MOSS-Image مقابل Nano Banana 2: أحدهما له تاريخ إيقاف، والآخر بلا نقطة نهاية.
- OrcaجديدOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 لكل مليون رمز · 8 tok/s
- DeepSeekجديدDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740الذكاء
- OrcaجديدOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 لكل مليون رمز · 85 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952الذكاء
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856الذكاء
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 لكل مليون رمز · 718 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238الذكاء
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248الذكاء
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258الذكاء
- xAIGrok 4.72026-09-2146الذكاء
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 لكل مليون رمز · 37 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 لكل مليون رمز · 830 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453الذكاء77البرمجة
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241الذكاء76البرمجة
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245الذكاء76البرمجة
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153الذكاء82البرمجة
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 لكل مليون رمز · 52 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 لكل مليون رمز · 118 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642الذكاء72البرمجة
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 لكل مليون رمز · 177 tok/s
تحتوي هذه المقارنة على خاصية محرجة لا يعلن عنها أي من المورّدين. Nano Banana 2 — الاسم الموجّه للمستهلك من Google لـ Gemini 3.1 Flash Image، المعرّف gemini-3.1-flash-image — له تاريخ إيقاف بعد اثني عشر يومًا من الآن. يُدرج سجلّ تغييرات Gemini API من Google أنه مهجور اعتبارًا من 29 أكتوبر 2026، بعد ثلاثة أسابيع من طرح Nano Banana 2.1 في 6 أكتوبر بنحو نصف سعر الصورة الواحدة. MOSS-Image، الذي صدر كأوزان مفتوحة بترخيص Apache 2.0 في 16 أكتوبر 2026، ليس له تاريخ إيقاف لأنه لا يوجد شيء يمكن إيقافه: فهو تنزيل بحجم 27 GB تشغّله بنفسك، ولم تُنشر له أي واجهة برمجة تطبيقات تجارية.
إذن، النسخة الصادقة من هذه المواجهة ليست "أيّهما أفضل". إنها مقارنة بين نموذج أوشك على التوقف عن الوجود على خوادم شخص آخر، ونموذج سيوجد على خوادمك ما دمتَ تحتفظ بالملفات. هذا التأطير أنفع من ورقة مواصفات، لأنه بالتحديد القرار الذي يتخذه فريق هذا الشهر، ولأن السؤال من الدرجة الثانية — ما الذي يحل محل Nano Banana 2 — له جواب يغيّر السعر بمقدار النصف.
أولاً، أي Nano Banana تقارن به فعليًا؟
لتسمية Google ثلاث طبقات، والاختلافات بينها ليست شكلية.
Nano Banana 2 هو Gemini 3.1 Flash Image. بدأ الطرح للمستهلكين في 26 فبراير 2026، ووصلت واجهة برمجة التطبيقات للمطورين إلى التوفر العام في 28 مايو 2026 تحت اسم gemini-3.1-flash-image. وهو مولّد الصور الافتراضي عبر تطبيق Gemini، وواجهات Lens وAI Mode في Google Search، وFlow، وGoogle Ads — وهذه هي الحقيقة التي تهيمن على أي قرار تبنٍّ، لأنه ليس نموذجًا يجب إقناع مستخدميك باستخدامه.
Nano Banana Pro هو الفئة الأعلى، وهو النموذج الذي اختارت OpenMOSS المقارنة به في تقريرها الخاص. في جدول LongLongTextBench الخاص بالمورّد، يسجل Nano Banana Pro نتيجة 96.6 Mean-6 مقابل 96.3 لـ MOSS-Image — فجوة قدرها ثلاثة أعشار، وهي أضيق هامش في الجدول والأجدر بالفهم.
إن Nano Banana 2.1 هو ما يحل محل Nano Banana 2 في 6 أكتوبر. ليس هو الموضوع هنا، لكنه الوجهة، ووجوده يحدد الشروط: فقد ورد إشعار الإهمال والخلف في نفس مُدخل سجل التغييرات.
