| GPT Image 2 проще предварительно посчитать по доступному официальному источнику. |
Самый чистый сигнал из доступных данных — лидерборд Artificial Analysis. В Text to Image Arena модель GPT Image 2 (high) указана как лидер с 1331 Elo; ниже в видимой выдаче идут GPT Image 1.5 и Nano Banana 2 .
Для вопроса в лоб — какая модель сейчас выглядит сильнее в публичном text-to-image бенчмарке — ответ очевиден: GPT Image 2. Но рейтинг Elo не стоит воспринимать как абсолютную истину. Он зависит от набора промптов, версии модели, настроек генерации и человеческих предпочтений. В генеративной графике даже небольшое изменение формулировки промпта может заметно изменить результат.
Есть и вторичные сообщения в ту же сторону. Neurohive пишет, что GPT Image 2 заняла первое место в категориях генерации изображений с заявленным преимуществом +242 Elo над ближайшим конкурентом, ссылаясь на LM Arena . CalcPro также сообщает о 1512 баллах в text-to-image и преимуществе +242 Elo над Nano Banana 2
. Эти публикации усиливают общий вывод в пользу GPT Image 2, но для осторожного решения лучше опираться на проверяемую строку Artificial Analysis: 1331 Elo и первое место в Text to Image Arena
.
С редактированием изображений история менее однозначная. По фрагменту лидерборда Artificial Analysis, первое место занимает GPT Image 1.5 (high) с 1267 Elo, второе — GPT Image 2 (high) с 1251 Elo, третье — Nano Banana Pro, он же Gemini 3 Pro Image, с 1250 Elo .
Разница между GPT Image 2 и Nano Banana Pro — один пункт Elo. По такому фрагменту нельзя уверенно сказать, что одна модель принципиально лучше другой. Для задач вроде замены фона, правки товара, ретуши, локальных изменений по маске или работы с референсами обе модели стоит прогнать на собственном наборе изображений.
Есть и дополнительный сигнал в пользу конкурентоспособности Nano Banana. В фрагменте лидерборда Arena.ai по редактированию gemini-2.5-flash-image-preview (nano-banana). Это не доказывает победу Nano Banana над GPT Image 2, но показывает, что в редактировании семейство Nano Banana не выглядит слабым игроком.
Сильная сторона Nano Banana в этой подборке источников — не столько один громкий лидерборд, сколько удобство рабочего процесса.
Документация Google по генерации изображений Nano Banana в Gemini API показывает выбор соотношений сторон и параметр разрешения с вариантами 512, 1K, 2K и 4K . Для команды, которой нужно формально подтвердить 4K‑вывод через API, это важный практический аргумент.
Nano Banana также подается как модель для скорости и итераций. В Google Skills Gemini 2.5 Flash Image, или Nano Banana, описывается как модель для high-speed image generation, редактирования по промпту и визуального reasoning . А практическое сравнение Genspark дает куда более ровную картину, чем заголовки лидербордов: 2 победы GPT, 2 победы Nano Banana и 2 ничьи
. Там же формулируется полезное правило: GPT выигрывает там, где важен каждый символ, а Nano Banana — там, где важен каждый пиксель света
.
У GPT Image 2 все сравнительно понятно. Документация OpenAI указывает модель gpt-image-2-2026-04-21 и показывает лимиты API по уровням доступа: в видимом фрагменте Free не поддерживается, Tier 1 — 100 000 TPM и 5 IPM, Tier 5 — 8 000 000 TPM и 250 IPM .
С Nano Banana сложнее. В документации Google для генерации изображений Nano Banana в Gemini API в видимом примере используется gemini-3.1-flash-image-preview . В Google Skills Nano Banana связан с Gemini 2.5 Flash Image
. В лидерборде Artificial Analysis фигурирует Nano Banana Pro, описанный как Gemini 3 Pro Image
.
Поэтому серьезное сравнение должно фиксировать не только бренд, но и точный маршрут: название модели, API, дату теста, разрешение, настройки и режим. Иначе можно сравнить GPT Image 2 с одним вариантом Nano Banana, а в продакшене случайно использовать другой.
GPT Image 2 стоит запускать первым, когда ошибка будет дорого стоить на следующем этапе. Analytics Vidhya прямо выделяет GPT-image-2 для случаев, где текст внутри изображения должен быть корректным, промпты включают много ограничений или макет, а стабильность результата важна .
Типичные задачи для GPT Image 2:
Это не значит, что Nano Banana не справится. Это значит, что доступные бенчмарки и сравнения дают GPT Image 2 более сильный стартовый аргумент для текста, структуры и сложного следования инструкции .
Nano Banana логично выбирать первым, если ваша система уже живет в экосистеме Gemini или Google AI Studio, либо если продукту нужны быстрые визуальные пробы. Документация Google показывает Gemini API‑маршрут для Nano Banana, варианты соотношений сторон и разрешения до 4K . Google Skills отдельно подчеркивает скорость генерации, редактирование по промпту и визуальное reasoning для Gemini 2.5 Flash Image, он же Nano Banana
.
Nano Banana особенно уместен, когда:
По GPT Image 2 в предоставленных источниках есть понятная официальная база. Страница OpenAI с ценами указывает для GPT-image-2: входные изображения — $8 за 1 млн токенов, кэшированные входные изображения — $2 за 1 млн токенов, вывод изображений — $30 за 1 млн токенов, текстовый ввод — $5 за 1 млн токенов, кэшированный текстовый ввод — $1,25 за 1 млн токенов .
OpenAI также показывает лимиты модели GPT Image 2 по уровням доступа: Free в видимом фрагменте не поддерживается, Tier 1 — 100 000 TPM и 5 IPM, Tier 5 — 8 000 000 TPM и 250 IPM .
По Nano Banana официальный фрагмент Google в этой подборке подтверждает API‑маршрут, соотношения сторон и разрешения, но не дает прямо сопоставимой таблицы цен . Поэтому любые утверждения о дешевизне Nano Banana стоит считать предварительными, пока вы не проверили конкретную модель, режим, разрешение, batch‑опцию и актуальные условия биллинга.
Публичные лидерборды полезны, но для реального выбора они не заменяют внутренний тест. В одном практическом сравнении качество промпта сдвигало GPT Image 2 на целый уровень — иногда это больше, чем разница между моделями .
Минимальный честный тест должен включать:
Если нужен победитель бенчмарка, выбирайте GPT Image 2: Artificial Analysis ставит GPT Image 2 (high) первым в text-to-image с 1331 Elo . Это лучший первый выбор для задач с точным текстом, сложным макетом и жестким следованием инструкции.
Если нужен лучший продакшен‑пайплайн, не стоит отправлять все запросы в одну модель. Используйте GPT Image 2 для точных надписей, UI‑экранов, схем, упаковки и сложных композиций. Используйте Nano Banana для Gemini‑нативных приложений, быстрых визуальных итераций, 4K‑сценариев с документированными опциями и изображений, где текст можно добавить или поправить позже .
Коротко: GPT Image 2 выигрывает заголовок бенчмарка, Nano Banana по‑прежнему выигрывает многие рабочие процессы.
Comments
0 comments