Qwen Image 3 vs Nano Banana 2.1 : test avec le même prompt et prix

Le 25 octobre 2026, les mêmes quatre prompts sont passés par Qwen Image 3 et Nano Banana 2.1, et les deux ont écrit correctement chaque mot anglais et chinois. Nano Banana 2.1 gagne deux tests, Qwen Image 3 en gagne un, et un finit à égalité. Une image 2K coûte $0.03 au prix catalogue d'Alibaba et environ $0.057 chez Google, réflexion comprise.

Si vous êtes encore sur Nano Banana 2, le changement est rentable : Google l'a déclaré obsolète le 6 octobre 2026, et la 2.1 coûte moitié moins par image 2K.

Les deux modèles sont sur OmniaKey : Qwen Image 3 et Nano Banana 2.1.

Comment nous avons testé

• Modèles et ID : qwen-image-3 et gemini-nano-banana-2.1 sur OmniaKey. Le qwen-image-3 d'OmniaKey est le qwen-image-3.0 d'Alibaba, donc la documentation et les prix Alibaba ci-dessous utilisent cet ID.
• Paramètres envoyés : Qwen Image 3 a reçu {"size": "2048*2048", "prompt_extend": false, "watermark": false} et Nano Banana 2.1 {"aspect_ratio": "1:1", "image_size": "2K"}. Toutes les images font 2048×2048.
• Tout a tourné le 25 octobre 2026. L'affiche et l'enseigne chinoise ont été lancées deux fois par modèle, le portrait et la retouche une fois. Cela fait 12 images de test plus une photo source pour la retouche, et chaque tâche a réussi du premier coup.
• Pour comparer à armes égales, la réécriture de prompt de Qwen (prompt_extend, active par défaut) était coupée, ce qui coupe aussi son mode réflexion : Qwen a donc dessiné notre texte exact. Nano Banana 2.1 a gardé sa réflexion par défaut.
• La photo source de la retouche a été créée avec GPT Image 2 en 1024×1024, pour qu'aucun modèle ne retouche sa propre image.
• Le temps va de l'envoi de la tâche jusqu'au statut succeeded.
• Le jugement s'est fait en taille réelle : chaque mot demandé lettre par lettre, puis le respect du prompt pour la composition, le lieu et la profondeur de champ, et pour la retouche la survie du produit et de son étiquette.
• OmniaKey vend l'accès API aux deux modèles, donc les tests sont passés par là. Tous les prix ci-dessous sont ceux d'Alibaba et de Google, pas les nôtres.
• Sources : la référence de l'API image de Qwen d'Alibaba, ses prix Model Studio et ses modèles récemment publiés ; côté Google, les prix de l'API Gemini, la génération d'images et le journal des changements, tous consultés le 25 octobre 2026.

Une ou deux images par prompt, c'est un petit échantillon : lisez les résultats comme des exemples, pas comme un classement.

Quatre tests, les mêmes prompts

Test 1 : affiche de jazz en anglais (1:1)

Ce test vérifie chaque mot d'une ligne d'affiche à casse mixte, et si le fichier est une affiche ou la photo d'une affiche.

Prompt :

A minimalist concert poster for a jazz night. Large headline at the top: BLUE HOUR SESSIONS. Below it, in smaller type: Friday 14 November · 8 PM · The Lantern Room. In the middle, a brass saxophone silhouette against a deep blue gradient. Off-white paper texture, generous margins, clean modern typography.

• Qwen Image 3 (23.1 s et 23.5 s) : tous les mots justes aux deux exécutions. La petite ligne dit "Friday 14 November · 8 PM · The Lantern Room", avec la même casse que le prompt. Papier écru, une affiche à plat qui remplit le cadre, et une silhouette de saxophone presque noire sur un panneau dégradé bleu, les deux fois.
• Nano Banana 2.1 (32.2 s et 36.5 s) : tous les mots justes aux deux exécutions, mais la petite ligne est en capitales : "FRIDAY 14 NOVEMBER · 8 PM · THE LANTERN ROOM". Le saxophone est doré, en laiton, sur un cercle bleu au premier essai et sur un panneau bleu au second. Les deux fois, l'affiche apparaît comme une feuille de papier photographiée sur un fond gris ou sombre : il faut la détourer avant de s'en servir.

