MiniMax-H3-Image נגד Nano Banana 2.1: כמעט אותו מחיר, ממש לא אותן ראיות
- AnthropicחדשAnthropic: Claude Fable 5.22026-11-09$8.00 / $40.00 לכל 1M טוקנים · 107 tok/s
- orcaחדשOrca: OrcaC2 1.02026-11-07235 tok/s
- OrcaחדשOrcaCyber: GLM 5.3 Abliterated / Uncensored2026-11-04$3.00 / $5.00 לכל 1M טוקנים · 119 tok/s
- OrcaחדשOrcaCyber: Hy4 Abliterated / Uncensored2026-11-04$0.80 / $1.60 לכל 1M טוקנים · 220 tok/s
- OrcaחדשOrcaCyber: Kimi K3.1 Pro Abliterated / Uncensored2026-11-04$4.00 / $20.00 לכל 1M טוקנים · 39 tok/s
- OrcaחדשOrcaCyber: MiniMax M3.1 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-29$0.80 / $1.60 לכל 1M טוקנים · 123 tok/s
- OrcaOrcaCyber: GLM 5.3 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-27$0.80 / $1.60 לכל 1M טוקנים · 59 tok/s
- OrcaOrcaCyber: Qwen3.8 Flash Next Abliterated / Uncensored2026-10-26$0.80 / $1.60 לכל 1M טוקנים · 96 tok/s
- OrcaOrcaCyber: MiMo V2.6 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-26$0.80 / $1.60 לכל 1M טוקנים · 40 tok/s
- MoonshotMoonshotAI: Kimi K3.1 Pro2026-10-2447אינטליגנציה
- OrcaOrcaCyber: DeepSeek V4.1 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-23$0.80 / $1.60 לכל 1M טוקנים · 113 tok/s
- minimaxMiniMax: M3.1 Flash2026-10-1929אינטליגנציה
- OrcaOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 לכל 1M טוקנים · 102 tok/s
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1733אינטליגנציה
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740אינטליגנציה
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 לכל 1M טוקנים · 41 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2955אינטליגנציה
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2855אינטליגנציה
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 508 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2228אינטליגנציה
שני מודלים לתמונות, שניהם בסביבות שלושה סנטים לתמונה, וההכרעה בין MiniMax-H3-Image ל-Nano Banana 2.1 אינה נקבעת לפי המחיר. ברזולוציה 1024×1024 עולה המצטרף בעל המשקלים הפתוחים $0.02179 ליצירה, ו-Nano Banana 2.1 של Google עולה $0.0336 — פער של כסנט בערך. ברזולוציה 4096×4096 הפער מתרחב ל-$0.06879 לעומת $0.113. כך שהזול באמת זול יותר, בשליש עד חצי. מה שאי אפשר לקנות בשום מחיר כרגע הוא סיבה להאמין לטענת האיכות של הזול, מפני שאיש מחוץ ל-MiniMax לא מדד אותה. Nano Banana 2.1 מדורג רביעי בשני לוחות התמונות של Artificial Analysis, עם אלפי דגימות מאחורי כל דירוג. MiniMax-H3-Image לא מופיע באף אחד מהלוחות, בשום מיקום, עם שום מספר דגימות. האסימטריה הזו היא כל ההשוואה, וכל כמות של חשבון מגיליון מפרט לא סוגרת אותה.
כדאי לדייק בתאריכים לפני שממשיכים, כי שני המודלים לא נמצאים באותו שלב בחיים. Nano Banana 2.1 זמין באופן כללי מאז 6 באוקטובר 2026 בתור gemini-nano-banana-2.1, והוא החליף את gemini-3.1-flash-image, ש-Google הכריזה עליו כמיושן עם תאריך כיבוי של 29 באוקטובר 2026 — כך שאם קראתם למודל הישן יותר, כבר הייתם חייבים לעבור. המשקלים של MiniMax-H3-Image נחתו ב-Hugging Face ב-10 בנובמבר 2026 בשעה 14:50 UTC, עם כרטיס תמציתי בהערות השחרור של ה-API של MiniMax שמתוארך לאותו יום, וללא פוסט בלוג נלווה. למודל אחד יש חודש של תעבורת ייצור; לשני יש יום של זמינות להורדה. שפטו בהתאם.
