afișare prevăzută. Un singur exemplu reușit nu stabilește fiabilitatea multilingvă.
Cum compari modelele pe propria lucrare
Folosește aceleași briefuri și imagini-sursă pentru Nano Banana 2, Flare și Sunburst. Notează modelul exact, furnizorul, dimensiunile, setarea de calitate și dacă este activată căutarea. Dacă setările nu pot fi echivalate, precizează diferența.
Generează mai multe rezultate independente per brief și păstrează eșecurile, precum și reușitele. Analizează rezultatele fără etichete de model unde este practic. Evaluează separat patru lucruri:
- Respectarea instrucțiunilor: A inclus elementele cerute și textul exact?
- Calitate vizuală: Funcționează la dimensiunea de livrare prevăzută?
- Păstrare: Pentru editări, ce s-a schimbat în afara zonei cerute?
- Efort de producție: Cât timp și câți bani a necesitat un material acceptat?
Pentru editare, oferă fiecărui model aceeași sursă originală. Pornirea fiecărui model de la altă imagine generată introduce o variabilă suplimentară. Decide ce înseamnă acceptabil înainte de analiză și evită selectarea unui rezultat atrăgător ascunzând eșecuri repetate.
Recomandarea noastră
Începe cu GPT Image 2.5 Sunburst când calitatea finală și precizia editării domină brieful. Rezultatele independente citate susțin alegerea. Evaluează Flare când timpul de execuție contează; are scoruri apropiate de Sunburst în unele evaluări și latență mai mică în ImageBench.
Evaluează Nano Banana 2 când fundamentarea prin căutare, rapoartele neobișnuite sau economia generării contează pentru flux. Alege pe baza reușitelor repetate pe propriile briefuri, inclusiv litere acceptabile, detalii păstrate și un efort de revizuire gestionabil.
Explorează generatorul de imagini AI și fluxul de editare a imaginilor cu AI. Adu rezultatul ales în editorul de design pentru a finaliza compoziția și a păstra textul campaniei editabil.