Verdict : Qwen Image 3. Les deux ont écrit chaque mot correctement, deux fois. Qwen a respecté notre casse et livré une affiche à plat prête à imprimer. Le saxophone doré de Nano est plus proche du prompt, mais il a changé la petite ligne en capitales et cadré l'affiche comme une maquette photographiée aux deux essais. Pour une affiche avec Nano, ajoutez "flat design, no mockup, keep the capitalization".

Test 2 : enseigne d'une maison de thé chinoise (1:1)

Ce test vérifie deux lignes de chinois sur un panneau, et si le résultat ressemble à la photo réaliste demandée par le prompt.

Prompt :

一家老茶馆的门面，傍晚暖光，写实摄影。门楣上挂着一块深色木质牌匾，金色大字写着“清风茶舍”，牌匾下方一行小字“始于一九八六”。门两侧各挂一盏红灯笼，门口摆着几把竹椅。

Traduction : la façade d'une vieille maison de thé, lumière chaude du soir, photographie réaliste. Au-dessus de la porte, un panneau de bois foncé avec de grands caractères dorés 清风茶舍 (Qingfeng Tea House) et, en dessous, une ligne plus petite 始于一九八六 (depuis 1986). Une lanterne rouge de chaque côté de la porte, quelques chaises en bambou devant.

• Qwen Image 3 (23.1 s et 23.2 s) : "清风茶舍" et "始于一九八六" sont justes aux deux exécutions. Caractères dorés brillants sur un bois foncé net, tuiles au-dessus, lumière chaude, lanternes rouges, chaises en bambou. Le rendu tient plus du rendu 3D que de la photo.
• Nano Banana 2.1 (36.5 s et 32.0 s) : les deux lignes justes aux deux exécutions. Le panneau est en bois patiné, avec de la peinture écaillée et des caractères dorés mats. Cela se lit comme une vraie photo : des clients à l'intérieur, des lanternes allumées, des plantes, un service à thé et même un climatiseur au mur.

Verdict : Nano Banana 2.1. Les quatre images ont les deux lignes chinoises justes, donc le texte est à égalité. Le prompt demandait 写实摄影, de la photographie réaliste, et la version de Nano ressemble à une photo quand celle de Qwen ressemble à un rendu propre.

Test 3 : portrait au marché aux poissons de Lisbonne (1:1)

Ce test vérifie un portrait sur le vif : les indices de lieu, la faible profondeur de champ et la texture de la peau.

Prompt :

Candid street portrait of a woman in her sixties laughing at a fish market stall in Lisbon, holding a paper-wrapped bundle of sardines in both hands. Morning light, shallow depth of field, natural skin texture with fine wrinkles, ice and silver fish blurred in the background. Shot on a 50mm lens.

• Qwen Image 3 (27.4 s) : une femme qui rit, cheveux auburn, tenant un paquet de sardines enveloppées dans du papier à deux mains. Derrière, un étal couvert de glace et de poissons argentés, légèrement flou. Rien dans le cadre ne dit Lisbonne.
• Nano Banana 2.1 (37.1 s) : une femme aux cheveux gris qui rit, avec un foulard, tenant un paquet de sardines à deux mains. Des azulejos bleus et blancs au mur, un panneau de prix manuscrit "SARDINHAS 1,40", des silhouettes floues au fond, un sol en pierre.

Verdict : Nano Banana 2.1. Il situe la scène à Lisbonne, avec des azulejos et un panneau de prix portugais, et floute davantage le fond, ce que demande "shallow depth of field". Le portrait de Qwen pourrait sortir de n'importe quelle halle couverte.

Test 4 : retoucher la photo d'un produit (1:1)

Ce test vérifie si une retouche ne change que le fond, en laissant le flacon et son étiquette exactement comme ils étaient. La photo source a été créée avec GPT Image 2 et les deux modèles ont reçu le même fichier.