מה כל אחד מהם למעשה נותן לך
Nano Banana 2.1 הוא נגזרת של Gemini 3.6 Flash הנמכרת רק דרך ה-API של Google. שלוש דרגות רזולוציה — 1K, 2K, 4K, וללא אפשרות של 512 פיקסלים — עם יחסי גובה-רוחב מהקבוצה הרגילה, הקשר קלט של 131,072 טוקנים ופלט של 32,768 טוקנים. הוא מקבל עד 14 תמונות ייחוס בבקשה אחת, שמחולקות על ידי Google ל-10 תמונות ייחוס של אובייקטים ול-4 תמונות ייחוס של דמויות, והוא יכול לבסס יצירה על תוצאות של Google Search או Image Search. מצב Thinking מופעל כברירת מחדל ברמה medium, כאשר minimal ו-high זמינים, ולא ניתן לכבות אותו דרך ה-API כלל. כל פלט נושא סימן מים של SynthID.
MiniMax-H3-Image הוא שנאי דיפוזיה צפוף בן 33.1B עם מקודד CNN ומפענח ViT בן 24 שכבות עבור ה-VAE שלו, המשווק תחת הרישיון הקהילתי של MiniMax עצמה. גם טקסט-לתמונה וגם עריכה פועלים דרך זוג נקודות קצה אחד, עריכות מקבלות 1 עד 16 תמונות ייחוס הממוענות לפי מיקום בתור <Picture 1> עד <Picture 16> לפי סדר ההעלאה, והמודל מזוקק לשישה שלבי דגימה ללא הנחיה נטולת מסווג — ה-API המוגש מחזיר HTTP 400 אם תעבירו משהו שאינו num_inference_steps=6 ו-guidance_scale=1. שטח הפלט מוגבל ל-20,000,000 פיקסלים דרך ה-API, עם דרגות שטח של 1K, 2K ו-4K, כאשר 4K הוא ברירת המחדל; הכרטיס מציין כ-16 מגה-פיקסל בכל יחס גובה-רוחב. אין עיגון מבוסס חיפוש, אין תקציב חשיבה ואין סכימת סימני מים מוצהרת בשום מקום במאגר או ברישיון.
רשימות היכולות מתפצלות באופן שמתיישב היטב עם קהל היעד של כל מוצר. Google סיפקה תזמור: הפניות, אחזור, תקציב חשיבה, סימני מקור. MiniMax סיפקה רזולוציה ושליטה: שישה־עשר חריצי הפניה, תקרה של 20 מגה־פיקסל, דוגם קבוע בן שישה שלבים שאפשר לשחזר בדיוק על החומרה שלכם.
סולם המחירים, עם חלון ההנחות מפורט
Nano Banana 2.1 מתומחרת לפי 30 דולר למיליון טוקני פלט של תמונות, אשר לפי התיעוד של Google עצמה מסתכם ב-0.0336 דולר ל-1K תמונה, 0.0504 דולר ל-2K ו-0.113 דולר ל-4K. תמונות קלט מחויבות לפי 1.50 דולר למיליון טוקנים ופלט טקסט לפי 7.50 דולר למיליון. קיימת דרגת אצווה במחצית מתעריפי הפלט הללו עבור משימות שיכולות להמתין, ו-Artificial Analysis מפרטת את התעריף האפקטיבי ל-1K כ-33.60 דולר לאלף תמונות — אותו מספר, בביטוי בכמות גדולה.
MiniMax-H3-Image מחויבת באופן עקרוני באותו אופן, אך בתוצאה — באופן שונה מאוד. מסלול סטנדרטי: 2.30 דולר למיליון טוקנים של טקסט קלט, 1.50 דולר למיליון טוקנים של תמונת קלט, 3.80 דולר למיליון טוקנים של תמונת פלט. עברתי על הדוגמאות של הספק עצמו:
• 1K טקסט לתמונה — Nano Banana 2.1 $0.0336 לעומת MiniMax-H3-Image $0.02179.
• טקסט לתמונה ב-2K — $0.0504 לעומת $0.02333.
• טקסט לתמונה ב-4K — $0.113 לעומת $0.06879, או $0.03439 במסגרת ההנחה המוגבלת בזמן של 50% של MiniMax.
