{count, plural, one {कोर्स} other {कोर्स}}
Google Gemini और NotebookLM के साथ प्रैक्टिकल AI
{hours} घंटा
10K
Nano Banana 2.1 Google का अक्टूबर अपडेट है, जो इसकी इमेज जेनरेशन और एडिटिंग मॉडल के लिए आया है। यह Nano Banana 2 की जगह लेता है, जिसे हमने अपने पहले गाइड में कवर किया था।
मुख्य बदलाव हैं इमेज क्वालिटी, प्रॉम्प्ट एक्युरेसी, टेक्स्ट रेंडरिंग, और सब्जेक्ट कंसिस्टेंसी। Nano Banana 2 पहले से ही ये चारों कर सकता था, इसलिए मैं देखना चाहता था कि अपडेट सामान्य उपयोग में दिखाई देता है या नहीं। इसी के लिए, मैं दोनों मॉडलों को जेनरेशन और एडिटिंग के लिए वही चार प्रॉम्प्ट दे रहा हूँ, और अंत में निष्कर्ष दूँगा।
TL;DR
- Nano Banana 2 अभी भी काम करता है, लेकिन अब अप्रचलित घोषित है और शटडाउन तारीख घोषित नहीं हुई है।
- Google बताता है कि 2.1 को ओवरऑल प्रेफरेंस, इंफोग्राफिक्स, और एडिटिंग में ऊँचे स्कोर मिले, जबकि छोटा टेक्स्ट और बाएँ-दाएँ प्लेसमेंट अब भी कमज़ोरियाँ हैं।
- 1K और 2K पर इमेज आउटपुट की कीमत लगभग आधी और 4K पर करीब 25% कम है, लेकिन इनपुट और रीजनिंग रेट बढ़े हैं।
- अंतर का सबसे अधिक असर बार-बार होने वाली एडिटिंग और टेक्स्ट वाले लेआउट में दिखता है। पहली साधारण इमेज दोनों मॉडलों पर मिलती-जुलती दिख सकती है।
Nano Banana 2.1 क्या है?
Nano Banana 2.1 Google के Nano Banana इमेज मॉडल का वर्तमान संस्करण है। इसका एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (API) आईडी है gemini-nano-banana-2.1.
नामकरण कन्फ्यूज़िंग है। Nano Banana 2 को Gemini 3.1 Flash Image भी कहा जाता है, जबकि Nano Banana Pro उसी परिवार का अलग मॉडल है। Nano Banana 2 अब भी चलता है, लेकिन Google ने इसे शटडाउन तारीख बताए बिना डिप्रिकेट कर दिया है।
Nano Banana 2.1 की नई विशेषताएँ क्या हैं?
संस्करण 2.1 नए टूल्स की जगह भरोसेमंदी पर केंद्रित है।
इमेज क्वालिटी, प्रॉम्प्ट एक्युरेसी, और टेक्स्ट रेंडरिंग
Google 1K, 2K, और 4K पर रियलिज़्म, प्रॉम्प्ट एक्युरेसी, टेक्स्ट, और इंफोग्राफिक लेआउट में बदलाव बताता है। इसकी मॉडल कार्ड अब भी धुंधला छोटे टेक्स्ट और बाएँ-दाएँ संबंधी त्रुटियाँ सूचीबद्ध करता है।
इमेज एडिटिंग और सब्जेक्ट कंसिस्टेंसी
Google 2.1 में सब्जेक्ट कंसिस्टेंसी को एक और बदलाव के रूप में सूचीबद्ध करता है। यहाँ इसका अर्थ है किसी एक तत्व को बदले बिना किरदार, वस्तुएँ या आसपास का दृश्य बदले बिना रखना।
Nano Banana 2 से चले आ रहे फीचर्स
Nano Banana 2 पहले से सपोर्ट करता था:
- अधिकतम 14 रेफरेंस इमेज
- Google Search ग्राउंडिंग
- 4K आउटपुट
- 8:1 जैसी बहुत चौड़ी आस्पेक्ट रेशियो
संस्करण 2.1 चौड़ी इमेज में टाइलिंग ठीक करता है और 512px विकल्प हटाता है।
Nano Banana 2.1 बेंचमार्क
Google दो प्रकार के स्कोर रिपोर्ट करता है। ओवरऑल प्रेफरेंस, इंफोग्राफिक डिज़ाइन, और जनरल एडिटिंग मानवों की साइड-बाय-साइड तुलना से लिए गए हैं जिन्हें Elo में बदला गया; ऊँचा स्कोर दर्शाता है कि रेटर्स ने मॉडल को अधिक बार पसंद किया। इंफोग्राफिक फैक्टुअलिटी एक अलग AutoRater मैट्रिक का उपयोग करती है, इसलिए उसका दशमलव स्कोर Elo नहीं है।
