Images 2.6 kontra Nano Banana 2.1: Animacja w zestawieniu z drabiną rozdzielczości

Tylko jeden z tych dwóch modeli potrafi wygenerować plik z animacją — i nie jest to ten z lepszym wynikiem w benchmarku. Images 2.6, wydany przez OpenAI 4 listopada 2026 r. — GPT-Image-2.6 Sunburst pod kątem jakości, GPT-Image-2.6 Flare pod kątem szybkości — dodał jednoetapowe generowanie animowanych GIF-ów, eksport SVG i edycje sterowane znacznikami. Nano Banana 2.1, model Google'a zbudowany na Gemini 3.6 Flash i ogólnie dostępny od 6 października 2026 r., nie dodał niczego z tego. Dodał obniżkę ceny i drabinkę rozdzielczości: nazwane poziomy wyjściowe 1K, 2K i 4K, do 14 obrazów referencyjnych oraz proporcje tak skrajne jak 8:1.

Wybór między nimi nie jest więc konkursem jakości. To kwestia tego, jaki kształt przyjmuje to, co masz dostarczyć. Zespół tworzący animowane naklejki, zapętlone posty w mediach społecznościowych lub krótkie klatki wyjaśniające ma tu jednego kandydata. Zespół tworzący materiały produktowe w rozdzielczości drukarskiej lub szerokie formaty banerowe ma drugiego. Dopiero potem benchmark zaczyna mieć znaczenie, a gdy je ma, liczby są mniej pochlebne dla nowego gracza, niż sugerują to materiały zapowiadające premierę.

Jaki jest rzeczywisty stan benchmarków

Artificial Analysis, odczyt z 5 listopada 2026:

• AA-Image-Editing v2.1 — Nano Banana 2.1 z wynikiem 1,151 Elo w 6,937 próbkach; GPT Image 2.5 Sunburst (max) z wynikiem 1,199 w 18,300. Images 2.6 nie ma wiersza.

• AA-Image-T2I v2.1 — Nano Banana 2.1 z wynikiem 1,176 na 6,274 próbkach, zajął czwarte miejsce; GPT Image 2.5 Sunburst z wynikiem 1,224, zajął pierwsze miejsce, a GPT Image 2 (high) z 1,188 — trzecie. Images 2.6 również nie ma tu wiersza.

• Własne dane Google — 1,050 Elo dla Nano Banana 2.1 w trybie Thinking w porównaniu z 990 dla Nano Banana 2 i 935 dla Nano Banana Pro. Dane zgłoszone przez producenta i w innej skali niż rankingi AA; nie należy ich mieszać.

Można zatem z pewnością powiedzieć dwie rzeczy: Nano Banana 2.1 to model ze środka stawki w niezależnych miarach edycji i mocne czwarte miejsce w generowaniu obrazów z tekstu, a jego poprzednik znajduje się 48 punktów niżej w edycji. Trzecia rzecz — czy Images 2.6 jest lepszy — nie jest jeszcze faktem. Najbliższym przybliżeniem jest to, że poprzednia generacja OpenAI prowadzi w obu rankingach z przewagą większą niż przedziały ufności, a deklarowana poprawa w 2.6 dotyczy spójności w sekwencji edycji, a nie skoku jakości pojedynczego obrazu.

Drabina rozdzielczości — szczegółowo

To tutaj Nano Banana 2.1 ma strukturalną przewagę — i nie jest to marginalna korzyść.

• Poziomy wyjściowe — 1K, 2K i 4K jako nazwane opcje z podaną ceną. Images 2.6 nie sprzedaje rozdzielczości w taki sposób; rozmiar wyjściowy wynika z budżetu tokenów, a OpenAI nie publikuje poziomu 2K ani 4K z przypisaną ceną.

• Proporcje obrazu — do 8:1 w obu kierunkach w Nano Banana 2.1. Baner typu leaderboard o wymiarach 3200 × 400 to w pełni obsługiwane żądanie, a nie przycięcie. Images 2.6 dziedziczy wszystko, co obsługiwała generacja 2.5, czego OpenAI nie dokumentuje jako jawnego zakresu.

• Obrazy referencyjne — do 14 w Nano Banana 2.1, w układzie czterech postaci i dziesięciu obiektów. Images 2.6 dodaje możliwość ponownego wykorzystania zapisanych obrazów referencyjnych w ChatGPT i przyjmuje obrazy wejściowe na obu punktach końcowych, ale nie podano maksymalnej liczby.

• Kontekst — około 131 tys. tokenów wejściowych i 32 tys. tokenów wyjściowych w Nano Banana 2.1, z dostępnym ugruntowaniem wyszukiwania. Images 2.6 nie publikuje informacji o oknie kontekstowym; jego strony modelu wymieniają wejście tekstowe i obrazowe oraz wyjście obrazowe i nic więcej.

