Gemini Nano Banana 2.1 מול Qwen Image 3.0: תיקו ב-1K, פיצול ב-2K
- openaiחדשOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952אינטליגנציה
- anthropicחדשAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856אינטליגנציה
- typesafeחדשTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 151 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238אינטליגנציה
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248אינטליגנציה
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258אינטליגנציה
- xAIGrok 4.72026-09-2146אינטליגנציה
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 לכל 1M טוקנים · 104 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 1202 tok/s
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040אינטליגנציה
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453אינטליגנציה77כתיבת קוד
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241אינטליגנציה76כתיבת קוד
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245אינטליגנציה76כתיבת קוד
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153אינטליגנציה82כתיבת קוד
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 לכל 1M טוקנים · 52 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 לכל 1M טוקנים · 248 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642אינטליגנציה72כתיבת קוד
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 לכל 1M טוקנים · 232 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845אינטליגנציה75כתיבת קוד
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1534אינטליגנציה68כתיבת קוד
שימו את Gemini Nano Banana 2.1 ואת Qwen Image 3.0 על כרטיס תעריפים, והמספר הראשון מצחיק: תמונה ב-1K מהמודל החדש ביותר של Gemini לתמונות עולה $0.0336, ויצירה ב-1K מ-Qwen Image 3.0 ב-Model Studio עולה $0.03438. הפרש של שבע מאיות הסנט. שתי מעבדות בקצוות מנוגדים של העולם, שמפרסמות במטבעות שונים עבור פלטפורמות שונות, הגיעו לאותו מחיר עבור הדבר שרוב האנשים בעצם קונים. התיקו נשבר ברגע שעוברים ל-2K — $0.0504 לעומת $0.0688, פער של 36% לטובת Gemini — והוא נשבר שוב באופן שונה ברגע ששמים לב ש-Qwen מחייבת קלט תמונה וקלט עריכה כמונים נפרדים, בעוד Nano Banana 2.1 לא. השאלה איזו משתי העובדות האלה תכריע את הבילד שלך תלויה לחלוטין בכמה פעמים צינור העיבוד שלך נוגע בתמונה לפני שהוא מספק אחת.
הם גם שונים יותר ממה שהמחיר מרמז. Nano Banana 2.1 הפך לזמין באופן כללי ב-6 באוקטובר 2026 כמודל API מתארח עם מועד אחרון של 23 ימים להגירה שהוצמד לקודמו. Qwen Image 3.0 הושק בפלטפורמת Qwen AI של Alibaba ב-5 באוגוסט 2026 עם שכבות Standard ו-Pro וממשקי API בו-זמנית, ומגיע למפתחים בינלאומיים דרך Qwen Cloud ו-Alibaba Cloud Model Studio. האחד הוא מודל של מעבדת חזית מערבית בתמחור לפי טוקן תמונה; האחר הוא מודל פלטפורמה סינית בתמחור לפי תמונה, עם תקציב מקבילויות מפורסם ולוח תעריפים מקומי ובינלאומי שאינם תואמים זה לזה.
שני כרטיסי התעריפים, שורה אחר שורה
Nano Banana 2.1 מחויב לפי טוקנים, עם המרה לכל תמונה שמתפרסמת לצד זאת. הפלט הוא 30 דולר למיליון טוקני תמונה, אשר גוגל ממירה ל-0.0336, 0.0504 ו-0.0756 דולר עבור 1K, 2K ו-4K בהתאמה, כאשר מספרי הטוקנים לכל תמונה הם 1,120, 1,680 ו-2,520. הקלט הוא 1.50 דולר למיליון טוקנים עבור טקסט, תמונה וווידאו. פלט באצווה הוא מחצית: 0.0168, 0.0252 ו-0.0378 דולר. אין מונה נפרד להזנת תמונה חזרה כקלט — תמונה שמועברת כקלט נספרת לפי תעריף טוקני הקלט, פעם אחת.
