Qwen Image 3 vs Nano Banana 2.1: тест с одинаковым промптом и цены

25 октября 2026 года одни и те же четыре промпта прошли через Qwen Image 3 и Nano Banana 2.1, и обе модели правильно написали каждое английское и китайское слово. Nano Banana 2.1 выиграла два теста, Qwen Image 3 — один, ещё один закончился вничью. Изображение 2K стоит $0.03 по прайс-листу Alibaba и около $0.057 у Google, с учётом thinking.

Если вы всё ещё на Nano Banana 2, пора переходить: Google объявила её устаревшей 6 октября 2026 года, а 2.1 стоит вдвое меньше за изображение 2K.

Обе модели есть на OmniaKey: Qwen Image 3 и Nano Banana 2.1.

Как мы тестировали

• Модели и ID: qwen-image-3 и gemini-nano-banana-2.1 на OmniaKey. qwen-image-3 на OmniaKey — это qwen-image-3.0 от Alibaba, поэтому в документации и ценах Alibaba ниже указан этот ID.
• Отправленные параметры: Qwen Image 3 получила {"size": "2048*2048", "prompt_extend": false, "watermark": false}, Nano Banana 2.1 — {"aspect_ratio": "1:1", "image_size": "2K"}. Все изображения 2048×2048.
• Все запуски 25 октября 2026 года. Постер и китайская вывеска — по два раза на модель, портрет и редактирование — по одному. Это 12 тестовых изображений плюс исходное фото для редактирования, и каждая задача удалась с первой попытки.
• Для равных условий переписывание промпта у Qwen (prompt_extend, включено по умолчанию) было выключено, а вместе с ним и режим thinking, так что Qwen рисовала наш точный текст. Nano Banana 2.1 сохранила thinking по умолчанию.
• Исходное фото для редактирования сделали в GPT Image 2 в 1024×1024, чтобы ни одна модель не редактировала собственное изображение.
• Время считается от отправки задачи до статуса succeeded.
• Судили в полном размере: каждое запрошенное слово по буквам, затем то, как изображение следует промпту — композиция, место и глубина резкости, а в редактировании — уцелели ли продукт и этикетка.
• OmniaKey продаёт доступ к API обеих моделей, поэтому тесты шли через него. Все цены ниже — прайс-листы Alibaba и Google, а не наши.
• Источники: справка по API изображений Qwen от Alibaba, цены Model Studio и список новых моделей; у Google — цены API Gemini, генерация изображений и журнал изменений, всё проверено 25 октября 2026 года.

Одно-два изображения на промпт — маленькая выборка, поэтому читайте результаты как примеры, а не как рейтинг.

Четыре теста, одинаковые промпты

Тест 1: джазовый постер на английском (1:1)

Здесь проверяется каждое слово строки постера со смешанным регистром, а ещё то, что получилось — сам постер или фотография постера.

Промпт:

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 и 23.5 s): все слова верны в обоих запусках. Мелкая строка читается "Friday 14 November · 8 PM · The Lantern Room", в том же регистре, что и в промпте. Тёплая белая бумага, плоский постер на весь кадр и почти чёрный силуэт саксофона на синей градиентной панели — оба раза.
• Nano Banana 2.1 (32.2 s и 36.5 s): все слова верны в обоих запусках, но мелкая строка набрана заглавными: "FRIDAY 14 NOVEMBER · 8 PM · THE LANTERN ROOM". Саксофон золотой, латунный, в первом запуске на синем круге, во втором — на синей панели. Оба раза постер выглядит как лист бумаги, снятый на сером или тёмном фоне, поэтому перед использованием его нужно обрезать.

Итог: Qwen Image 3. Обе модели написали каждое слово верно, дважды. Qwen сохранила наш регистр и выдала плоский постер, готовый к печати. Золотой саксофон Nano ближе к промпту, но она сменила регистр мелкой строки на заглавные и оба раза оформила постер как снятый макет. Для постера в Nano добавьте "flat design, no mockup, keep the capitalization".

Тест 2: вывеска китайского чайного дома (1:1)

Здесь проверяются две строки на китайском на табличке и то, похож ли результат на реалистичное фото, которое просит промпт.

Промпт:

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。

Перевод: фасад старого чайного дома, тёплый вечерний свет, реалистичная фотография. Над дверью тёмная деревянная табличка с крупными золотыми иероглифами 清风茶舍 (Qingfeng Tea House) и строкой помельче под ней — 始于一九八六 (с 1986 года). По красному фонарю с каждой стороны двери, несколько бамбуковых стульев у входа.

