GPT-image-2 против Nano Banana Pro: тестирование научно-исследовательского парадигмального изображения: 6 измерений, доказывающих разницу в отрисовке мелкого текста

Авторское примечание: глубокий сравнительный анализ возможностей рендеринга текста в моделях GPT-image-2 и Nano Banana Pro при работе со схемами научных парадигм, техническими графиками и изображениями с мелким шрифтом. Даем четкие рекомендации по выбору модели.

Выбор между GPT-image-2 и Nano Banana Pro — вечная тема для дискуссий среди ученых, технических блогеров и создателей контента. В этой статье мы сравним GPT-image-2 (gpt-image-1-2025) и Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image), опираясь на их способности визуализировать схемы научных парадигм, сложные графики с мелкими надписями, узкоспециализированные термины и технические архитектурные схемы.

Это не попытка найти «компромисс», где «у каждой модели свои преимущества». Данные LM Arena уже показали колоссальный разрыв в 242 балла Elo (GPT-image-2: 1512 против Nano Banana Pro: 1271), но многие пользователи до сих пор не понимают, как именно этот разрыв проявляется в реальных задачах. Мы сфокусировались на сценариях с высокой плотностью текста и сложной научной графикой — аспектах, которые часто недооценивают — и подготовили результаты, которые вы можете проверить самостоятельно.

Ключевая ценность: прочитав эту статью, вы поймете, что выбрать между GPT-image-2 и Nano Banana Pro для отрисовки научных схем, архитектурных диаграмм и графиков с обилием мелких пояснений на разных языках.

Сравнительный анализ GPT-image-2 и Nano Banana Pro: основные различия

Прежде чем углубляться в детали, давайте взглянем на таблицу, где наглядно показаны ключевые функциональные различия между этими моделями.

Подробно о преимуществах рендеринга текста в GPT-image-2

GPT-image-2 — это модель следующего поколения от OpenAI, выпущенная 21 апреля 2026 года (внутренний код gpt-image-1-2025). Основной прорыв достигнут за счет трех архитектурных улучшений: во-первых, внедрен механизм O-серии (Thinking), который перед генерацией планирует композицию, проверяет количество объектов и сверяет промпт с ограничениями; во-вторых, точность отрисовки текста выросла с 95% до более чем 99% (по тестам LM Arena); в-третьих, сохраняется идеальная читаемость мелкого шрифта, иконок и элементов UI при разрешении 2K.

Для таких задач, как создание научных схем с высокой плотностью текста, профессиональной терминологией и точными пометками, преимущества GPT-image-2 являются структурными. Это не просто "еще немного дообучили", а фундаментальный сдвиг. Модель стабильно рендерит греческие буквы, химические формулы, статистические выражения и метки на схемах — то, с чем у Nano Banana Pro до сих пор возникают трудности.

Подробно о преимуществах рендеринга текста в Nano Banana Pro

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image), представленный Google DeepMind 20 ноября 2025 года, базируется на архитектуре Gemini 3 Pro. Его сильные стороны лежат в другой плоскости: связные длинные тексты, локализация на разные языки и использование Google Search для обоснования генерации (grounding) на основе реальных данных.

В задачах типа создания инфографики, плакатов или рекламных материалов, где требуется много текста и обычный размер шрифта, Banana Pro по-прежнему очень хорош. Однако как только дело доходит до высокоплотных научных схем, маркировки электрических цепей, осей координат или индексов в формулах, он начинает проигрывать.

🎯 Совет по выбору: Если ваши задачи сфокусированы на технических схемах с кучей мелкого шрифта, формул и терминов — выбирайте GPT-image-2. Если же вам нужны длинные текстовые блоки и фотореалистичность — Nano Banana Pro все еще отличный выбор. Оба варианта доступны через платформу APIYI (apiyi.com) через единый API, что позволяет быстро сравнивать и переключаться между ними.

GPT-image-2 против Nano Banana Pro: тест на построение научных парадигм

Диаграммы научных парадигм (Research Paradigm Diagram) обычно включают в себя: иерархическую структуру исследовательских рамок, стрелки процессов, названия модулей (часто на английском языке), пояснительный текст мелким шрифтом (8-10 пт), а иногда формулы или обозначения данных. Это «крепкий орешек» для AI-моделей, генерирующих изображения, так как здесь требуется одновременно точность текста, верстка и четкие пространственные связи.