Prompt :

Place this exact bottle on a sunlit white marble kitchen counter with a blurred window behind it and a sprig of rosemary beside it. Keep the bottle, the cork, the label and every word on the label exactly the same.

• Qwen Image 3 (41.5 s) : la forme du flacon, le bouchon et l'étiquette sont conservés, avec "OLIVA", le dessin de la branche d'olivier et "Extra Virgin · 500 ml". Plan de travail en marbre et romarin à côté. La fenêtre derrière reste nette. Le flacon est le plus fidèle à la source.
• Nano Banana 2.1 (28.4 s) : le bouchon et les mêmes mots et le même dessin sur l'étiquette sont conservés. Plan de travail en marbre, romarin et une fenêtre fortement floutée derrière, comme demandé. L'huile paraît un peu plus dorée que sur la source, et toute l'image fait plus photographie.

Verdict : égalité. Les deux ont gardé chaque mot de l'étiquette. Qwen a conservé le flacon au plus près de la source. Nano a suivi la consigne de la fenêtre floutée, fait plus photo, et a été plus rapide sur cette retouche. Choisissez Qwen quand le produit ne doit pas changer du tout.

Résultats par test

Le texte n'a pas tranché : les huit générations d'affiche et d'enseigne ont écrit correctement chaque mot demandé, en anglais comme en chinois. Ce sont la casse, la composition et l'aspect photographique qui ont décidé. Qwen a suivi le texte à la lettre. Nano a ajouté des détails de lieu, comme des azulejos et un panneau de prix.

Prix et vitesse

Prix catalogue d'Alibaba, d'après la page de prix d'Alibaba Cloud Model Studio, consultée le 25 octobre 2026 :

Prix catalogue de Google, d'après la page de prix de l'API Gemini, consultée le 25 octobre 2026 :

Ce que coûte une image de nos essais à ces prix catalogue :

La retouche de Qwen, c'est $0.03 plus $0.003 pour l'image d'entrée, sans frais de tokens. Les cinq générations de Nano Banana 2.1 ont consommé 812, 825, 860, 878 et 1,011 tokens de réflexion, une médiane de 860, soit 860 × $7.50 par million = $0.0065 ajoutés aux $0.0504 de l'image. Notre retouche avec Nano a utilisé 87 tokens de réflexion et une image d'entrée de 1,120 tokens.

L'écart vient de la réflexion. Google facture les tokens de réflexion comme de la sortie texte à $7.50 par million et laisse la réflexion au niveau moyen par défaut : le chiffre par image de sa grille de prix est donc un plancher, pas la facture.

Qwen a été plus rapide sur chaque image nouvelle, de 23.1 à 27.4 s contre 32.0 à 37.1 s pour Nano, et plus lent sur l'unique retouche. Pour les tarifs actuels d'OmniaKey, voir les pages de Qwen Image 3 et de Nano Banana 2.1.

Et Nano Banana 2 ?

Google a déclaré Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) obsolète le 6 octobre 2026, le jour de la sortie de la 2.1, d'après son journal des changements, consulté le 25 octobre 2026. Il désigne la 2.1 comme remplaçante et n'a annoncé aucune date d'arrêt. La documentation de Google liste encore Nano Banana 2 comme stable et prise en charge, tout en orientant les nouveaux projets vers la 2.1.

Sur le prix seul, la 2.1 s'impose : $0.0504 par image 2K contre $0.101 pour Nano Banana 2, et $0.0252 contre $0.050 sur la Batch API. Si vous avez cherché "qwen image 3 vs nano banana 2", testez la 2.1 : Google y dirige les nouveaux projets, et les résultats d'enseigne et de portrait ci-dessus sont ceux de la 2.1. Les différences entre la 2 et la 2.1, et la façon dont la 2.1 se place face à Pro, sont dans notre test Nano Banana 2.1 vs Pro.

Points forts et points faibles

• Points forts : texte exact, casse comprise ; mises en page à plat sans maquette ; générations les plus rapides, 23 s de médiane ; prix catalogue le plus bas par image 2K, $0.03.
• Points faibles : aspect net et proche du rendu sur les prompts photo ; peu de détails de lieu si vous ne les demandez pas ; retouche la plus lente, 41.5 s ; plafonne à 2048×2048.

