Google: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview)

جوجل: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview) هو نموذج توليد وتحرير الصور من جوجل، ويُعرَّف على api14 بالمعرّف google/gemini-3.1-flash-image-preview. يقع في فئة الصور مع النصوص كفئة ثانوية، وهو النموذج الذي يقف خلف اسم Nano Banana 2. وهو إصدار معاينة من جوجل وليس نموذجًا مكتملًا ومتاحًا للاستخدام العام، لذا تعامل معه على أنه شيء ينبغي تقييمه مقابل عبء العمل الخاص بك قبل الاعتماد عليه في بيئة الإنتاج.

يقبل النموذج مدخلات من الصور والنصوص ويمكنه إرجاع مخرجات من الصور والنصوص معًا، لذا يمكن لنداء واحد أن يولّد صورة وينتج محتوى مكتوبًا إلى جانبها. تبلغ نافذة السياق لديه 65,536 رمزًا، والحد الأقصى للمخرجات 58,982 رمزًا. توليد الصور قابل للضبط: يمكن تعيين الدقة إلى 512 أو 1K أو 2K أو 4K، ويمكن تعيين نسبة الأبعاد إلى 1:1 أو 1:4 أو 1:8 أو 2:3 أو 3:2 أو 3:4 أو 4:1 أو 4:3 أو 4:5 أو 5:4 أو 8:1 أو 9:16 أو 16:9 أو 21:9. تقبل المعلمة n قيمة من 1 إلى 1، لذا يُرجع كل طلب صورة واحدة، وتقبل input_references من 0 إلى 14 صورة، وهذا ما يجعل التحرير القائم على المراجع والتوليد الموجَّه ممكنًا.

تشير هذه القدرات إلى مجموعة استخدامات محددة إلى حد ما. يغطي توليد الصور من النص فن المفاهيم ونماذج المنتجات والرسوم التوضيحية والأصول الاجتماعية بأي دقة ونسبة أبعاد يتطلبها الوجهة. ولأن النموذج يستقبل حتى 14 صورة مرجعية، فهو مناسب أيضًا لأعمال التحرير والتحويل: إعادة تصميم صورة موجودة، أو دمج عناصر من عدة مراجع، أو الحفاظ على اتساق عنصر ما عبر سلسلة من المخرجات. ويعني جانب إخراج النصوص أنه يستطيع كتابة تعليقات توضيحية أو وصف الصور أو الاستدلال بشأنها في الاستجابة نفسها، وهذا مفيد لخطوط إنتاج الأصول التي تحتاج إلى الصورة وبياناتها الوصفية معًا. ويجعل النطاق الواسع لنسب الأبعاد، من 1:8 و8:1 وصولًا إلى 21:9، النموذج عمليًا للافتات وتنسيقات الجوال الطويلة والإطارات السينمائية العريضة دون اقتصاص لاحق.

يمكنك استدعاؤه عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام معرّف النموذج google/gemini-3.1-flash-image-preview، لذا تعمل حزم تطوير البرامج وعملاء OpenAI الحاليون مع تغيير عنوان URL الأساسي واسم النموذج. معلمات الطلب المدعومة هي include_reasoning و max_tokens و reasoning و reasoning_effort و response_format و seed و structured_outputs و temperature و top_p. يستحق seed الضبط عندما تحتاج إلى مخرجات قابلة لإعادة الإنتاج، ويتحكم temperature و top_p في أخذ العينات. وتُمرَّر الخيارات الخاصة بالصور (الدقة ونسبة الأبعاد و n و input_references) كجزء من الطلب إلى جانب تلك المعلمات.

هناك بعض القيود التي يستحق معرفتها قبل الالتزام. نافذة السياق البالغة 65,536 رمزًا متواضعة مقارنة بنماذج النصوص ذات السياق الطويل، لذا قد تحتاج المستندات الضخمة جدًا أو سجلات المحادثات الطويلة متعددة الأدوار إلى تقليم أو إلى نموذج مختلف. يُرجع كل طلب صورة واحدة، لذا يعني التوليد بالدفعات إجراء نداءات متعددة. وهو أيضًا نموذج معاينة، وهذا سبب لإبقاء بديل في ذهنك لأي شيء يواجه المستخدمين. وإذا كانت مهمتك نصية فقط، أو تحتاج إلى سياق أكبر بكثير، فسيكون نموذج نصي مخصص على api14 عادةً الخيار الأنسب.