Ming-Image-0.1-Design vs Nano Banana 2 Lite: Lapisan yang Dapat Diedit atau Empat Detik

Inilah keseluruhan perbandingannya dalam satu kalimat: Ming-Image-0.1-Design memberi Anda desain yang masih bisa Anda bongkar, dan Nano Banana 2 Lite memberi Anda gambar dalam sekitar empat detik yang tidak bisa Anda bongkar. Keduanya menempatkan teks yang terbaca ke dalam gambar. Keduanya ditujukan, secara eksplisit, untuk layar aplikasi, dasbor, dan mockup. Keduanya berbeda pada hal yang menentukan apakah alur desain itu murah atau mahal — apakah hasilnya artefak datar atau sekumpulan komponen — dan pada apakah Anda membayarnya dengan uang atau dengan GPU 80 GiB.

Ming-Image-0.1-Design adalah model teks-ke-gambar 6B milik inclusionAI, berlisensi MIT, bobotnya dipublikasikan pada 17 September 2026. Nano Banana 2 Lite adalah nama untuk konsumen bagi Gemini 3.1 Flash-Lite Image milik Google — ID model persisnya yang akan Anda panggil — model terkelola dalam GA global sejak Juni 2026 dengan biaya sekitar $0,034 per 1.000 gambar. Yang satu adalah unduhan. Yang satu adalah meteran.

Apa yang kembali keluar

• Ming-Image-0.1-Design — hingga 2048 x 2048 pada 12 langkah sampling dan CFG 1.0, atau 1024 x 1024 untuk kecepatan, dengan ukuran perantara dipaskan ke salah satu dari dua bucket tersebut; RGBA native saat prompt dibuka dengan frasa transparansi yang terdokumentasi; model pendamping, Ming-Image-0.1-Design-Layer, menguraikan desain yang telah diratakan menjadi 2–9 PNG RGBA terpisah yang dapat disusun kembali menjadi gambar asli

• Nano Banana 2 Lite — gambar 1K berukuran tetap, sekitar 1024 x 1024, dalam waktu kira-kira empat detik, sekitar lima kali lebih cepat daripada saudara besarnya, Nano Banana 2; tidak ada 2K atau 4K, yang tersedia di Nano Banana 2 dan Nano Banana Pro; hingga 14 gambar referensi per prompt; pemberian watermark SynthID dan provenans C2PA pada setiap output

• Mode masukan — Ming-Image-0.1-Design menghasilkan hanya dari prompt tanpa memerlukan gambar referensi; Nano Banana 2 Lite menangani teks-ke-gambar, penyuntingan, dan komposisi multi-gambar dalam satu model, dan di sinilah batas 14 referensi membuktikan nilainya

• Akses — bobot MIT yang Anda hosting sendiri di satu GPU CUDA 80 GiB vs API yang dihosting di infrastruktur Google

• Catatan sumber — Transparansi dan perilaku lapisan Ming-Image-0.1-Design didokumentasikan pada kartu model; angka Crello yang dipublikasikan untuk model Layer, galat RGB L1 sebesar 0.0574 dan alpha soft IoU sebesar 0.8923 pada 1024, dilaporkan vendor dan tidak direproduksi

Pertanyaan tentang layer bukanlah preferensi.

Output datar versus output berlapis tampak seperti perbedaan gaya semata sampai Anda menghitung biaya pekerjaan yang mengikutinya.

Gambar datar 1K dari sebuah dasbor hanyalah gambar dari sebuah dasbor. Untuk mengubah judul utama, menukar logo, mengubah warna kartu, atau melokalkan teksnya, seseorang akan menghasilkan ulang semuanya dan berharap bagian lainnya tetap sama — dan itulah tepatnya mode kegagalan yang langsung dikenali oleh tim desain, karena inilah alasan desainer tidak bekerja dengan berkas datar. Keluaran berlapis adalah kelas artefak yang berbeda: Ming-Image-0.1-Design-Layer mengembalikan teks, kartu, subjek utama, dan latar belakang sebagai PNG RGBA terpisah yang dapat disusun ulang menjadi gambar asli, sehingga perubahan judul hanyalah perubahan judul, bukan pengacakan ulang.

Di situlah dukungan transparansi juga membuktikan nilainya. RGBA native berarti latar belakang transparan keluar dari sampler, sehingga sebuah aset dapat langsung ditempatkan ke tata letak yang sudah ada tanpa tahap matting. Masukkan gambar 1K flat dengan latar belakang yang sudah menyatu ke dalam pipeline yang sama, dan Anda membayar model segmentasi — atau seseorang — untuk melakukan cut-out yang seharusnya bisa dilakukan oleh sampler.

