产品发布与定位 - 谷歌于2月27日低调发布了新的图像生成模型Nano Banana 2，其官方代号为Gemini 3.1 Flash Image，正在逐步取代旧版成为Gemini平台的默认图像生成模型 [1][2] - 该模型定位为“用Flash的速度，跑出Pro的质量”，旨在将过去Pro版本独占的能力下放给Flash用户 [2] - Nano Banana Pro版本将退守至对事实准确性要求极高的专业场景 [2] 技术规格与性能提升 - 模型底层架构从Gemini 2.5 Flash升级至3.1，输出分辨率从2K提升到4K，并支持从512px到4K的多种分辨率和宽高比 [2] - 核心升级包括更强的世界知识、更精准的文本渲染、更可控的多图一致性，以及原本Pro才有的推理与指令遵循能力 [2] - 模型接入了Gemini的实时搜索和图像检索，能根据地理位置、天气数据、文化符号校准画面细节，实现从“照着风格画画”到“先理解世界，再动笔”的转变 [3] - 在多语言文本渲染上取得显著进步，中英日等多语言混排基本稳定，乱码明显减少，可可靠生成漫画对白、海报文案等 [3] - 在“时钟难题”上有所改善，能准确生成可读时钟，但在处理“时钟+满杯红酒”等多物体复杂场景时仍可能出错 [4] - 模型支持在单个工作流中保持最多5个角色的外貌一致性，以及最多14个物体的特征保真 [8] 定价策略与成本效益 - 定价按像素计算：1000像素图像每张约0.0672美元，2000像素约0.101美元，4K图像约0.151美元 [5] - 相比Nano Banana Pro（2K图像0.134美元/张，4K图像0.24美元/张），Nano Banana 2在4K分辨率下价格降低约37% [5] - 推理速度接近翻倍，生成4K图像时间可缩短至不到一分钟 [5][6] - 单张图像生成成本约为0.067美元，约为Nano Banana Pro的一半 [6] 战略意义与行业影响 - 谷歌正试图将AI生图从“创意玩具”转变为“工业生产线”，核心逻辑是提供可预测的工业化输出 [7] - 通过注入世界知识、解决文字排版顽疾、提供可控的多图一致性，使生成物可直接用于广告、电商、UI设计等商业场景，减少人工修图需求 [7][8] - 示例应用展示了其向流程化、批量化生成符合业务逻辑的视觉内容方向发展 [8] - Nano Banana 2的出现标志着AI生图竞赛进入“画得多快、多准、多便宜”的阶段，谷歌意图通过“Pro级能力 + Flash级速度”的组合在规模化应用上拉开差距 [9] - 在“信息图表准确性”、“指令遵循度”、“事实性”等基准测试指标上，该模型已显著领先于部分主流竞品 [9] - 该模型可能成为企业用户将AI生图从“试点”纳入“生产流水线”的拐点 [9]