Qwen-Image-2.1 против Nano Banana 2 Lite: $340 за десять тысяч изображений или 13 часов на GPU

Десять тысяч изображений в разрешении 1024 пикселя на Nano Banana 2 Liteстоят около 340 долларов. Десять тысяч изображений от Qwen-Image-2.1стоят примерно тринадцать часов работы GPU с 24 ГБ и лицензия, которая запрещает вам продавать любое из них. Вот эта сделка в одной строке, и это единственное сравнение в этом семействе, где две модели действительно выполняют одну и ту же работу в один и тот же момент. Qwen-Image-2.1 вышла с открытыми весами 20 сентября 2026 года. Nano Banana 2 Lite — модельный ID вендора google/gemini-3.1-flash-lite-image, официально Gemini 3.1 Flash-Lite Image — вышла 30 июня 2026 года и является самым дешёвым генератором статичных изображений в линейке Nano Banana.

Два кандидата, честно оценённые

Nano Banana 2 Lite создаёт изображение 1K примерно за четыре секунды, что примерно в 2,7 раза быстрее, чем Gemini 3.1 Flash Image, и взимает фиксированные $0,034 за изображение 1K. Тарифы Google на токены, лежащие в основе этой цифры, составляют $0,25 за 1 млн входных токенов и $30 за 1 млн токенов вывода изображений, что при 1K даёт около $0,0336; пакетный режим снижает эту сумму вдвое — примерно до $0,0168. Бесплатного тарифа нет, а каждое выходное изображение содержит невидимый водяной знак SynthID.

У Qwen-Image-2.1 нет цены, потому что покупать нечего. Это загрузка объёмом примерно 33 ГБ — 7B, 32-слойный однопоточный диффузионный трансформер в паре с 8B текстовым энкодером Qwen3-VL — который вы обслуживаете самостоятельно. Ближайший эквивалент прайс-листа — измеренная задержка SGLang-Diffusion: 4,74 секунды на проход денойзинга на 24-ГБ RTX 4090 с использованием Cache-DiT и INT8-ядер, 8,23 секунды на полную генерацию 1024×1024 за 40 шагов на RTX PRO 6000 Blackwell при пиковом потреблении памяти 40,1 ГиБ, и 2,748 секунды на одной B200. Это задержки при одном запросе с учётом указанных компонентов, а не показатели пропускной способности, поэтому воспринимайте 13 часов на десять тысяч изображений скорее как порядок величины, а не как бенчмарк.

Поставьте их рядом друг с другом — и арифметика уже не «$340 против бесплатно». Это $340 против тринадцати часов работы карты, которой вы либо уже владеете, либо арендуете, плюс инженерное время на развёртывание стека обслуживания. Пороговый объём гораздо ниже, чем предполагает большинство команд, — но только если карта не простаивает остаток месяца и только если результат — это то, что вам разрешено производить.

Три рабочие нагрузки — и какая модель берёт на себя каждую

Объём сам по себе — не та ось. Тип работы решает это быстрее.

• Массовые экранные материалы — кропы для соцсетей, миниатюры, A/B-варианты. Nano Banana 2 Lite выигрывает почти по каждому компоненту. Четыре секунды на изображение, четырнадцать соотношений сторон, включая 1:4 и 8:1, фиксированная цена за изображение, которую можно спрогнозировать с точностью до цента, пакетный режим вдвое дешевле. Ничего в этой задаче не требует альфа-канала или 2K, а коммерческая лицензия с водяным знаком — ровно то, что нужно, когда результат уходит в продакшен.
• Печать, широкоформатный композитинг или всё, что придётся сильно кадрировать. Qwen-Image-2.1, и с большим отрывом. Нативные 2048×2048 при 40 шагах против модели, жёстко ограниченной примерно 1 мегапикселем, без режима 2K, без апскейлинга и без параметра API, чтобы это поднять, — Google направляет работу в 2K и 4K к Nano Banana 2 или Nano Banana Pro. Если нужно отрезать треть кадра и всё ещё получить пригодный материал, Lite с этим не справится.
• Прозрачные вырезки, иконки, спрайты, многослойные композиции. Qwen-Image-2.1. Альфа-канал — это компонент 64-канального латентного пространства RGBA, в котором сэмплер выполняет шумоподавление, поэтому здесь нет ни этапа сегментации, ни этапа матирования; модель также умеет извлекать объект из обычной фотографии в прозрачный слой. У Nano Banana 2 Lite нет документированного вывода с прозрачным фоном.
• Всё, что должно иметь коммерческую лицензию. Nano Banana 2 Lite, без оговорок. Qwen-Image-2.1 распространяется по Qwen Research License Agreement от 20 сентября 2026 года и разрешает только некоммерческие исследования и оценку; для коммерческого развёртывания требуется отдельная лицензия от Hangzhou Tongyi Laboratory Technology, а опубликованных цен или условий для неё нет.

