Google ने Nano Banana 2.1 को 6 अक्टूबर 2026 को जारी किया, जो Gemini 3.6 Flash पर बना है और टेक्स्ट तथा संदर्भ छवियों को एक ही मॉडल में लाता है। नए खातों को साइन-अप पर 20 मुफ़्त क्रेडिट मिलते हैं, कार्ड की ज़रूरत नहीं।
गैलरी
फ़ीचर 01
जब आप कई लोगों या एसेट को किसी नए वातावरण में रखते हैं, तो Nano Banana 2.1 अलग-अलग विषयों को पहचानने योग्य बनाए रखता है। Google के परीक्षणों में इसने बहु-पात्र निरंतरता में 1106 स्कोर किया, जबकि Nano Banana 2 का 978 और Nano Banana Pro का 1011 था। आप संदर्भ चित्र अपलोड करके पात्रों के गुणों को छवियों के आर-पार स्थिर रख सकते हैं। इनपुट छवि और आउटपुट के बीच पात्र निरंतरता हमेशा सटीक नहीं होती, लेकिन यह पिछली पीढ़ियों की तुलना में बहु-पात्र सेटअप को बेहतर संभालता है।
फ़ीचर 02
अलग-अलग स्रोत फ़ोटो से शैली, विषय और पृष्ठभूमि के तत्वों को एक सुसंगत छवि में मिलाएँ। Google के परीक्षणों में Nano Banana 2.1 ने बहु-संदर्भ संपादन के लिए 1066 स्कोर किया, जबकि Nano Banana 2 का 988 और Nano Banana Pro का 989 था। RiceBowl पर आप मॉडल के विषय-स्थापन और समग्र दृश्य लेआउट को दिशा देने के लिए 8 संदर्भ छवियों तक अपलोड कर सकते हैं। यह आपको अपना प्रॉम्प्ट शुरू से लिखे बिना अलग-अलग फ़ोटो मिलाने का व्यावहारिक तरीका देता है।
फ़ीचर 03
Nano Banana 2.1 इन्फ़ोग्राफ़िक्स को पुराने मॉडलों की तुलना में अधिक साफ़-सुथरे ढंग से लेआउट करता है और उनमें तथ्यों को अधिक बार सही रखता है। Google के परीक्षणों में मॉडल ने इन्फ़ोग्राफ़िक तथ्यात्मकता सटीकता का स्कोर 0.521 हासिल किया, जबकि Nano Banana 2 का 0.179 और Nano Banana Pro का 0.265 था। इसने इन्फ़ोग्राफ़िक डिज़ाइन के लिए 1048 स्कोर किया, जो Nano Banana 2 के 961 और Nano Banana Pro के 912 से अधिक है। Google बताता है कि छोटा टेक्स्ट धुँधला आ सकता है, ख़ासकर 1K रिज़ॉल्यूशन पर, और लंबे पैराग्राफ़ अब भी एक कमज़ोर पक्ष हैं।
Feature 04
वास्तविक तस्वीरों को वॉटरकलर, स्केच या ऑयल पेंटिंग जैसी अलग कलात्मक शैलियों में बदलें, बुनियादी संरचना बनाए रखते हुए। Google के परीक्षणों में इसने 1062 का शैलीकरण स्कोर हासिल किया, जो Nano Banana 2 के 991 और Nano Banana Pro के 990 से बेहतर है। आप RiceBowl जनरेटर में सादे टेक्स्ट Prompt या स्टाइल संदर्भ छवियों का उपयोग करके शैलीगत बदलाव लागू कर सकते हैं। मॉडल आपकी लक्षित दृश्य सौंदर्यशास्त्र से मेल खाने के लिए प्रकाश, बनावट और ब्रशवर्क को समायोजित करता है।
PROMPT GUIDE
Prompt
संदर्भ छवि के लोमड़ी और खरगोश को बरसात की शाम एक आरामदायक किताबों की दुकान में रखें: खरगोश एक घूमने वाली सीढ़ी से ज़ोर से किताब पढ़ता है, लोमड़ी एक मग पकड़े आराम कुर्सी से सुनता है। दोनों पात्रों के चेहरे, रंग और कपड़े संदर्भ के समान रखें। 3D एनिमेटेड शैली, गर्म लैंप की रोशनी, उनके पीछे खिड़की पर बारिश।
