Nano Banana 2.1 против GPT-Image-2.5: у одного есть таблица лидеров, у другого — метка

Поставьте Nano Banana 2.1 и GPT-Image-2.5 рядом на 6 октября 2026 года — и честное сравнение окажется не между двумя моделями изображений, а между записью в таблице лидеров и надписью в меню. GPT-Image-2.5 вышла 8 сентября 2026 года для всех уровней ChatGPT, ChatGPT Work и Codex, с двумя вызываемыми идентификаторами API, и Artificial Analysis добавила оба в свои таблицы через три дня. Nano Banana 2.1 существует как выбираемая строка в средстве выбора модели Flow и ничем больше: ни анонса, ни карточки модели, ни идентификатора, ни цены, ни оценки. Если вы пришли сюда, чтобы выбрать между ними, на этой неделе ответ предопределён, потому что одну из них нельзя вызвать. Полезный вопрос — что должно было бы измениться, чтобы это перестало быть правдой.

Состояние каждой стороны — за один проход

GPT-Image-2.5 — это семейство, а не отдельный чекпойнт: GPT-Image-2.5 Flare носит идентификатор gpt-image-2.5-flare и позиционируется как быстрый вариант по умолчанию, тогда как GPT-Image-2.5 Sunburst носит gpt-image-2.5-sunburst и генерирует дольше ради более точного контроля редактирования. Оба появились в API в тот же день, когда начался потребительский запуск.

Nano Banana 2.1 — это обновление на 0,1 относительно Nano Banana 2, коммерческого названия Google для Gemini 3.1 Flash Image. Впервые эта метка была замечена как внутреннее упоминание в веб-сборке Flow 27 сентября, заменив более раннюю строку «Nano Banana 2.5 Flash», а 5 октября она стала доступна для выбора в интерфейсе. С тех пор Google ничего о ней не сообщал.

Эта асимметрия — это и есть вся статья. Всё ниже — либо измеренное число для GPT-Image-2.5, либо задокументированное отсутствие для Nano Banana 2.1, и эти два нельзя противопоставлять друг другу.

Что говорят табло — для той стороны, у которой есть табло

Artificial Analysis оценила пару GPT-Image-2.5 11 сентября 2026 года, через три дня после запуска, что делает это сравнение необычным для OpenAI: поколение 2.5 не провело сколько-нибудь заметного времени в статусе релиза, опирающегося только на заявления вендора.

• Текст-в-изображение — GPT-Image-2.5 Sunburst (max) Elo 1 197 и GPT-Image-2.5 Flare (max) Elo 1 191 — первое и второе места в таблице; GPT-Image-2 (high) — третье с 1 172.

• Редактирование изображений — GPT-Image-2.5 Sun (max) Elo 1,1 и GPT-Image-2.5 Flare (max) Elo 1,162 — первое и второе места; MAI-Image-2.6 — третье с 1,137.

• Стоимость по измерению — Artificial Analysis указывает оба варианта GPT-Image-2.5 по цене $210,70 за 1000 изображений по собственной ценовой шкале, против $211,00 за GPT-Image-2 (high), который они заменяют.

• Тарифная сетка OpenAI по токенам — $8 за миллион входных токенов изображений и $30 за миллион выходных токенов изображений, без изменений по сравнению с GPT-Image-2, при этом опубликованной цены за одно изображение нет.

Для Nano Banana 2.1 соответствующих строк не существует. Elo нет, потому что её не тестировала ни одна рейтинговая таблица. Цены нет, потому что Google её не публиковал. Нет даже списка разрешений или соотношений сторон — а он задокументирован у всех остальных представителей семейства Nano Banana. Любая характеристика Nano Banana 2.1, которую вы прямо сейчас читаете, была выведена из её названия.

Две из этих строк сами по себе решают исход противостояния. Строка с идентификатором API — причина, по которой разработчик не может выбрать модель Google, а строки с рейтингом Elo — причина, по которой модель OpenAI больше не приходится принимать на веру: свои цифры компания опубликовала через три дня после запуска, а это быстро для любого вендора.

Честная замена: {{1}}Ima{{/1}}ge-2.5 против Nano Banana, которую вы действительно можете вызвать

Если выбор реален, а не гипотетичен, то со стороны Google это Nano Banana 2 — Gemini 3.1 Flash Image — потому что именно у этой модели есть идентификатор (gemini-3.1-flash-image), дата GA (28 мая 2026 года, после потребительского запуска 26 февраля) и оценённая позиция.

• Качество — GPT-Image-2.5 Sunburst возглавляет рейтинг генерации изображений по текстовому запросу с Elo 1 197; Nano Banana 2 находится на Elo 1 125. В редактировании Sunburst имеет 1 182 против 1 108 у Nano Banana 2.

