Ming-Image-0.1-Design vs Nano Banana 2: Lapisan yang Anda Dapatkan Kembali

Tanya desainer apa yang salah setelah gambar dihasilkan dan jawabannya hampir tidak pernah gambarnya. Yang jadi masalah adalah gambar yang dihasilkan itu datar. Setiap elemen menyatu dengan setiap elemen lain, sehingga headline tidak bisa dipindahkan, logo tidak bisa ditukar, latar belakang tidak bisa diwarnai ulang, dan semuanya harus dibuat ulang dari prompt untuk mengubah satu kata. Ming-Image-0.1-Design, diterbitkan secara diam-diam oleh tim inclusionAI milik Ant Group pada 17 September 2026 di bawah lisensi MIT, dibangun untuk mengatasi masalah itu: 6,15 miliar parameter, keluaran RGBA native, dan repositori pendamping yang menerima desain yang telah diratakan dan mengembalikannya sebagai lapisan terpisah. Nano Banana 2 — Gemini 3.1 Flash Image milik vendor, tersedia secara umum sejak 28 Mei 2026 dan dapat dirutekan hari ini sebagai google/gemini-3.1-flash-image-preview — menyelesaikan separuh lain dari masalah yang sama, dan perbedaan antara kedua separuh itulah yang menentukan mana yang cocok untuk pipeline Anda.

Apa yang sebenarnya membuat Nano Banana 2 unggul, dan berapa biayanya

Model Google adalah model yang memiliki harga yang dipublikasikan dan rekam jejak produksi, dan keduanya layak disebutkan secara tepat karena keduanya adalah alasan orang memilihnya.

• Harga — sekitar $0,067 per gambar 1024×1024, $0,101 pada 2048×2048, dan sekitar $0,151 pada kisaran 4K, dengan mode batch sekitar setengah dari angka-angka tersebut dan input teks ditagih terpisah sebesar $0,25 per juta token. Itu setara dengan sekitar $101 per seribu gambar 2K, dapat diprakirakan hingga ke dolar sebelum Anda menghasilkan apa pun.

• Keluaran — hingga 4K, dengan preset rasio termasuk ekstrem 1:4 dan 1:8 yang dibutuhkan format sosial dan banner, serta konsistensi yang dilaporkan Google di lima karakter dan empat belas objek.

• Asal-usul — setiap keluaran membawa watermark SynthID, yang merupakan fitur kepatuhan, bukan fitur kualitas, dan merupakan jenis hal yang ditanyakan dalam tinjauan hukum sebelum tinjauan desain menanyakannya.

• Grounding — ia dapat menelusuri web selama generasi, yang merupakan caranya menangani permintaan yang bergantung pada fakta yang tidak dihafalnya.

Semua itu bukanlah cerita transparansi. Nano Banana 2 mengembalikan sebuah gambar, dan gambar itu adalah keseluruhan artefaknya.

Apa yang dikembalikan Ming-Image-0.1-Design sebagai gantinya

Kartu model ini luar biasa spesifik untuk rilis yang belum diumumkan, dan semua detailnya diarahkan pada pekerjaan desain, bukan fotografi. Inferensi yang direkomendasikan adalah 2048×2048 — atau 1024 saat Anda menginginkan kecepatan — pada 12 langkah sampling, classifier-free guidance pada 1.0, BF16 sepenuhnya, di satu GPU CUDA 80 GiB. Semua bobotnya adalah safetensors BF16, repositorinya berukuran sekitar 71.5 GB yang meliputi connector/, mllm/, mlp/, scheduler/, transformer/ dan vae/, dan tidak ada model_index.json — jalur yang didokumentasikan adalah git clone dari repo inferensi dan python infer.py, dengan vLLM-Omni disebut untuk deployment dan model vision-language terpisah (Ling-3.0-flash-VL atau qwen3.8-27B) disebut untuk peningkatan prompt.

Keluaran RGBA adalah paruh pertama jawaban atas masalah gambar datar. Paruh kedua adalah Ming-Image-0.1-Design-Layer, sebuah repositori terpisah dengan tag pipeline-nya sendiri (image-text-to-image), 6.154.908.736 parameter, lisensi MIT yang sama, dan satu tugas: mengambil gambar desain yang diratakan plus rencana lapisan dan mengembalikan N lapisan RGBA. Model ini berjalan pada 1024 di bucket default-nya, 512 untuk kecepatan, 12 langkah, guidance pada 2.0, dengan flash_attention_2. Kartunya menampilkan hasil set pengujian Crello sebagai gambar, bukan tabel, jadi tidak ada angka untuk dikutip — yang merupakan kondisi bukti yang jujur dan layak dikatakan secara terus terang.

Gabungkan kedua fakta itu dan bentuk pertukarannya menjadi jelas. Nano Banana 2 memberi Anda gambar akhir yang lebih baik dengan lebih sedikit usaha. Ming-Image-0.1-Design memberi Anda gambar yang masih bisa Anda bongkar kembali setelahnya, dan memberi Anda dekomposisi lapisan sebagai model kedua yang Anda jalankan saat membutuhkannya.

Papan, baca dengan cermat.

Ming-Image-0.1-Design menempati peringkat pertama pada Papan Peringkat Text to Image Artificial Analysis untuk Desain UI/UX dalam tampilan open-weights, dengan Elo 1.082, di depan Ideogram 4.0 (Quality) pada 1.052, Ideogram 4.0 pada 1.015, HunyuanImage 3.0 Instruct pada 1.005, FLUX.2 [dev] pada 1.000, FLUX.2 [dev] Flash pada 999, dan FLUX.2 [dev] Turbo pada 994. Salinan yang kita baca adalah salinan yang direproduksi pada kartu model itu sendiri, dan salinan itu membawa branding Artificial Analysis.

