當地時間2月26日，谷歌正式推出其最新一代圖像生成模型Nano Banana 2。

該模型基于Gemini 3.1 Flash架構，核心變動在于將此前僅面向Pro級別用戶的文本渲染、實時數據檢索和復雜指令遵循能力，下放至Flash產品線，并將生成單張1K分辨率圖像的成本降至0.067美元，約為OpenAI GPT Image 1.5同類定價的一半。

1.定價打到臨界點，企業(yè)規(guī)?；瘧贸蔀榭赡?/strong>

這一價格調整直接改變了企業(yè)級用戶采購AI生成服務的成本結構。

在電商廣告、社交媒體素材和營銷物料生成等高頻場景中，單張圖像的成本已降至可規(guī)模化應用的臨界點。

此前，企業(yè)若需批量生成帶有精確文字的視覺內容，主要選擇集中在閉源API服務或開源模型的自部署路徑，前者成本偏高，后者需投入工程維護資源。

Nano Banana 2的定價策略，試圖在質量與成本之間提供更具可操作性的折中方案。

2.開源模型擠壓，閉源必須調整身位

值得注意的是，此次發(fā)布的時間點恰逢開源社區(qū)密集更新。

十六天前，阿里巴巴旗下Qwen團隊發(fā)布Qwen-Image-2.0，該模型在多項基準測試中與谷歌前代Pro模型表現接近。

智譜的GLM-Image 在復雜文本渲染專項基準CVTG-2K上的成績，也已超越Nano Banana Pro。

開源模型的快速迭代正在擠壓閉源API的定價空間，自部署的低成本優(yōu)勢對部分技術團隊形成顯著吸引力。

谷歌將高頻剛需功能下放至低價位段，可視為對開源生態(tài)競爭的直接回應。

3.從藝術創(chuàng)作轉向生產力工具

從應用方向看，Nano Banana 2強化了圖像生成作為生產力工具的屬性。該模型支持根據用戶輸入生成水循環(huán)示意圖，并可結合實時天氣數據輸出包含具體場景內容的圖像，例如生成標注當前天氣的靠窗座位視圖。

這類功能將圖像生成從單純的風格化創(chuàng)作，延伸至知識傳遞和動態(tài)信息可視化的范疇。相較于Adobe Firefly在Photoshop中的逐步嵌入，谷歌通過Gemini的檢索能力將生圖模型與實時數據打通，試圖建立基于搜索生態(tài)的視覺生成入口。

在行業(yè)層面，AI圖像生成正分化為兩條路徑：

一是以Midjourney為代表的藝術風格路線，強調審美溢價與創(chuàng)作自由度；

二是以谷歌、OpenAI為代表的生產力路線，側重圖文準確性、任務完成效率以及與業(yè)務系統(tǒng)的可集成性。

Nano Banana 2的發(fā)布表明后者正在加速商業(yè)化落地，其定價邏輯也反映出該路線的核心競爭要素已從單純的技術指標轉向綜合成本與場景適配能力。

對企業(yè)用戶而言，這一進展降低了部署決策的復雜度。在需要極致畫質或復雜多主體敘事的場景中，Pro級別模型仍具不可替代性；而對于大規(guī)模、標準化、強調信息傳遞準確性的視覺物料生產，成本最優(yōu)的選項已具備明確的可用性。

隨著頭部模型在基礎生成質量上的趨同，價格、數據隱私控制、以及與現有工作流的集成便利性，正成為企業(yè)選型的關鍵考量。