فجوة الثلاثة أعشار، إذا قُرئت على النحو الصحيح
تقرير MOSS-Image غير معتاد من حيث إنه ينشر جدولًا يتفوق فيه منافس عليه. يتألف LongLongTextBench من 240 مهمة من مهام تصيير النصوص الأدبية — 120 بالإنجليزية و120 بالصينية، بمتوسط طول مستهدف يبلغ 1,339.8 حرفًا، أي نحو أحد عشر ضعفًا لمتوسط LongTextBench — كما أن نتيجة MOSS-Image البالغة 96.3 في Mean-6 تضعها بعيدًا بفارق كبير عن 64.9 لدى Qwen-Image-2512، مع 97.1 في الإنجليزية و92.4 في الصينية على المجموعة الفرعية ذات الشرط الأطول. وفوقها يأتي GPT Image 2 بنتيجة 99.0 وNano Banana Pro بنتيجة 96.6.
الفارق البالغ ثلاثة أعشار بين MOSS-Image وNano Banana Pro أصغر من الثقة التي ينبغي أن يوليها أي شخص لأي من الرقمين. كلا الرقمين أنتجهما مختبران مختلفان وفق معيار من إعداد OpenMOSS، باستخدام تشغيلات المختبر نفسه لنموذج Google. وNano Banana 2 ليس النموذج الموجود في ذلك الصف — فطبقة Flash تقع أدنى من Pro، لذا فإن القراءة الأمينة هي أن نتيجة MOSS-Image في عرض النصوص تقع تقريبًا عند مستوى الطبقة الممتازة لدى Google في اختبار كتبه مؤلفو MOSS-Image، بينما النموذج الذي قد تقارنه به فعليًا في عملية شراء يقع في طبقة أدنى من ذلك.
المجال الذي لا يقترب فيه MOSS-Image من أي شيء تقدمه Google هو التخطيط. على 7Bench، المعيار الذي يقدمه التقرير أيضًا، يسجل MOSS-Image متوسط IoU للتخطيط يبلغ 0.88 مع Layout AUC يبلغ 0.70. Nano Banana Pro عند 0.33 و0.20 في نفس الجدول. إذا صمدت تلك الأرقام عند إعادة الإنتاج، فإن التموضع الدقيق للأجسام هو قدرة يمتلكها MOSS-Image ولا ينافسها حاليًا أي نموذج صور من Gemini. لم يتم إعادة إنتاجها، والمختبر نفسه هو من كتب المقياس.
ما الذي يمنحك إياه Nano Banana 2 اليوم، ولمدة اثني عشر يومًا أخرى
ورقة القدرات هي ورقة شخص متعدد المهارات، وهي السبب في أن النموذج موجود في كل مكان.
• الاتساق — حتى خمس شخصيات وأربعة عشر كائنًا تبقى ثابتة عبر سير عمل واحد، وهي الميزة التي يُسوَّق بها خط Nano Banana بأكمله.
• الإخراج — بدقة تصل إلى 4K عبر أربع عشرة نسبة أبعاد، بما في ذلك الأشكال المتطرفة 1:4 و1:8 التي تحتاج إليها تنسيقات البانر والخلفيات.
• النص في الصور — العرض داخل الصورة، بما في ذلك الترجمة والتوطين مع الحفاظ على التخطيط. هذه هي الإمكانية التي تتقاطع بأكبر قدر مباشرة مع طرح MOSS-Image، وهي التي استعرضتها Google عند الإطلاق.
• الاستناد إلى المصادر — توليد يستند إلى البحث في الويب والصور بدلًا من الاعتماد على الموجِّه وحده، وهو المنزع المعماري نفسه الذي مضت به Meta أبعد مع Muse Image.
• عناصر التحكم — مستويات تفكير قابلة للتكوين توازن بين زمن الاستجابة والاستدلال، إلى جانب وضع علامة SynthID المائية وبيانات C2PA الوصفية للمصدر على كل مخرجات افتراضيًا.
• السعر — تُحتسب المخرجات بسعر 60 دولارًا لكل مليون رمز، وهو ما توضحه وثائق Google الرسمية بأنه يعادل نحو 0.045 دولار عند 512 بكسل، و0.067 دولار عند 1024×1024، و0.101 دولار عند 2K و0.151 دولار عند 4K، مع وضع الدفعات عند نصف ذلك. تُدرجه Artificial Analysis بسعر 67 دولارًا لكل 1000 صورة.
• الموضع المقاس — إيلو 1,125 على لوحة تحويل النص إلى صورة لدى Artificial Analysis و1,108 على لوحة تحرير الصور الخاصة بها اعتبارًا من 6 أكتوبر 2026.