Tidak ada dari semua ini yang membuat Nano Banana 2 Lite lebih buruk pada fungsinya. Hal ini menjadikannya tahap yang berbeda dalam alur kerja. Panduan Google sendiri untuk pekerjaan UI secara eksplisit menyatakan bahwa nilai model ini adalah kecepatan dan volume: render dalam batch, pilih yang terbaik, susun untuk 1K dan pangkas nanti, jaga teks penting tetap pendek dan besar karena baris panjang dan takarir kecil gagal, dan perlakukan bagan serta data sebagai draf tata letak alih-alih angka sebenarnya. Itu adalah alat penyusunan draf, yang dijelaskan secara jujur oleh vendor.

Apa yang dikatakan papan-papan itu, bacalah dengan cermat.

Ini perbandingan langka di mana kedua model memiliki angka dari pihak ketiga, jadi bagian yang menarik adalah papan mana yang Anda baca.

• Papan Teks ke Gambar Penuh — Nano Banana 2 Lite di #13, Elo 1.092, ±8, 16.022 suara, terdaftar Juni 2026; Ming-Image-0.1-Design di #45, Elo 995, ±8, 21.342 suara, terdaftar September 2026

• Segmen Desain UI/UX — Nano Banana 2 Lite di peringkat #11, Elo 1.119, 1.618 suara dalam segmen tersebut; Ming-Image-0.1-Design di peringkat #16, Elo 1.084, 2.100 suara dalam segmen tersebut

• Papan Editing — Nano Banana 2 Lite di peringkat #24, Elo 1.042, 6.074 suara; Ming-Image-0.1-Design tidak memiliki entri

• Posisi model bobot terbuka dalam segmen UI/UX — Ming-Image-0.1-Design adalah model bobot terbuka dengan peringkat tertinggi di sana; Nano Banana 2 Lite adalah model hosted dan berada di atasnya

Baca papan lengkapnya dan Nano Banana 2 Lite menang dengan 97 Elo. Baca irisan desainnya dan ia menang dengan 35. Baca papan penyuntingannya dan ia menang tanpa lawan. Selisih yang tampak menentukan di tingkat teratas menyempit menjadi sekitar sepertiga ukurannya begitu prompt-nya adalah prompt desain, yang merupakan pola sama yang ditunjukkan model ini dalam setiap perbandingan: kinerjanya berada di bawah spesialisasinya sendiri pada pekerjaan umum dan memangkas sebagian besar jarak pada tata letak.

Satu klaim vendor patut ditangani dengan hati-hati, karena klaim semacam itu cenderung menyebar. Materi rilis inclusionAI melaporkan kemenangan UI berhadapan langsung untuk Ming-Image-0.1-Design melawan Nano Banana 2 Lite, FLUX.2 [max], dan Krea 2 Medium pada dasbor desktop multielemen — dilaporkan 12 dari 12 — dan melawan Nano Banana 2, Nano Banana Pro, serta MAI-Image-2.5-Flash pada aplikasi resep tiga halaman, dilaporkan 10 dari 10. Itu adalah perbandingan yang dijalankan vendor dengan prompt yang dipilih vendor, tanpa set prompt yang dipublikasikan, dan angka arena di atas tidak mereproduksinya: pada irisan UI/UX, Nano Banana 2 Lite unggul 35 Elo dalam suara buta independen. Perlakukan sapuan kemenangan itu sebagai artefak pemasaran dan irisan tersebut sebagai bukti.

Perhitungan biaya, dijalankan dengan benar

Dua label harga tersebut tidak mengukur hal yang sama, dan rasio yang naif lebih buruk daripada tidak berguna.

Nano Banana 2 Lite dihitung per gambar yang dikirim: sekitar $0,034 pada tarif API standar untuk gambar 1K, dengan harga batch lebih rendah sekitar $0,017, berdasarkan token sebesar $0,25 per juta token masukan dan $1,50 per juta token keluaran. Papan Artificial Analysis mencantumkan model yang sama pada $33,60 per 1.000 gambar, yang merupakan angka yang sama setelah dibulatkan. Generasi yang gagal atau dibuang merupakan pos tersendiri, jadi biaya dari draf yang ditolak itu nyata.

Ming-Image-0.1-Design tidak memiliki harga per gambar sama sekali. Papan tersebut mencantumkan $30,00 per 1.000 gambar, tetapi itu adalah kolom turunan papan, bukan kartu tarif vendor — inclusionAI menerbitkan bobot dan resep penyajian, bukan API. Biaya sebenarnya adalah satu GPU CUDA dengan VRAM 80 GiB, ditambah listrik dan waktu rekayasa untuk menyiapkannya. Biaya marginal untuk gambar kedua puluh satu hampir nol; biaya tetapnya tidak.