Тестовый кейс 1: Схема обучения алгоритмов машинного обучения

Тестовый промпт:

A research paradigm diagram showing a machine learning training pipeline.
Three stages: "Data Preprocessing", "Model Training", "Evaluation".
Each stage has 2-3 sub-modules with English labels (e.g., "Tokenization",
"Backpropagation", "F1 Score"). Include arrows between stages.
Top title: "End-to-End ML Training Pipeline".
Bottom-right footer: "Figure 1. ML Paradigm v2.3".
Use academic style, white background, dark text.

Результаты тестирования:

Ключевое преимущество GPT-image-2 в этом сценарии — способность «продумать» структуру перед тем, как приступать к отрисовке. Механизм мышления (Thinking) объединяет «три этапа + подмодули + пояснительные надписи» в единую систему ограничений, что помогает избежать потери данных в процессе генерации.

Тестовый кейс 2: Схема научного процесса с формулами

Тестовый промпт:

A scientific research paradigm flowchart with five boxes connected by arrows:
1. "Hypothesis: H₀ vs H₁"
2. "Data Collection (n=1000)"
3. "Statistical Test (α=0.05)"
4. "Compute p-value"
5. "Reject H₀ if p < α"
Use light blue boxes, dark text, sans-serif font, academic style.

Результаты:

GPT-image-2 справился практически идеально: греческие буквы α, нижние индексы H₀ / H₁, знаки неравенства < — всё отрисовано корректно. Научный сотрудник может сразу вставлять это в свою работу.

Проблемы Nano Banana Pro сосредоточены на греческих буквах и индексах: α иногда становится «a», H₀ часто превращается в «Ho» или «H0» (обычные цифры вместо индексов), а знаки неравенства смещаются. В обычном тексте такие ошибки редкость, но на мелких графических элементах научных схем они сразу бросаются в глаза.

💡 Технический совет: Для создания схем с греческими буквами, индексами и спецсимволами лучше использовать GPT-image-2. Если вам нужно быстро переключаться между моделями для сравнения в рамках одного проекта, используйте единый API-ключ на платформе APIYI apiyi.com — это сэкономит время и ресурсы.

Тестовый кейс 3: Схема технической архитектуры (со множеством английских терминов)

Тестовый промпт:

A technical architecture diagram with three layers:
- Top: "Application Layer" (FastAPI, Nginx, Redis)
- Middle: "Business Logic Layer" (Authentication, Rate Limiter, Cache Manager)
- Bottom: "Data Layer" (PostgreSQL, Elasticsearch, S3 Storage)
Use connecting arrows between layers. Dark theme, monospace font for tech names.

Результаты:

Комплексное сравнение GPT-image-2 в задачах рендеринга мелкого текста

Схемы научных парадигм — это лишь один из примеров контента с «высокой плотностью текста». Давайте продолжим тестирование, охватив еще больше сценариев.

Мелкая маркировка на графиках и диаграммах

Сценарии визуализации данных включают в себя отметки на осях координат, легенды, подписи погрешностей и выноски к точкам данных. Nano Banana Pro неплохо справляется с крупным кеглем (основные заголовки, подзаголовки), но отметки на осях размером 6-8 пт выглядят размытыми или накладываются друг на друга. GPT-image-2 стабильно сохраняет читаемость мелкого текста (6 пт) при разрешении 2K.

UI-скриншоты и элементы интерфейса

Макеты пользовательского интерфейса (UI) — еще одна недооцененная область с «высокой плотностью текста». Текст кнопок, пункты меню, названия полей форм, цифры в строке состояния — всё это мелкие элементы. Banana Pro неплохо имитирует обычные скриншоты, но при появлении «плотных списков с многофункциональными значками» возникают проблемы с позиционированием символов.

Производительность GPT-image-2 в этой категории близка к уровню шаблонов Photoshop: все надписи на кнопках и статусные значки (например, "Active", "Pending", "Failed") рендерятся стабильно.

Смешанные языковые сценарии (китайский, английский, японский, корейский)

В тестах на арене LM Arena модель GPT-image-2 показала точность на уровне символов ~99% для латиницы, CJK (китайский, японский, корейский), хинди и бенгальского языка. Это означает, что она может стабильно генерировать изображения с комбинированным текстом: «китайский заголовок + английские термины + японские примечания».

