Nano Banana 2.1 laut Google besser und günstiger – aber nicht überall beliebter

Nano Banana 2.1 basiert auf Gemini 3.6 Flash und folgt auf Nano Banana 2. Anfang Juli hatte Google bereits weitere AI Visual Updates rund um Nano Banana und Gemini vorgestellt. Googles Googles jüngstes Nano Banana-Modell ist unter anderem in der Gemini App, Google AI Studio, Gemini API, AI Mode, Google Ads, Flow und Stitch verfügbar.

Nano Banana 2 ist da:
Googles schnellstes KI-Bildmodell mit Gemini-Weltwissen

Nano Banana 2.1 wird präziser bei Editing, Personen und Objekten

Für aufwendigere Bildprojekte kann Nano Banana 2.1 mehrere Vorlagen zusammenführen und dabei laut Google Konsistenz über mehrere Elemente hinweg halten. Zu den wichtigsten Neuerungen gehören:

• bis zu 14 Referenzbilder pro Generierung
• bis zu vier konsistent dargestellte Personen
• bis zu zehn Objekte mit möglichst gleichbleibendem Aussehen
• besseres masken- und ink-basiertes Editing
• bessere Multi Reference und Multi Character Edits
• bessere Textdarstellung und Infografik-Layouts
• 1K-, 2K- und 4K-Ausgabe
• Zugriff auf Google Web- und Bildsuche
• drei einstellbare Thinking-Stufen

Auch in Googles eigenen Benchmarks liegt Nano Banana 2.1 bei Text-to-Image und Editing vor Nano Banana 2 und Nano Banana Pro. Besonders stark fallen die Werte bei Multi Character Consistency, Multi Reference Editing, visuellem Design und maskenbasierten Bearbeitungen aus.

Perfekt ist das Modell trotzdem nicht. Google nennt weiterhin Schwächen bei kleinem Text in 1K, längeren Textpassagen, der Konsistenz von Figuren über mehrere Bilder hinweg sowie bei räumlichen Angaben wie links und rechts. Auch komplexes Weltwissen, 3D-Reasoning und Faktentreue bleiben laut Model Card ausbaufähig. Doch das erste Community Feedback fällt nicht nur positiv aus.

Mehrere Nutzer:innen auf Reddit berichten, Nano Banana 2.1 folge Anweisungen schlechter als Version 2.0 und reagiere restriktiver. Ein User schreibt, das Modell habe „nicht mal annähernd“ auf seine Anweisungen gehört, andere berichten von starken Abweichungen bei moderierten Prompts oder davon, dass Bilder nach mehreren Bearbeitungen anfangen zu driften. Die Eindrücke stammen aus ersten individuellen Tests und sind nicht repräsentativ.

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Nano Banana 2.1 halbiert die Bildkosten bei 1K und 2K

Beim Preis dürfte Nano Banana 2.1 für viele Entwickler:innen besonders interessant werden. Ein User auf Reddit nennt rund 0,03 US-Dollar pro generiertem Bild bei hoher Geschwindigkeit einen „wahnsinnig aggressiven Preis“. Denn bei der Bildausgabe über die Gemini API kostet ein 1K-Bild laut Google 3,36 statt 6,7 US-Cent, ein 2K-Bild 5,04 statt 10,1 Cent. Damit kostet die Bildausgabe in beiden Auflösungen ungefähr halb so viel wie bei Nano Banana 2. Bei 4K fällt die Ersparnis mit 11,3 statt 15,1 Cent kleiner aus.

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by u/EzioTheAssassin_2077 from discussion
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Je realistischer und günstiger AI-Bilder werden, desto wichtiger ist die Frage, wie man sie als solche erkennt. Google nutzt dafür SynthID und C2PA Content Credentials. Sie speichern technische Hinweise darauf, dass ein Bild mit AI erstellt oder bearbeitet wurde. SynthID hinterlegt ein unsichtbares Wasserzeichen, während C2PA Informationen zur Herkunft des Bildes speichert. Ein sichtbares Wasserzeichen ist allerdings nicht bei jedem Bild vorhanden, weil es sich in der Gemini App deaktivieren lässt. Die technische Kennzeichnung bleibt immerhin bestehen.

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