GPT-Image-2.5 против Nano Banana 2: стандартные движки генерации изображений ChatGPT и Gemini

Большинство изображений ИИ, которые люди на самом деле видят, создаются моделью по умолчанию, и два новейших флагманских «дефолта» сентября — это GPT-Image-2.5 и Nano Banana 2. 8 сентября OpenAI выпустила GPT-Image-2.5 — модель, лежащую в основе ChatGPT Images 2.5 и продаваемую через API как GPT-Image-2.5 Flare и GPT-Image-2.5 Sunburst, — для всех уровней ChatGPT, ChatGPT Work и Codex. Nano Banana 2 — это прозвище Google для Gemini 3.1 Flash Image, модели, которая с февраля является генератором изображений по умолчанию в режимах Fast, Thinking и Pro приложения Gemini, а 28 мая стала общедоступной для разработчиков. Это графические движки двух самых используемых ИИ-ассистентов на планете — OpenAI сообщает о более чем трёх миллиардах изображений в неделю через ChatGPT и images API, — и обе теперь поставляются как зрелые платформы с доступом через API. Их различие больше не в доступности, а в том, для чего каждая из них спроектирована.

Асимметрия доказательной базы — та же, что проходит через каждое сравнение GPT-Image-2.5 в этом месяце: модель OpenAI настолько нова, что ни один независимый лидерборд не оценил её по состоянию на 9 сентября 2026 года, тогда как Nano Banana 2 находится в рейтингах Artificial Analysis с весны — в топ-5 и по генерации изображений по текстовому описанию, и по редактированию изображений в сентябрьском срезе. Всё, что OpenAI заявляет о 2.5 ниже, — данные самого вендора. Модель Google, напротив, — одна из самых протестированных моделей генерации изображений в продакшене.

Как каждый из них стал значением по умолчанию

OpenAI сделал ChatGPT Images 2.5 движком изображений ChatGPT, превратив его в продукт: в обновлении появились Sketch — функция, где вы рисуете грубый визуальный референс с помощью @Sketch, а модель работает по нему; шаблоны для распространённых форматов вроде постеров и продуктовых снимков; комментарии к изображению, позволяющие точечно вносить правки в конкретную область; и обмен промптами. Остальное сделало распространение — теперь это просто то, что использует ChatGPT на всех уровнях, включая бесплатный, на десктопе, мобильных устройствах и в вебе. Для большинства этих пользователей выбор модели невидим.

Google достигла того же места другим путём. Nano Banana 2 находится внутри приложения Gemini как генератор по умолчанию во всех трёх режимах рассуждения, и Google продвинула её дальше любого чат-интерфейса — в Google Search через Lens и AI Mode более чем в 140 странах, в инструмент видеомонтажа Flow и в Google Ads. Это также редкая модель генерации изображений, полностью мультимодальная через API: разработчики вызывают её через Gemini API с модальностями ответа и для текста, и для изображения, поэтому одна модель может создавать подписи, рассуждать и генерировать изображения за один ход. Эта встроенная повсюду дистрибуция и есть контекст для любого сравнения качества.

Технические описания, утверждение за утверждением

Инженерная история Nano Banana 2 от Google — это согласованность и контроль в масштабе. Модель удерживает до пяти согласованных персонажей и четырнадцати объектов в рамках рабочего процесса, отображает текст внутри изображений, включая перевод и локализацию, связывает реальные объекты с актуальными знаниями веб-поиска и поиска изображений и поддерживает соотношения сторон вплоть до 1:4 и 1:8 — форматы баннеров, постеров и обоев для телефонов, которые квадратные модели не могут заполнить. Выходное разрешение достигает 4K. Также доступны настраиваемые уровни рассуждения (Minimal и High), позволяющие разработчику балансировать между задержкой и глубиной обработки сложного промпта, и функция предпросмотра, превращающая видеовход в контекстно-зависимые кадры.

Инженерная история OpenAI для GPT-Image-2.5 — это точность воспроизведения референса и точность редактирования. Модель разделена на две конечные точки именно для того, чтобы эти качества не конфликтовали: GPT-Image-2.5 Flare — это быстрый вариант по умолчанию для повседневной и высокообъёмной генерации, с задержкой, которая, по заявлению OpenAI, до 50% ниже, чем у GPT-Image-2, а GPT-Image-2.5 Sunburst допускает более длительное время генерации ради более точного контроля редактирования. Основные заявления OpenAI — это точность воспроизведения референса: человек, питомец или продукт остаются узнаваемыми при изменении обстановки или стиля — а также многоходовое редактирование, которое меняет только то, что было запрошено, более чёткая проработка мелких деталей, прозрачные фоны, рендеринг текста, корректно работающий с китайским языком, и данные о происхождении C2PA на каждом выходе.

Две модели наиболее сильны в разных направлениях. Nano Banana 2 — это модель, которая сохраняет согласованность десяти различных элементов во всей дизайн-системе; GPT-Image-2.5 — это модель, нацеленная на цепочку правок, где каждая ревизия должна оставлять всё остальное нетронутым. Это взаимодополняющие сильные стороны, и ни один из вендоров не посягает на ключевую специализацию другого.