• עריכה עם רפרנס אחד — Google אינה מפרסמת מחיר עריכה לכל תמונה ברמות אלה; MiniMax מחייבת $0.02654 ב-1K, $0.02658 ב-2K ו-$0.07312 ב-4K.
• עריכה עם שלושה רפרנסים — $0.03563 ב-1K, $0.04177 ב-2K, $0.07914 ב-4K ב-MiniMax.
שני פרטים בסולם הזה קלים לפספוס ומשנים את החשבון. ראשית, ההנחה של MiniMax חלה רק כשהתמונה המסופקת היא בגודל של לפחות 16,600,000 פיקסלים, והיא פגה ב-17 בנובמבר 2026 בשעה 16:00 UTC — שישה ימים אחרי שהמשקולות הועלו. אם אתה מתמחר פייפליין לפי מספר ה-4K המוזל, אתה מתמחר לפי מבצע. שנית, הסולם של MiniMax שטוח באופן יוצא דופן: פי שישה עשר פיקסלים תמורת קצת יותר מפי שלושה כסף, משום שהמדידה היא בטוקנים ומספר הטוקנים אינו מתרחב עם השטח כפי שמחיר המדבקה מרמז. הסולם של Google קרוב יותר ליחסי. ב-4K, הרזולוציה שלשמה נבנה מודל המשקולות הפתוחות, השטיחות הזו היא מקום החיסכון האמיתי.
המקום שבו שכבת ניתוב מוכיחה את עצמה כאן הוא בכך שאין צורך לדעת באיזה משני המונים הללו אתה נמצא. OrcaRouter מעבירה את מחיר המחירון של הספק עם 0% תוספת מחיר, מה שאומר ששינוי מחיר של ספק — כולל מבצע כמו זה של MiniMax, וכולל את תום תוקפו — נכנס לתוקף אצלנו באותו יום במקום להמתין להגירת חיוב. אף אחד מהמודלים בהשוואה הזו אינו בקטלוג שלנו: MiniMax-H3-Image בן שבוע ובלי נתיב מתארח, ו-Nano Banana 2.1 נגיש דרך ה-API של Google עצמה. מה שכן יש לנו מהשושלת הזו הוא הדור הקודם, google/gemini-3.1-flash-image-preview, לצד נתיבי התמונות של OpenAI ונתיב וידאו ל-H3 של MiniMax. הסיבה לומר זאת בפשטות היא שכתבה שמשווה צ'ק פוינט פתוח שלא נמדד למודל סגור עם ניקוד לא צריכה להעמיד פנים שהצ'ק פוינט החדש נמצא במרחק לחיצת מקש אחת.
רק לצד אחד של זה יש לוח תוצאות
Artificial Analysis מעניקה ל-Nano Banana 2.1 ציון Elo 1160 בלוח הטקסט-לתמונה שלה, מקום רביעי, על פני יותר מ-6,055 דגימות, ו-Elo 1137 בלוח עריכת התמונות שלה, גם כן מקום רביעי, על פני יותר מ-5,968 דגימות. שני המיקומים נושאים טווח דירוג של מקום רביעי עד שישי, בהתאם למרווח שבו אתם קוראים. אלה עצמאיים, מבוססי דגימה, והם בני השוואה לכל מודל אחר בלוח — כולל אלה שכבר בשימוש אצלכם.
ל-MiniMax-H3-Image אין רשומה באף אחד מהלוחות. לא רשומה נמוכה; אין רשומה כלל. הכרטיס של הספק מכנה אותו "מודל תמונות מוביל במשקלים פתוחים", וגריד התצוגה של המאגר הוא הראיה היחידה לאיכות הפלט שקיימת, וזה בדיוק מסוג הראיות שנועדו להיראות טובות. גם טבלת הערכה מצד הספק אין — לא GenEval, לא DPG-Bench, לא מספרי העדפת אדם, שום דבר שאפשר להשוות מול הערכה שפורסמה של מתחרה. בעוד חודש אולי זה ישתנה. היום, הסיכום הכנה הוא שהמודל הזול יותר זול יותר והמודל הנמדד נמדד, ושתי העובדות אינן עומדות בסתירה מפני שהן עוסקות בדברים שונים.
ישנה עלות מסדר שני שמחיר התמונה הבודדת מסתיר לחלוטין, והיא המספר הגדול ביותר במאמר הזה: 68.65 GB של diffusion transformer ו-VAE ב-BF16 וב-FP32, בתוספת מקודד טקסט שאינו נמצא במאגר כלל. MiniMax-H3-Image טוען את text_encoder/ ממודל הווידאו MiniMax-H3, 66.7 GB של Qwen3-VL, כך שיצירה מקומית ראשונה היא הורדה של כ-135 GB משני מאגרים. הוסיפו את ה-GPUs: הנחיות ההגשה של MiniMax עצמה עבור vLLM-Omni מפרטות H200, RTX PRO 6000 Blackwell ו-AMD Instinct MI350X, ומקביליות רצף מרובת GPUs — --ulysses-degree ב-SGLang, --usp ב-vLLM-Omni — היא הדרך המתועדת לקבלת השהיה סבירה ברזולוציה מלאה. במחיר של $0.02179 לתמונת 1K, ה-API זול יותר מהחשמל למשך זמן רב מאוד. המשקולות הפתוחות חשובות לשליטה ולתנאי הרישיון, לא לכלכלת יחידה בקנה מידה קטן.
מגבלות שקובעות יותר פריסות מאשר האיכות
{{1}}תקרת הרזולוציה{{/1}} היא המובנת מאליה, והפער לא קטן. Nano Banana 2.1 עוצר ב-4K. MiniMax-H3-Image מגיע ל-20 מגה-פיקסל דרך ה-API וכ-16 מגה-פיקסל ב{{2}}דוגמאות של הכרטיס{{/2}} — 4096×4096 ב-1:1, 6272×2688 ב-21:9, 5472×3072 ב-4K 16:9. אם התוצר שלך הוא {{3}}לוח בגודל הדפסה או רקע שייחתך באגרסיביות{{/3}}, המודל הסגור יוצא מהמרוץ לפני שהאיכות בכלל נכנסת לדיון, ושתי המודלים במאמר הזה מפסיקים להתחרות בכלל.
הטיפול בהפניות הוא ההפך. {{1}}14 ההפניות של Google הן בעלות טיפוס — 10 אובייקטים, 4 דמויות — והטיפוס עושה את העבודה: הוא מספר למודל איזה תפקיד כל תמונה ממלאת.{{/1}} {{2}}16 ההפניות של MiniMax הן משבצות ללא טיפוס שאליהן מפנים לפי מיקום, מה שנותן יותר מרחב פעולה ופחות מבנה.{{/2}} אם זרימת העבודה שלך היא „להלביש את האדם הזה במעיל הזה על הרקע הזה”, {{3}}הטיפוס של Google הוא היתרון.{{/3}} אם היא „הנה שישה-עשר פריימים, שמור על הזהות בכל אחד מהם”, {{4}}התקרה של MiniMax היא היתרון.{{/4}} אף אחד מהשניים אינו קבוצת-על.
תקציב הפרומפט הוא השלישי. ל-Nano Banana 2.1 יש 131,072 טוקנים של הקשר קלט לעבוד איתם. MiniMax-H3-Image מקבל עד 32,000 תווים ב-API המסופק, אבל רק בערך 4,096 הטוקנים הראשונים נכנסים לתוקף כששיפור הפרומפט כבוי, ומסלול SGLang המקומי חותך לגמרי ב-4,096 טוקנים. עבור מודל שההבטחה שלו היא עמידה בהוראות, זה תקציב הדוק, ולכן MiniMax הוציאה דגם משלים: MiniMax-H3-Image-PE, כיוונון עדין FP4 בגודל 27B של Qwen3.8-27B שמשכתב בקשה קצרה לכיתוב ארוך בתוספת המלצת יחס רוחב-גובה ופולט אותו כ-JSON לפי סכימה. הוא נכנס לכ-19 GiB של VRAM. החצי שלו בצד העריכה מתואר כמבוסס פרומפט בלבד ועדיין בפיתוח, כך שהמרחיב כרגע עוזר לטקסט-לתמונה ולא הרבה מעבר לכך.
והרישיון, שאין לו מקבילה בצד של {{1}}G{{/1}}oogle מכיוון שאין דבר שדורש רישיון. הסכם הקהילה של {{2}}M{{/2}}iniMax דורש אישור נפרד מראש ובכתב כאשר ההכנסה השנתית עולה על מיליון דולר אמריקאי, או—אם אתה מציע שירותים מתארחים—דורש שהמילים “MiniMax-H3-Image” יוצגו באופן בולט בכל ממשק מסחרי שמשתמש בו, מגביל את השימוש לטריטוריה מוגדרת, ואוסר להשתמש בפלטים כדי לאמן או לשפר מודלים אחרים. התנאים של {{3}}G{{/3}}oogle הם חוזה API סטנדרטי. “משקלים פתוחים” כאן פירושו רישיון שצריך לקרוא, לא רישיון שאפשר להתעלם ממנו.
איך נראים שני החשבונות עבור חודש אמיתי
נניח שאתם מייצרים 20,000 תמונות בחודש ב-2K. Nano Banana 2.1 עולה $1,008 במחיר מחירון, או $504 במסלול אצווה אם המשימה יכולה להמתין בתור. MiniMax-H3-Image עולה $466.60 במחיר מחירון דרך ה-API של MiniMax — או, באירוח עצמי, כל מה שיעלו לכם שניים עד ארבעה מאותם כרטיסי GPU עבור השעות הכרוכות בכך, שלמרבית הצוותים זה יותר. נניח במקום זאת שאתם מייצרים 2,000 תמונות בחודש ב-4K וחלון ההנחה נסגר: $226 עבור Google, $137.58 עבור MiniMax. החיסכון אמיתי, והוא בשלוש ספרות בחודש, לא בחמש. זהו הגודל הנכון של הפרס, ויש לשקול אותו מול המחיר של להיות האדם הראשון שמגלה היכן מודל שלא נמדד נשבר.
האסימטריה הזו מצביעה על דפוס מסוים ולא על מנצח. נתבו את נתיב הייצור למודל שעל לוח התוצאות, ושלחו נתח מהתעבורה לזה הזול כדי לבנות ראיות משלכם — סט פרומפטים קבוע, סקירה משלכם, שבועיים של השוואה. זה בדיוק המקרה שלשמו קיים failover: מודל לא מוכר שמטופל כמסלול מועמד ולא כתחליף, כשהמודל הידוע כטוב נמצא מאחוריו כשמשימה חוזרת עם תוצאה שגויה. דגימה לא מונחית בשישה שלבים ברזולוציית 16 מגה-פיקסל היא גם בקשה ארוכה לפי אמות המידה של עולם התמונות, והיא אינה אידמפוטנטית בצד של MiniMax — פסק זמן של לקוח מחויב, וה-SDKים של OpenAI מבצעים ניסיון חוזר פעמיים כברירת מחדל אלא אם תגדירו max_retries=0. בקשות ארוכות שמחויבות בעת פסק זמן הן בדיוק המקרים שבהם תרצו מסלול שני.
השאלה שתפתור את זה בעוד כחודש בערך
אף אחד מהמודלים אינו הבחירה השגויה; הבחירה תלויה בשאלה אם אתה יכול להרשות לעצמך להיות זה שמודד. אם התוצר זקוק ללוח תוצאות לפני שהוא זקוק להחלטה, Nano Banana 2.1 הוא הצד היחיד בהשוואה הזו שיש לו אחד כזה, וב-4K הוא עולה $0.113 לעומת $0.06879 של MiniMax — הבדל שתבלו עליו יותר מפעם אחת בוויכוח פנימי. אם התוצר זקוק ל-16 מגה-פיקסל, הפניות עם טיפוסים לא משנות והרזולוציה כן, ו-MiniMax-H3-Image הוא הצד היחיד שמספק את זה.
מה שיכריע את העניין הוא הדבר שעדיין לא קרה: דירוג עצמאי. MiniMax-H3-Image נמצאת בציבור כבר יום אחד, שאלות על תנאי הרישיון שלה עדיין נשאלו בשרשור הדיונים של המאגר שעות לאחר שהמשקלים הופיעו, ומרחיב הפרומפטים שלה עצמו עודנו חצי גמור. כשהיא תופיע ב-Artificial Analysis עם מספר דגימות, פער המחירים יפסיק להיות טיעון עקיף ויהפוך לשיקול מסחרי ממשי. עד אז, קנו את המודל המדוד עבור העבודה שחייבת לצאת לדרך, והתייחסו לזול כאל מועמד שאתם מעריכים — לא כאל תחליף שכבר החלטתם עליו.