• Kontrola edycji — edycje lokalne oparte na maskach i trzy poziomy myślenia w Nano Banana 2.1; edycje kierowane znacznikami oraz nowy złożonościowy parametr w Images 2.6. To bliscy kuzyni: oba pozwalają powiedzieć modelowi, ile namysłu poświęcić i gdzie go zastosować.

Praktyczna konsekwencja jest taka, że Nano Banana 2.1 jest jedynym z tych dwóch, który można określić w umowie. „Wygeneruj obraz 4K w proporcjach 16:9, rozliczany według opublikowanej stawki za 4K” to zdanie, które można wpisać do opisu zakresu prac. Równoważnym zdaniem dla Images 2.6 jest budżet tokenów i szacunek.

Porównanie cen ma jedną prawdziwą niejednoznaczność.

Wynik działania Nano Banana 2.1 jest rozliczany po $30 za milion tokenów obrazu, w porównaniu z $60 dla Nano Banana 2 — obniżka o połowę, która uczyniła premierę wartą uwagi. W praktyce oznacza to $0.0336 przy 1K i $0.0504 przy 2K. Ceny w trybie wsadowym ponownie zmniejszają obie stawki o połowę.

W przypadku 4K źródła się nie zgadzają, a ta rozbieżność nie jest kosmetyczna. Niektóre serwisy podają $0.0756; inne, w tym TechRepublic i heise, podają $0.113, argumentując, że liczba tokenów dla 4K wzrosła do około 3780. Obie liczby pojawiają się w renomowanych publikacjach dotyczących tej samej premiery. Jeśli planujesz budżet dla potoku 4K, to 50% różnicy w Twojej największej pozycji kosztowej — i warto to rozstrzygnąć na podstawie własnego cennika Google, a nie jakiegokolwiek źródła wtórnego, w tym tego.

Jedna rzecz faktycznie poszła w złym kierunku: Nano Banana 2.1 podniósł cenę wejściową do 1,50 USD za milion tokenów z 0,50 USD, przy czym tekst i wynik rozumowania wyceniono na 7,50 USD za milion. W procesach z dużą liczbą edycji, które przesyłają duże obrazy źródłowe, obniżka po stronie wyjścia może zostać częściowo pochłonięta przez wzrost po stronie wejścia, a oszczędność netto jest mniejsza, niż sugeruje nagłówek.

Dla porównania Images 2.6 kosztuje 5 USD za milion tokenów wejściowych tekstowych, 8 USD za milion tokenów wejściowych obrazu i 30 USD za milion tokenów wyjściowych obrazu. Stawki batch są o połowę niższe, ale strony modelu 2.6 podają, że /v1/batch nie jest obsługiwany, więc cennik batch dla nowego wdrożenia nie jest jeszcze dostępny dla tego modelu. W przeliczeniu na obraz szacunki wynoszą około 0,006 USD przy niskiej jakości, 0,013 USD przy średniej, 0,053 USD przy wysokiej i 0,21 USD przy maksymalnej — wynikają one z budżetów tokenów przeniesionych z generacji 2.5, a nie z opublikowanych danych dla 2.6.

Zestaw oba modele przy ustawieniach, które mają znaczenie, a obraz nie jest tym, który przedstawiły relacje z premiery. Przy 2K Nano Banana 2.1 kosztuje 0,0504 USD. Images 2.6 w wysokiej jakości kosztuje około 0,053 USD. Te wartości mieszczą się w granicach pięciu procent od siebie. Obniżka ceny Google nie sprawiła, że Nano Banana 2.1 stał się dramatycznie tańszy od konkurenta rozliczanego za tokeny; sprawiła, że jest w przybliżeniu równy modelowi działającemu w wysokiej jakości, a tańszy tylko względem xhigh i max.

Ta równość jest argumentem za utrzymywaniem obu dostępnych z jednego miejsca. OrcaRouter przekazuje cenę katalogową dostawcy z 0% narzutu, co oznacza, że obniżka ceny przez dostawcę obowiązuje po naszej stronie w dniu, w którym pojawi się u źródła, a nie wtedy, gdy odsprzedawca zmieni cennik — a reguła routingu może kierować ruch do tej z dwóch niemal identycznych opcji kosztowych, która działa. Google wycofało już w tym kwartale jeden model do obrazów; możliwość zmiany ciągu znaków modelu zamiast przebudowywania integracji jest warta więcej niż ułamek centa.

Migracja, którą Google faktycznie zaleca

Po stronie Google dzieje się coś subtelniejszego niż wyłączenie. Aktualna dokumentacja generowania obrazów, odczytana 5 listopada 2026 r., wymienia pięć modeli z rodziny Nano Banana — Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1), Nano Banana 2 Lite (gemini-3.1-flash-lite-image), Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image), Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image) oraz starszy model Gemini 2.5 Flash Image. Nano Banana 2 nadal widnieje na liście i nadal można go wywołać, bez przypisanej daty wyłączenia; zgodnie ze wskazówkami dokumentacji wszystkie nowe projekty powinny używać Nano Banana 2.1, co jest rekomendacją, a nie wycofaniem.