Titik keseimbangannya adalah titik yang biasa muncul untuk hosting mandiri, dan terjadi di tempat yang Anda duga. Pada beberapa ratus gambar per bulan, biaya $0,034 per gambar itu sepele dan hosting mandiri hanyalah hobi. Pada jutaan gambar, tarif per gambar menjadi pos biaya yang diperhatikan tim keuangan Anda, dan armada GPU yang diamortisasi mulai terlihat lebih murah — asalkan gambar yang Anda hasilkan adalah jenis yang mendapat manfaat dari lapisan, karena jika Anda tetap akan meratakan outputnya, Anda membayar untuk kemampuan yang tidak Anda gunakan.

Ada juga argumen resiliensi yang mendukung pengunduhan, dan itu bukan soal sentimental. API yang di-hosting adalah dependensi; model yang Anda jalankan adalah aset. Jika pembuatan gambar berada di pusat produk Anda, memiliki bobotnya menghapus satu kelas gangguan dari pihak hulu dan perubahan harga dari daftar risiko. Jika tidak, menyewa dengan harga tiga sen per gambar adalah pilihan yang tepat dan GPU hanyalah distraksi.

Di sisi kami sendiri, versi jujurnya: OrcaRouter tidak merutekan model inclusionAI mana pun, jadi Ming-Image-0.1-Design bergantung pada perangkat keras Anda sendiri atau tidak sama sekali. Kami juga tidak merutekan Nano Banana 2 Lite — tier Gemini 3.1 Flash Image yang kami sediakan adalah saudara preview-nya, bukan versi Lite. Yang kami sediakan di sisi gambar adalah keluarga OpenAI GPT-Image, tier Google Imagen 4 dan preview gambar Gemini, serta endpoint gambar xAI Grok Imagine. Di mana lapisan perutean benar-benar berperan adalah ketika Anda ingin menjalankan kumpulan prompt yang sama terhadap model terkelola yang sudah Anda percayai sambil mengevaluasi model ini: satu endpoint yang kompatibel dengan OpenAI untuk 200+ model, harga daftar penyedia diteruskan tanpa markup 0% sehingga penurunan harga dari vendor langsung berlaku pada hari yang sama, dan failover otomatis antar penyedia sehingga checkpoint baru tidak harus menjadi taruhan pada jalur produksi Anda.

Yang mana yang sebenarnya kamu butuhkan?

• Pembuatan bervolume tinggi ketika outputnya adalah produknya — Nano Banana 2 Lite. Empat detik dan tiga sen per gambar adalah kategori throughput yang benar-benar berbeda, dan harga per gambar tidak masalah ketika gambarnya adalah hasil akhir yang harus diserahkan.

• Tata letak yang akan diedit setelahnya — Ming-Image-0.1-Design. Jika langkah berikutnya setelah generasi adalah "ganti judul," output RGBA berlapis menghemat regenerasi, dan model lapisan adalah satu-satunya mekanisme dalam perbandingan ini yang menghasilkannya.

• Rute hosted dengan skor penyuntingan terukur — Nano Banana 2 Lite, yang memiliki entri papan penyuntingan di Elo 1.042, sedangkan Ming-Image-0.1-Design tidak memilikinya.

• Teks dalam skala besar, cetak, atau 2K-plus — tidak satu pun. Nano Banana 2 Lite memang dipatok pada 1K secara desain, dan Ming-Image-0.1-Design maksimal 2048 persegi dengan jumlah langkah yang dirancang untuk throughput, bukan fidelitas maksimum.

• Data yang harus nyata — bukan keduanya, dan Google mengatakan hal itu tentang modelnya sendiri: bagan dan angka dalam tata letak yang dihasilkan adalah draf, bukan kumpulan data. Kartu milik Ming-Image-0.1-Design sendiri sama jelasnya bahwa tata letak dan teks adalah kekuatannya, sedangkan aksi tangan yang rumit, rangkaian multi-langkah, serta bayangan dan pantulan yang halus kurang stabil.

Keputusan ini pada akhirnya bergantung pada sumber daya langka mana yang Anda kekurangan. Nano Banana 2 Lite menjual waktu kepada Anda dan menagih Anda per gambar; Ming-Image-0.1-Design menjual struktur dan menagih Anda sebuah GPU. Yang layak dicermati adalah apakah inclusionAI suatu saat akan melampirkan endpoint ke bobot-bobot ini, karena perubahan tunggal itu akan mengubah keputusan self-host menjadi perbandingan harga secara langsung — dan apakah Google suatu saat akan menaikkan plafon 1K pada tier Lite, yang akan menghilangkan alasan utama sebuah tim desain mencari opsi di luar itu.