• Qwen Image 3 (23.1 s и 23.2 s): "清风茶舍" и "始于一九八六" верны в обоих запусках. Глянцевые золотые иероглифы на чистом тёмном дереве, сверху черепица, тёплый свет, красные фонари, бамбуковые стулья. Отделка больше похожа на 3D-рендер, чем на фото.
• Nano Banana 2.1 (36.5 s и 32.0 s): обе строки верны в обоих запусках. Табличка — выветренное дерево с облупившейся краской и матовыми золотыми иероглифами. Выглядит как настоящее фото: люди внутри, горящие фонари, растения, чайный набор и даже кондиционер на стене.

Итог: Nano Banana 2.1. На всех четырёх изображениях обе китайские строки верны, так что текст — ничья. Промпт просил 写实摄影, реалистичную фотографию, и версия Nano выглядит как фото, а версия Qwen — как чистый рендер.

Тест 3: портрет на рыбном рынке в Лиссабоне (1:1)

Здесь проверяется живой портрет: приметы места, малая глубина резкости и текстура кожи.

Промпт:

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): смеющаяся женщина с каштановыми волосами держит свёрток сардин в бумаге обеими руками. За ней крытый рыбный прилавок со льдом и серебристой рыбой, слегка размытый. Ничто в кадре не говорит о Лиссабоне.
• Nano Banana 2.1 (37.1 s): смеющаяся седая женщина в шарфе держит бумажный свёрток сардин обеими руками. На стене сине-белая плитка, рукописный ценник "SARDINHAS 1,40", люди в фоне размыты, каменный пол.

Итог: Nano Banana 2.1. Она поместила сцену в Лиссабон, с плиткой и португальским ценником, и сильнее размыла фон, чего и требует "shallow depth of field". Портрет Qwen мог бы прийти с любого крытого рыбного рынка.

Тест 4: редактирование фото продукта (1:1)

Здесь проверяется, меняет ли редактирование только фон, оставляя бутылку и её этикетку точно такими, как были. Исходное фото сделали в GPT Image 2, и обе модели получили один и тот же файл.

Промпт:

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): сохранила форму бутылки, пробку и этикетку — "OLIVA", рисунок веточки оливы и "Extra Virgin · 500 ml". Мраморная столешница и розмарин рядом. Окно за бутылкой резкое. Бутылка ближе всего к исходнику.
• Nano Banana 2.1 (28.4 s): сохранила пробку, те же слова и тот же рисунок на этикетке. Мраморная столешница, розмарин и сильно размытое окно позади, как просил промпт. Масло выглядит чуть золотистее, чем на исходнике, и весь кадр больше похож на фотографию.

Итог: ничья. Обе сохранили каждое слово на этикетке. Qwen оставила бутылку ближе всего к исходнику. Nano выполнила размытое окно, выглядит более сфотографированной и справилась с этим редактированием быстрее. Выбирайте Qwen, когда продукт не должен меняться совсем.

Результаты по тестам

Текст ничего не решил: все восемь генераций постера и вывески написали верно каждое запрошенное слово, и по-английски, и по-китайски. Решили регистр, композиция и то, насколько результат похож на фотографию. Qwen следовала тексту буквально. Nano добавляла детали места — плитку, ценник, кондиционер.

Цена и скорость

Прайс-лист Alibaba по странице цен Alibaba Cloud Model Studio, проверено 25 октября 2026 года:

Прайс-лист Google по странице цен API Gemini, проверено 25 октября 2026 года:

Сколько стоит одно изображение из наших запусков по этим прайс-листам:

Редактирование у Qwen — это $0.03 плюс $0.003 за входное изображение, без платы за токены. Пять генераций Nano Banana 2.1 потратили 812, 825, 860, 878 и 1,011 thinking-токенов, медиана 860, что добавляет 860 × $7.50 за миллион = $0.0065 к $0.0504 за изображение. Наше редактирование в Nano использовало 87 thinking-токенов и входное изображение на 1,120 токенов.

Разница берётся из thinking. Google считает thinking-токены как текстовый вывод по $7.50 за миллион и по умолчанию оставляет thinking на среднем уровне, поэтому цифра за изображение в её таблице цен — нижняя граница, а не счёт.

