ИИтак

← Назад

Модель · Google

Nano Banana 2 Lite

Бюджетная модель Google для быстрой генерации и правки картинок в разрешении 1K, самая дешёвая и быстрая в линейке Nano Banana

вышла 30 июня

Характеристики

Вышла
30 июня
КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
65 тыс. токенов
Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
до 65 тыс. токенов
Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
$0,25 за миллион токенов
Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
$30 за миллион токенов
Понимает
текст, изображения
Отвечает
текст, изображения
РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
да
Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
да
ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
закрытые
Знания до
январь 2025
Идентификатор в API
gemini-3.1-flash-lite-image

Что это за модель

Nano Banana 2 Lite (в API — Gemini 3.1 Flash-Lite Image) — модель Google для создания и редактирования изображений. Компания называет её самой быстрой и самой экономичной в линейке картинок Gemini. Через один и тот же вызов API она рисует картинку по описанию, правит готовое изображение и собирает новое из нескольких исходных.

В линейке Nano Banana три ступени. Nano Banana Pro рассчитана на сложную профессиональную работу, где модели нужно долго рассуждать. Nano Banana 2 держит баланс между качеством и скоростью. Lite жертвует частью качества ради скорости и цены. По данным Google, картинку по текстовому описанию она выдаёт примерно за 4 секунды. Зато работает только с разрешением 1K, то есть около тысячи пикселей по стороне, а более крупные форматы старших моделей ей недоступны.

Её берут, когда нужно много изображений быстро и дёшево: для черновиков, перебора идей, интерактивных прототипов и конвейеров, которые генерируют картинки потоком. Google приводит примеры первых клиентов: приложения для дизайна интерьеров, учебные платформы, инструменты для дизайнеров и разработка игр. Лаборатория заявляет, что даже при такой скорости модель сохраняет облик персонажей от кадра к кадру и опирается на знания о реальном мире. Кроме API, модель встроена в приложение Gemini, режим AI Mode в Поиске и Google Photos.

Google сама называет слабые места: текст внутри картинок, точность фактических данных вроде схем и цифр, сложное редактирование и стабильность облика персонажей ещё требуют доработки. Все изображения получают невидимую метку SynthID. По ней через приложение Gemini, Chrome или Поиск можно проверить, что картинку создала нейросеть.

Источники: Анонс в блоге Google, Страница модели на сайте Google DeepMind, Документация Google Cloud

Другие модели семейства

Данные: models.dev (MIT).