GPT Image 2 против Nano Banana Pro: какую модель изображений тестировать первой

Свести GPT Image 2 и Nano Banana Pro к вопросу, какая модель лучшая, слишком грубо. По открытым данным картина практичнее: для обычной генерации изображений по тексту и расчёта бюджета логично сначала смотреть на GPT Image 2, а для инфографики, объясняющих визуалов и рабочих процессов внутри экосистемы Gemini — на Nano Banana Pro. В редактировании разрыв в публичном рейтинге минимален: GPT Image 2 high получает 1251 Elo, Nano Banana Pro — 1250 Elo, так что без собственного теста на ваших промптах выбор будет гаданием .

Короткий вердикт

• Нужны промо-изображения, постеры, обложки, продуктовые визуалы по текстовому запросу — начните с GPT Image 2. Artificial Analysis ставит GPT Image 2 high на первое место Text to Image Arena с Elo 1331 . Arena.ai показывает

  gpt-image-2 (medium)

  на первом месте с 1512 ± 8 балла, хотя помечает результат как Preliminary .
• Нужны инфографика, учебные схемы, объясняющие картинки — Nano Banana Pro стоит отдельного теста. Google описывает модель как использующую рассуждение Gemini 3 и знания о реальном мире для визуализации информации .
• Редактирование — не та зона, где лидерборд даёт очевидного победителя. Разница между GPT Image 2 high и Nano Banana Pro в Image Editing Leaderboard составляет всего 1 пункт Elo .
• Если важна прогнозируемая стоимость, у GPT Image 2 больше прозрачности. OpenAI публикует примеры цен по качеству и разрешению .

Сначала разберёмся с названиями

GPT Image 2 в документации OpenAI API указан как модель gpt-image-2. Там же перечислены снапшоты и алиасы, включая gpt-image-2-2026-04-21, что важно для команд, которым нужно фиксировать версию модели в продакшене .

Nano Banana Pro — это не отдельное официальное техническое имя, а бренд для Gemini 3 Pro Image. Google объясняет, что Nano Banana закрепилось как название для Gemini 2.5 Flash Image, а с выходом Gemini 3 Pro Image бренд получил версию Nano Banana Pro . В официальном анонсе Google описывает Nano Banana Pro как модель для генерации и редактирования изображений, построенную на Gemini 3 Pro .

Сравнение по ключевым критериям

Критерий	GPT Image 2	Nano Banana Pro / Gemini 3 Pro Image	Что это значит на практике
Идентичность модели	Модель OpenAI API gpt-image-2 со снапшотами и алиасами	Gemini 3 Pro Image под брендом Nano Banana Pro	Обе модели можно рассматривать для разработческих и продуктовых сценариев
Обычная генерация по тексту	GPT Image 2 high — 1331 Elo и первое место у Artificial Analysis ; gpt-image-2 (medium) — 1512 ± 8 на Arena.ai	На Arena.ai варианты Nano Banana Pro указаны ниже: 1244 ± 4 и 1232 ± 5	Публичные сигналы сильнее в пользу GPT Image 2
Редактирование	1251 Elo у GPT Image 2 high	1250 Elo у Nano Banana Pro	Практически паритет; лучше сравнивать на собственных исходниках
Инфографика и объясняющие изображения	По предоставленным источникам отдельное преимущество не подтверждено	Google подчёркивает рассуждение Gemini 3, знания о реальном мире и визуализацию информации	Для образовательных схем и инфографики Nano Banana Pro стоит пробовать рано
Стоимость	OpenAI публикует примеры цен по качеству и разрешению	В предоставленных официальных материалах Google нет такой же прямой таблицы для сравнения	Планировать бюджет проще с GPT Image 2
Разрешения	В таблице OpenAI есть 1024 × 1024, 1024 × 1536, 1536 × 1024 и указание на дополнительные размеры	Сообщение о 512 px–4K относится к Nano Banana 2, а не к Nano Banana Pro	Не стоит переносить характеристики Nano Banana 2 на Pro без отдельного подтверждения

Генерация изображений: у GPT Image 2 сильнее публичные рейтинги

Если задача — создать изображение по текстовому промпту, открытые лидерборды дают GPT Image 2 заметное преимущество. Artificial Analysis показывает GPT Image 2 high на первом месте Text to Image Leaderboard с Elo 1331 .

Arena.ai также ставит

gpt-image-2 (medium)

gemini-3-pro-image-preview-2k (nano-banana-pro)

gemini-3-pro-image-preview (nano-banana-pro)

Но есть важная оговорка: рейтинг GPT Image 2 на Arena.ai помечен как Preliminary . Лидерборды полезны как ориентир, но они не гарантируют, что модель лучше справится именно с вашим баннером, карточкой товара, русскоязычным постером или UI-макетом.

Редактирование: один пункт Elo — не повод объявлять победителя

В задачах редактирования картина куда менее однозначная. В Image Editing Leaderboard от Artificial Analysis первое место занимает GPT Image 1.5 high с 1267 Elo, далее идут GPT Image 2 high с 1251 Elo и Nano Banana Pro с 1250 Elo .