Qwen Image 3.0 מוצע בשתי רמות במחירון ענן סיני. הרמה Standard היא RMB 0.18 לתמונה הן ב-1K והן ב-2K, עם קלט תמונה ב-RMB 0.02 וקלט עריכה ב-RMB 0.02 לתמונה. הרמה Pro היא RMB 0.25 ב-1K ו-RMB 0.50 ב-2K. ב-Qwen Cloud international הרמה Standard עומדת על $0.003 קלט ו-$0.03 פלט לתמונה. ב-Alibaba Cloud Model Studio בדולרים, המספרים המפורסמים הם $0.00275 לכל קלט 1K, $0.03438 לכל יצירה ב-1K, $0.068761 לכל יצירה ב-2K, $0.04 לכל פלט 1K ו-$0.075 לכל פלט 2K. גם התפוקה מפורסמת: 10 בקשות במקביל, תור אסינכרוני של 200 בקשות ו-20 בקשות בדקה.
• יצירת 1K — Gemini Nano Banana 2.1 $0.0336; Qwen Image 3.0 Standard $0.03438 ב-Model Studio. בפועל תיקו.
• יצירה ב-2K — Nano Banana 2.1 $0.0504; Qwen Image 3.0 Standard $0.068761. Google זולה ב-36%.
• 4K — Nano Banana 2.1 $0.0756 וזו מדרגה מתועדת; הרשומה של Qwen Image 3.0 ב-Model Studio מגבילה את סך הפיקסלים ל-2048×2048, לכן אין שורת 4K להשוואה.
• קלט תמונה — Nano Banana 2.1 סופר אותו לפי תעריף של $1.50 למיליון קלט; Qwen Image 3.0 מודד אותו בנפרד ב-$0.00275 לכל 1K קלט, כאשר קלט עריכה מחויב ב-RMB 0.02 בשוק המקומי.
• אצווה — Nano Banana 2.1 מפחיתה כל דבר בחצי דרך Batch API תוך עד 24 שעות; המנוף המוצהר של Qwen Image 3.0 הוא תור אסינכרוני של 200 ולא מדרגת הנחה.
• תפוקה — Qwen Image 3.0 מפרסמת 10 בו-זמנית, 200 בתור, 20 RPM; גוגל אינה מפרסמת אף אחד מאלה עבור Nano Banana 2.1.
• מקומית — Qwen Image 3.0 Standard הוא RMB 0.18 לתמונה במחירון הסיני; ל-Nano Banana 2.1 אין מסלול סיני מקומי כי גוגל לא מוכרת כזה.
שתיים מהשורות האלה חשובות יותר מהשאר. שורת ה-4K היא פער ביכולות ולא פער במחיר — אם אתם זקוקים לפלט 4K, המוצר Model Studio של Qwen Image 3.0 לא נכלל כלל בדיון. ושורת קלט התמונות היא המקום שבו שתי תפיסות החיוב מתפצלות בחדות, ומגיע לה סעיף נפרד משום שזה החלק שלא מופיע במחיר הכותרת.
למה המעבר השני משנה את המתמטיקה
יצירה בזריקה אחת היא המקרה הקל, ובזריקה אחת שני אלה שקולים מבחינת מחיר. עבודת תמונה אמיתית היא רק לעתים רחוקות בזריקה אחת. תהליך עריכה טיפוסי יוצר מועמד, מחזיר תמונת ייחוס פנימה לצורך תיקון, מחזיר שוב את התמונה המתוקנת לצורך מעבר סגנון, ורק אז מפרסם. כל אחת מהחזרות האלה היא קלט תמונה.