Dwa szczegóły sprawiają, że ta rekomendacja nie jest tak oczywista, jak się wydaje. Nano Banana 2 Lite to obecnie najszybszy i najtańszy poziom, opisywany jako przeznaczony do szybkości i skali, a nie do wielu referencji czy edycji wieloturowej — więc „migracja do 2.1” nie jest automatycznie optymalnym kosztowo rozwiązaniem w przypadku generowania dużych wolumenów prostych treści. A własna strona Google poświęcona wycofywaniu modeli wyraźnie stwierdza, że publikowane przez nią daty to „najwcześniejsze możliwe daty, w których model może zostać wycofany”, przy czym obiecano powiadomienie przed faktycznym wyłączeniem. Model bez żadnej daty nie jest modelem zmierzającym ku wycofaniu.

Komercyjny haczyk jest jednak realny. W aplikacji Gemini użytkownicy korzystający z darmowego planu nadal mają Nano Banana 2, podczas gdy 2.1 wymaga planu AI Pro, Plus lub Ultra, a w API nie ma darmowego poziomu dla 2.1. Zespół, który prototypował na darmowym poziomie i teraz przechodzi do produkcji, odkryje, że jego środowisko testowe i środowisko produkcyjne nie korzystają już z tego samego modelu — co jest niezawodnym źródłem awarii typu „działało na stagingu”.

Co mówi dokumentacja, a czego nie mówi

Warto powiedzieć to wprost, bo to różnica między produktem a zapowiedzią.

Obrazy 2.6: strony modeli dla gpt-image-2.6-sunburst są już dostępne w dokumentacji dla programistów OpenAI, wraz z cenami, obsługiwanymi punktami końcowymi — wyłącznie generowaniem obrazów i edycją obrazów, a nie uzupełnianiami czatu ani odpowiedziami — oraz deklaracjami modalności. Strony odsyłają do przewodnika po obrazach w celu zapoznania się z „ustawieniem złożoności, edycjami kierowanymi znacznikami, danymi wyjściowymi SVG i animowanymi danymi wyjściowymi GIF”. Nie podają opcji rozdzielczości, maksymalnej liczby obrazów referencyjnych, długości GIF-ów, liczby klatek na sekundę ani limitów rozmiaru pliku.

Nano Banana 2.1: w pełni udokumentowany, z nazwanymi poziomami, publikowanymi cenami za obraz, budżetem na obrazy referencyjne, zakresem proporcji obrazu i oknem kontekstowym. To karta specyfikacji, względem której można projektować.

Ta luka ma znaczenie szczególnie w przypadku funkcji GIF. Generowanie animowanych GIF-ów zostało wdrożone i działa w ChatGPT. To, czy /v1/images/generations zwraca animowany plik, nie zostało potwierdzone przez żaden publiczny test, a dokumentacja OpenAI opisuje tę funkcję w przewodniku, a nie w referencji endpointu. Jeśli animacja jest powodem, dla którego rozważasz Images 2.6, zweryfikuj to w rzeczywistym wywołaniu API, zanim zaprojektujesz rozwiązanie w oparciu o to.

Wybór między nimi

Wybierz Nano Banana 2.1, jeśli Twoje materiały wynikowe mają mieć rozdzielczość drukarską lub nietypowe proporcje, jeśli potrzebujesz więcej niż tuzina referencji w jednym wywołaniu, jeśli potrzebujesz udokumentowanej karty specyfikacji do wpisania do umowy albo jeśli migrujesz z wycofywanego Nano Banana 2 i chcesz obrać najkrótszą ścieżkę — to jest zatwierdzony cel, a cennik jest publikowany na każdym poziomie.

Take Images 2.6, jeśli Twoje produkty końcowe ulegają zmianie. Pipeline GIF to jedyna możliwość w tym porównaniu, która nie ma odpowiednika po stronie Google, i nie jest to nowinka: możliwość animowania przesłanego zdjęcia z edycją klatka po klatce i kontrolą prędkości zastępuje etap generowania wideo dla całej klasy krótkich form. Eksport SVG to druga możliwość bez odpowiednika, a w systemach ikon i logo jest rozstrzygający. Edycja sterowana znacznikami jest trzecia i w przypadku niektórych rodzajów zmian to naprawdę lepsza interakcja niż rysowanie maski.

Jeśli żaden z opisów nie pasuje — jeśli produkujesz statyczne obrazy 2K masowo i po prostu chcesz lepszy model — odpowiedź brzmi: dowody jeszcze nie istnieją. GPT Image 2.5 Sunburst wyprzedza Nano Banana 2.1 o 48 punktów w edycji i o 48 w text-to-image, oba poza przedziałami ufności, a Images 2.6 nie został jeszcze oceniony. Czekanie dwóch tygodni na wiersz w rankingu Elo nic nie kosztuje i prawdopodobnie nie będzie cię kosztować niczego również pod względem możliwości, ponieważ żaden z modeli nie zostanie wycofany przed tym czasem.