اختبار فعلي لسرعة توليد الصور في Nano Banana 2: هل gemini-3.1-flash-image-preview حقاً أسرع من Pro؟ مع دليل توليد صور عالية الدقة 2K/4K

ملاحظة المؤلف: بيانات اختبارية لسرعة توليد الصور في Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image-preview)، تحليل لأسباب عدم سرعة بنية Flash في الاختبارات الفعلية، ودليل كامل لتوليد صور عالية الدقة 2K/4K.

أطلقت Google في 26 فبراير 2026 نموذج Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image-preview)، مدعية أنه يقدم "جودة Pro + سرعة Flash". لكن نتائج الاختبارات الفعلية فاجأت العديد من المطورين – فهذا النموذج القائم على بنية Flash لم يكن بالسرعة المتوقعة في توليد الصور.

القيمة الجوهرية: سيقوم هذا المقال، من خلال بيانات استدعاء API حقيقية، بتحليل السرعة الفعلية لتوليد الصور في Nano Banana 2، وشرح الأسباب الحقيقية وراء عدم سرعة Flash، وتقديم دليل عملي كامل لتوليد صور عالية الدقة 2K/4K.

البيانات الأساسية لاختبار سرعة Nano Banana 2

لقد قمنا بإجراء جولات متعددة من اختبارات الاستدعاء الفعلي لنموذج gemini-3.1-flash-image-preview عبر منصة APIYI، وفيما يلي بيانات وقت استجابة البايت الأول (TTFB) الحقيقية:

تحليل اختبار سرعة Nano Banana 2 الفعلي

بناءً على بيانات 9 اختبارات فعلية، يتراوح وقت استجابة البايت الأول لنموذج gemini-3.1-flash-image-preview بين 23 ثانية و56 ثانية، بمتوسط يبلغ حوالي 37.6 ثانية. هذا الرقم أعلى بكثير من "زمن الاستجابة الأقل من 20 ثانية" الذي تروج له جوجل رسميًا، كما أنه أبطأ بوضوح من وقت التوليد البالغ 4-6 ثوانٍ المسجل في اختبارات المجتمع المرجعية.

من الجدير بالذكر أنه لا توجد علاقة خطية واضحة بين عدد توكن المدخلات ووقت الاستجابة؛ فطلب بمدخلات تبلغ 261 توكن فقط استغرق 39 ثانية، بينما استغرق طلب بمدخلات 856 توكن 23 ثانية فقط. وهذا يشير بوضوح إلى أن عنق الزجاجة ليس في استدلال النموذج نفسه، بل في مستوى البنية التحتية.

في الوقت نفسه، تتراوح توكن المخرجات في Nano Banana 2 عمومًا بين 2,000 و2,900، مما يعكس استهلاك التوكن المتأصل في عملية توليد الصور.

لماذا لا يبدو Nano Banana 2 سريعًا في الاختبارات الفعلية؟ تحليل عميق

3 أسباب جوهرية لعنق زجاجة السرعة في Nano Banana 2

يتساءل العديد من المطورين: بما أن Nano Banana 2 يعتمد على بنية Flash، فمن المفترض نظريًا أن يكون أسرع بـ 3-5 مرات من Pro، فلماذا يستغرق 30-50 ثانية في الاختبارات الفعلية؟

السبب الأول: نقص إمدادات القدرة الحوسبية من جوجل

هذا هو السبب الرئيسي. في فبراير 2026، لا تزال البنية التحتية لـ Google Gemini تواجه ضغوطًا في القدرة الحوسبية، حيث يتجاوز الطلب التخصيص الأولي. وباعتباره نموذج Preview تم إصداره حديثًا، فإن حصة موارد الحوسبة لـ Nano Banana 2 محدودة. وفقًا لتعليقات المجتمع، وصل معدل استخدام GPU في أوقات الذروة إلى 94-97%، وهو ما يمثل حمولة كاملة تقريبًا.

السبب الثاني: استراتيجية تحديد المعدل في مرحلة Preview

لا يزال gemini-3.1-flash-image-preview في مرحلة Preview، وتطبق جوجل قيودًا أكثر صرامة على معدل الطلبات لنماذج Preview. حتى بالنسبة للمستخدمين المدفوعين، فإن الـ RPM (عدد الطلبات في الدقيقة) محدود بشكل واضح، مما يعني أن عددًا كبيرًا من الطلبات يضطر للانتظار في الطابور.