कार्ड दोनों मॉडलों को "Thinking" के रूप में लेबल करता है, बिना minimal, medium, या high बताए। यह स्थापित नहीं करता कि Google ने वही high सेटिंग का उपयोग किया जो मैंने हैंड्स-ऑन टेस्ट में की।
यदि आपको केवल इमेज की परवाह है, तो इस तालिका को छोड़ें और हैंड्स-ऑन टेस्ट पर जाएँ।
|
बेंचमार्क |
Nano Banana 2.1 (Thinking) |
Nano Banana 2 (Thinking) |
|
ओवरऑल प्रेफरेंस (Elo) |
1050 ± 14 |
990 ± 7 |
|
इंफोग्राफिक डिज़ाइन (Elo) |
1048 ± 17 |
961 ± 12 |
|
इंफोग्राफिक फैक्टुअलिटी (AutoRater) |
0.521 |
0.179 |
|
जनरल एडिटिंग (Elo) |
1026 ± 12 |
938 ± 11 |
Elo पंक्तियाँ इंफोग्राफिक डिज़ाइन और जनरल एडिटिंग में गैप दिखाती हैं। ये औसत अभी भी यह गारंटी नहीं देते कि 2.1 किसी एकल प्रॉम्प्ट पर ज़रूर जीतेगा।
Nano Banana 2.1 बनाम Nano Banana 2 का परीक्षण
मैंने Google AI Studio का उपयोग करके दोनों मॉडलों को वही चार प्रॉम्प्ट दिए: एक दृश्य बनाइए, एक छोटा संपादन कीजिए, दृश्य को स्थानांतरित कीजिए, और उसे एक इंफोग्राफिक में बदलिए। मैंने दोनों मॉडलों के लिए Thinking को high पर सेट किया।
एडिटिंग के दौरान प्रत्येक मॉडल ने अपने ही पहले वाली इमेज से काम किया। नीचे दी गई सभी चार तुलनाएँ उसी टेस्ट से हैं, जिनमें बाएँ Nano Banana 2 और दाएँ Nano Banana 2.1 है।
टेस्ट 1: इमेज रियलिज़्म और ऑब्जेक्ट प्लेसमेंट
मैंने ऐसे दृश्य से शुरुआत की, जिसमें वस्तुओं की गिनती और प्लेसमेंट जाँचना आसान हो।
A photorealistic image inside a sunlit greenhouse: a small copper robot waters three sunflowers with a yellow watering can. An orange cat sleeps on a wooden bench behind the robot, and a blue bucket sits to the robot's left.
दोनों में तीन सनफ्लावर और रोबोट के पीछे एक बिल्ली दिखती है। Nano Banana 2.1 में नीली बाल्टी दर्शक के बाएँ दिखाई देती है।
दोनों फोटो जैसी लगती हैं और दोनों ने बिल्ली को रोबोट के पीछे रखा है। Nano Banana 2 ने चमकदार कॉपर रोबोट, अलग-अलग गमलों में तीन फूल, और कड़ी धूप बनाई। Nano Banana 2.1 ने हरे निशानों वाला घिसा-पिटा रोबोट, एक ही गमले में तीन तने, और नरम रोशनी दी।
बाल्टी का प्लेसमेंट प्रॉम्प्ट की "रोबोट के बाएँ" आवश्यकता के खिलाफ स्कोर करने के लिए पर्याप्त स्पष्ट नहीं है। Nano Banana 2.1 में बाल्टी दर्शक के बाएँ दिखती है, लेकिन रोबोट फूलों की ओर मुड़ा है। Nano Banana 2 बाल्टी को अपने रोबोट के सामने रखता है, जो भी संदिग्ध है।
टेस्ट 2: एक वस्तु की एडिटिंग
अगले चरण में, मैंने प्रत्येक मॉडल से एक ही वस्तु बदलने और बाकी सब कुछ यथावत रखने को कहा। हमारा ChatGPT इमेजेस गाइड भी इसी तरह की लक्षित एडिट का उपयोग करता है।
Change only the watering can from yellow to bright red. Keep the robot, cat, flowers, bucket, lighting, and everything else unchanged.