На каждом новом изображении Qwen была быстрее — 23.1 до 27.4 s против 32.0 до 37.1 s у Nano, — и медленнее в единственном редактировании. Актуальные тарифы OmniaKey смотрите на страницах моделей Qwen Image 3 и Nano Banana 2.1.

А что с Nano Banana 2?

Google объявила Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) устаревшей 6 октября 2026 года, в день выпуска 2.1, по данным её журнала изменений, проверенного 25 октября 2026 года. Замена — 2.1, дата отключения не объявлена. Документация Google по-прежнему указывает Nano Banana 2 как стабильную и поддерживаемую, но новые проекты направляет на 2.1.

По одной цене выбор — 2.1: $0.0504 за изображение 2K против $0.101 у Nano Banana 2, и $0.0252 против $0.050 в Batch API. Если вы искали "qwen image 3 vs nano banana 2", тестируйте 2.1: Google уже направляет туда новые проекты, и результаты вывески и портрета выше — от 2.1. Чем 2 отличается от 2.1 и как 2.1 выглядит рядом с Pro, разобрано в нашем тесте Nano Banana 2.1 vs Pro.

Плюсы и минусы

• Плюсы: точный текст вместе с регистром; плоские макеты без муляжа; самые быстрые генерации, медиана 23 s; самая низкая цена по прайс-листу за изображение 2K — $0.03.
• Минусы: чистый, рендерный вид на фотопромптах; мало деталей места, если не попросить; самое медленное редактирование, 41.5 s; максимум 2048×2048.

• Плюсы: самые фотографичные результаты; добавляет детали места и реального мира; редактирование быстрее; до 4K; Batch API за полцены.
• Минусы: изменила регистр нашей мелкой строки; оба раза оформила постер как макет; генерации медленнее, медиана 36.5 s; тратит thinking-токены на каждое изображение.

Что выбрать для какой задачи

Прогнать тот же тест через один API

Этот запрос отправляет промпт постера в Qwen Image 3 в 2048×2048 с выключенным переписыванием промпта и без водяного знака — так, как мы и запускали:

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. В ответ приходит 202 и id задачи.
2. Каждые несколько секунд запрашивайте https://api.omniakey.com/v1/media/tasks/{id}, пока status не станет succeeded.
3. Скачайте изображение из assets[0].url.

Для Nano Banana 2.1 поставьте model в gemini-nano-banana-2.1, а parameters в {"aspect_ratio": "1:1", "image_size": "2K"}. Для редактирования поставьте operation в edit: Qwen принимает исходник в input.images как массив URL или data URL, а Nano Banana 2.1 — в input.image как {"data": "<base64>", "mime_type": "image/jpeg"}.

Откройте страницы моделей Qwen Image 3 и Nano Banana 2.1, чтобы запустить генерацию, и документацию по API изображений для каждого параметра.

Частые вопросы

Qwen Image 3 лучше, чем Nano Banana 2.1?

Для постеров и других плоских макетов, где важен точный текст, да: победила в тесте постера с плоским файлом за 23 s. Для фото лучше Nano Banana 2.1: она победила на китайской витрине и в портрете из Лиссабона.

Qwen Image 3 открытая?

Нет. Весов Qwen Image 3.0 не существует: на странице команды Qwen на Hugging Face есть семейство Qwen-Image-2.1 и ничего для 3.0. Самая новая открытая модель изображений Qwen — Qwen-Image-2.1, 7B, под Qwen Research License. Наш тест Qwen-Image-2.1 показывает, что эти веса делают на вашей машине.

Qwen Image 3 умеет делать изображения 4K?

Нет. Максимальный вывод — 2048×2048, соотношения сторон от 1:8 до 8:1, так что 2K — потолок. Nano Banana 2.1 выдаёт 1K, 2K или 4K, и Google берёт $0.113 за изображение 4K.

Что дешевле, Qwen Image 3 или Nano Banana 2.1?

По прайс-листам провайдеров Qwen Image 3 примерно вдвое дешевле: $0.03 за изображение 2K против $0.0504 у Nano Banana 2.1, или около $0.057 с её thinking-токенами. Редактирование — $0.033 у Qwen и около $0.053 у Nano.

Nano Banana 2.1 ставит водяной знак?

На каждом изображении Nano Banana 2.1 есть невидимый водяной знак SynthID, по документации Google о генерации изображений. Qwen Image 3 добавляет его только по просьбе, потому что watermark по умолчанию false.

Журнал обновлений

• 25 октября 2026 года: первая версия, четыре теста с одинаковым промптом в тот же день.