لا شيء من ذلك محل نزاع. ومن الصحيح أيضًا أنّه في 29 أكتوبر يتوقف المُعرّف عن العمل، وأن المسار المقبل هو Nano Banana 2.1 — الذي لم تقيّمه Artificial Analysis بعد، والذي تسعّره Google بنحو النصف، والذي تتناوله مقالة منفصلة على هذه المدونة بالتفصيل.
ما الذي يمنحك إياه MOSS-Image، وما الذي يطلبه في المقابل
المعمارية عبارة عن محوّل انتشار أحادي المسار بحجم 5B، مُدرَّب من الصفر: 42 كتلة مشتركة، عرض مخفي 3,072، 24 رأسًا بأبعاد 128، شبكة تغذية أمامية SiTU-GLU بعرض 8,192، وترميز موضعي دوراني رباعي المحاور يكون محوره الأول مخصصًا لفهرس مرجعي. لا تشمل شارة 5B الأجزاء المكلفة — مُرمِّز نصي Qwen3.5-9B مُجمَّد وVAE FLUX.2 مُجمَّد مُحمَّل من FLUX.2-klein-4B بـ 32 قناة كامنة، مع رقع كامنة 2×2 فوق تخفيض عينات 8× مما يعطي خطوة فعّالة قدرها 16 بكسل.
يمكن أن يكون الموجّه كائن JSON. مربعات إحاطة بإحداثيات بكسل مطلقة مقاسة من مركز اللوحة، وسلاسل نصية حرفية، وملاحظات طباعية، كل ذلك مع bbox_format "yxyx". الحد الأقصى للموجّه هو 4,096 رمزًا في مرحلة التدريب المسبق النهائية، ويجب أن تكون أبعاد الإخراج مضاعفات موجبة للعدد 16، ويوصي الدليل بواحد أو واحد ونصف أو اثنين ميغابكسل مع نطاق مدعوم من 512×512 إلى 4M. الإعدادات الافتراضية لأخذ العينات هي flow-matching Euler عند 50 خطوة، وCFG 3.0، وshift 5.0، مع توجيه تخطي الطبقات على الفرع السالب عند الطبقة 22 — ويتطلب مسار التوجيه الافتراضي تمريرين للمحوّل لكل خطوة، ولهذا فإن 50 خطوة ليست الإعداد الرخيص الذي تبدو عليه.
ثمن الدخول حقيقي: نحو 27.2 جيجابايت لمستودع SFT، منها قرابة 16.8 جيجابايت لمُرمّز النص، إضافة إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU) الخاصة بك وعمل خدمة النموذج الذي تقوم به بنفسك. والمكافأة على ذلك هي نموذج يمكنك تكميمه، وضبطه ضبطًا دقيقًا، وتشغيله في بيئة معزولة شبكيًا، وتضمينه داخل منتج تجاري دون التفاوض على ترخيص، لأن Apache 2.0 يغطي الأوزان وشيفرة خط الأنابيب المستقلة، بلا عتبة إيرادات وبلا ملحق للاستخدام المقبول.
سطرًا بسطر
• الحالة — Nano Banana 2 مهمَل مع إيقاف الخدمة في 29 أكتوبر 2026؛ أُصدر MOSS-Image في 16 أكتوبر 2026 بأوزان مفتوحة دون أي آلية إهمال
• الوصول — Nano Banana 2 عبر واجهة برمجة تطبيقات Google والأسطح الاستهلاكية، ومن خلال منصات التوجيه؛ وMOSS-Image عن طريق تنزيله
• السعر — Nano Banana 2 حوالي 0.067 دولار لكل صورة بدقة 1024×1024 و0.151 دولار عند 4K، وتُفوتر برموز الإخراج، والدفعات المجمعة بنصف السعر؛ MOSS-Image مجاني مع حجم يبلغ ~27.2 GB ووقت GPU الخاص بك
• الترخيص — Nano Banana 2 مملوك، متاح عبر API فقط، ولا تتوفر أوزان؛ MOSS-Image بترخيص Apache 2.0 للأوزان وكود خط الأنابيب المستقل
• درجة مستقلة — Nano Banana 2 عند Elo 1,125 في توليد الصور من النص و1,108 في التحرير على Artificial Analysis؛ أما MOSS-Image فليس له مدخل في Artificial Analysis، ودرجاته المنشورة مصدرها معايير قياس كتبها مؤلفوه أنفسهم
