MOSS-Image против Nano Banana 2: у одного есть дата отключения, у другого — нет конечной точки

У этого сравнения есть неловкая особенность, о которой не рассказывает ни один из вендоров. Nano Banana 2 — потребительское название Gemini 3.1 Flash Image, идентификатор gemini-3.1-flash-image — будет отключён через двенадцать дней. В журнале изменений Gemini API от Google он помечен как устаревший с 29 октября 2026 года — через три недели после выхода Nano Banana 2.1 6 октября по цене примерно вдвое ниже за изображение. MOSS-Image, выпущенный 16 октября 2026 года с открытыми весами под лицензией Apache 2.0, не имеет даты отключения, потому что отключать нечего: это загрузка на 27 ГБ, которую вы запускаете сами, а коммерческий API для него так и не был опубликован.

Итак, честная версия этого противостояния — не «кто лучше». Это сравнение между моделью, которая вот-вот перестанет существовать на чужих серверах, и моделью, которая будет существовать на ваших, пока вы храните файлы. Такая формулировка полезнее, чем спецификация, потому что это именно то решение, которое команда принимает в этом месяце, и потому что у вопроса второго порядка — что заменит N​ano Banana 2 — есть ответ, который меняет цену вдвое.

Во-первых, с каким именно N​ano Banana вы на самом деле сравниваете

У системы именования Google три уровня, и различия между ними не косметические.

N​ano Banana 2 — это G​emini 3.1 Flash Image. Запуск для потребителей начался 26 февраля 2026 года, а API для разработчиков стал общедоступным 28 мая 2026 года под gemini-3.1-flash-image. Это генератор изображений по умолчанию в приложении G​emini, в интерфейсах Lens и AI Mode в G​oogle Search, Flow и G​oogle Ads — и этот факт доминирует при принятии любого решения о внедрении, потому что это не модель, которую вашим пользователям нужно убеждать использовать.

N​ano Banana Pro — это модель более высокого уровня, и именно её OpenMOSS выбрала для сравнения в собственном отчёте. В таблице LongLongTextBench от вендора N​ano Banana Pro набирает 96,6 по Mean-6 против 96,3 у M​OSS-Image — разрыв в три десятых, самый узкий в таблице и тот, который важнее всего понять.

N​ano Banana 2.1 — это то, что заменит N​ano Banana 2 6 октября. Здесь речь не о нём, но это пункт назначения, и само его существование задаёт условия: уведомление об устаревании и преемник появились в одной и той же записи журнала изменений.

Разрыв в три десятых, если прочесть как следует

Отчёт M​OSS-Image необычен тем, что в нём публикуется таблица, где конкурент превосходит его. LongLongTextBench — это 240 задач по рендерингу литературных текстов — 120 английских, 120 китайских, при средней целевой длине 1 339,8 символа, что примерно в одиннадцать раз больше среднего показателя LongTextBench, — а показатель M​OSS-Image 96,3 Mean-6 обеспечивает ему явный отрыв от 64,9 у Q​wen-Image-2512, с 97,1 для английского и 92,4 для китайского на подмножестве с самыми длинными условиями. Выше него располагаются GPT Image 2 с 99,0 и N​ano Banana Pro с 96,6.

Разница в три десятых между M​OSS-Image и N​ano Banana Pro меньше, чем уверенность, которую следует питать к любому из этих чисел. Оба результата были получены разными лабораториями на бенчмарке, автором которого является OpenMOSS, с использованием собственных прогонов модели G​oogle, выполненных этой лабораторией. А N​ano Banana 2 — не та модель, что указана в этой строке: тир Flash находится ниже Pro, поэтому честная интерпретация такова: результат M​OSS-Image по рендерингу текста примерно соответствует уровню премиального тира G​oogle в тесте, который написали авторы M​OSS-Image, тогда как модель, с которой вы на самом деле будете его сравнивать при закупке, находится на один тир ниже.