السبب الثالث: التكاليف الخفية لآلية التفكير (Thinking)

يتم تفعيل وضع التفكير افتراضيًا في Nano Banana 2 ولا يمكن إغلاقه. يقوم النموذج تلقائيًا بفهم المشهد، والاستدلال على العلاقات المكانية، وحسابات الفيزياء والضوء والظل قبل توليد الصورة. تشير تقارير المطورين إلى أن النموذج قد يظل في حالة "thinking" لمدة 60-90 ثانية أحيانًا، ثم يخرج النتيجة دفعة واحدة بدلاً من إرسالها بشكل تدفقي.

مقارنة السرعة: Nano Banana 2 مقابل Nano Banana Pro

من الناحية العملية، يعد Nano Banana 2 أسرع بالفعل من Pro — بمتوسط مرتين تقريبًا. لكنه لا يزال بعيدًا عن تسريع 3-5 مرات وزمن استجابة أقل من 20 ثانية الذي أعلنت عنه جوجل. بناءً على تجارب جوجل السابقة، عادةً ما يتم الانتهاء من توسيع القدرة الحوسبية للنماذج الجديدة في غضون 1-4 أسابيع من الإصدار، وعندها من المتوقع أن يتحسن أداء السرعة بشكل ملحوظ.

🎯 نصيحة الاختبار: الميزة الأساسية لـ Nano Banana 2 في هذه المرحلة هي دقة 4K والتكلفة الأقل، وليس السرعة. نقترح إجراء اختبارات فعلية عبر APIYI (apiyi.com)، حيث توفر المنصة سعرًا موحدًا قدره 0.03 دولار للصورة (بغض النظر عن الدقة)، مما يوفر 80% مقارنة بالسعر الرسمي لدقة 4K.

دليل كامل لتوليد صور عالية الدقة 2K/4K باستخدام Nano Banana 2

أحد أكبر التحديثات في Nano Banana 2 هو دعم الدقة الفائقة 4K (4096×4096)، متجاوزًا حد 2K الذي كان موجودًا في Nano Banana Pro. إليك دليل الاستخدام الكامل.

مقارنة الدقة والتكلفة في Nano Banana 2

الميزة الكبرى لمنصة APIYI هي السعر الموحد لجميع الدقات وهو $0.03، وهذا يعني أن تكلفة توليد صورة 4K هي نفس تكلفة صورة 0.5K تمامًا. بالنسبة للسيناريوهات التي تتطلب صورًا عالية الدقة، فإن ميزة التسعير هذه واضحة جدًا.

نموذج كود مبسط لـ Nano Banana 2

إليك أبسط كود لتوليد صور 4K عالية الدقة عبر APIYI:

import requests, base64, json

response = requests.post(
    "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent",
    headers={"Content-Type": "application/json", "x-goog-api-key": "YOUR_APIYI_KEY"},
    json={
        "contents": [{"parts": [{"text": "كلب شيبا إينو يرتدي بدلة فضاء ويمشي على القمر، دقة 4K فائقة، إضاءة سينمائية"}]}],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["IMAGE"],
            "imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "4K"}
        }
    },
    timeout=120
)

image_data = response.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("output_4k.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_data))

import requests
import base64
import json
import time

API_KEY = "YOUR_APIYI_KEY"
ENDPOINT = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent"

def generate_image(
    prompt: str,
    size: str = "1K",
    aspect_ratio: str = "1:1",
    timeout: int = 120
) -> bytes:
    """
    استدعاء Nano Banana 2 عبر APIYI لتوليد الصور

    Args:
        prompt: نص وصف الصورة
        size: الدقة (512px / 1K / 2K / 4K)
        aspect_ratio: نسبة العرض إلى الارتفاع
        timeout: وقت المهلة (بالثواني)

    Returns:
        بيانات البايت لصورة PNG
    """
    payload = {
        "contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}],
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["IMAGE"],
            "imageConfig": {
                "aspectRatio": aspect_ratio,
                "imageSize": size
            }
        }
    }

    start = time.time()
    resp = requests.post(
        ENDPOINT,
        headers={"Content-Type": "application/json", "x-goog-api-key": API_KEY},
        json=payload,
        timeout=timeout
    )
    elapsed = time.time() - start
    print(f"وقت التوليد: {elapsed:.1f} ثانية | الدقة: {size}")

    resp.raise_for_status()
    data = resp.json()
    return base64.b64decode(data["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"])

# مثال على الاستخدام: توليد صور بدقات مختلفة
for size in ["1K", "2K", "4K"]:
    image = generate_image("مدينة مستقبلية بأسلوب السايبربانك في الليل", size=size, aspect_ratio="16:9")
    with open(f"city_{size}.png", "wb") as f:
        f.write(image)

نصيحة: يستغرق توليد دقة 4K عادةً 10-15 ثانية أكثر من 1K، لذا يُنصح بضبط timeout على 120 ثانية أو أكثر. عند الاستدعاء عبر APIYI (apiyi.com)، يكون السعر موحدًا لجميع الدقات وهو $0.03 للصورة الواحدة.