Что независимые советы говорят о двоих

Nano Banana 2 входит в первую пятёрку, находясь в самом её конце, в обеих основных рейтинговых таблицах изображений Artificial Analysis по состоянию на сентябрь 2026 года — это стабильная, хорошо измеренная модель, чья сила проявляется больше в генерации изображений по тексту и в показателях согласованности, чем в чистом редактировании, где она уступает текущим лидерам MAI-Image-2.6 и GPT Image 2 (high). Это не лучшая модель изображений ни в одной из таблиц, но она — самая хорошо измеренная модель из первой пятёрки с самым широким охватом, что является обоснованной позицией.

GPT-Image-2.5 занимает противоположную позицию: все заявления о качестве принадлежат OpenAI, и единственный сторонний показатель на данный момент — это тест скорости Manus, сообщающий о генерации в 2–4 раза быстрее, чем GPT-Image-2. Предшественник OpenAI, GPT Image 2 (high), возглавляет таблицу AA по генерации текста в изображение и занимает 2-е место в редактировании, так что рациональное априорное предположение состоит в том, что 2.5 окажется где-то рядом с этими числами или выше них, когда он появится, — но априорное предположение — это не измерение, и это первое поколение GPT-Image за год, которое выходит без независимой проверки в первый же день.

Цена формирует, и единственное честное преобразование

Google оценивает Nano Banana 2 в $60 за миллион выходных токенов, что в пересчёте на изображение даёт аккуратные цены: около $0,067 за изображение 1024×1024, $0,101 за 2048×2048, примерно $0,151 для 4K и примерно вдвое меньше в пакетном режиме — при этом текстовый ввод тарифицируется отдельно по $0,25 за миллион токенов. OpenAI оценивает GPT-Image-2.5 в $8 за миллион входных токенов изображения и $30 за миллион выходных токенов изображения, по тем же тарифам, что и GPT-Image-2, но не публикует цену за изображение; учитывая, что предшественник значится на уровне около $211 за 1000 изображений в перечне Artificial Analysis, изображение флагманской модели OpenAI в высоком качестве, скорее всего, обойдётся в несколько раз дороже изображения Nano Banana 2 при сопоставимом разрешении. Ни одна из этих цен не делает ни одну из моделей дешёвой при реальном масштабе использования, но из этих двух спрогнозировать можно только цену Google.

Поскольку обе компании управляют собственными облаками, вопрос маршрутизации вполне реален для команды, которой нужны обе. OrcaRouter уже проводит линейку изображений Google — превью Gemini 3.1 Flash Image (google/gemini-3.1-flash-image-preview) и более старую gemini-2.5-flash-image — по прейскуранту Google с нулевой наценкой, так что если ваш стек уже обращается к моделям Gemini для изображений через одну конечную точку, семейство Nano Banana 2 доступно без второго контракта. GPT-Image-2.5 отсутствует в каталоге OrcaRouter по состоянию на 9 сентября 2026 года — только предыдущее поколение GPT-Image-2 — так что новая модель OpenAI означает прямой ключ OpenAI на данный момент.

Какой вариант по умолчанию должен использовать ваш продукт?

• Релиз — GPT-Image-2.5: GA 8 сентября 2026 года. Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image): запуск в феврале 2026 года, GA 28 мая.

• Цена — GPT-Image-2.5: $8/$30 за миллион токенов изображений, цена за изображение не опубликована. Nano Banana 2: $0.067 за изображение 1K, $0.101 за 2K, ~$0.151 за 4K; при пакетной обработке — вдвое дешевле.

• Разрешение и форма — GPT-Image-2.5: до 3840×2160. Nano Banana 2: 4K плюс узкие соотношения 1:4 и 1:8.

• Функции согласованности — GPT-Image-2.5: точность соответствия эталону при редактировании (заявлено). Nano Banana 2: пять персонажей / четырнадцать объектов, привязка к мировым знаниям (заявлено).

• Независимые оценки — GPT-Image-2.5: пока нет. Nano Banana 2: AA в топ-5 на обеих таблицах.

• Форма API — GPT-Image-2.5: API для изображений, два эндпоинта качества. Nano Banana 2: мультимодальный Gemini API, текст и изображение в одном вызове.

Если ваш продукт — дизайн-система или контент-движок, которым нужны единообразные персонажи и объекты в тысячах изображений с нестандартными пропорциями, Nano Banana 2 — это инженерно выверенный ответ: он измерим и представляет собой самый безопасный вариант по умолчанию в этом сравнении. Доступ к нему можно получить уже сегодня напрямую через Google или через транзитный маршрут OrcaRouter. Если ваш продукт — это креатив с интенсивной редактурой, где каждое следующее изображение должно быть безупречным, а бюджет вторичен, endpoint Sunburst от GPT-Image-2.5 — самая убедительная неизмеренная ставка на рынке. Дисциплина, которая применима к каждому матчу в этой серии, действует и здесь: собственный предшественник OpenAI, GPT Image 2 (high), по-прежнему остаётся самой высокорейтинговой моделью text-to-image на Artificial Analysis, поэтому GPT-Image-2.5 должна побить собственный рекорд компании, прежде чем заслужить право на сравнение с хорошо измеренным вариантом по умолчанию от Google. Следите за таблицами лидеров в ожидании её первого появления — именно это событие превращает это сравнение из заявлений в данные.