ב-Nano Banana 2.1 הקלט הזה מחויב בתעריף הקלט הכללי לצד הנחיית הטקסט, והעריכה השיחתית של המודל מיועדת לכך במפורש — עריכה רב-סבבית באמצעות אינטראקציה קודמת היא תכונה מתועדת, ומצב חשיבה נושא את השיחה. ב-Qwen Image 3.0 אותו מחזור מחויב על סעיף ייעודי שהספק מפרסם: קלט תמונה במחיר $0.00275 לכל 1K ב-Model Studio, 0.02 יואן לתמונה כקלט עריכה בשוק המקומי. אף אחד מהם אינו יקר לכל קריאה. ההבדל הוא שהמונה של Qwen הופך את עלות האיטרציה לגלויה כסעיף נפרד, בעוד גוגל מקפלת אותה אל תוך טוקני הקלט, וצוות שמתקצב לפי נתון התמונה הכותר יתמחר בחסר את זרימת העבודה בת שלושת המעברים בשתי הפלטפורמות.
עשו את החשבון בכנות, וההכוונה המעשית משעממת אבל אמיתית. במחיר של 1K הם זהים, כך שהמחיר אינו הסיבה לבחור באחד מהם. ב-2K, Nano Banana 2.1 זול באופן משמעותי לכל יצירה, ובנוסף מציע שכבת אצווה שמפחיתה אותו שוב בחצי. אם אתם צריכים 4K, אין מה להשוות. אם אתם צריכים תקציב מקביליות מפורסם שאפשר לתכנן תור סביבו, Qwen Image 3.0 מפרסם אחד כזה ו-Nano Banana 2.1 לא. זה צורת ההחלטה: בעיקר לגבי הרזולוציה והבטחת התפוקה שאתם צריכים, לא לגבי המחיר במדרג שכולם מצטטים.
מה נמדד, ולמי
אי-הסימטריה בראיות כאן פועלת בכיוון ההפוך ממה שאולי תצפו. ל-Qwen Image 3.0 יש מיקום עצמאי, ול-Nano Banana 2.1, בן יומו, אין. בלוח הטקסט-לתמונה של Artificial Analysis, על סמך דגימות שנאספו ביולי 2026, Qwen-Image-3.0 נמצא ב-Elo 1,077 במקום השישה-עשר מתוך 5,816 דגימות, ו-Qwen-Image-3.0-Pro ב-1,088 במקום הארבעה-עשר מתוך 6,077 — באמצע הטבלה, עם דגימה עשירה, ובערך במקום שבו נוחת מודל פלטפורמה חזק ולא מודל חזית. טענת ההשקה של Alibaba עצמה, שלפיה המודל תפס את המקום הראשון בסין בלוח המובילים לטקסט-לתמונה של Arena.ai, היא נתון שמדווח על ידי הספק בלוח אחר עם אוכלוסיית מצביעים אחרת; היא אינה סותרת את הדירוג של Artificial Analysis, היא רק מודדת משהו אחר.
הצד של Nano Banana 2.1 במאזן דק יותר. אין Elo, אין מספר הצבעות ואין השוואת רנדורים של צד שלישי ברשומה הציבורית נכון ל-7 באוקטובר 2026. מה שכן קיים הוא הנוסח של יומן השינויים של Google — "שיפורים משמעותיים" באיכות חזותית, בדבקות בפרומפט, בעקביות דמות לאורך מספר תורות וברינדור טקסט — והשינויים המתועדים בתכונות: פלט ב-1K, 2K ו-4K ללא דרגת 512px, עד 14 תמונות ייחוס המחולקות לעשרה אובייקטים ולארבע דמויות, מצב חשיבה פעיל כברירת מחדל, ועיגון ב-Google Image Search לצד חיפוש באינטרנט. אם אתם רוצים להשוות את שני אלה באיכות היום, אתם משווים ציון מדוד מאמצע הטבלה של מודל אחד מול הצהרת ספק של מודל אחר, ואלה אינם אותו סוג של מספר.