• Цена — GPT-Image-2.5 — это премиальный уровень изображений от OpenAI: по оценке Artificial Analysis, примерно $211 за 1000 изображений; Nano Banana 2 указан на уровне $67 за 1000, при этом собственный тариф Google за выходные токены — $60 за миллион — даёт около $0,045 за изображение 512px и $0,067 при 1024×1024.

• Поверхность — GPT-Image-2.5 — это стандартный движок генерации изображений ChatGPT на всех тарифах; Nano Banana 2 по умолчанию используется в приложении Gemini, а Google внедрила его в Поиск через Lens и AI Mode, в Flow и в Ads.

Возможности согласованности — OpenAI заявляет о точности следования референсу при последовательных правках; Google заявляет о поддержке до пяти согласованных персонажей и четырнадцати объектов в рамках рабочего процесса. И то и другое — описания от вендоров.

Это настоящий трёхсторонний разброс, а не двусторонний: новая модель OpenAI выигрывает по измеряемому качеству и стоит примерно втрое дороже, а поставляемая модель Google выигрывает по юнит-экономике. Nano Banana 2.1, которая закрыла бы разрыв в качестве, не сдвинув ценовую планку, изменила бы форму этого компромисса. Nano Banana 2.1, которая лишь визуально соответствует Nano Banana Pro — а именно на это, как сообщается, похожи самые ранние результаты Flow — не изменила бы этого, потому что Nano Banana Pro уже набирает меньше баллов, чем GPT-Image-2.5, в обеих таблицах (Elo 1,102 в текст-в-изображение, 1,099 в редактировании).

Почему «мы пока не можем это оценить» — здесь не отговорка

Сравнения неанонсированной модели обычно заканчиваются обещанием обновить материал. Но в этом случае всё иначе, и разницу стоит обозначить прямо. Nano Banana 2.1 не утекла из исследовательской статьи и не была замечена в интеграции с фреймворком — она видна в интерфейсе выпускаемого продукта Google, а значит, у Google есть её сборка, работающая на глазах у пользователей. Отсутствие всех остальных артефактов, таким образом, — это намеренный пробел в публикациях, а не доказательство того, что модель ещё далеко.

Пока что последовательность та же, которой следовал сам Nano Banana 2: сначала потребительская поверхность, API для разработчиков — месяцами позже, причём идентификатор и дата GA появляются вместе. Если следовать этой схеме, появление Flow в октябре подразумевает идентификатор API спустя некоторое время после, и ничто в этом наблюдении не говорит, какова длительность интервала.

Маршрутизация обеих сторон через одну конечную точку

Практическая загвоздка в этом сравнении состоит в том, что модели изображений двух вендоров находятся за двумя разными коммерческими отношениями, и разрыв между тем, что каждый из вендоров уже выпустил, делает ситуацию неудобной. Текущее семейство моделей изображений OpenAI доступно через агрегаторы лишь частично — OrcaRouter поддерживает openai/gpt-image-2 и openai/gpt-image-1.5, но не пару 2.5, так что новые модели OpenAI сейчас означают прямой ключ OpenAI. Что касается Google, наш каталог включает линейку моделей изображений Gemini, в том числе google/gemini-3.1-flash-image-preview и google/gemini-2.5-flash-image, у каждого провайдера по цене из прайс-листа, передаваемой с наценкой 0%.

Что это даёт вам в таком сравнении, как это, — отказоустойчивость, а не скидку. Когда вендор выпускает точечный релиз или переводит модель с одного уровня на другой, стек, обращающийся к одной конечной точке, может направить запрос к той модели изображений, которая сейчас лучше всего подходит для рабочей нагрузки, и автоматически переключиться при сбое, если провайдер деградирует — без второго контракта, второго ключа и миграции, которую подразумевает интеграция с одним вендором. Nano Banana 2.1 нет в OrcaRouter, потому что её нет нигде, кроме как в селекторе Flow. Когда она станет вызываемой моделью, именно так она и появится.

Что это значит для решения

Если вашему рабочему процессу сегодня нужно лучшее измеренное качество изображений и бюджет выдерживает примерно $211 за тысячу изображений, GPT-Image-2.5 Sunburst — это обоснованный выбор по умолчанию: он лидирует в обоих рейтингах Artificial Analysis и полностью документирован. Если ваш рабочий процесс предполагает большие объёмы и чувствителен к цене, Nano Banana 2 за $67 за тысячу — более выгодный компромисс, и это та модель Google, которую вы действительно можете вызвать на этой неделе.

Nano Banana 2.1 пока не третий вариант. Это запланированная возможность, и единственный дисциплинированный способ обращаться с ней — считать её триггером: когда Google опубликует идентификатор, цену и первую независимую оценку, приведённое выше сравнение трёх вариантов превратится в реальное, и расклад изменится. До тех пор относиться к пункту меню Flow как к конкуренту запущенной, оценённой и имеющей цену модели — это сравнение, из-за которого ошибаются в закупочных решениях.