इनपुट
आउटपुट
Prompt
सफ़ेद पृष्ठभूमि पर घरेलू पौधों की सिंचाई के बारे में साफ़ फ्लैट इन्फोग्राफिक। ऊपर बोल्ड हरे सैन्स-सेरिफ़ में शीर्षक: "Water Less, Grow More"। नीचे तीन कॉलम, प्रत्येक में एक सरल पौधे का आइकन और एक छोटा लेबल: "Snake Plant: every 3 weeks", "Pothos: every week", "Fern: every 3 days"। एक पतली विभाजक रेखा और ग्रे में फ़ुटर नोट: "Check the top inch of soil first"।
आउटपुट
Prompt
इस तस्वीर को नरम मॉडलिंग-क्ले बनावट और दिखाई देने वाले उंगलियों के निशानों के साथ क्लेमेशन दृश्य में बदलें। कुत्ते की मुद्रा, कंबल और पार्क की पृष्ठभूमि को उन्हीं स्थानों पर रखें।
इनपुट
आउटपुट
USE CASES
टेक्स्ट Prompt और संदर्भ तस्वीरों का उपयोग करके उत्पादों को साफ़ स्टूडियो सेटअप या लाइफस्टाइल पृष्ठभूमि में रखें। Google के परीक्षणों में मॉडल ने उत्पाद निरंतरता के लिए 1024 स्कोर किया, जबकि Nano Banana 2 ने 955। आप विभिन्न प्रकाश स्थितियों और स्टेजिंग वातावरणों में वस्तु के विवरण बनाए रखने के लिए उत्पाद शॉट अपलोड कर सकते हैं।
विशिष्ट पहलू अनुपातों के अनुरूप बैनर, प्रचार पोस्ट और आकर्षक कलाकृति जनरेट करें। मॉडल विविध कलात्मक शैलियों और Prompt निर्देशों को सीधे आपके ब्राउज़र में संभालता है। फ़ीड पोस्ट या स्टोरीज़ के लिए RiceBowl पर 1:1 या 9:16 जैसा पहलू अनुपात चुनें।
कॉमिक या वीडियो दृश्यों की योजना बनाने के लिए क्रमिक फ़्रेमों में पात्र लक्षण बनाए रखें। Google के परीक्षणों में मॉडल ने बहु-पात्र निरंतरता में 1106 स्कोर किया, बार-बार आने वाले पात्रों को नई सेटिंग्स में रखते समय पुराने मॉडलों को पीछे छोड़ा। संदर्भ अपलोड फ़्रेम-दर-फ़्रेम पात्र विशेषताओं को पहचानने योग्य बनाए रखने में मदद करते हैं।
शैक्षिक या मार्केटिंग सामग्री के लिए संक्षिप्त टेक्स्ट, स्पष्ट आरेख और कस्टम ग्राफ़िक्स को मिलाएँ। Google के परीक्षणों में मॉडल ने इन्फोग्राफिक डिज़ाइन के लिए 1048 और तथ्यात्मक सटीकता के लिए 0.521 स्कोर किया। यह टेक्स्ट Prompt और डिज़ाइन संदर्भों से सीधे संरचित पोस्टर लेआउट बनाने में मदद करता है।
BALANCED REVIEW
मॉडल विशेषताएँ
01
यह मॉडल Google के Gemini 3.6 Flash आर्किटेक्चर पर आधारित है, जो Gemini 3 परिवार का हिस्सा है। यह जनरेट की गई इमेज और साथ में टेक्स्ट आउटपुट बनाने के लिए 1M टोकन तक के कॉन्टेक्स्ट विंडो के ज़रिए टेक्स्ट और इमेज को एक साथ प्रोसेस करता है।
02
Google दो मोड का मूल्यांकन करता है, Thinking और No Thinking; Thinking समग्र पसंद, कैरेक्टर कंसिस्टेंसी और इन्फोग्राफ़िक डिज़ाइन में अधिक स्कोर करता है।
03