Nano Banana Pro хорошо справляется с одним языком, но при смешении CJK и латиницы возникают проблемы с межсимвольным интервалом (несоответствие пропорций иероглифов и английских букв).

# Быстрое сравнение двух моделей через единый интерфейс APIYI
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# Вызов GPT-image-2
response_gpt = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    prompt="A scientific paradigm diagram with...",
    size="2048x2048",
    quality="high"
)

# Вызов Nano Banana Pro (через тот же интерфейс)
response_banana = client.images.generate(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    prompt="A scientific paradigm diagram with...",
    size="2048x2048"
)

import openai
import time
from pathlib import Path
from typing import Optional, Literal

ModelName = Literal["gpt-image-2", "gemini-3-pro-image-preview"]

def generate_paradigm_diagram(
    prompt: str,
    model: ModelName,
    output_dir: str = "./outputs",
    size: str = "2048x2048",
    quality: str = "high",
) -> dict:
    """
    Генерация схемы научной парадигмы с использованием любой из моделей через платформу APIYI.

    Возвращает: имя модели, время генерации, путь к файлу, использование токенов.
    """
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
    )

    start = time.time()
    response = client.images.generate(
        model=model,
        prompt=prompt,
        size=size,
        quality=quality,
        n=1,
    )
    elapsed = time.time() - start

    Path(output_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    output_path = f"{output_dir}/{model}_{int(start)}.png"

    image_data = response.data[0].b64_json
    with open(output_path, "wb") as f:
        import base64
        f.write(base64.b64decode(image_data))

    return {
        "model": model,
        "elapsed_sec": round(elapsed, 2),
        "output_path": output_path,
    }


def compare_models(prompt: str) -> None:
    """Запуск обоих моделей для одного промпта и вывод отчета."""
    print(f"Запуск сравнительного теста для промпта: {prompt[:80]}...\n")

    for model in ["gpt-image-2", "gemini-3-pro-image-preview"]:
        result = generate_paradigm_diagram(prompt, model)
        print(f"[{model}] Время: {result['elapsed_sec']}с | Путь: {result['output_path']}")


if __name__ == "__main__":
    paradigm_prompt = """
    A research paradigm diagram showing ML training pipeline.
    Three stages: Data Preprocessing, Model Training, Evaluation.
    Each stage has sub-modules with English labels.
    Title: 'End-to-End ML Training Pipeline'.
    Footer: 'Figure 1. ML Paradigm v2.3'.
    Academic style, white background.
    """
    compare_models(paradigm_prompt)

🚀 Быстрый старт: Рекомендуем использовать платформу APIYI apiyi.com для быстрого развертывания среды тестирования. Она предоставляет готовый к использованию унифицированный API-интерфейс, позволяющий настроить доступ и параллельное тестирование обеих моделей за 5 минут.

Различия в механизмах рендеринга текста: GPT-image-2 vs Nano Banana Pro

Почему GPT-image-2 добился «структурного» превосходства в задачах с мелкими шрифтами и научными диаграммами? Понимание различий в архитектуре моделей поможет вам выбрать лучший инструмент для конкретных задач.

Механизм рассуждения (Thinking) O-серии в GPT-image-2

GPT-image-2 внедряет механизм логического вывода серии O — расширение возможностей моделей рассуждения OpenAI (o1 / o3) в области изображений. Перед генерацией картинки модель выполняет три шага:

1. Планирование композиции: Организация объектов, текста и пространственных отношений из промпта в «чертеж макета».
2. Проверка ограничений: Пошаговая сверка «подсчета объектов», «содержания текста» и «размещения мелких элементов» с планом.
3. Разрешение конфликтов: Обработка потенциальных противоречий в промпте (например, «заполнить весь экран» vs «оставить пустое пространство»).

Для схем, насыщенных ограничениями, где каждый мелкий текст является отдельным условием, этот подход критически важен. Обычные диффузионные модели склонны «терять ограничения» в процессе рисования, тогда как механизм рассуждения рассматривает все элементы как целостный план, резко снижая вероятность ошибок.