• عرض النص — يسجل Nano Banana Pro 96.6 Mean-6 في LongLongTextBench مقابل 96.3 لدى MOSS-Image؛ ولا تظهر فئة Flash في ذلك الصف
• التحكم في التخطيط — MOSS-Image يقبل تخطيطات JSON بإحداثيات بكسل مطلقة نسبةً إلى المركز ويسجّل 0.88 متوسط IoU على 7Bench؛ Nano Banana Pro يسجّل 0.33 على الجدول نفسه وGoogle لا تنشر أي مقياس تخطيط خاص بها
• المراجع — يحافظ Nano Banana 2 على اتساقٍ يصل إلى خمس شخصياتٍ وأربعة عشر كائنًا في موجّهٍ واحد؛ بينما التهيئة المرجعية في MOSS-Image هي محورٌ موضعيّ محجوز يصفه المورّد بأنه عملٌ مستقبليّ، لا ميزةٌ مُطلقة فعليًا
• المصدر — يطبّق Nano Banana 2 علامة SynthID المائية وبيانات C2PA الوصفية على كل مخرجاتها افتراضيًا؛ بينما لا يحمل MOSS-Image أي طبقة علامة مائية
• الضبط الدقيق — يمكن ضبط MOSS-Image بدقة وتكميمه، وظهرت تكميمات المجتمع، و LoRA DMD بأربع خطوات، ونسخة مقطرة بثماني خطوات خلال حوالي يوم؛ لا يمكن المساس بـ Nano Banana 2
لماذا يغيّر الإهمال الإجابة؟
إذا كان كل من Nano Banana 2 وMOSS-Image خيارين مستقرين، لكان القرار اعتياديًا: واجهة برمجة تطبيقات بسبعة سنتات للصورة مقابل نموذج مستضاف ذاتيًا على نفقتك الخاصة، مع جودة متقاربة تقريبًا وفق معيار نصي من تأليف المورّد، وذهب التخطيط بشكل حاسم إلى MOSS-Image. إن إيقاف الدعم يكسر هذا التماثل، ويكسره في كلا الاتجاهين.
مقابل Nano Banana 2، يفوز MOSS-Image الآن بحجة طول العمر فوزًا قاطعًا. إن بناء خط معالجة على نموذج أُعلن أن عمره ينتهي بعد اثني عشر يومًا، وله خليفة لم تقِسه بعد، هو ترحيل سبق أن جدولته. الملفات التي تنزّلها لا يمكن أن يُلغى دعمها بمجرد إدخال في سجل التغييرات. ليست هذه نقطة بلاغية عن الانفتاح؛ بل هي حقيقة تتعلق بالجدولة، وهي أقوى حجة منفردة ينتجها هذا المقارنة.
لكن لإلغاء الدعم وجهًا معاكسًا أيضًا، وهذا هو الجزء الذي غالبًا ما يُغفَل. إن وصول Nano Banana 2.1 بسعر يقارب النصف يعني أن البديل عن MOSS-Image ليس صورة بسبعة سنتات — بل صورة بثلاثة سنتات ونصف، وسيواصل Google تحسينها وفق جدوله الزمني الخاص دون أي عبء تشغيلي عليك. ولا يتفوق إجمالي تكلفة ملكية MOSS-Image على ذلك إلا إذا كان وقت GPU لديك رخيصًا، أو كان حجم استخدامك كبيرًا، أو كنت بحاجة إلى أحد الأشياء التي لا تستطيع API بنيويًا تقديمها لك: الضبط الدقيق، أو التكميم، أو النشر المعزول عن الشبكة، أو ترخيص لا تضطر إلى إعادة التفاوض عليه.
جانب OrcaRouter من هذا، دون مبالغة في الادعاء
هذه هي المواجهة الوحيدة في المجموعة الحالية حيث تكون قصة التوجيه ملموسة لا افتراضية، لذا يجدر ذكرها بدقة. Nano Banana 2 متاح على كتالوجنا باسم google/gemini-3.1-flash-image-preview — ومع ذلك، نظرًا لإيقاف الخدمة في 29 أكتوبر، فإن الشيء المعقول الذي ينبغي فعله مع نقطة النهاية تلك هذا الشهر هو اختبار ترحيل، وليس تكاملًا جديدًا، ويمكن الوصول إلى الخلف بالطريقة نفسها. MOSS-Image ليس في كتالوجنا ولا نستضيفه؛ فهو تنزيل، ولا شيء هنا يوحي بغير ذلك.