Ещё одна строка должна быть в этом списке, и она идёт вразрез с открытой моделью. Nano Banana 2 Lite знает вещи — он поставляется с порогом знаний на январь 2025 года и профилем следования подсказкам, построенным на основе Gemini 3.1 Flash Lite, с сильным рендерингом текста внутри изображений, включая китайский, японский и корейский. Независимые доказательства Qwen-Image-2.1 о следовании инструкциям скудны и неоднородны. Сравнение на арене с ИИ-судьёй, в котором Nano Banana 2 Lite противостоял модели изображений Qwen — в записи не указана версия, поэтому воспринимайте это как сигнал о семействе, а не конкретно о 2.1 — присудило победу Lite на странных пространственных подсказках («астронавт верхом на лошади», «капибара-водитель такси») и в рендеринге текста, где вывод Qwen отобразил заголовок хэллоуинского приглашения как «Hallofarty Invitation». Задокументированные слабые места самого Lite — это маленькие лица, мелкие детали текста, плотные инфографики и сложные маскированные правки. Ни одна из моделей не является надёжно лучшей в следовании странной инструкции; они ошибаются в разных местах.

Вопрос об эталонном изображении, нерешённый

Редактирование нескольких изображений — это та область, где конвейер массовой обработки перестаёт быть способным заменять одну модель другой, и это также та строка, где общедоступная информация противоречива.

Qwen-Image-2.1 принимает до 10 референсных изображений и вдобавок поддерживает виртуальную примерку, групповые портреты и составление гардероба. Что касается Nano Banana 2 Lite, источники резко расходятся: на странице модели у одного провайдера указана поддержка до 14 референсных изображений для переноса стиля и редактирования с несколькими референсами, тогда как в одном сравнительном материале утверждается обратное — что Lite принимает одно изображение для редактирования, а возможность работы с 14 референсами относится к полной версии Nano Banana 2, причём максимум — пять человек и шесть объектов. Учитывая это противоречие, обоснованная позиция такова: Lite поддерживает ввод изображений и составление композиции из нескольких изображений, но именно его возможности по работе с референсами — то отличие, которое Google использует, чтобы отделить его от Nano Banana 2. Если ваш рабочий процесс зависит от шести согласованно выглядящих персонажей на протяжении серии, проверьте это ограничение по собственной карточке модели Google, прежде чем выстраивать вокруг него архитектуру.

Именно здесь модели перестают быть взаимозаменяемыми в более широком смысле. Google позиционирует Nano Banana 2 Lite и Gemini Omni Flash как пару — модель для статичных изображений и видеомодель, созданные для работы в связке. У Qwen-Image-2.1 нет видеоаналога, а её приём анимации — это связанная в цепочку последовательность локальных правок областей, создающая простой покадровый цикл, а не видеомодель.

Когда слой маршрутизации оправдывает себя

Ни одна из этих моделей не представлена в OrcaRouter. Мы не маршрутизируем ни одну модель Qwen-Image какой-либо версии, так что Qwen-Image-2.1 — только самохостинг, и ничего больше. Nano Banana 2 Lite — gemini-3.1-flash-lite-image — этого идентификатора тоже нет в нашем каталоге; из маршрутов Google для изображений у нас есть google/gemini-3.1-flash-image-preview, google/gemini-2.5-flash-image, google/gemini-3-pro-image-preview и три уровня Imagen 4, а также GPT-Image-2, GPT-Image-1.5 и GPT-Image-1-mini от OpenAI и конечная точка изображений Grok Imagine от xAI.

Что это даёт смешанному пайплайну — это то, с чем постоянно сталкивается это сравнение: решение, которое меняется в зависимости от ресурса. Объёмные ресурсы идут по дешёвому хостинговому маршруту, прозрачные вырезки — на вашу собственную карту, а изменение цены поставщика на стороне хостинга вступает в силу в тот же день, потому что мы передаём прейскурантную цену провайдера без наценки, а не устанавливаем цену сами. Добавьте автоматическое переключение при отказе между провайдерами, DSL маршрутизации для компоновки резервных вариантов и объединение моделей для вызовов в стиле панели, и размещённая половина перестаёт быть отношениями с поставщиком, которыми нужно управлять для каждой модели — 200+ моделей, один эндпоинт, совместимый с OpenAI, один ключ. Самостоятельно размещённая половина остаётся вашей проблемой, и это честная цена запуска исследовательской лицензированной контрольной точки на оборудовании, которым вы владеете.

Что выбрать, и условие, которое меняет решение

Если вы производите массовые экранные ассеты для коммерческого использования, Nano Banana 2 Lite — это ответ, и вопрос лицензии никогда не возникает: $0,034 за изображение, четыре секунды, прогнозируемо, пригодно для продажи. Если вам нужно 2K, нативная прозрачность или десять референсных изображений, Qwen-Image-2.1 — единственный из двух, у которого есть хоть что-то из этого, и за это вы платите аппаратным обеспечением, инженерным временем и некоммерческой лицензией, которая превращает его в исследовательский инструмент, а не в производственную зависимость.

Один факт схлопнул бы этот разрыв. Опубликованный коммерческий терм-шит для Qwen-Image-2.1 — с ценой и условиями, которые действительно можно подписать, — превращает 13-часовую задачу на GPU в статью расходов, конкурирующую с $340, и в этот момент преимущества в разрешении и альфа-канале начинают отвоёвывать рабочие нагрузки, которые сейчас по умолчанию достаются Lite. Пока этого не существует, разделение чёткое: Lite — для всего, что идёт в релиз, Qwen-Image-2.1 — для всего, что остаётся внутри компании, и стек сервинга для второго варианта, который вы поддерживаете сами.