RiceBowl आपको बिना सॉफ़्टवेयर इंस्टॉल किए या API की मैनेज किए अपने ब्राउज़र में Nano Banana 2.1 चलाने देता है। 8 तक रेफ़रेंस इमेज अपलोड करें, 1K, 2K या 4K रिज़ॉल्यूशन चुनें, और एक ही वर्कस्पेस में नए विज़ुअल जनरेट करें।
खरीदार गाइड
Nano Banana 2.1 चुनें। Google के टेस्ट में यह समग्र पसंद (1050 बनाम 935), मल्टी-कैरेक्टर कंसिस्टेंसी (1106 बनाम 1011) और इन्फोग्राफ़िक सटीकता (0.521 बनाम 0.265) में Nano Banana Pro से बेहतर प्रदर्शन करता है। एडिटिंग, स्टाइलाइज़ेशन और लेआउट कार्यों के लिए यह Pro पर स्पष्ट अपग्रेड है।
हाँ, नया मॉडल Nano Banana 2 पर मापनीय सुधार देता है। Google के टेस्ट स्कोर मल्टी-रेफ़रेंस एडिटिंग (1066 बनाम 988), इन्फोग्राफ़िक डिज़ाइन (1048 बनाम 961) और सामान्य एडिटिंग (1026 बनाम 938) में बढ़त दिखाते हैं। अगर आप जटिल ग्राफ़िक्स बनाते हैं या मल्टी-सोर्स विज़ुअल एडिट करते हैं, तो नया मॉडल बेहतर नतीजे देता है।
अगर आपका प्रोजेक्ट टेक्स्ट के लंबे पैराग्राफ रेंडर करने या बेदाग़ स्थानिक सटीकता पर बहुत अधिक निर्भर है तो इससे बचें। Google बताता है कि लंबे टेक्स्ट ब्लॉक कमज़ोर रहते हैं और मॉडल बाएँ-दाएँ दिशाओं को मिला सकता है। घने टाइपोग्राफ़िक दस्तावेज़ों या सटीक स्थिति वाली एडिटिंग के लिए समर्पित ग्राफ़िक डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर ज़्यादा सुरक्षित विकल्प है।
बेंचमार्क
| Google टेस्ट | Nano Banana 2.1 (Thinking) | Nano Banana 2 | Nano Banana Pro |
|---|---|---|---|
| समग्र पसंद | 1050 | 990 | 935 |
| मल्टी-कैरेक्टर कंसिस्टेंसी | 1106 | 978 | 1011 |
| मल्टी-रेफ़रेंस एडिटिंग | 1066 | 988 | 989 |
| शैलीकरण | 1062 | 991 | 990 |
| इन्फोग्राफिक डिज़ाइन | 1048 | 961 | 912 |
| इन्फोग्राफिक तथ्यात्मकता | 0.521 | 0.179 | 0.265 |
| सामान्य संपादन | 1026 | 938 | 939 |
| उत्पाद निरंतरता | 1024 | 955 | 965 |
स्रोत: Google DeepMind Nano Banana 2.1 मॉडल कार्ड (6 अक्टूबर, 2026)। Nano Banana 2.1 के स्कोर Thinking मोड के हैं; इन्फोग्राफिक तथ्यात्मकता (सटीकता) को छोड़कर सभी पंक्तियाँ Elo हैं।
मुफ़्त आज़माएँ01
टेक्स्ट बॉक्स में उस दृश्य, विषय या छवि संशोधन का विस्तृत विवरण लिखें जिसे आप जनरेट करना चाहते हैं। अपना मनचाहा aspect ratio चुनें और 1K, 2K या 4K का आउटपुट रिज़ॉल्यूशन चुनें।
02
वैकल्पिक रूप से पात्रों की विशेषताओं, शैलियों या समग्र संरचना को निर्देशित करने के लिए 8 तक संदर्भ छवियाँ अपलोड करें। मॉडल आपके टेक्स्ट और दृश्य संदर्भों को एक ही prompt में साथ प्रोसेस करता है।
03
मॉडल को सीधे अपने वेब ब्राउज़र में चलाने के लिए Generate पर क्लिक करें। आपका जनरेट किया गया आउटपुट नीचे फ़ीड में दिखाई देगा, तुरंत पूर्वावलोकन और डाउनलोड के लिए तैयार।
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≈ 38–600 वीडियो, मॉडल पर निर्भर