Механизм Grounding и семантики段落 в Nano Banana Pro

Nano Banana Pro основан на архитектуре Gemini 3 Pro, и его преимущества лежат в другой плоскости:

1. Google Search Grounding: Возможность поиска актуальной информации (например, актуальные курсы валют или расписание мероприятий) в процессе генерации и встраивание этих данных в изображение.
2. Семантическая связность на уровне абзацев: Мощные языковые возможности позволяют длинным текстам сохранять грамматическую точность.

Эти механизмы отлично подходят для инфографики с длинными текстами, но слабо помогают в работе с «фрагментированными мелкими метками», которые часто представляют собой собственные имена или технические аббревиатуры без глубокого семантического контекста.

Почему «мелкий шрифт» — это решающий фактор

Суть проблемы не в размере шрифта, а в соотношении «информационная плотность / пиксели». Когда метку размером 8 пт нужно четко отрисовать на участке 50×20 пикселей, модель должна одновременно учитывать форму символов, интервалы, выравнивание и антиалиасинг. Это сценарий с «высокой плотностью ограничений», где преимущества рассуждений серии O проявляются в полной мере.

🎯 Технический совет: Если ваш проект требует как научных диаграмм, так и инфографики с длинными текстами, рекомендую реализовать маршрутизацию моделей на уровне инженерной инфраструктуры: автоматическое перенаправление в зависимости от «порога кегля». Эту логику можно легко реализовать через единый интерфейс APIYI apiyi.com, не подключая разные SDK и сокращая сложность разработки.

Сравнение промпт-инжиниринга для GPT-image-2 и Nano Banana Pro

Методы «настройки» этих моделей существенно различаются. Для одной и той же задачи разница в написании промпта может привести к заметным отличиям в итоговом качестве.

Дружелюбный режим промптов для GPT-image-2

GPT-image-2 предпочитает «структурированные инструкции + явные ограничения», имитируя стиль рассуждений серии O.

Рекомендуемый стиль:

A research paradigm diagram with the following elements:

Title (top center, 24pt bold): "End-to-End ML Pipeline"

Three stages (left to right, connected by arrows):
1. "Data Preprocessing" (sub-modules: Tokenization, Normalization)
2. "Model Training" (sub-modules: Forward Pass, Backpropagation)
3. "Evaluation" (sub-modules: F1 Score, ROC-AUC)

Footer (bottom-right, 8pt): "Figure 1. ML Paradigm v2.3"

Style: academic, white background, dark blue boxes, sans-serif font.

Ключевой момент: использование нумерованных списков, точных размеров шрифта и указание позиций позволяет механизму рассуждений (Thinking) «проверять каждый пункт по порядку».

Дружелюбный режим промптов для Nano Banana Pro

Nano Banana Pro предпочитает «описания на естественном языке + повествовательный контекст», что ближе к творческому письму.

Рекомендуемый стиль:

A clean academic-style research paradigm diagram showing
how a machine learning pipeline progresses through three
stages: starting with data preprocessing where raw inputs
are tokenized and normalized, then moving to model training
where forward passes and backpropagation iterate, and
finally reaching evaluation where F1 score and ROC-AUC
are computed. Connect the stages with arrows. Title at top:
"End-to-End ML Pipeline". Use a clean, white background
with dark blue rounded boxes.

Ключевой момент: «расскажите историю» процесса, чтобы базовая модель Gemini задействовала свои способности к семантической связности для обработки изображения как единого целого.

Шпаргалка по оптимизации промптов

Общие советы (применимы к обеим моделям)

• Ключевой текст обязательно заключайте в кавычки: иначе модель может «вольно интерпретировать» ваши слова.
• Минимизируйте использование мелкого текста (8pt): даже для GPT-image-2 рекомендуется использовать не более 5-6 отдельных текстовых меток.
• Избегайте противоречивых условий: «минимализм» + «высокая плотность информации» приведут в замешательство любую из моделей.
• Генерируйте 3-4 варианта для выбора лучшего: визуализация текста — процесс вероятностный, создание нескольких итераций является отраслевым стандартом.

🚀 Быстрый старт: С помощью платформы APIYI (apiyi.com) вы можете выстроить конвейер сравнительного тестирования, отправляя запрос к обеим моделям одновременно и просматривая результаты рядом. Настройка занимает менее 5 минут, что помогает быстро найти комбинацию моделей, идеально подходящую для ваших бизнес-задач.