दोनों मॉडलों ने कैन को लाल कर दिया और अपनी-अपनी पहली इमेज का बाकी हिस्सा वैसा ही रखा।
दोनों मॉडलों ने कैन को लाल किया और बाकी दृश्य को नहीं छेड़ा। Nano Banana 2 का स्मूथ कैन थोड़ा खुरदुरा लौट आया। यह पसंद का मामला है, गलती नहीं, इसलिए यह टेस्ट बराबरी पर रहा।
टेस्ट 3: नए सेटिंग में सब्जेक्ट कंसिस्टेंसी
तीसरा प्रॉम्प्ट कठिन है: दृश्य को बाहर ले जाएँ लेकिन विषय पहचाने जा सकें।
Move this scene to a rainy rooftop garden. Keep the same robot, cat, sunflowers, red watering can, and blue bucket. Adjust the lighting, shadows, and reflections to match the rain.
Nano Banana 2 (बाएँ) ने ग्रीनहाउस की छत रखी लेकिन अंदर पानी के गड्ढे बना दिए; Nano Banana 2.1 (दाएँ) दृश्य को बाहर ले गया।
Nano Banana 2 ने ग्रीनहाउस, ग्लास रूफ सहित, बनाए रखा और काँच के पीछे स्काइलाइन जोड़ दी। इसके विषय मेल खाते हैं और भीगा, परावर्तक डेक सही लगता है, लेकिन छत वाले भवन के अंदर बरसाती गड्ढे दिखते हैं, तो यह रूफटॉप गार्डन के बजाय टपकते ग्रीनहाउस जैसा पढ़ता है।
Nano Banana 2.1 बाहर ईंटों वाले रूफटॉप और फायर एस्केप पर गया। इसके विषय पिछली इमेज से पोज़ तक मेल खाते हैं, और रोबोट चिपकाया हुआ नहीं लगता: ताँबा भीगा है और उसके पैर गड्ढे में परावर्तित हैं। यह टेस्ट Nano Banana 2.1 के पक्ष में जाता है।
टेस्ट 4: टेक्स्ट रेंडरिंग और इंफोग्राफिक डिज़ाइन
आखिरी टेस्ट के लिए, मैं उसी चैट में रहा लेकिन फोटोग्राफी से डायग्राम पर स्विच किया।
Create a clean horizontal infographic titled "How a Sunflower Grows", with four numbered stages: Seed, Sprout, Seedling, Flower. Use flat vector illustrations, clear arrows, and readable sans-serif labels. Include a small illustration of the same copper robot in the corner. No extra text.
Nano Banana 2 (बाएँ) ने अधूरा लेआउट अपनी पिछली फोटो में मिला दिया; Nano Banana 2.1 (दाएँ) ने एक पूरा इंफोग्राफिक बनाया।
यहीं बड़ा अंतर खुला। Nano Banana 2 ने अपनी बरसाती ग्रीनहाउस फोटो की धुंधली प्रति पर अधूरा कार्ड लेआउट चढ़ा दिया: शीर्षक सही है, लेकिन "SPROUT" में P धुँधला है, "SEEDLING" फैलता है, चरण 4 का कोई लेबल नहीं, तीर नहीं हैं, और रोबोट केवल धुंधले पैरों की तरह दिखता है।
Nano Banana 2.1 ने पूरा इंफोग्राफिक बनाया: शीर्षक सभी अक्षरों में सही स्पेलिंग के साथ, क्रम में चार नंबर वाले चरण, तीन तीर, और कोई अतिरिक्त टेक्स्ट नहीं। कोने का रोबोट पहले वाले कॉपर रोबोट जैसा दिखता है, हालाँकि उसे एंटीना मिला, और लाल कैन उसके पास है। क्योंकि यह प्रॉम्प्ट उसी चैट में था, परिणाम इसी एडिट श्रृंखला पर लागू होता है; मैंने Nano Banana 2 को अलग नई बातचीत में नहीं जाँचा।
Nano Banana 2.1 की कीमत और उपलब्धता
