Мы проверили две модели на одном простом предметном сюжете прямо в рабочем пути HEAD AI. Это не бенчмарк и не попытка выбрать универсального победителя: для каждой модели выполнена только одна генерация, поэтому результат показывает конкретный запуск, а не среднюю скорость или качество.
Условия проверки
- Один и тот же англоязычный промпт про матовую кобальтово-синюю бутылку на тёплом сером камне.
- Квадратный результат 1024 × 1024.
- Без референсных изображений и без повторного выбора удачного варианта.
- Проверка выполнена 31 августа 2026 года.
Два исходных результата
Nano Banana 2: один исходный результат, без отбора из серии.
GPT Image 2: один исходный результат с теми же условиями.
Что можно заключить честно
Обе генерации завершились и вернули квадратное изображение. В этом единичном запуске результат GPT Image 2 был готов примерно за 34 секунды, а Nano Banana 2 — примерно за 49 секунд. Эти времена зависят от очереди и конкретного запуска; они не доказывают постоянное преимущество одной модели.
Официальная страница Google описывает Nano Banana 2 как Gemini 3.1 Flash Image для генерации и редактирования изображений. Документация OpenAI описывает GPT Image 2 как модель генерации и редактирования с гибкими размерами. В статье мы не переносим маркетинговые формулировки в рейтинг: важнее посмотреть на два исходника и повторить задачу на своём сюжете.
Как повторить в HEAD AI
- Откройте Nano Banana 2 и задайте предмет, материал, свет, фон и формат.
- Сохраните промпт без изменений.
- Откройте GPT Image 2, выберите тот же формат и вставьте тот же текст.
- Сравнивайте исходники, а не только превью: композицию, края объекта, свет и пригодность для вашей задачи.
Для решения о модели лучше сделать несколько собственных запусков на типичных для вас сюжетах. Один пример помогает понять процесс, но не заменяет серию.
Материал мог быть подготовлен с помощью ИИ-инструментов; факты, ссылки и формулировки проверила Виктория, редактор HEAD AI. Последняя проверка: 31 августа 2026 года.
Как сделать сравнение воспроизводимым
Один удачный кадр легко принять за устойчивое свойство модели, хотя на него могли повлиять очередь, случайность генерации и конкретная формулировка. Поэтому сначала сохраните исходные условия: полный текст запроса, формат, наличие референса, дату запуска и оба результата без отбора. Если удалить неудобный вариант или незаметно уточнить один из запросов, сравнение перестаёт отвечать на исходный вопрос.
- Используйте один и тот же текст без дополнительных эпитетов для второй модели.
- Выберите одинаковое соотношение сторон и сопоставимый размер результата.
- Не меняйте референс, фон или число объектов между двумя запусками.
- Сохраните первый результат каждой модели, а не лучший кадр из серии.
После этого разделите оценку на наблюдаемые признаки. Отдельно смотрите на форму предмета, края, направление света, фон, мелкие детали и пригодность изображения для вашей задачи. Формулировка «выглядит лучше» почти ничего не объясняет; полезнее записать, что именно изменилось и мешает ли это использованию кадра. Для текста на упаковке, рук, лиц и повторяющихся элементов заведите отдельные пункты — такие детали часто теряются в общей оценке композиции.
Архивная пара в этой статье показывает два конкретных результата. Она помогает увидеть процесс, но не доказывает универсальное превосходство одной модели.
Контрольный промпт для свежего повтора
Полная архивная формулировка не сохранилась, поэтому для нового теста используйте отдельный контрольный запрос и не выдавайте его за восстановленный оригинал: «A matte cobalt-blue ceramic bottle on warm gray stone, soft window light from the left, restrained product photography, centered composition, neutral background, no text, no logo». Вставьте его без изменений в обе формы, выберите квадратный формат и не добавляйте референс. Новый результат будет самостоятельным повтором того же типа задачи, а не попыткой получить прежние пиксели.
Если сравнение влияет на рабочий процесс, повторите его хотя бы на нескольких типичных сюжетах: предметном, портретном и графическом. Меняйте между сериями только один фактор и записывайте вывод как решение для конкретного набора задач. Так материал остаётся полезным даже после обновления моделей: читатель видит метод и ограничения, а не рекламный рейтинг, который устаревает вместе с одной генерацией.
Полезно заранее определить критерий остановки. Если оба результата уже подходят для публикации, дальнейшие попытки измеряют не пригодность, а личные предпочтения. Если оба не подходят, сначала уточните задачу и только потом повторяйте пару запусков. Записывайте также причину выбора: например, более чистый край предмета, стабильная надпись или нужное расположение света. Такой журнал не превращает небольшой тест в научный бенчмарк, зато не даёт задним числом подменить критерий самым эффектным кадром.
Повторить проверку в HEAD AI
Откройте Nano Banana 2, затем GPT Image 2, сохраните одинаковые условия и сравните исходные файлы.