Dua catatan yang mengubah seberapa besar bobotnya. Ini adalah papan yang difilter untuk model dengan bobot terbuka, jadi model yang dihosting seperti Nano Banana 2 tidak memenuhi syarat dan ketidakhadirannya bukanlah kekalahan. Dan Elo preferensi buta adalah rata-rata dari khalayak, bukan pengujian atas prompt Anda — itu berarti sebuah panel lebih menyukai keluaran-keluaran ini, bukan bahwa model akan menata judul Anda dengan jenis huruf yang tepat.

Peringkat Nano Banana 2 diukur pada papan peringkat yang dihosting dan pada angka-angka yang diterbitkan Google sendiri, dan keduanya tidak boleh dicampuradukkan. Ia sudah ada di papan-papan itu sejak musim semi, yang merupakan fakta yang lebih berguna di sini: ia telah memiliki lalu lintas independen selama berbulan-bulan, sedangkan rilis Ming tidak memiliki sama sekali.

Ke mana uang dan risiko sebenarnya bermuara

Perbedaan harga ini bukan perbedaan derajat. Nano Banana 2 dihitung berdasarkan pemakaian dan karena itu dapat diprakirakan: seribu gambar 2K sekitar $101, dan kompleksitas tidak banyak mengubah tagihannya karena keluaran gambar ditokenkan secara terprediksi. Ming-Image-0.1-Design sama sekali tidak punya harga hosted, karena tidak ada endpoint hosted — biayanya adalah waktu GPU Anda sendiri untuk 71,5 GB unduhan pada kartu 80 GiB, dan perbandingan yang jujur bukanlah $101 versus gratis, melainkan $101 versus angka teramortisasi yang harus Anda hitung sendiri.

Inilah satu-satunya tempat dalam perbandingan ini di mana lapisan perutean melakukan sesuatu yang konkret, bukan sekadar retoris. Pratinjau gambar Gemini yang melayani Nano Banana 2 ada di endpoint kami, dan ada di sana dengan harga daftar penyedia tanpa markup — jadi jika Google mengubah tarif per gambar, angka di sisi kami berubah pada hari yang sama, bukan pada pembaruan kontrak berikutnya. Failover otomatis antarpenyedia adalah bagian kedua dari hal itu: sebuah rute dapat membawa lalu lintas produksi pada model dengan riwayat papan selama berbulan-bulan sementara rilis open-weights yang belum diumumkan dievaluasi di sampingnya, yang berarti evaluasi tidak pernah berada di jalur kritis dan sore yang buruk di salah satu sisi tidak menjadi gangguan layanan. Itu adalah pengaturan yang nyata, dan itulah pengaturan yang diminta oleh pasangan model tertentu ini.

Tidak ada model yang menjadi default yang aman, karena alasan yang berbeda.

Ming-Image-0.1-Design diunggah pada 17 September 2026 tanpa pengumuman, tanpa catatan rilis, tanpa batasan yang disebutkan, dan penghitung unduhan yang menunjukkan angka nol pada saat penulisan ini. Posisi di papan peringkat di atas adalah satu-satunya pengukuran independen yang ada. Segala hal lainnya — throughput pada kartu Anda, bagaimana perilakunya ketika gambar referensi lebih dari segelintir, apakah kanal alfa bersih di tepi potongan — tidak terukur secara publik, dan tidak ada pihak ketiga yang menulis tentangnya.

Nano Banana 2 memiliki profil yang bertolak belakang. Ia memiliki skor independen, harga yang dipublikasikan, lisensi komersial, dan SynthID, serta tidak akan mengembalikan layer kepada Anda. Jika alur kerja Anda berakhir pada "gambar terlihat benar", itu bukanlah sebuah biaya. Jika alur kerja Anda berlanjut melewatinya ke alat tata letak, itulah biaya keseluruhannya.

• Butuh PNG transparan atau desain yang dapat Anda uraikan — Ming-Image-0.1-Design adalah satu-satunya dari keduanya, dan pendamping Layer-nya adalah alasan untuk melihatnya, bukan posisinya di papan peringkat.

• Butuh harga per gambar yang dapat diprediksi, output 4K, rasio aspek tak biasa, dan watermarking provenans — Nano Banana 2, sekitar $0,067 per 1.000 gambar, dan ini berada di endpoint yang sama dengan semua hal lain yang Anda panggil.

• Perlu menjual apa yang dihasilkan — lisensi MIT milik Ming-Image-0.1-Design mengizinkannya, yang tidak biasa untuk rilis gambar 2026 dan layak diperiksa terhadap posisi hukum Anda sendiri daripada berasumsi.

• Perlu salah satunya dapat diverifikasi sebelum Anda berkomitmen — hanya satu di antaranya yang bisa, dan itulah yang tanpa pengumuman.

Hal yang perlu diperhatikan bukanlah tolok ukur. Melainkan apakah repositori Layer ternyata menjadi separuh yang berguna dari rilis ini. Dekomposisi Layer adalah langkah ketika karya desain yang dihasilkan berhenti menjadi sekadar gambar dan mulai menjadi aset, dan jika model itu melakukan apa yang tersirat dalam kartunya, masalah gambar datar adalah bagian dari perbandingan ini yang akan paling cepat menua.