توليد الصور في Nano Banana 2: 14 نسبة عرض إلى ارتفاع وسيناريوهات التطبيق

يدعم Nano Banana 2 ما يصل إلى 14 نسبة عرض إلى ارتفاع، تغطي جميع سيناريوهات الاستخدام الرئيسية تقريبًا:

نصيحة للاستخدام: يجب استخدام حرف K الكبير في معامل imageSize (مثل "2K" وليس "2k"). يتم تحديد نسبة العرض إلى الارتفاع عبر معامل aspectRatio بصيغة "العرض:الارتفاع".

الأسئلة الشائعة

الخلاصة

الاستنتاجات الرئيسية من اختبار سرعة Nano Banana 2:

1. السرعة الفعلية 23-56 ثانية: وهي أبطأ من "أقل من 20 ثانية" التي تم الترويج لها رسمياً، ولكنها بالفعل أسرع بمرتين تقريباً من Nano Banana Pro.
2. سبب البطء هو نقص القدرة الحوسبية: لا توجد مشكلة في بنية Flash نفسها، بل يكمن العنق الزجاجي في سعة وحدات معالجة الرسومات (GPU) لدى Google وسياسات تحديد المعدل لنسخة Preview.
3. دقة 4K هي الميزة الحقيقية: تجاوزت حد 2K الموجود في نسخة Pro، لتدعم مخرجات فائقة الوضوح تصل إلى 4096 بكسل.
4. سعر موحد $0.03 للصورة على APIYI: لا قيود على الدقة (نفس السعر من 0.5K إلى 4K)، مما يوفر 80% من التكلفة لصور 4K مقارنة بالأسعار الرسمية.

في المرحلة الحالية، السبب الرئيسي لاختيار Nano Banana 2 ليس السرعة، بل دقة 4K + التكلفة المنخفضة. ومع اكتمال توسعة القدرة الحوسبية من قبل Google، من المتوقع أن يتحسن أداء السرعة بشكل كبير في الأسابيع القادمة.

نوصي بتجربة قدرات توليد الصور بدقة 4K لنموذج Nano Banana 2 عبر APIYI (apiyi.com)، بسعر موحد $0.03 للصورة، مع دعم لـ 14 نسبة عرض إلى ارتفاع وجميع خيارات الدقة.

📚 المراجع

1. وثائق Google AI لتوليد الصور: وثائق API الرسمية لنموذج Nano Banana 2

   • الرابط: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • الوصف: شرح واجهة API الرسمية ووثائق المعلمات (Parameters).

2. إعلان إطلاق Google DeepMind Nano Banana 2: مقدمة حول القدرات الجوهرية للنموذج

   • الرابط: blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/nano-banana-2/
   • الوصف: تعرف على فلسفة تصميم Nano Banana 2 ومميزاته التقنية.

3. دليل مطوري Google: بناء التطبيقات باستخدام Nano Banana 2

   • الرابط: blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-with-nano-banana-2/
   • الوصف: دليل عملي للمطورين وأمثلة على الشفرة البرمجية.

4. وثائق APIYI لنموذج Nano Banana 2: الدليل الكامل للوصول عبر APIYI

   • الرابط: docs.apiyi.com/en/api-capabilities/nano-banana-2-image
   • الوصف: وثائق الوصول لمنصة APIYI، التسعير، وأمثلة على استدعاء النموذج.

5. صفحة تسعير Google AI: التسعير الرسمي لـ Gemini API

   • الرابط: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
   • الوصف: تعرف على تسعير الـ Token الرسمي وحساب التكلفة لكل عملية.

المؤلف: الفريق التقني لـ APIYI
التبادل التقني: نرحب بمناقشة تجاربكم في استخدام Nano Banana 2 في قسم التعليقات. لمزيد من المعلومات، يمكنكم زيارة مركز وثائق APIYI عبر docs.apiyi.com.