Google: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)

جوجل: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) هو نموذج لتوليد الصور وتحريرها من جوجل، ويُعرَّف على api14 بالمعرّف google/gemini-3.1-flash-image. يقع في فئة الصور مع النصوص كفئة ثانوية، وهو الخلف لنموذج Nano Banana الصوري السابق من جوجل. تاريخ إصدار المزوّد هو 2026-06-18. تصفه جوجل بأنه يقدّم جودة بصرية بمستوى Pro بسرعة Flash، وهذا يوضّح المقصود: جودة إخراج عالية دون زمن المعالجة الأبطأ المرتبط عادةً بنماذج الصور الأكبر.

يقبل النموذج مدخلات من الصور والنصوص ويمكنه إرجاع مخرجات من الصور والنصوص، لذا يتعامل مع التوليد من موجّه نصي وتحرير الصور التي توفّرها. نافذة السياق لديه هي 131,072 رمزاً، والحد الأقصى للمخرجات هو 32,768 رمزاً. توليد الصور قابل للضبط: يمكن تعيين الدقة إلى 512 أو 1K أو 2K أو 4K، وتدعم نسبة الأبعاد 1:1 و1:4 و1:8 و2:3 و3:2 و3:4 و4:1 و4:3 و4:5 و5:4 و8:1 و9:16 و16:9 و21:9. تقبل المعلمة n حداً أدنى قدره 1 وحداً أقصى قدره 1، لذا ينتج كل طلب صورة واحدة. تقبل المراجع المدخلة من 0 إلى 14 صورة، وهذا ما يجعل تحرير وتركيب الصور المتعددة عملياً.

تشير هذه القدرات إلى مجموعة واسعة إلى حد ما من الاستخدامات. يغطي توليد الصور من النص الرسم التوضيحي والفن التصوري ونماذج المنتجات والأصول التسويقية، مع قائمة نسب الأبعاد التي تتعامل مع كل شيء من منشورات التواصل المربعة إلى اللافتات العريضة وصيغ الجوال الطويلة. ولأن النموذج يستقبل مدخلات الصور إلى جانب النص، فإنه يناسب أيضاً سير عمل التحرير: إعادة اللمس، وإعادة التنسيق، وتغيير الخلفيات، ودمج عناصر من عدة صور مصدرية، إذ يمكن تمرير ما يصل إلى 14 مرجعاً. يناسب خيار دقة 4K الأعمال التي تحتاج إلى الثبات عند الطباعة أو العرض بحجم كبير، بينما تُبقي دقة 512 المسودات رخيصة للتكرار. ويعني جانب مخرجات النص أن النموذج يمكنه إرجاع تفسيرات أو أوصاف إلى جانب الصورة التي ينتجها.

تستدعيه عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام معرّف النموذج google/gemini-3.1-flash-image، لذا تعمل مكتبات عميل OpenAI الحالية بتغيير عنوان URL الأساسي واسم النموذج فقط. معلمات الطلب المدعومة هي include_reasoning وmax_tokens وreasoning وreasoning_effort وresponse_format وseed وstructured_outputs وtemperature وtop_p. تكون seed مفيدة عندما تريد مخرجات صور قابلة للتكرار عبر التشغيلات، وتتحكم temperature وtop_p في مقدار التنوع الذي تحصل عليه بين عمليات التوليد. وتتيح لك المعلمات المتعلقة بالاستدلال المقايضة بين زمن الاستجابة ومعالجة أكثر تروّياً للموجّهات المعقدة.

هناك بعض القيود التي يجدر معرفتها قبل الالتزام. المعلمة n ثابتة عند 1، لذا لا يمكنك طلب عدة صور في استدعاء واحد؛ وإذا احتجت تنويعات، فأصدر طلبات منفصلة، ويمكن اختيارياً استخدام بذور مختلفة. يقتصر عدد المراجع المدخلة على 14، لذا تحتاج مجموعات المراجع الكبيرة جداً إلى تضييقها أولاً. وإذا كانت مهمتك توليد نص بحت دون مكوّن صوري، فسيكون نموذج نصي مخصص عادةً خياراً أفضل، وإذا احتجت استدلالاً أثقل على مستندات طويلة، فالتركيز على الصور هنا ليس هو المقصود. لتوليد الصور وتحريرها ضمن هذه الحدود، يغطي الحالات الشائعة مباشرةً.