صورة 1K تنخفض من 6.70 إلى 3.36 سنت و4K من 15.10 إلى 7.56، وأرقام اختبار تتجاوز Pro لا تترجم دائماً إلى صور أفضل.
ضمن ملف: جوجل والذكاء الاصطناعي، نماذج الذكاء الاصطناعي
بقلم: سارة | محررة نماذج الذكاء الاصطناعي · صوت تحريري بإشراف بشري
المصدر الأساسي: The Decoder
لماذا يهم
المطورون والشركات التي تولّد صوراً بكميات كبيرة عبر API يدفعون الآن نحو نصف التكلفة السابقة. ومستخدمو gemini-3.1-flash-image مضطرون إلى الانتقال قبل إيقافه في 29 أكتوبر 2026.
صار توليد صورة بدقة 1K عبر نموذج Nano Banana 2.1 من Google يكلّف 3.36 سنت بدلاً من 6.70 سنت، وانخفضت صورة 4K من 15.10 إلى 7.56 سنت (وفقاً لـ The Decoder). النموذج الجديد لتوليد الصور وتحريرها يحل محل Nano Banana 2 الذي صدر في فبراير 2026. وتقول Google إنه يتحسن على الإصدارات السابقة “في كل الجوانب”، بحسب The Decoder. هذه عبارة الشركة عن منتجها، والاختبار العملي الذي أجرته المجلة يرسم صورة أكثر تعقيداً.
من الناحية التقنية، يقوم الإصدار 2.1 على Gemini 3.6 Flash، في حين يستخدم Nano Banana Pro أحدث نماذج فئة Pro، أي الإصدار 3.1. وبحسب The Decoder، يُرجَّح أن Pro لا يزال أفضل نموذج صور لدى Google، وأن القفزة الكبيرة التالية في الجودة قد تأتي مع نموذج Pro الذي أعلنته الشركة باسم Gemini 4 Argon. أما موعد نسخة صور مبنية عليه فلم يُحدَّد بعد.
جدول الأسعار يوضح موقع النموذج الجديد بين إخوته. الأرقام بالسنت لكل صورة، وهي الأسعار الرسمية التي نقلتها The Decoder عن Google:
| النموذج | 0.5K | 1K | 2K | 4K |
|---|---|---|---|---|
| Nano Banana 2.1 | غير متاح | 3.36 | 5.04 | 7.56 |
| Nano Banana 2 / Gemini 3.1 Flash Image | 4.50 | 6.70 | 10.10 | 15.10 |
| Nano Banana 2 Lite / Gemini 3.1 Flash Lite Image | غير متاح | 3.36 | غير متاح | غير متاح |
| Nano Banana Pro / Gemini 3 Pro Image | غير متاح | 13.40 | 13.40 | 24.00 |
| Nano Banana / Gemini 2.5 Flash Image | غير متاح | 3.90 | غير متاح | غير متاح |
المصدر: (وفقاً لـ The Decoder). لاحظ أن الإصدار 2.1 يساوي نسخة Lite عند 1K (3.36 سنت)، وهو أرخص من Nano Banana الأصلي (3.90 سنت)، بينما يكلّف Pro نحو أربعة أضعاف عند الدقة نفسها (13.40 سنت). لم تعد هناك مقايضة بين الأحدث والأرخص في فئة Flash.
أما ما يقدمه الإصدار 2.1 مقابل هذا السعر، فهذه أبرز قدراته بحسب ما تعلنه Google في تقرير The Decoder وبطاقة النموذج:
- تحسن في الجودة البصرية وفي رسم النصوص داخل الصور، ومعها البانوراما العريضة والإنفوغرافيك.
- ثبات الشخصيات عبر جولات المحادثة المتتالية، فلا تتغير ملامح الشخصية بين طلب وآخر.
- معالجة حتى 14 صورة مرجعية في وقت واحد، مع الحفاظ على اتساق حتى 4 شخصيات و10 عناصر (وفقاً لـ The Decoder).
- اتصال مباشر بـ Google Search، ما يسمح بتوليد صور تستند إلى معلومات حديثة.
- ثلاثة مستويات تفكير، minimal وmedium وhigh، تؤثر كلها في جودة الناتج، مع سرعة فئة Flash ودعم دقة 1K و2K و4K.
بدأ طرح النموذج في تطبيق Gemini، وAI Mode في Google Search، وGoogle AI Studio، وFlow by Google، وStitch by Google، وGoogle Ads، وGemini Enterprise Platform (وفقاً لـ The Decoder). ويحتاج من يعتمد على النموذج السابق “gemini-3.1-flash-image” عبر API إلى خطة انتقال سريعة، إذ ستوقفه Google في 29 أكتوبر 2026، أي بعد ثلاثة أسابيع تقريباً من الإعلان.
على صعيد الاختبارات، تضع Google الإصدار 2.1 في الصدارة في كل الفئات، وأحياناً بفارق واسع عن Pro. هذه أرقام معلنة من الشركة نفسها، ولم يتسنَّ التحقق منها بشكل مستقل (وفقاً لبطاقة النموذج من Google DeepMind):
| الاختبار | 2.1 بتفكير | 2.1 بلا تفكير | Gemini 3.1 Flash Image | Gemini 3 Pro Image |
|---|---|---|---|---|
| تفضيل عام (نص إلى صورة) | 1050 ± 14 | 1015 ± 13 | 990 ± 7 | 935 ± 8 |
| تصميم الإنفوغرافيك | 1048 ± 17 | 1001 ± 17 | 961 ± 12 | 912 ± 12 |
| دقة الإنفوغرافيك | 0.521 | 0.328 | 0.179 | 0.265 |
| تحرير عام | 1026 ± 12 | 980 ± 15 | 938 ± 11 | 939 ± 10 |
| اتساق شخصية واحدة | 1028 ± 14 | 1021 ± 14 | 981 ± 10 | 991 ± 9 |
| اتساق عدة شخصيات | 1106 ± 14 | 1068 ± 14 | 978 ± 10 | 1011 ± 10 |
| تحرير بالقناع أو الرسم | 1049 ± 15 | 1042 ± 16 | 965 ± 12 | 927 ± 12 |
| اتساق المنتجات | 1024 ± 18 | 981 ± 18 | 955 ± 22 | 965 ± 14 |
| الأسلبة | 1062 ± 20 | 1036 ± 17 | 991 ± 12 | 990 ± 12 |
| تحرير متعدد المراجع | 1066 ± 22 | 1041 ± 20 | 988 ± 13 | 989 ± 12 |
أوضح فارق في الجدول هو دقة الإنفوغرافيك، 0.521 في وضع التفكير مقابل 0.265 لـ Pro، أي قرابة الضعف، يليه اتساق عدة شخصيات عند 1106 مقابل 1011. والفرق بين وضعي التفكير وعدمه واضح في كل صف تقريباً. لكن The Decoder تذكّر بأن Nano Banana 2 كان يجاري Pro في الاختبارات نفسها، بينما ينتج Pro في الواقع صوراً أفضل بشكل ملحوظ في كثير من الأحيان. Google نفسها تصف 2.1 بأنه “النظير الأكثر كفاءة” لـ Pro، لا بديلاً عنه.
لاختبار ذلك، شغّلت The Decoder النموذج عبر Google Flow على موجّه تعتمده معياراً ثابتاً: صورة واقعية بنسبة 16:9 كأنها ملتقطة بكاميرا DSLR، لقرد يحمل موزة وردية ويجلس على نمر، وفي الخلفية حصان يمتطي رائد فضاء، والحصان في الأعلى بوضوح لا العكس. ولّد النموذج صورتين، وتقول المجلة إن الأفضل بينهما التزم بالموجّه إلى حد معقول.
في المقارنة المباشرة، تبدو صورة Nano Banana Pro أكثر واقعية وطبيعية، خصوصاً في الألوان والنسب، بينما يتعثر الإصدار 2.1 في المقاييس فيظهر الحصان أقرب إلى مهر صغير (وفقاً لـ The Decoder).
نرى أن هذه المفارقة هي جوهر القصة: جداول التفضيل لم تعد مؤشراً موثوقاً على الجودة التي تراها العين، وتجربة صورة واحدة تكفي لإظهار ذلك. لكن الاقتصاد يميل بوضوح إلى 2.1 في الاستخدام الكثيف. إن كنت تولّد آلاف الصور لإعلانات أو بطاقات منتجات أو إنفوغرافيك، فالفارق بين 3.36 و13.40 سنت للصورة الواحدة يتراكم بسرعة، وتفوق 2.1 في النصوص وثبات الشخصيات يخدم هذه الحالات تحديداً. أما الصور التي تُعرض منفردة وتُحاسَب على واقعيتها، فما زال Pro هو الخيار الآمن. ويبقى التنبيه أن معظم تفاصيل هذا الخبر تأتي من The Decoder نقلاً عن Google وبطاقة النموذج، ولا يتوفر بعد تقييم مستقل واسع يتجاوز اختبار المجلة.
المصادر
- Google’s new image model Nano Banana 2.1 generates better images for less money the-decoder.com
- Nano Banana 2.1 – Model Card deepmind.google
- Google’s Nano Banana 2 brings Pro-level image generation to Flash speeds at up to 40% lower API cost the-decoder.com
- Google Gemini 4 Argon closes the gap with OpenAI and Anthropic but doesn’t take a clear lead the-decoder.com