Рекомендации по сценариям: GPT-image-2 vs Nano Banana Pro

После серии тестов мы подготовили четкие рекомендации по выбору модели в зависимости от ваших задач.

Когда лучше выбрать GPT-image-2

• Научные схемы и диаграммы: высокая плотность мелкого текста + профессиональные термины + стрелки переходов. Механизм Thinking и 99% точность текста дают этой модели структурное преимущество.
• Технические архитектурные схемы: содержащие специфические названия стеков (FastAPI, Elasticsearch, PostgreSQL и др.), которые часто пишутся с ошибками.
• Визуализация данных: деления осей, легенды, планки погрешностей, мелкие подписи 6-8pt.
• UI-скриншоты и макеты: текст кнопок, бейджи статусов, пункты меню и другой плотный UI-текст.
• Инфографика и постеры: сочетание профессиональных заголовков типа "Intelligence Layer" и мелких сносок.
• Многоязычные макеты: графики с подписями на смеси китайского, английского, японского или корейского.
• Формулы и символы: греческие буквы (α/β/H₀/p-value), индексы, статистические знаки.
• Быстрая итерация: скорость генерации ~3 сек/изображение удобна для частой настройки промптов.

Когда лучше выбрать Nano Banana Pro

• Фотореализм: предметная съемка, портреты, архитектурная фотография — всё, где нужна высокая степень достоверности.
• Инфографика с длинными блоками текста: верстка в стиле статей, где текст представлен абзацами, а не отдельными метками.
• Генерация на основе актуальной информации: при необходимости использовать поиск Google для получения свежих данных (актуальные курсы валют, новости).
• Высокое разрешение 4K: GPT-image-2 поддерживает до 2K, тогда как Banana Pro выдает до 4K (5632×3072).
• Редактирование с использованием нескольких эталонных изображений: Banana Pro поддерживает до 14 референсов, что дает больше гибкости при редактировании.
• Сложные пространственные отношения: если нужно точно расставить объекты «спереди/сзади» или «слева/справа», Banana Pro покажет лучшие результаты.
• Длинные блоки текста на китайском: стабильность верстки для длинных текстовых абзацев (а не мелких аннотаций).

«Золотая середина» (подходит для обеих моделей)

• Обычные иллюстрации с одним основным заголовком и подзаголовком.
• Простой дизайн логотипов.
• Стилизованные иллюстрации (плоский дизайн, акварель, пиксель-арт).
• Обложки без обилия профессиональной терминологии.

💡 Принцип принятия решений: чем плотнее текст, чем мельче шрифт и чем профессиональнее терминология — тем больше поводов выбрать GPT-image-2. Если текст длиннее, требуется фотореализм или свежие данные — выбирайте Nano Banana Pro. Переключаться между обеими моделями можно в один клик на платформе APIYI (apiyi.com), без необходимости повторной интеграции.

Рекомендации по выбору: GPT-image-2 против Nano Banana Pro

Дерево решений: 3 вопроса, которые помогут выбрать

Вопрос 1: Занимает ли «мелкий текст (менее 8pt)» более 30% вашего изображения?

• Да → GPT-image-2
• Нет → Переходите к вопросу 2

Вопрос 2: Нужна ли вам фотореалистичность?

• Да → Nano Banana Pro
• Нет → Переходите к вопросу 3

Вопрос 3: Требуется ли вам разрешение 4K или генерация на основе данных в реальном времени?

• Да → Nano Banana Pro
• Нет → GPT-image-2 (работает быстрее, лучше справляется с текстом)

Рекомендации для разных групп пользователей

Оценка стоимости и скорости

Согласно тестам в LM Arena, GPT-image-2 генерирует изображение примерно за 3 секунды, в то время как Nano Banana Pro обычно тратит на это 10-15 секунд. Если ваш рабочий процесс предполагает «многократное уточнение промпта до идеального результата», высокая скорость GPT-image-2 поможет значительно быстрее пройти цикл итераций.

💰 Оптимизация затрат: Для команд, которым требуется массовая генерация научных или технических изображений, рекомендуем использовать платформу APIYI (apiyi.com). Она предоставляет гибкие тарифы и удобное управление моделями из одного места. Это позволяет легко переключаться между моделями в зависимости от задачи, выбирая наиболее экономичный вариант, что идеально подходит для небольших команд и независимых разработчиков.