• Points forts : résultats les plus photographiques ; ajoute des détails de lieu et du monde réel ; retouche plus rapide ; jusqu'à 4K ; Batch API à moitié prix.
• Points faibles : a changé la casse de notre petite ligne ; a cadré l'affiche comme une maquette aux deux essais ; générations plus lentes, 36.5 s de médiane ; dépense des tokens de réflexion sur chaque image.

Quel modèle pour quel travail

Lancer le même test via une seule API

Cette requête envoie le prompt de l'affiche à Qwen Image 3 en 2048×2048, avec la réécriture de prompt et le filigrane coupés, comme lors du test :

curl https://api.omniakey.com/v1/media/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: blue-hour-poster-001" \
  -d '{
    "model": "qwen-image-3",
    "type": "image",
    "operation": "generate",
    "input": {"prompt": "A minimalist concert poster for a jazz night. Large headline at the top: BLUE HOUR SESSIONS. Below it, in smaller type: Friday 14 November · 8 PM · The Lantern Room. In the middle, a brass saxophone silhouette against a deep blue gradient. Off-white paper texture, generous margins, clean modern typography."},
    "parameters": {"size": "2048*2048", "prompt_extend": false, "watermark": false}
  }'

1. La réponse est 202 avec un id de tâche.
2. Toutes les quelques secondes, appelez https://api.omniakey.com/v1/media/tasks/{id} jusqu'à ce que status vaille succeeded.
3. Téléchargez l'image depuis assets[0].url.

Pour Nano Banana 2.1, mettez model sur gemini-nano-banana-2.1 et parameters sur {"aspect_ratio": "1:1", "image_size": "2K"}. Pour retoucher, mettez operation sur edit : Qwen prend la source dans input.images, sous forme de tableau d'URL ou de data URL, et Nano Banana 2.1 la prend dans input.image sous la forme {"data": "<base64>", "mime_type": "image/jpeg"}.

Ouvrez les pages de Qwen Image 3 et de Nano Banana 2.1 pour lancer une exécution, et la documentation de l'API image pour chaque paramètre.

Questions fréquentes

Qwen Image 3 est-il meilleur que Nano Banana 2.1 ?

Pour les affiches et autres mises en page à plat où le texte exact compte, oui : il gagne le test de l'affiche avec un fichier à plat en 23 s. Pour les photos, Nano Banana 2.1 est meilleur : il gagne la devanture chinoise et le portrait de Lisbonne.

Qwen Image 3 est-il open source ?

Non. Il n'existe pas de poids pour Qwen Image 3.0 : la page Hugging Face de l'équipe Qwen liste la famille Qwen-Image-2.1 et rien pour la 3.0. Le plus récent modèle d'image ouvert de Qwen est Qwen-Image-2.1, 7B, sous Qwen Research License. Notre test de Qwen-Image-2.1 montre ce que ces poids font sur votre propre machine.

Qwen Image 3 peut-il produire des images 4K ?

Non. Sa sortie maximale est 2048×2048, avec des ratios de 1:8 à 8:1 : 2K est le plafond. Nano Banana 2.1 sort en 1K, 2K ou 4K, et Google facture $0.113 une image 4K.

Lequel est le moins cher, Qwen Image 3 ou Nano Banana 2.1 ?

Aux prix catalogue des fournisseurs, Qwen Image 3 coûte environ moitié moins : $0.03 pour une image 2K contre $0.0504 pour Nano Banana 2.1, ou environ $0.057 en comptant ses tokens de réflexion. Les retouches reviennent à $0.033 chez Qwen et à environ $0.053 chez Nano.

Nano Banana 2.1 ajoute-t-il un filigrane ?

Chaque image de Nano Banana 2.1 porte un filigrane SynthID invisible, d'après la documentation de Google sur la génération d'images. Qwen Image 3 n'en ajoute que si vous le demandez, car watermark vaut false par défaut.

Journal des mises à jour

• 25 octobre 2026 : première version, quatre tests avec le même prompt réalisés le jour même.