היכן ניתן להתקשר לכל אחד מהם
אף אחד מהמודלים אינו נמצא ב-OrcaRouter, וכדאי לומר זאת בפשטות ולא לרמוז אחרת. Gemini Nano Banana 2.1 זמין דרך ה-API של הספק עצמו וממספר פלטפורמות צד שלישי; Qwen Image 3.0 זמין דרך הפלטפורמה שלו עצמו ומספר פלטפורמות צד שלישי. הקטלוג שלנו כן כולל מודלים אחרים לתמונות — ובהם המודל של OpenAI openai/gpt-image-2 ו-google/gemini-3.1-flash-image-preview — ו-207 מודלים בסך הכול מאחורי נקודת קצה אחת תואמת OpenAI.
זה חשוב להשוואה הזו מסיבה אחת ספציפית: שני הספקים האלה משנים את המספרים שלהם. גוגל שינתה את כל מבנה השכבות של קודמו של Nano Banana 2.1 והודיעה על השבתה באותו יום; עליבאבא מפרסמת מחירון אחד ביואן עבור הפלטפורמה המקומית, שני בדולר עבור Model Studio ושלישי עבור Qwen Cloud הבינלאומית. כשהמחיר של ספק הוא מטרה נעה, הערך שברכישה דרך שכבה שמעבירה את מחיר המחירון של הספק הלאה בתוספת של 0% הוא שהמספר בצד שלך זז באותו יום שבו הוא זז אצלם, בלי מרווח בינך לבין המספר המפורסם ובלי חוזה נפרד לנהל משא ומתן מחדש. זו המשמעת שעליה מבוסס הניתוב של OrcaRouter, וזו הסיבה שהשוואת מחירון כמו זו נשארת נכונה חודש לאחר מכן במקום לסטות.
איזו אחת לבחור למעשה
בחר ב-Gemini Nano Banana 2.1 כשאתה זקוק לפלט 4K, כשאתה רוצה דרג אצווה שמפחית בחצי את העלות לכל תמונה עבור מעברי ייחוס גדולים, כשעריכה מבוססת פרומפט עם עד 14 תמונות ייחוס היא זרימת העבודה, או כשאתה רוצה עיגון של Google Search בתוך היצירה. הדדליין להגירה מקודמו הוא סיבה לעבור אליו ולא סיבה להימנע ממנו, והפחתת המחיר לעומת Nano Banana 2 היא בערך חצייה בכל רזולוציה. השאלות הפתוחות הן היעדר מדידת איכות עצמאית כלשהי ומגבלות התפוקה שלא פורסמו, ולכן נתיב ייצור צריך להיות מוכן למעבר כשל במקום להניח שנקודת הקצה תחזיק מעמד.
בחר ב-Qwen Image 3.0 כאשר הפלט נשאר על 2048×2048 או מתחת לכך, כאשר תקציב מקביליות מפורסם חשוב משום שאתה מכניס עבודות לתור, כאשר מחירון התעריפים הסיני של RMB 0.18 לתמונה הוא המספר הרלוונטי מסחרית, או כאשר המחיר הגבוה יותר של שכבת ה-Pro קונה לך משהו שההערכה שלך יכולה להדגים. המיקום העצמאי באמצע הטבלה אינו חולשה לשימוש הזה — הוא העובדה הבודדת האמינה ביותר בהשוואה הזו, מפני שזהו המספר היחיד כאן שאף אחד מהספקים לא הפיק.
אם יש לך את המותרות של תחרות השוואתית, הרץ אותה על הממד שבאמת שונה: העריכה הרב-מעברית. צור מועמד, ואז בצע שלושה תיקונים עוקבים על כל מודל, וחשב את העלות הכוללת של התמונה שהתקבלה במקום העלות של הרינדור הראשון. זו ההשוואה שאף מחירון של ספק לא מבצע עבורך, והיא זו שמכריעה אם "תיקו" ב-1K הוא באמת תיקו.
השוואות במאמר הזה1
זוהה מתוך המאמר הזה · בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית
