GPT-Image-2.6 vs Nano Banana 2.1: Ranking zaprzecza sam sobie

5 listopada 2026 r. dwa najciekawsze modele generowania obrazów, jakie można wywołać, różnią się wiekiem o miesiąc, a ich cena za obraz — o około centa; żaden z nich nie jest jednak modelem, który niezależne rankingi plasują na pierwszym miejscu. GPT-Image-2.6 został udostępniony przez OpenAI 4 listopada. Nano Banana 2.1 został udostępniony przez Google 6 października. Artificial Analysis, które gruntownie oceniło poprzednie generacje obu firm, nie ma w ogóle pozycji dla GPT-Image-2.6 — podczas gdy Nano Banana 2.1 zajmuje czwarte miejsce na jego rankingu text-to-image z wynikiem 1 175 Elo z 6 322 głosów oraz czwarte na rankingu edycji z wynikiem 1 151 z 7 009 głosów, za trzema modelami, które wszystkie są starsze od tego ogłoszonego przez OpenAI w tym tygodniu.

To cały problem z tym starciem ujęty w jednym akapicie. Model z miesięcznym dorobkiem głosów jest tańszy, wolniej się rozwija i został już wdrożony. Model bez głosów to ten z nowymi formatami wyjściowymi. Kto twierdzi, który z nich jest lepszy, ten albo cytuje dostawcę, albo zgaduje.

Dwie premiery, dwa przeciwne instynkty

Październikowa premiera Google to posunięcie cenowo-infrastrukturalne. Nano Banana 2.1 — identyfikator API gemini-nano-banana-2.1, oparty na Gemini 3.6 Flash, nie dodał nowego formatu wyjściowego, nowego nośnika ani nowego rodzaju kontroli. Obniżył koszt tokenów wyjściowych obrazu z $60 do $30 za milion, co o połowę zmniejsza koszt renderu 1K do $0.0336, a renderu 2K do $0.0504, i pozostawił 4K na poziomie $0.113, ponieważ wyższa rozdzielczość obejmuje 3780 tokenów obrazu, a nie 2520. Dodał nazwaną drabinkę rozdzielczości, czwarty slot referencyjny — jeśli ktoś liczył — oraz grounding wyszukiwania. Sedno przekazu to przewidywalność: znasz poziom, znasz liczbę tokenów, znasz rachunek.

Listopadowa premiera OpenAI to zupełnie inny instynkt. GPT-Image-2.6 utrzymał cennik dokładnie tam, gdzie pozostawił go GPT-Image-2.5 — 5 USD za milion tekstowych tokenów wejściowych, 8 USD za milion tokenów wejściowych obrazu, 30 USD za milion tokenów wyjściowych obrazu — a samo wydanie poświęcił nowym mechanizmom sterowania i nowym elementom wynikowym: kontroli złożoności, edycji sterowanej znacznikami, eksportowi SVG, animowanym plikom GIF, przezroczystym tłu, niestandardowym rozmiarom w wielokrotnościach 16 pikseli. Przesłanie dotyczy możliwości: oto rzeczy, które model potrafi stworzyć, a poprzedni nie potrafił.

Przeczytaj ponownie te dwa akapity, a będziesz w stanie przewidzieć niemal każdą praktyczną różnicę między produktami. Jedna firma optymalizuje ekonomikę jednostkową czegoś, co już działa. Druga rozszerza zbiór rzeczy, którymi to coś może być.

Co tak naprawdę mówią niezależne rady

Artificial Analysis prowadzi dwa osobne rankingi obrazów i to rozdzielenie ma znaczenie — model może świetnie renderować prompt od zera, a jednocześnie być mierny w stosowaniu się do instrukcji edycji, a uśrednienie obu wyników ukrywa dokładnie tę różnicę, na której zależy zespołowi produkcyjnemu.

• Tekst-na-obraz — GPT-Image-2.5 Sunburst (max) 1 224 Elo, 13 153 głosy, pierwsze miejsce. GPT-Image-2.5 Flare (max) 1 207, drugie. GPT Image 2 (high) 1 188, trzecie. Nano Banana 2.1 1 175, 6 322 głosy, czwarte. GPT-Image-2.6: brak wiersza.

• Edycja — GPT-Image-2.5 Sunburst (max) 1,200, 18,370 głosów, pierwsze miejsce. MAI-Image-2.7-Preview 1,197, drugie miejsce. GPT-Image-2.5 Flare (max) 1,183, trzecie miejsce. Nano Banana 2.1 1,151, 7,009 głosów, czwarte miejsce. GPT-Image-2.6: brak wiersza.

• W porównaniu z własnym poprzednikiem — Nano Banana 2.1 wyprzedza Nano Banana 2, który zajmuje siódme miejsce w kategorii text-to-image z wynikiem 1140 Elo uzyskanym z 16 224 głosów, o 35 punktów.

Dwie uwagi, zanim ktokolwiek podejmie na podstawie tych liczb decyzję zakupową. Pierwsza dotyczy wielkości próby: 6322 głosy Nano Banana 2.1 w kategorii tekst-na-obraz to mniej niż połowa 13153 głosów GPT-Image-2.5 Sunburst, więc przedział ufności jest szerszy, a pozycja mniej ustabilizowana, niż sugeruje ranking. Druga: różnica 49 punktów między pierwszym a czwartym miejscem w skali Elo o wartości około 1000 punktów jest rzeczywista, ale nie ogromna — to różnica, która wiarygodnie ujawnia się w zaślepionych głosowaniach parami, a jedynie sporadycznie w tym, czy konkretny obraz nadaje się do konkretnego zadania.

Dwa twierdzenia dostawców, których nie można ze sobą porównać

Obie firmy publikują własne dane liczbowe dotyczące preferencji ludzi i oba te zestawy są bezużyteczne przy podejmowaniu tej decyzji, z różnych powodów.

Google podaje, że Nano Banana 2.1 osiąga 1050 punktów Elo w trybie myślenia i 1015 bez trybu myślenia w wewnętrznej ocenie porównawczej przeprowadzanej przez ludzi, wobec 990 dla Nano Banana 2 i 935 dla Nano Banana Pro. To rzeczywiste pomiary rzeczywistych oceniających i są one w skali Google’a oraz przy rozkładzie promptów Google’a — dlatego 1050 i 1175 według Artificial Analysis opisują ten sam model, nie przecząc sobie nawzajem. Nie porównuj ich ze sobą.

OpenAI powołuje się na Design Arena, by potwierdzić pierwsze miejsce dla GPT-Image-2.6 Sunburst. Ten sam problem w innej postaci: inna tablica, inna pula oceniających i dostawca wybierający tablicę, która schlebia temu wydaniu. To może i być prawda. Ale to nie jest liczba, którą można postawić obok 1,175 i odjąć.

Jedynym uczciwym podsumowaniem jest to, że Google ma niezależnie zmierzoną pozycję, a OpenAI jeszcze jej nie ma. Ta asymetria powinna kształtować to, jak duże zaufanie żywisz do każdej z nich.

Mierniki: nazwana drabinka wobec budżetu tokenów

W tym miejscu oba produkty się rozchodzą w sposób, który ma większe znaczenie dla zespołu finansowego niż dla projektanta, i to jest różnica, którą pomija większość porównań.

• Renderowanie 1K — Nano Banana 2.1 $0.0336, stała stawka 1120 tokenów obrazu. GPT-Image-2.6 w jakości średniej około $0.043, szacunkowo na podstawie około 1449 tokenów wyjściowych.

• Render 2K — Nano Banana 2.1 $0.0504. GPT-Image-2.6 nie ma nazwanego poziomu 2K; wymiary w pikselach podajesz w wielokrotnościach 16, w zakresie proporcji od 1:3 do 3:1.

• Render 4K — Nano Banana 2.1 $0.113, od 3,780 tokenów obrazu. GPT-Image-2.6 nie oferuje poziomu 4K.

• Pułap jakości — GPT-Image-2.6 przy maksymalnej jakości kosztuje około 0,21 USD za obraz; Nano Banana 2.1 osiąga maksimum w cenie 4K.

• Wejście — Nano Banana 2.1: 1,50 USD za milion tokenów; GPT-Image-2.6: 5 USD za milion tokenów tekstowych i 8 USD za milion tokenów obrazowych.

• Batch — Nano Banana 2.1 kosztuje o połowę mniej, czyli 50% stawki standardowej. GPT-Image-2.6 nie jest jeszcze dostępny przez API Batch.

• Dźwignie — Nano Banana 2.1 zmienia koszt w zależności od poziomu rozdzielczości i poziomu myślenia. GPT-Image-2.6 zmienia koszt w zależności od jakości, złożoności i ilości treści zawartej w obrazie.

Szacunki kosztu na obraz dla GPT-Image-2.6 zasługują na ostrzeżenie: OpenAI nie publikuje stałej ceny za obraz, ponieważ rozlicza tokeny, a ich liczba zależy od tego, o co poproszono. Powyższe liczby wynikają z liczby tokenów wyjściowych, a nie są cytowane z cennika; różne źródła publikowały istotnie różne wartości, przyjmując różne budżety tokenowe. Każde twierdzenie „GPT-Image-2.6 kosztuje X za obraz”, w tym nasze, należy traktować jako szacunek z przypisanym przedziałem.

Praktyczna konsekwencja jest prosta. W przypadku Nano Banana 2.1 można prognozować miesiąc zdjęć produktowych 2K z dokładnością do błędu zaokrąglenia, ponieważ rozdzielczość określa liczbę tokenów, a ta określa cenę. W przypadku GPT-Image-2.6 można prognozować stawkę, ale nie budżet, ponieważ parametr złożoności domyślnie ustawiony jest na wysoki, a tokeny planowania są rozliczane w tej samej cenie 30 USD za milion co tokeny renderowane. Jeśli Twój zespół finansowy potrzebuje liczby, która się nie zmienia, to jest realny argument za Google. Jeśli Twój zespół woli mieć możliwości i mierzyć je później, to nie jest.

Edytowanie: czternaście slotów referencyjnych względem zapisanej biblioteki

Nano Banana 2.1 przyjmuje do 14 obrazów referencyjnych w jednym żądaniu — cztery postacie i dziesięć obiektów — i obsługuje lokalne edycje oparte na maskach w rozdzielczościach 1K, 2K i 4K. Według własnych danych Google spójność wielu postaci wynosi 1106 Elo w trybie myślenia, w porównaniu z 978 dla Nano Banana 2, co stanowi największy skok między generacjami w opublikowanej tabeli i zarazem ten, który najbardziej bezpośrednio przekłada się na rzeczywisty workflow: zachowanie spójności tych samych trzech osób w całej kampanii.

Historia edycji GPT-Image-2.6 dotyczy raczej sekwencji niż szerokości zakresu. OpenAI opisuje Sunburst jako bardziej spójny w kolejnych edycjach — dziesiąta edycja dryfuje mniej niż kiedyś — i dodaje edycję sterowaną znacznikami, w której rysujesz na przezroczystej nakładce PNG, zamiast dostarczać maskę. Nie można ich łączyć: albo znaczniki, albo maska, nie oba. Osobno biblioteka referencyjna do wielokrotnego użytku — zapisz osobę lub postać raz i używaj jej ponownie — jest funkcją ChatGPT, a nie API, więc zespół budujący na /v1/images/edits jej nie otrzymuje.

Jeśli Twój proces edycji polega na „utrzymaniu spójności czternastu zasobów w jednej generacji”, Nano Banana 2.1 jest jedynym z tych dwóch, który to potrafi. Jeśli polega on na „wprowadzeniu dwudziestu drobnych zmian w jednym obrazie bez jego pogorszenia jakości”, 2.6 jest skierowany dokładnie do Ciebie — i nie ma niezależnego pomiaru tego, jak dobrze sobie radzi.

Formaty: jedyne miejsce, w którym nie ma żadnej konkurencji.

GPT-Image-2.6 eksportuje SVG i generuje animowane GIF-y. Nano Banana 2.1 generuje obrazy rastrowe i nic więcej. Jeśli rezultatem ma być zasób wektorowy dla systemu projektowego albo krótka zapętlona animacja dla interfejsu produktu, porównanie jest rozstrzygnięte, zanim się zacznie — i warto powiedzieć wprost, że to luka w możliwościach, a nie luka w benchmarkach, więc nie wymaga niezależnej weryfikacji, by być prawdą.

Odwrotnie jest z rozdzielczością. Nano Banana 2.1 oferuje nazwane poziomy 1K, 2K i 4K oraz obsługuje proporcje obrazu do 8:1 w dwóch najwyższych, co oznacza, że możesz wpisać „4K, 8:1 baner” do specyfikacji i to otrzymać. GPT-Image-2.6 przyjmuje niestandardowe wymiary w wielokrotnościach 16 w zakresie od 1:3 do 3:1 i nie publikuje nazwanej drabinki rozdzielczości, więc dostawca druku proszący o materiał 4K określony w umowie zadaje ci pytanie, na które dokumentacja OpenAI nie odpowiada.