То, в чём MOSS-Image не близок ни к чему, что выпускает Google, — это компоновка. На 7Bench, бенчмарке, который также представлен в отчёте, MOSS-Image сообщает о среднем layout IoU 0,88 с Layout AUC 0,70. Nano Banana Pro — 0,33 и 0,20 в той же таблице. Если эти цифры выдержат воспроизведение, точное размещение объектов — это возможность, которой владеет MOSS-Image и которую в настоящее время не оспаривает ни одна модель изображений Gemini. Они не были воспроизведены, и ту же метрику написала та же лаборатория.

Что N​ano Banana 2 даёт вам сегодня — и ещё двенадцать дней

Список возможностей — это список универсала, и именно поэтому модель везде.

• Согласованность — до пяти персонажей и четырнадцати объектов, которые остаются стабильными на протяжении всего рабочего процесса; ключевая особенность, за счёт которой и продаётся вся линейка Nano Banana.

• Вывод — до 4K при четырнадцати соотношениях сторон, включая экстремальные пропорции 1:4 и 1:8, которые необходимы для баннерных форматов и обоев.

• Текст на изображениях — рендеринг внутри изображения, включая перевод и локализацию с сохранением макета. Это возможность, которая наиболее непосредственно пересекается с позиционированием MOSS-Image, и именно её Google продемонстрировала на запуске.

• Граундинг — генерация, основанная на веб-поиске и поиске по изображениям, а не только на промпте, — тот же архитектурный инстинкт, который Meta развила дальше с Muse Image.

• Управление — настраиваемые уровни обдумывания, позволяющие выбирать между задержкой и глубиной рассуждений, а также водяные знаки SynthID и метаданные происхождения C2PA в каждом выводе по умолчанию.

• Цена — вывод тарифицируется по $60 за миллион токенов, что, согласно собственной документации G​oogle, составляет примерно $0,045 при 512px, $0,067 при 1024×1024, $0,101 при 2K и $0,151 при 4K, а в пакетном режиме — вдвое дешевле. Artificial Analysis указывает цену $67 за 1000 изображений.

• Измеренная позиция — Elo 1 125 в рейтинге генерации изображений по тексту Artificial Analysis и 1 108 в рейтинге редактирования изображений по состоянию на 6 октября 2026 года.

Ничего из этого не оспаривается. Верно также и то, что 29 октября идентификатор перестаёт работать, а путь вперёд — это N​ano Banana 2.1 — который Artificial Analysis ещё не оценил, на который G​oogle устанавливает цену примерно вдвое ниже, и который подробно рассматривается в отдельной статье этого блога.

Что даёт вам MOSS-Image и что требует взамен

Архитектура представляет собой 5B однопоточный диффузионный трансформер, обученный с нуля: 42 совместных блока, ширина скрытого слоя 3 072, 24 головы по 128 измерений, полносвязный слой SiTU-GLU шириной 8 192 и четырёхосевое ротационное позиционное кодирование, первая ось которого зарезервирована под референсный индекс. Обозначение 5B не включает дорогостоящие части — замороженный текстовый энкодер Qwen3.5-9B и замороженный VAE FLUX.2, загруженный из FLUX.2-klein-4B с 32 латентными каналами, с латентными патчами 2×2 при 8-кратном понижении дискретизации, что даёт эффективный шаг 16 пикселей.

Промпт может быть объектом JSON. Ограничивающие рамки в абсолютных пиксельных координатах, отсчитываемых от центра холста, буквальные текстовые строки, заметки по типографике — всё с bbox_format "yxyx". Предел длины промпта — 4 096 токенов на финальном этапе предобучения, выходные размеры должны быть положительными кратными 16, а руководство рекомендует один, полтора или два мегапикселя при поддерживаемом диапазоне от 512×512 до 4M. Настройки сэмплирования по умолчанию — flow-matching Euler с 50 шагами, CFG 3.0, shift 5.0, со skip-layer guidance на отрицательной ветви на слое 22 — а путь guidance по умолчанию требует двух прямых проходов трансформера на шаг, поэтому 50 шагов — не такая уж дешёвая настройка, как может показаться.

Стоимость входа реальна: около 27,2 ГБ для репозитория SFT, из которых примерно 16,8 ГБ — это текстовый энкодер, плюс ваш собственный GPU и ваша собственная работа по обслуживанию. Взамен вы получаете модель, которую можно квантовать, дообучать, запускать в изолированной среде и поставлять внутри коммерческого продукта без переговоров о лицензии, поскольку Apache 2.0 покрывает веса и код автономного пайплайна без порога по выручке и без приложения о допустимом использовании.

Построчно

• Статус — N​ano Banana 2 признана устаревшей с отключением 29 октября 2026 г.; M​OSS-Image была выпущена 16 октября 2026 г. в виде открытых весов без механизма объявления устаревшей

• Доступ — Nano Banana 2 через API Google и потребительские интерфейсы, а также через платформы маршрутизации; MOSS-Image — путём скачивания

• Цена — N​ano Banana 2: около $0,067 за изображение 1024×1024 и $0,151 в 4K, тарификация по выходным токенам, при пакетной обработке — вдвое дешевле; M​OSS-Image бесплатен, занимает ~27,2 ГБ и требует вашего времени GPU

• Лицензия — N​ano Banana 2 является проприетарным продуктом, доступным только через API, веса не опубликованы; M​OSS-Image распространяется под лицензией Apache 2.0 на веса и код автономного пайплайна

• Независимая оценка — N​ano Banana 2 с Elo 1 125 в генерации изображений по тексту и 1 108 в редактировании на Artificial Analysis; у M​OSS-Image нет записи в Artificial Analysis, а опубликованные оценки этой модели взяты из бенчмарков, написанных её собственными авторами

• Рендеринг текста — N​ano Banana Pro набирает 96,6 Mean-6 в LongLongTextBench против 96,3 у M​OSS-Image; версии Flash в этой строке нет.

• Управление компоновкой — MOSS-Image принимает JSON-макеты в абсолютных пиксельных координатах относительно центра и сообщает средний IoU 0,88 на 7Bench; Nano Banana Pro сообщает 0,33 в той же таблице, а Google не публикует собственных метрик компоновки

• Референсы — Nano Banana 2 поддерживает согласованность до пяти персонажей и четырнадцати объектов в одном промпте; референсное обусловливание MOSS-Image — это зарезервированная позиционная ось, которую производитель описывает как будущую работу, а не как выпущенную функцию.

• Происхождение — N​ano Banana 2 по умолчанию применяет водяные знаки SynthID и метаданные C2PA к каждому выходному результату; M​OSS-Image не содержит слоя водяных знаков

• Тонкая настройка — MOSS-Image можно дообучать и квантовать, и в течение примерно одного дня появились квантованные версии от сообщества, 4-шаговая DMD LoRA и 8-шаговая дистиллированная версия; Nano Banana 2 трогать нельзя

Почему устаревание меняет ответ

Если бы Nano Banana 2 и MOSS-Image были оба стабильными вариантами, решение было бы обычным: API за семь центов за изображение против самостоятельно развёрнутой модели за ваш счёт, при примерно сопоставимом качестве на созданном вендором текстовом бенчмарке и решительном преимуществе MOSS-Image по компоновке. Прекращение поддержки нарушает эту симметрию — и нарушает её в обоих направлениях.

В сравнении с Nano Banana 2 MOSS-Image теперь безоговорочно выигрывает по аргументу долговечности. Построение пайплайна на модели, у которой объявлен конец жизненного цикла через двенадцать дней, и на преемнике, которого вы не измеряли, — это миграция, которую вы уже запланировали. Скачанные вами файлы невозможно признать устаревшими записью в журнале изменений. Это не риторическое замечание об открытости; это факт календарного планирования, и это самый сильный аргумент, который вытекает из этого сравнения.

Но прекращение поддержки работает и в обратную сторону, и именно эту часть обычно упускают. Выход Nano Banana 2.1 примерно по половине цены означает, что альтернатива MOSS-Image — это не изображение за семь центов, а изображение за три с половиной цента, к тому же такое, которое Google будет продолжать улучшать по своему собственному графику, без какой-либо операционной нагрузки на вас. Совокупная стоимость владения MOSS-Image оказывается выгоднее только в том случае, если ваше время на GPU дёшево, ваши объёмы велики или вам нужно что-то из того, чего API структурно дать не может: дообучение, квантование, развёртывание в изолированной среде или лицензия, которую не приходится пересогласовывать.

Сторона OrcaRouter в этом, без преувеличений

Это единственное сопоставление в текущем наборе, где история маршрутизации конкретна, а не гипотетична, поэтому его стоит изложить точно. Nano Banana 2 подаётся в нашем каталоге как google/gemini-3.1-flash-image-preview — хотя, учитывая отключение 29 октября, разумнее всего сделать с этой конечной точкой в этом месяце тест миграции, а не новую интеграцию, и преемник доступен тем же способом. MOSS-Image отсутствует в нашем каталоге, и мы его не размещаем; его нужно скачивать, и ничто здесь не подразумевает обратного.

То, для чего эта комбинация действительно хороша, — это решение, которое стоит перед вами. Если вы хотите узнать, даёт ли самостоятельно размещённый MOSS-Image лучшее качество текста и вёрстки, чем облачный тариф, за который вы платите, вам нужны оба результата на одних и тех же промптах, и облачная половина этого теста не должна требовать второго договора. Один API-ключ, прайс-лист провайдера передаётся без наценки (0%), так что изменение цены Google вступает в силу здесь в тот же день, автоматическое переключение при сбое между провайдерами, чтобы сравнительный запуск не умирал из-за неудачного дня одного из апстримов, и DSL маршрутизации, который помещает оба за единую точку входа. Вот и всё утверждение, и оно заканчивается ровно там, где начиналось бы предложение разместить MOSS-Image у себя.

Что делать в ближайшие двенадцать дней

Если у вас в продакшене используется N​ano Banana 2, непосредственная задача не имеет ничего общего с M​OSS-Image: у вас есть устаревший идентификатор, преемник за полцены и дедлайн. Прогоните свой набор для оценки на преемнике до 29-го и принимайте решение на основе доказательств, а не на основе снижения цены.

Если вы оцениваете M​OSS-Image, делайте это по двум причинам, которые выдерживают сравнение. Во-первых, контроль компоновки — разрыв 0.88 против 0.33 на 7Bench — это единственный результат в этой области, который сейчас не оспаривает ни одно облачное решение, и если точное размещение — ваша проблема, ни один уровень API её не решает. Во-вторых, постоянство — веса Apache 2.0, которые не могут быть объявлены устаревшими, оценены в цене или ограничены чьей-либо дорожной картой, кроме вашей.

Не стоит выбирать M​OSS-Image для рендеринга текста. Он отлично с этим справляется, но не лидирует в этом: 96.3 уступает 96.6 у N​ano Banana Pro и 99.0 у GPT Image 2 в собственной таблице вендора, а модель, которую вы бы заменили, стоит несколько центов за изображение и не требует 27 ГБ. Аргумент в пользу этой модели узкий, конкретный и реальный — и это не тот аргумент, для которого построена её таблица бенчмарков.

Две вещи решили бы вопрос. Независимый запуск LongLongTextBench или 7Bench кем-то помимо OpenMOSS и пул-реквест в vLLM-Omni, который добавляет MOSS-Image со skip-layer guidance и вливается в тегированный релиз, — он был открыт 14 октября, насчитывает 3605 добавленных строк в 25 файлах и всё ещё открыт, причём рецензент просит доказательства паритета выходных данных с зафиксированным эталоном. Пока не произойдёт и то, и другое, точная сводка такова: модель Google лучше подходит на роль универсала, дешевле в доступе и исчезнет через двенадцать дней, тогда как модель OpenMOSS делает то, чего не делает больше никто, требует оборудования и всё ещё будет доступна для установки, когда журнал изменений, отправивший на покой её соперника, давно забудут.

Задокументированные сбои ИИ и инциденты с агентами, стоящие за такими релизами, как этот, собраны в OrcaRouter AI Incident Archive, где каждая запись содержит собственные источники, уровень серьёзности, степень уверенности и флаг оспаривания.