Gemini 3.1 Flash Image

Gemini 3.1 Flash Image, или Nano Banana 2, — универсальная модель генерации изображений Google с балансом качества, скорости и цены. Через API NeuroAPI она доступна по официальному идентификатору gemini-3.1-flash-image. Стоимость — $0.040 за успешную генерацию с оплатой в рублях.

Возможности Nano Banana 2

Модель создаёт изображения по тексту, редактирует исходные изображения и умеет учитывать PDF-документы. Она поддерживает многошаговые инструкции, рассуждение перед генерацией, работу с несколькими референсами и разрешение от 1K до 4K. Доступны квадратные, портретные, альбомные и экстремально широкие или высокие соотношения сторон.

По документации Google Gemini 3.1 Flash Image может использовать до 14 референсов, включая до десяти объектов и до четырёх персонажей. Это удобно для товарных подборок, брендовых серий и последовательного редактирования, хотя абсолютная идентичность деталей между изображениями не гарантируется.

Для каких задач подходит

• карточки товаров, каталоги и изображения для маркетплейсов;
• баннеры, посты, обложки и рекламные креативы;
• инфографика, визуальные инструкции и макеты с надписями;
• замена фона, объектов, цвета, освещения и элементов композиции;
• продуктовые концепты, интерьерные и архитектурные визуализации;
• серийная генерация контента для сайтов и социальных сетей;
• быстрые итерации дизайна до финального рендера.

Бенчмарки и сравнение

В карточке модели Google DeepMind приведены результаты GenAI-Bench с попарной оценкой людьми. Gemini 3.1 Flash Image получила Elo 1073 по совокупному качеству и 1129 по визуальному качеству; в том же тесте Gemini 3 Pro Image получила 1021 и 1043 соответственно. В режиме enhanced показатели Flash Image достигли 1079 и 1140. Это собственные результаты Google на указанной методике, поэтому их корректно использовать как ориентир, а не как универсальный рейтинг.

Nano Banana 2 подходит для большинства коммерческих задач генерации и редактирования изображений. Nano Banana Pro лучше выбирать для наиболее сложных финальных композиций, а Lite-версию — для экономичной массовой генерации в 1K.

Ограничения

Модель может допускать ошибки в очень мелком или длинном тексте, анатомии, пространственных отношениях и фактических диаграммах. При сложном редактировании возможны артефакты, поэтому результат следует проверять перед публикацией.