ما تفيد فيه هذه التركيبة فعليًا هو القرار المطروح أمامك. إذا أردت معرفة ما إذا كان MOSS-Image المستضاف ذاتيًا ينتج مخرجات نصية وتخطيطية أفضل من الطبقة المستضافة التي تدفع مقابلها، فأنت بحاجة إلى الرقمين على المطالبات نفسها، ويجب ألا يتطلب النصف المستضاف من ذلك الاختبار عقدًا ثانيًا. مفتاح API واحد، وسعر قائمة المزوّد يُمرَّر دون هامش ربح 0%، بحيث يصبح أي تغيّر في سعر Google ساريًا هنا في اليوم نفسه، التحويل التلقائي عند الفشل عبر المزوّدين بحيث لا تفشل جولة مقارنة بسبب أمسية سيئة لمزوّد واحد في المنبع، ولغة توجيه DSL تضع كليهما خلف نقطة نهاية واحدة. هذا هو الادعاء كله، وهو يتوقف بالضبط حيث يبدأ عرض استضافة MOSS-Image.
ما الذي يجب فعله في الأيام الاثني عشر القادمة؟
إذا كنت تستخدم Nano Banana 2 في بيئة الإنتاج، فالمهمة العاجلة لا علاقة لها بـ MOSS-Image: لديك معرّف مهجور، وبديل بنصف السعر، وموعد نهائي. أعد تشغيل مجموعة التقييم الخاصة بك على البديل قبل التاسع والعشرين، واتخذ قرارك بناءً على الأدلة لا على تخفيض السعر.
إذا كنت تقيّم MOSS-Image، فافعل ذلك للسببين اللذين يصمدان في المقارنة. أولاً، التحكم في التخطيط — الفجوة بين 0.88 و0.33 على 7Bench هي النتيجة الوحيدة في هذا المجال التي لا ينافسها أي شيء مستضاف حالياً، وإذا كان التموضع الدقيق مشكلتك، فلا يوجد مستوى API يحلها. ثانياً، الاستمرارية — أوزان Apache 2.0 التي لا يمكن إهمالها، أو تسعيرها، أو تقييدها بواسطة خارطة طريق أي شخص غيرك.
لا تتبنَّ MOSS-Image لتصيير النصوص. إنه بارع في ذلك، لكنه ليس متقدمًا فيه: 96.3 يقع دون 96.6 الخاصة بـ Nano Banana Pro ودون 99.0 الخاصة بـ GPT Image 2 في جدول المورّد نفسه، أما النموذج الذي ستستبدله فيكلّف بضعة سنتات للصورة دون أيٍّ من الـ27 غيغابايت. الحجة المؤيدة لهذا النموذج ضيقة ومحددة وحقيقية، وليست الحجة التي بُني جدول معاييره لتقديمها.
هناك أمران سيحسمان الأمر. تشغيل مستقل لـ LongLongTextBench أو 7Bench من شخص غير OpenMOSS، وطلب السحب الخاص بـ vLLM-Omni الذي يضيف MOSS-Image مع توجيه تخطي الطبقات ويُدمج في إصدار موسوم — فُتح في 14 أكتوبر، ويبلغ 3,605 أسطر مضافة عبر 25 ملفًا، ولا يزال مفتوحًا، والمراجع يطلب أدلة تكافؤ المخرجات مقابل مرجع مثبّت. وحتى يحدث الأمران معًا، فإن الملخص الدقيق هو أن نموذج Google هو الأفضل من حيث العمومية، وأرخص وصولًا، ويختفي خلال اثني عشر يومًا، بينما نموذج OpenMOSS يفعل شيئًا واحدًا لا يفعله أحد غيره، ويتطلب عتادًا، وسيظل قابلًا للتثبيت عندما يكون سجل التغييرات الذي أحال منافسه إلى التقاعد قد نُسي منذ زمن طويل.
إخفاقات الذكاء الاصطناعي الموثقة وحوادث الوكلاء الكامنة وراء إصدارات مثل هذا الإصدار تُجمع في أرشيف حوادث الذكاء الاصطناعي OrcaRouter، حيث يحمل كل مدخل مصادره الخاصة ودرجة خطورته ودرجة ثقته وعلامة كونه محل نزاع.