≈ 857–4000 इमेज, मॉडल पर निर्भर
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4,800 क्रेडिट
≈ 15–240 वीडियो, मॉडल पर निर्भर
≈ 342–1600 इमेज, मॉडल पर निर्भर
4.13¢ / क्रेडिट
5 समानांतर टास्क
Nano Banana 2.1 Google का नया इमेज जनरेशन और एडिटिंग मॉडल है, जो 6 अक्टूबर, 2026 को जारी हुआ। Gemini 3.6 Flash पर आधारित, यह 1M टोकन तक के context window के ज़रिए टेक्स्ट और छवियों को साथ प्रोसेस करके छवियाँ और टेक्स्ट आउटपुट करता है।
हाँ, आप इसे RiceBowl AI पर मुफ़्त आज़मा सकते हैं। नए खातों को साइन-अप पर 20 मुफ़्त Credits मिलते हैं, कार्ड की ज़रूरत नहीं। आपकी जनरेट की गई प्रत्येक छवि आपके बैलेंस से Credits का उपयोग करती है।
नया मॉडल Google के preference टेस्ट में Nano Banana Pro से बेहतर प्रदर्शन करता है, समग्र preference में 1050 स्कोर करता है जबकि Pro का 935 है। यह multi-character consistency (1106 बनाम 1011) और इन्फोग्राफिक तथ्यात्मकता (0.521 बनाम 0.265) में भी उल्लेखनीय सुधार दिखाता है।
हाँ, Google के टेस्ट में नए मॉडल ने समग्र preference (1050 बनाम 990), multi-reference editing (1066 बनाम 988) और सामान्य इमेज एडिटिंग (1026 बनाम 938) में Nano Banana 2 से अधिक Elo स्कोर हासिल किया। यह multi-character consistency (1106 बनाम 978) और शैलीकरण (1062 बनाम 991) में भी आगे है।
Google, Nano Banana 2.1 को Gemini ऐप, Google AI Studio, Gemini API, Google Search में AI Mode, Google Ads, Google Flow और Google Stitch में उपलब्ध कराता है। RiceBowl पर आप इसे बिना किसी सेटअप के सीधे अपने ब्राउज़र में चला सकते हैं।
हाँ, Google डेवलपर इंटीग्रेशन के लिए Gemini API और Google AI Studio के ज़रिए इस मॉडल तक पहुँच देता है। RiceBowl पर आप बिना API key के सीधे अपने ब्राउज़र में इससे इमेज बना सकते हैं।
RiceBowl पर आप मॉडल को दिशा देने के लिए प्रति जनरेशन अधिकतम 8 रेफ़रेंस इमेज अपलोड कर सकते हैं। इससे आप स्टाइल, किरदार और बैकग्राउंड को एक ही विज़ुअल आउटपुट में जोड़ सकते हैं।
Google इस मॉडल के लिए कई ज्ञात सीमाएँ बताता है, जिनमें 1K रेज़ोल्यूशन पर छोटा टेक्स्ट धुंधला आना और लंबे पैराग्राफ़ का कमज़ोर रेंडरिंग शामिल है। इसके अलावा, इनपुट इमेज से किरदार की निरंतरता हमेशा सटीक नहीं होती, डूडल या मास्क एडिट निर्देशों का केवल आंशिक रूप से पालन करते हैं, बाएँ/दाएँ की जगह की गड़बड़ी हो सकती है, और दुनिया का ज्ञान सीमित रहता है।
हाँ। RiceBowl पर आप जो इमेज बनाते हैं, उन्हें अपने प्रोजेक्ट या व्यावसायिक सामग्री के लिए व्यावसायिक रूप से इस्तेमाल किया जा सकता है। अगर आप Google के अपने ऐप में इमेज बनाते हैं, तो वहाँ Google की शर्तें लागू होती हैं।
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