MAI Image 2.7 Preview против Nano Banana 2.1: что на самом деле дают 42 очка Elo

Почти каждое число в запуске MAI Image 2.7 Preview невозможно сравнить ни с чем. Модель дебютировала 27 октября 2026 года с рейтингом 1,193 Elo в лидерборде AA-Image-Editing v2.1 от Artificial Analysis, а большинство моделей, с которыми хотелось бы её сопоставить, были измерены неделями ранее на лидерборде, который с тех пор изменился. Nano Banana 2.1 — исключение. Модель Google находится в той же версии того же лидерборда с 1,151 баллом по результатам той же оценки от 22 октября 2026 года — так что 1,193 минус 1,151 — это вычитание, которое допустимо сделать. Разрыв составляет 42 Elo, и это единственное чистое очное сравнение, которое даёт вам этот запуск.

Это делает две модели естественной парой для вопроса, который действительно волнует всех: стоит ли использовать лучший редактор на рынке вместо самого дешёвого хорошего, который поставляется с масками, выводом в 4K, четырнадцатью референсными изображениями и объявленной ценой? Ответ, как выясняется, зависит от одной арифметической выкладки, которую никто не применял к снижению цены Nano Banana 2.1.

Почему это сравнение — единственное справедливое на доске

Таблицы лидеров — не термометры. Это движущиеся популяции: модели появляются, модели устаревают, голоса накапливаются, — и оценка имеет смысл только относительно других чисел, зафиксированных в том же прогоне. В этом ловушка большинства материалов о запуске 2.7. На собственном графике Microsoft 2.7 стоит на отметке 1,193, GPT Image 2.5 Sunburst — на 1,199, GPT Image 2.5 Flare — на 1,182, MAI-Image-2.6 — на 1,151, Krea 3 Ultra — на 1,151, Nano Banana 2.1 — на 1,151, MAI-Image-2.6-Flash — на 1,144, а GPT Image 2 — на 1,136; все они из одного прогона AA-Image-Editing v2.1, и именно это делает всю диаграмму цитируемой. Всего шесть пунктов Elo отделяют 2.7 от вершины, и эти шесть пунктов укладываются в шум, на который таблица слепого голосования может сдвинуться за неделю.

Шумом не является форма распределения. Между 1 136 и 1 199 располагаются восемь моделей из четырёх лабораторий — все в пределах 63 баллов. В редактировании фронтир переполнен, и 42 балла — разрыв между 2.7 и Nano-Banana-2.1 — составляют примерно две трети всего разброса топ-восьми. Это реальное разделение внутри сжатого поля, и оно достаточно мало, чтобы конкретная рабочая нагрузка могла его перевернуть.

Строки спецификации с отмеченными пробелами

• Релиз — Nano Banana 2.1 вышла 6 октября 2026 года, заменив Nano Banana 2 и расположившись ниже Nano Banana Pro в линейке Google; MAI Image 2.7 Preview вышла 27 октября 2026 года.

• Назначение — Nano Banana 2.1 генерирует и редактирует изображения на базе Gemini 3.6 Flash; 2.7 умеет только редактировать, а генерация по текстовому описанию обещана, но пока не выпущена.

• Вывод — Nano Banana 2.1 предлагает 1K, 2K и 4K с соотношениями сторон от 1:8 до 8:1; Microsoft не опубликовала данные о разрешении для 2.7.

• Референсы — до четырнадцати для Nano Banana 2.1, разделённых на четыре персонажа и десять объектов, сохраняемых согласованно; не опубликовано для 2.7.

• Управление — Nano Banana 2.1 поддерживает локальное редактирование на основе маски: вы закрашиваете область, и меняется только эта область, а также три уровня обдумывания; Microsoft описывает сильные стороны 2.7 по вариантам использования — смена стиля, изменение освещения, правка текста и символов — без опубликованного интерфейса масок.

• Цена — Nano Banana 2.1 стоит $0.0336 за 1 тыс. изображений, $0.0504 при 2K и $0.113 при 4K через Gemini API, а пакетные задания обходятся ещё вдвое дешевле; для 2.7 опубликованного тарифа нет.

• Доступ — Nano Banana 2.1 доступен в приложении Gemini, AI Studio, Gemini API, AI Mode в Поиске, Google Ads, Flow и Stitch; 2.7 — в MAI Playground, Arena и Artificial Analysis, без API и без листинга в Foundry.

Таблица, которую из этого можно составить, не сходится ни в чём, кроме счёта. Так что счёт лучше бы стоил многого.

Знаменитая скидка 50% на деле меньше, чем кажется

Главным заявлением Google о Nano Banana 2.1 стало то, что вывод изображений стоит вдвое меньше, чем раньше: 30 долларов за миллион выходных токенов вместо 60. Это правда, и для чистого преобразования текста в изображение это примерно сокращение вдвое, поскольку большая часть счёта — это вывод.

Редактирование — это запрос иного рода. При редактировании исходное изображение также передаётся как входные токены, а на выходе создаётся изображение, и Google одновременно повысила цены на входные токены — с $0,50 до $1,50 за миллион токенов, то есть втрое. Вывод текста и рассуждений подорожал с $3 до $7,50 за миллион. Таким образом, фактическая экономия при редактировании составляет не 50%; это разница между двумя линейными затратами, и она меняет знак, когда входная часть становится достаточно большой.

Запишите это в виде неравенства. Пусть I — входные токены, а O — выходные токены для одного запроса. Старый запрос стоил 0.5I + 60O, а новый стоит 1.5I + 30O. Новая цена ниже ровно тогда, когда 1.5I + 30O < 0.5I + 60O, что упрощается до I < 30O: вход должен оставаться ниже тридцатикратного выхода. Это щедрый запас для правки на 1K и гораздо более узкий для правки на 4K с большим набором референсов, потому что референсные изображения являются входом, а выход на 4K не в тридцать раз превышает количество токенов референсов, которые его породили.

Практическое следствие: если ваша рабочая нагрузка — это «одно исходное изображение на входе, одно изображение схожего размера на выходе», что описывает большинство конвейеров продуктовой фотографии и ретуши, то цена редактирования в Nano Banana 2.1 существенно лучше, чем у предшественника, но не вдвое, а конвейер 4K с четырьмя или пятью референсами может почти не увидеть снижения. Если ваша рабочая нагрузка — генерация только по промпту, вы получаете полное снижение вдвое, а пакетный режим снижает ещё вдвое.

Где проявятся 42 очка Эло — если проявятся вообще

Детализация Microsoft по категориям полезнее, чем её общая оценка, потому что показывает, откуда взялся прирост. Между MAI-Image-2.6 и 2.7 правки на основе рассуждений поднялись с седьмого места на первое, правки сцен и стиля — с седьмого на первое, а правки текста или символов — с шестого на первое. Крупнейшее единичное преимущество — 24 пункта Elo в категории сцен и стиля над следующей лучшей моделью. Это заявления производителя о категориях Artificial Analysis, и картина согласуется: 2.7 стала лучше справляться с правками, требующими оценки всего изображения, а не локального исправления.

Опубликованные слабые места Nano Banana 2.1 — почти фотографический негатив этого. В собственной карточке модели Google признаёт размытый мелкий текст при 1K, периодическую путаницу левого и правого, несовершенное сходство персонажей, а также ограниченные способности к трёхмерным рассуждениям и работе с фактами. Путаница левого и правого — это сбой пространственного мышления; размытый мелкий текст при 1K — сбой, зависящий от разрешения. Ни то, ни другое не относится к ошибкам, которые исправляет пересвет сцены.

Итак, честная интерпретация 42 Elo заключается в том, что этот перевес сосредоточен там, где, по словам Microsoft, он и находится: изменение стиля всего изображения, изменение освещения, текст, встроенный в существующую композицию, и правки, для которых модель должна понимать, как связаны объекты и свет. Если ваша работа выглядит именно так, разрыв, скорее всего, будет заметен. Если в вашей работе вы маскируете один объект на продуктовом снимке и вставляете вместо него другой, вы не проверяете ту ось, по которой лидирует 2.7, а маска, которую вы действительно можете нарисовать, ценнее любой оценки.

Вопрос о маске — вот что всё решает

Это самое неброское различие — и именно оно чаще всего становится решающим при реальной интеграции. Редактирование на основе масок означает, что человек уже решил, что именно изменить; задача модели — сделать изменение естественным. Именно благодаря такому разделению труда инструменты редактирования в продакшн-пайплайнах поддаются проверке: рецензент может увидеть закрашенную область и оценить только её.

MAI Image 2.7 Preview, как указано в документации, принимает инструкцию и изображение. Описание Microsoft набора возможностей — изменить стиль сцены, изменить текст, восстановить ресурс — полностью управляется инструкциями: нет опубликованного параметра маски, нет управления ограничивающей рамкой и нет задокументированного максимума референсных изображений. Вполне возможно, что он принимает маски; просто нет опубликованного интерфейса, с которым можно программировать, а для разработчика это та же проблема.

Для креативного директора, работающего с изображениями по одному, управление через инструкции быстрее и часто лучше. Для конвейера, которому необходимо формировать аудиторский след, маска — не просто приятное дополнение.

Где живёт каждый из них и чего вам стоит до них добраться

Nano Banana 2.1 — одна из самых широко распространённых моделей генерации изображений в мире: Gemini API, AI Studio, приложение Gemini, AI Mode в Поиске, Google Ads, Flow и Stitch. Распространение — это не спецификация, но оно определяет, сколько работы по интеграции вам придётся выполнить, прежде чем вы узнаете, подходит ли модель.

MAI Image 2.7 Preview представлен в трёх местах, два из которых — площадки для оценки. Для предварительной версии это осознанный выбор, но вместе с тем и барьер: команде, которая хочет протестировать 42 Elo на собственных материалах, приходится делать это вручную в браузере, по одному изображению за раз, и она не может автоматизировать эксперимент.

В части ценообразования есть один конкретный технический нюанс, который стоит знать. OrcaRouter предлагает линейку Google для изображений по прейскурантной цене провайдера с наценкой 0% — Nano Banana 2 по $0,15 за запрос и Nano Banana Pro по $0,24 на сегодня — поэтому изменение цены поставщика доходит до нашей стороны в тот же день, когда доходит до Google, а не после ожидания пересмотра условий. Будет ли добавлена сама версия 2.1 — это решение по каталогу, а не по ценообразованию; когда её добавят, с вас будут взимать плату по вдвое сниженной ставке за выходные данные, потому что между вами и прейскурантной ценой ничего нет.

Правило принятия решений

Если ваши правки — это суждения обо всём изображении целиком — переосветите эту сцену, измените стиль этой комнаты, нанесите новый текст на эту вывеску и сделайте так, чтобы он выглядел напечатанным — используйте MAI Image 2.7 Preview в Arena или Playground на этой неделе и сравните его с Nano Banana 2.1 на десяти своих изображениях. Именно по этой оси 2.7 заявляет о преимуществе в 24 балла, и слепое сравнение — единственный тест, результаты которого переносятся.

Если ваши правки локальны и точно заданы — замените эту надпись, уберите этот кабель, продлите этот фон — Nano Banana 2.1 побеждает за счёт умения точно сформулировать, что именно нужно изменить, при цене $0.0336 за результат в 1K, с доступным 4K, когда этого требует целевое назначение, и четырнадцатью референсными изображениями, когда этого требует согласованность бренда. 42 Elo так и не получает шанса себя проявить, потому что вы не задаёте вопрос, на который он отвечает.

Если вам нужен редактор в пайплайне уже сегодня и ни один из этих вариантов вас не описывает, то модели в той таблице — это те, у которых опубликованы интерфейсы. MAI Image 2.7 Preview станет по-настоящему интересным вариантом в тот день, когда у неё появится интерфейс; таблица лидеров уже сообщила вам, чего от неё ждать, и единственное, чего не хватает, — это возможности убедиться в этом самому.