SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Model / Badania

Google daje deweloperom obraz i wideo w Gemini API. Warto najpierw przeczytać drobny druk.

30 czerwca Google udostępnił przez Gemini API dwa modele do generowania mediów: Nano Banana 2 Lite, który zwraca obraz w cztery sekundy za 0,034 dolara, i Gemini Omni Flash do wideo, którego klip poprawiasz kolejnymi poleceniami w naturalnym języku, po 0,10 dolara za sekundę. Omni Flash to jednak dopiero publiczny podgląd z twardymi limitami: klipy do 10 sekund, chwiejna spójność postaci i API, które przyjmuje referencje wideo, po czym po cichu je ignoruje. Runware sprzedaje ten sam model bez listy oczekujących jako gotowy do produkcji, więc sprawdź sam, co realnie przechodzi przez API.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Model / Badania  ·  4 min  · 

Google daje deweloperom obraz i wideo w Gemini API. Warto najpierw przeczytać drobny druk.
Ilustrację przygotowała AI.

30 czerwca Google udostępnił deweloperom dwa nowe modele do generowania mediów przez Gemini API i AI Studio: Nano Banana 2 Lite do obrazów oraz Gemini Omni Flash do wideo. Obietnica jest prosta, bo oba da się połączyć w jeden proces: Lite tworzy obraz w kilka sekund, a Omni animuje go w krótki klip. Dla dewelopera, który ma to wbudować we własną aplikację, ważniejsze od efektownych demonstracji są jednak trzy liczby i jedna lista ograniczeń.

Obraz w cztery sekundy z najtańszego modelu w rodzinie

Nano Banana 2 Lite zwraca gotowy obraz z opisu tekstowego w cztery sekundy, a w API działa pod nazwą gemini-3.1-flash-lite-image. Pojedynczy obraz w rozdzielczości 1K kosztuje 0,034 dolara, co czyni go najtańszym i najszybszym modelem obrazowym w tej rodzinie. Google poleca go jako następcę pierwszej wersji Nano Banany i zapewnia, że mimo nastawienia na szybkość model nadal trzyma się promptu, zachowuje spójność postaci i czytelnie wpisuje tekst w obraz. To jednak deklaracja producenta, nie niezależny pomiar, a Lite jest najniższą półką rodziny. Kiedy liczy się jakość, a nie tempo, Google sam kieruje wyżej: do uniwersalnego Nano Banana 2 i do Nano Banana Pro, przeznaczonego do zadań, w których dokładność jest ważniejsza od prędkości.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Kolejny model roboczy Google w miejscu obiecanego flagowca Model / Badania

Kolejny model roboczy Google w miejscu obiecanego flagowca

3 min

Google wypuścił Gemini 3.7 Flash zaledwie trzy tygodnie po wersji 3.6, znów model roboczy w miejscu obiecywanego flagowego Pro. Skok w benchmarkach jest realny, ale niewielki: na DeepSWE v1.1 wynik rośnie z 49,0% do 65,3%, a w rozumieniu dokumentów model bije Claude Sonnet 5 i GPT-5.6. Prawdziwa zmiana jest w cenie, 0,75 dolara za milion tokenów wejściowych, tyle że OpenAI zbiło stawkę swojej Luny do 0,20 dolara. Ryan Whitwam z Ars Technica pyta wprost, czy to szybszy rozwój, czy tylko szybsze wypuszczanie.

Najmocniejszym argumentem za Gemini 3.8 Flash jest opinia inżynierów Google Model / Badania

Najmocniejszym argumentem za Gemini 3.8 Flash jest opinia inżynierów Google

4 min

Google wypuścił 2 września Gemini 3.8 Flash i nie ruszył cennika, bo milion tokenów wejściowych nadal kosztuje 0,75 dolara, tyle że model myśli dłużej i koszt przerobienia jednego zadania urósł według Artificial Analysis z 0,40 do 0,58 dolara, czyli o 45%. Porównania jeden do jednego z Claude Opus 5 Google nie pokazał, a wariant Flash Cyber, który według zespołu Chrome'a pisze 2,6 razy więcej trafnych łatek, trafia tylko do wybranych instytucji przez program Fairwind. Najmocniejszym publicznym argumentem zostaje więc to, że model spodobał się inżynierom samego Google.

Gemini przestaje oglądać całe wideo, żeby odpowiedzieć na jedno pytanie Model / Badania

Gemini przestaje oglądać całe wideo, żeby odpowiedzieć na jedno pytanie

3 min

Gemini nie musi już oglądać całego nagrania, żeby odpowiedzieć na jedno pytanie: od pierwszego września modele 3.7 Flash, 3.6 Flash i 3.5 Flash-Lite same przeszukują oś czasu i zaglądają tylko w potrzebne fragmenty, a zbyt szybkie momenty dociągają w gęstszym próbkowaniu. Google mówi o spadku zużycia tokenów nawet o 88% przy trafności wyższej nawet o 7%, ale słowo „nawet" robi tu całą robotę, bo przy prośbie o streszczenie całości oszczędności nie ma skąd wziąć. Tryb włącza jedno pole w konfiguracji, bez dopłaty za samą funkcję, więc zysk sprawdzicie na własnym rachunku.