FAQ: GPT-image-2 против Nano Banana Pro

Основные выводы по GPT-image-2 vs Nano Banana Pro

• Лидерство в рендеринге текста: GPT-image-2 опережает Nano Banana Pro на 242 балла Эло в рейтинге LM Arena — это исторический разрыв, обусловленный точностью символов ~99%.
• Преимущество в научных графиках: Для схем, архитектурных диаграмм, визуализации данных и UI-макетов GPT-image-2 обеспечивает структурное превосходство благодаря логике серии O и точности 99%.
• Стабильность мелкого текста: GPT-image-2 уверенно отображает подписи осей 6-8pt, греческие буквы, индексы и математические знаки, в то время как Nano Banana Pro часто допускает там ошибки.
• Скорость генерации: GPT-image-2 работает в 3-5 раз быстрее (около 3 секунд против 10-15 у Nano Banana Pro), что критично для быстрой итерации.
• Сильные стороны Banana Pro: Разрешение 4K, фотореализм, связные длинные тексты, доступ к Google Search и пространственное мышление с несколькими объектами остаются территорией Nano Banana Pro.
• Принцип выбора: Чем больше текста / мельче шрифт / сложнее терминология → выбирайте GPT-image-2. Если важен реализм / 4K / актуальные данные → Nano Banana Pro.
• Единый интерфейс: Платформа APIYI apiyi.com позволяет использовать один и тот же SDK для обеих моделей, упрощая маршрутизацию и экономя ресурсы на интеграцию.

Итоги

Сравнение GPT-image-2 и Nano Banana Pro показывает, что выводы могут кардинально различаться в зависимости от сценария использования. Если смотреть только на общий рейтинг LM Arena, то преимущество GPT-image-2 в +242 балла Elo выглядит как «полный разгром». Однако при детальном рассмотрении конкретных задач относительные преимущества каждой модели становятся очевидными и предсказуемыми:

• Научные схемы, технические изображения с мелким текстом, графики с профессиональной терминологией → выбирайте GPT-image-2.
• Фотореализм, длинные инфографики, изображения, требующие актуальной информации → выбирайте Nano Banana Pro.

Для исследователей, технических блогеров и продакт-менеджеров, чья работа связана с созданием изображений с большим количеством текста (особенно мелкого), качественный скачок GPT-image-2 ощущается вполне реально: от 90% в GPT Image 1 до 95% в GPT Image 1.5 и 99% в GPT-image-2. Каждое новое поколение значительно расширяет границы того, можно ли использовать сгенерированные ИИ изображения «из коробки» без правок.

Рекомендуем подключать обе модели через платформу APIYI (apiyi.com) и динамически переключаться между ними в зависимости от типа задачи. Так вы сможете использовать сильные стороны каждой модели, вместо того чтобы полагаться на один инструмент во всех ситуациях.

Справочные материалы

1. Официальный анонс OpenAI ChatGPT Images 2.0: примечания к выпуску GPT-image-2

   • Ссылка: openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-0
   • Описание: официальный анонс от 21.04.2026, список возможностей модели.

2. Официальная страница Google DeepMind Nano Banana Pro: описание модели Gemini 3 Pro Image

   • Ссылка: deepmind.google/models/gemini-image/pro
   • Описание: официальное описание возможностей, ценообразование, работа с эталонными изображениями.

3. LM Arena Text-to-Image Leaderboard: рейтинг моделей текст-в-изображение по Elo

   • Ссылка: arena.ai/leaderboard/text-to-image
   • Описание: GPT-image-2 (1512 Elo) против Nano Banana Pro (1271 Elo).

4. Тестирование Nano Banana Pro от Саймона Уиллисона: отчет независимого разработчика

   • Ссылка: simonwillison.net/2025/Nov/20/nano-banana-pro
   • Описание: тестирование в разрешении 4K, примеры инфографики.

5. Репортаж VentureBeat о ChatGPT Images 2.0: обзор многоязычности и инфографики

   • Ссылка: venturebeat.com/technology/openais-chatgpt-images-2-0-is-here
   • Описание: рендеринг текста на разных языках, тестирование на комиксах, картах и плакатах.

Автор: Техническая команда APIYI | Чтобы узнать больше об API для больших языковых моделей и сравнить их возможности, посетите APIYI (apiyi.com) для проведения практических тестов.