Текущая2026-02-26
Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview)
66KG —
К списку моделейКак рассчитан профиль →
Создать обсуждение
Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview)
G-Score: н/дОт Google
FastGeneralTextFrontier TOPImage Generation
Краткое описание
Gemini 3.1 Flash Image Preview, также известный как «Nano Banana 2», — это новейшая современная модель Google для создания и редактирования изображений, обеспечивающая визуальное качество профессионального уровня со скоростью Flash. Он сочетает в себе...
G-Score и профиль
G-Score: н/дДля Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview) пока нет совпавших результатов в подключённых публичных лидербордах. Исходные значения карточки не используются для G‑Score.
Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.
Уверенность данных
низкая
Покрытие
0 тестов · 0 направлений
Происхождение
нет данных лидербордов
Место модели в каталоге
Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.
| Бенчмарк | Результат | Место | Доказательство |
|---|---|---|---|
| Arena Elo (LMSYS) | 1454 | н/д | Источник не указан |
| MMLU (Общие знания) | 89.5% | н/д | Источник не указан |
| HumanEval (Кодинг) | 94.6% | н/д | Источник не указан |
| MATH (Математика) | 77.2% | н/д | Источник не указан |
| GPQA (Экспертные знания) | 68% | н/д | Источник не указан |
| SWE-bench (Разработка) | 65.8% | н/д | Источник не указан |
Подробный обзор модели
Обзор Gemini 3.1 Flash (Nano Banana 2): Скорость света в ИИ-дизайне (2026)
Gemini 3.1 Flash Image Preview, широко известная в сообществе под кодовым именем Nano Banana 2, — это специализированная модель от Google DeepMind, совершившая прорыв в области мгновенной генерации и интеллектуального редактирования изображений.
Ключевые инновации
1. Мгновенный отклик (Real-time Generation)
Благодаря архитектуре Flash, Nano Banana 2 способна генерировать изображения практически мгновенно. Это позволяет использовать модель в интерактивных дизайнерских инструментах, где картинка меняется прямо в процессе набора текста (prompt-to-image в реальном времени).
2. Нативное ИИ-редактирование
В отличие от классических диффузионных моделей, Nano Banana 2 обладает глубоким пониманием семантики изображения. Вы можете давать команды вроде «сделай освещение более закатным» или «замени кроссовки на классические туфли», и модель выполнит это с безупречным сохранением стиля и деталей.
3. Фотореализм и текст
Модель исправила главные проблемы предыдущих поколений: она идеально рендерит человеческие руки, сложные анатомические позы и безошибочно вписывает длинные текстовые надписи в изображения на любом языке.
Технические характеристики (Май 2026)
- Тип: Мультимодальная (Text-to-Image / Image-to-Image)
- Скорость: До 10 изображений в секунду (на оптимизированном железе)
- Контекстное окно: 66 000 токенов (для сложных описаний и инструкций)
- Разрешение: До 4096 x 4096 с сохранением высокой детализации.
Сценарии использования
- Геймдев и дизайн: Мгновенное создание концепт-артов и текстур.
- Маркетинг: Быстрая генерация рекламных креативов с точным соответствием бренду.
- Контент-мейкинг: Создание уникальных иллюстраций для статей и социальных сетей за доли секунды.
Ценообразование
Google позиционирует модель как доступное решение для массового рынка: $0.50 за 1M входных токенов (включая описание изображений) и $3.00 за 1M выходных токенов.
Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.
Где запустить модель
Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.
Обновляем провайдеров и цены…
Профиль модели
Бенчмарки
Arena Elo (LMSYS)1454
MMLU (Общие знания)89.5%
HumanEval (Кодинг)94.6%
MATH (Математика)77.2%
GPQA (Экспертные знания)68%
SWE-bench (Разработка)65.8%
История семейства
Линейка Gemini
Последовательность собрана по датам релиза моделей Google в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.
Экосистема Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview)
Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.
Где использовать
Поиск по сервисам →MCP и инструменты
Весь каталог- MCP Toolbox for Databases — вариант 2MCP Toolbox for Databases — open-source MCP-сервер от Google. Он напрямую соединяет AI-агенты, IDE и приложения с базами данных. Сервер работает в двух режимах: как готовый набор инструментов для быстрой работы и как фреймворк для создания собственных безопасных решений. Вы используете его, чтобы задавать вопросы на естественном языке, просматривать схемы таблиц, генерировать SQL-запросы и внедрять NL2SQL в production-среду. Сервер поддерживает основные СУБД и совместим с любыми MCP-клиентами. В режиме фреймворка вы задаёте строгие схемы, ограничения доступа и семантические индексы. Это упрощает внедрение AI-инструментов в production с полным контролем и аудитом. Для разработки собственных решений доступны SDK на Python, JavaScript, Go и Java.
- MCP Toolbox for Databases — googleapisMCP Toolbox for Databases — это открытый MCP-сервер от Google, который подключает AI-агентов, IDE и другие приложения напрямую к корпоративным базам данных. Сервер решает две задачи: даёт готовые инструменты для работы с данными через Gemini CLI, Claude Code, Codex и другие MCP-клиенты, а также предоставляет фреймворк для создания собственных безопасных инструментов — от NL2SQL до семантического поиска. Разработчикам и DevOps-инженерам не нужно писать обвязку: сервер сразу понимает схему базы, генерирует запросы и возвращает результаты. Продукт подходит для команд, которые хотят добавить AI-интерфейс к существующим базам данных без сложной интеграции. Фреймворк для кастомных инструментов даёт тонкий контроль безопасности — можно ограничить запросы, настроить роли и разрешить только читающие операции.
- Platform AIОфициальный MCP-сервер от Google. Он даёт ИИ-агентам прямой доступ к актуальной документации Google Maps Platform. Сервер ищет ответы в официальных руководствах, примерах кода на GitHub и архитектурных рекомендациях Architecture Center. Разработчики используют его, чтобы получать точные сниппеты для Maps JavaScript API, Places API, Routes API, Distance Matrix API и других сервисов. Главная проблема интеграции — устаревшие данные. Модели обучаются на срезах знаний, а документация Google меняется каждый месяц. Этот сервер решает проблему: он всегда обращается к живым источникам Google. Сервер официальный, бесплатный и совместим с любыми MCP-клиентами: Claude Desktop, Gemini CLI, редакторами кода.
Статьи и термины
Все статьиОбсуждения о Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview)
Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.