Gemini API में Google प्रति तस्वीर एक समान शुल्क नहीं लेता। 2.1 में इमेज सस्ती हुई हैं, जबकि प्रॉम्प्ट और रीजनिंग महँगी हुई हैं।
Nano Banana 2.1 API प्राइसिंग
Google के प्राइसिंग पेज पर किसी भी मॉडल के लिए फ्री API टियर सूचीबद्ध नहीं है।
|
मानक दर |
Nano Banana 2.1 |
Nano Banana 2 |
|
इनपुट, प्रति 1M टोकन |
$1.50 |
$0.50 |
|
टेक्स्ट और रीजनिंग आउटपुट, प्रति 1M टोकन |
$7.50 |
$3 |
|
1K इमेज |
$0.0336 |
$0.067 |
|
2K इमेज |
$0.0504 |
$0.101 |
|
4K इमेज |
$0.113 |
$0.151 |
1K और 2K पर, इमेज शुल्क Nano Banana 2 की कीमत का लगभग आधा है। 4K पर, यह करीब 25% कम है। इनपुट की लागत 3 गुना और रीजनिंग 2.5 गुना अधिक है, इसलिए लंबे प्रॉम्प्ट या कई रेफरेंस इमेज वह बचत घटा सकती हैं।
Gemini ऐप, Flow, AI Studio, और API के माध्यम से एक्सेस
Nano Banana 2.1 Gemini ऐप, Flow, AI Studio, और API के माध्यम से उपलब्ध है। सब्सक्रिप्शन एक्सेस और API बिलिंग अलग-अलग हैं।
- Gemini ऐप: Google का Gemini इमेज पेज Nano Banana 2.1 को Google AI Plus, Pro, या Ultra प्लान से जोड़ता है।
- Google Flow: इसकी मॉडल सूची में Nano Banana Pro, Nano Banana 2 Lite, और Nano Banana 2.1 शामिल हैं, लेकिन Nano Banana 2 नहीं।
- AI Studio और API: दोनों आईडी द्वारा किसी भी मॉडल की पेशकश करते हैं। Google AI प्लान AI Studio की उपयोग सीमा बढ़ाता है, लेकिन API कुंजियाँ अलग से बिल होती हैं।
मॉडल नाम खाते और क्षेत्र के अनुसार बदल सकते हैं। AI Studio या API आपको दोनों संस्करण नाम से चुनने देता है।
आपको Nano Banana 2.1 कब उपयोग करना चाहिए?
Nano Banana 2.1 उस काम के लिए उपयुक्त है जो बार-बार होने वाली एडिटिंग, इंफोग्राफिक्स, छोटे टेक्स्ट वाले लेआउट, कई रेफरेंस इमेज, या चौड़े 2K और 4K आउटपुट पर निर्भर करता है। रूफटॉप और इंफोग्राफिक प्रॉम्प्ट ने मेरे टेस्ट में सबसे बड़े अंतर दिए, हालाँकि छोटा टेक्स्ट, लंबे पैसेज, और सटीक प्लेसमेंट अभी भी सीमाएँ हैं।
Nano Banana 2 तब भी मायने रख सकता है जब किसी मौजूदा वर्कफ़्लो को 512px आउटपुट या उसके कम इनपुट और रीजनिंग रेट की ज़रूरत हो। क्योंकि Google ने इसे डिप्रिकेट कर दिया है, यह 2.1 का परीक्षण करते हुए पुराने मॉडल पर अस्थायी रूप से बने रहने का कारण है—न कि उस पर नया काम शुरू करने का।
अंतिम विचार
Nano Banana 2.1 हर प्रॉम्प्ट में नहीं जीता, लेकिन उसने वे दो कठिन कार्य पूरे किए जिन्हें Nano Banana 2 ने चूक दिया। यह Google के एडिटिंग और इंफोग्राफिक स्कोर के पैटर्न से मेल खाता है, जबकि पहले दो प्रॉम्प्ट का करीबी अंतर और ऊँचे इनपुट व रीजनिंग रेट निष्कर्ष को सीमित रखते हैं।
इमेज जेनरेशन से आगे Gemini का व्यापक नज़रिया देखने के लिए, हमारा Practical AI with Google Gemini and NotebookLM कोर्स प्रॉम्प्टिंग, Gemini Canvas, और NotebookLM को कवर करता है।