Gdzie sama karta modelu Google’a przyznaje tę słabość

Trzeba oddać sprawiedliwość: karta modelu Google dla Nano Banana 2.1 jest wyjątkowo szczera. Wymienia rozmyty drobny tekst przy 1K, słabe radzenie sobie z długimi fragmentami tekstu, niedoskonałą spójność postaci, sporadyczne mylenie lewej i prawej strony oraz ograniczone rozumowanie 3D i dokładność faktograficzną. To właśnie te rodzaje błędów, które psują realny projekt — etykieta produktu z nieczytelnym drobnym drukiem, diagram ze strzałką wskazującą w złym kierunku.

Pokusa jest, by powiedzieć, że GPT-Image-2.6 nie ma tych problemów. Może ich nie mieć. Ale nie istnieje niezależna ocena renderowania tekstu ani rozumowania przestrzennego w 2.6, a uczciwe stanowisko jest takie, że Google udokumentowało swoje słabości, a OpenAI nie udokumentowało żadnych. Brak opublikowanej słabości nie jest dowodem na jej brak, szczególnie w przypadku modelu wydanego 24 godziny przed napisaniem tego tekstu.

Wybierając jedno, biorąc to wszystko pod uwagę

• Jeśli potrzebujesz wyniku w rozdzielczości drukarskiej lub wielkoformatowego, a budżet możesz zatwierdzić z góry, wybierz Nano Banana 2.1. Nazwana drabina, obsługa proporcji 8:1 i rabat za partie to wszystko, czego 2.6 obecnie nie oferuje.

• Jeśli Twoje materiały obejmują wektory lub motion, wybierz GPT-Image-2.6. Żadna przewaga cenowa po drugiej stronie nie zapewni Ci SVG.

• Jeśli Twoja praca polega na długich sekwencjach edycji na niewielkiej liczbie zasobów, 2.6 jest lepiej ukierunkowanym produktem, z zastrzeżeniem, że nikt poza OpenAI nie zmierzył, czy rzeczywiście dostarcza.

• Jeśli zależy Ci na najlepszym niezależnie zweryfikowanym obrazie statycznym dostępnym dziś, nie wybieraj żadnego z nich. To GPT-Image-2.5 Sunburst, z wynikiem 1,224 w text-to-image i 1,200 w edycji, a jest o miesiąc starszy od jednego z tych modeli i o dwa miesiące starszy od drugiego.

Ten ostatni punkt to ten, który ludzie przeoczą, a jest to najużyteczniejsze zdanie w tym tekście. Obaj dostawcy sprzedają ci krok naprzód. W oparciu o jedyne publiczne dowody, które nie zostały wytworzone przez żadnego z nich, ten krok naprzód nie jest jeszcze widoczny.

Jak zobaczyć oba, nie obstawiając żadnego

OrcaRouter nie oferuje GPT-Image-2.6 ani Nano Banana 2.1 na dzień 5 listopada 2026 r., więc to nie jest tekst, w którym możemy powiedzieć, żeby skierować jeden endpoint na oba. Oferujemy natomiast poprzednią generację każdego z nich — GPT-Image-2.5 Sunburst i GPT-Image-2.5 Flare, a Nano Banana 2 jako gemini-3.1-flash-image-preview — na jednym kluczu, w cenie katalogowej z 0% marży, więc stawka dostawcy to stawka, którą płacisz, z automatycznym przełączaniem awaryjnym między dostawcami.

Co zresztą i tak okazuje się właściwym sposobem na rozpoczęcie. Modele ze zweryfikowanymi wynikami to dokładnie te modele, które możesz dziś wywoływać z jednego punktu końcowego i w ramach jednego rozliczenia, a przepuszczenie własnych promptów przez te dwa pokaże Ci, którego dostawcy estetyka i tryby awarii pasują do Twojej pracy — zanim zdecydujesz się na najnowsze wydanie któregokolwiek z dostawców tylko na podstawie wpisu o premierze. Gdy każdy nowy model trafia do katalogu, zasada przekazywania oznacza, że cena dostawcy pojawia się wraz z nim bez zmian, więc jedyną rzeczą, która zmienia się po Twojej stronie, jest ciąg znaków modelu.

To jest kolejność, którą potwierdzają dowody: najpierw rozstrzygnąć kwestię dostawcy na podstawie generacji, która została poddana głosowaniu, a potem przejść do nowej, gdy pojawi się liczba, na której można się oprzeć. Alternatywa — wybór między dwoma modelami, których jedyne porównywalne wyniki należą do ich poprzedników — to zakład przebrany za porównanie.