Nano Banana 2 Lite macht KI-Bildgenerierung schneller und billiger als je zuvor

Google hat ein neues KI-Modell zur Bilderzeugung veröffentlicht, das vor allem auf Geschwindigkeit und niedrige Kosten ausgelegt ist. Der offizielle Name lautet Gemini 3.1 Flash-Lite Image, vermarktet wird das Modell unter dem Namen Nano Banana 2 Lite. Es erzeugt Bilder in einer Auflösung von 1.000 Pixeln in etwa vier Sekunden und kostet 0,034 US-Dollar pro 1.000 Bilder. Laut einem Beitrag im Google-Blog The Keyword ist das Modell ab sofort über Google AI Studio, die Gemini API und die Gemini Enterprise Agent Platform (GEAP) verfügbar.

Parallel zur Veröffentlichung für Entwickler rollt Google das Modell auch in mehreren Verbraucherprodukten aus, darunter AI Mode in der Suche, die Gemini-App, NotebookLM, Google Fotos und Google Ads. Alle mit dem Modell erzeugten Bilder werden mit einem SynthID-Wasserzeichen versehen, einem unsichtbaren digitalen Kennzeichen, das den KI-Ursprung eines Bildes markiert.

Das Modell ist die neue Basisoption in Googles Nano-Banana-Familie und löst Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) ab. Es ist dabei auch günstiger: Das Vorgängermodell kostete 0,039 Dollar pro 1.000 Bilder. Nano Banana 2 kostet 0,067 Dollar, Nano Banana Pro sogar 0,134 Dollar. Laut internen Angaben von Google, die aus den Quellen hervorgehen, liefert Nano Banana 2 Lite etwa 60 bis 70 Prozent der Leistung der teureren Modelle, arbeitet dabei aber deutlich schneller.

Stärken und Einschränkungen

Nano Banana 2 Lite unterstützt ausschließlich Bilder mit 1.000 Pixel Auflösung. Nano Banana 2 und Nano Banana Pro bieten hingegen auch 2.000 und 4.000 Pixel an. Trotz dieser Einschränkung schneidet das Modell in unabhängigen Benchmarks gut ab. Auf der Text-to-Image-Arena-Elo-Skala erreicht es einen Wert von 1.251. Damit übertrifft es das ältere Nano Banana (1.151) und liegt sogar über dem teureren Nano Banana Pro (1.245). Bei Bildbearbeitungsaufgaben erzielt es 1.308 Punkte bei Einzelbild-Edits und 1.294 Punkte bei Mehrbildbearbeitungen.

Google nennt drei Stärken des Modells:

• Weltwissen für kontextuell stimmige Szenen und ortsbezogene Mockups
• Konsistente Darstellung von Figuren über mehrere aufeinanderfolgende Bilder hinweg, zum Beispiel für Storyboards oder Produktvisualisierungen
• Textwiedergabe innerhalb von Bildern, auch in mehreren Sprachen

Google weist darauf hin, dass das Bearbeiten bestehender Bilder etwas länger dauern kann als das Erstellen neuer Bilder. Grund ist der zusätzliche Verarbeitungsaufwand beim Verändern vorhandener Bildinhalte.

Bekannte Schwächen umfassen Probleme mit kleinen Gesichtern, korrekter Schreibweise und feinen Details. Bei der Erstellung von Infografiken oder Datenvisualisierungen kann das Modell sachlich falsche Ergebnisse liefern. Google empfiehlt, solche Ausgaben grundsätzlich manuell zu prüfen.

Für wen das Modell gedacht ist

Google beschreibt Nano Banana 2 Lite als Werkzeug für automatisierte, hochvolumige Arbeitsabläufe und nicht als Lösung für anspruchsvolle kreative Produktionen. Typische Einsatzbereiche sind automatisierte Werbekampagnen, A/B-Tests mit visuellen Inhalten, schnelles Layout-Prototyping und dynamische Bildgenerierung im digitalen Handel.

Das Modell läuft ausschließlich über Googles eigene Cloud-Infrastruktur. Entwickler können es nicht herunterladen oder selbst hosten. Wie Carl Franzen für VentureBeat berichtet, verfolgt Google damit eine Strategie, Unternehmen dauerhaft an das eigene Plattform-Ökosystem zu binden.

Quellen

• Google unveils Nano Banana 2 Lite aka Gemini 3.1 Flash-Lite for low cost, 4-second fast enterprise image generations – VentureBeat
• Nano Banana 2 Lite – Google DeepMind
• Start building with Nano Banana 2 Lite and Gemini Omni Flash – The Keyword, Google Blog