Такой разрыв слишком мал, чтобы делать жёсткий вывод вроде GPT Image 2 точно лучше редактирует или Nano Banana Pro точно надёжнее. Если вам нужно менять фон, сохранять лицо или товар, дорисовывать элементы, править упаковку, адаптировать брендовые материалы или делать серию согласованных изображений, сравнивайте модели на одном и том же наборе исходников и промптов.

Текст внутри картинки и инфографика — это разные проверки

Рейтинг text-to-image оценивает, насколько хорошо модель создаёт изображение по текстовому запросу. Это не то же самое, что отдельный тест на точность текста внутри изображения: вывесок, подписей, таблиц, мелких меток и длинных фраз. Поэтому высокий результат GPT Image 2 в обычной генерации не стоит автоматически превращать в обещание безошибочного набора текста в макете .

У Nano Banana Pro позиционирование в этой зоне более прямое. Google пишет, что модель использует рассуждение Gemini 3 и знания о реальном мире, чтобы лучше визуализировать информацию, и приводит примеры вроде инфографики о погоде, рецепта Elaichi Chai и ухода за комнатным растением . В материале для разработчиков Google также говорит о более высокой точности текстового рендеринга, сильных знаниях о мире и возможности grounding через Google Search — то есть получении данных из поиска на основе запроса пользователя .

Практический вывод такой: для общей генерации лидерборды склоняются к GPT Image 2, но для объясняющих изображений, учебных схем и инфографики с опорой на знания Nano Banana Pro нельзя списывать со счетов.

Цена: GPT Image 2 проще заложить в бюджет

OpenAI в руководстве по генерации изображений публикует примеры цен для GPT Image 2. Для вывода 1024 × 1024 указаны $0.006 на low, $0.053 на medium и $0.211 на high. Для 1024 × 1536 и 1536 × 1024 указаны $0.005, $0.041 и $0.165 соответственно .

Это не означает, что любая реальная интеграция будет стоить ровно столько: итоговый счёт может зависеть от конкретного режима, объёма, повторных попыток и других деталей реализации. Но для массовой генерации, A/B-тестов, автоматизации креативов и расчёта себестоимости API-сценариев такая таблица уже даёт опору.

В предоставленных официальных материалах Google по Nano Banana Pro описаны возможности модели, paid preview в Gemini API, Google AI Studio и Vertex AI, а также Search grounding. Однако таблицы, напрямую сопоставимой с ценами OpenAI по качеству и разрешению, в этих материалах не видно .

Разрешение: не путайте Nano Banana Pro и Nano Banana 2

У GPT Image 2 в таблице OpenAI явно фигурируют 1024 × 1024, 1024 × 1536, 1536 × 1024 и дополнительные размеры .

С линейкой Nano Banana легко ошибиться из-за похожих названий. TechCrunch сообщает о поддержке диапазона от 512 px до 4K для Nano Banana 2 . Это не является доказательством максимального разрешения Nano Banana Pro, поэтому переносить эту характеристику на Pro-версию без отдельного источника не стоит.

Когда сначала тестировать GPT Image 2

GPT Image 2 выглядит более рациональной первой остановкой, если:

• вы выбираете модель по публичным text-to-image рейтингам ;
• нужны рекламные изображения, карточки товаров, обложки, постеры, визуалы для кампаний;
• важны массовая генерация, A/B-тестирование и понятная оценка стоимости по качеству и разрешению ;
• команда уже работает с OpenAI API и хочет фиксировать версию модели через снапшоты .

Когда сначала тестировать Nano Banana Pro

Nano Banana Pro стоит поставить в начало очереди, если:

• ключевая задача — инфографика, учебные схемы, объясняющие визуалы и структурирование информации ;
• вы хотите задействовать Google Search grounding или рассуждение Gemini 3 в процессе генерации ;
• продукт уже построен вокруг Gemini API, Google AI Studio или Vertex AI ;
• вместе с генерацией нужно оценить редактирование и ретушь в одном рабочем процессе .

Где без собственного сравнения не обойтись

Даже хороший лидерборд не заменяет тест на ваших данных. Обязательно прогоняйте обе модели, если в изображении есть русский или другой неанглийский текст, длинные подписи, таблицы, мелкие лейблы, повторяющийся персонаж, один и тот же товар в серии кадров, брендовые элементы или строгие требования к финальному счёту.

То же касается продакшен-сервисов: средняя задержка, частота неудачных генераций, повторные запросы, отказы по политике и итоговая стоимость могут оказаться важнее, чем разница в несколько пунктов рейтинга.

Итог

Если вам важны обычная генерация по тексту и прозрачность бюджета, начинайте с GPT Image 2. У модели сильные позиции в Artificial Analysis и Arena.ai, а OpenAI публикует примеры цен по качеству и разрешению .

Если вам нужны инфографика, объясняющие изображения, интеграция с Gemini и Search grounding, сначала присмотритесь к Nano Banana Pro. Google позиционирует модель как Gemini 3 Pro Image для генерации и редактирования, опирающуюся на рассуждение и знания о реальном мире .

Самая честная формула сейчас такая: генерация и ценовая прозрачность — за GPT Image 2; инфографика и Gemini-интеграции — за Nano Banana Pro; редактирование — почти ничья по открытым оценкам.