جوجل ديبمايند تطلق Nano Banana 2 Lite و Gemini Omni Flash للمطورين
Google/DeepMind
Google DeepMind
أطلقت جوجل ديبمايند Nano Banana 2 Lite، وهو أسرع وأكثر نماذج توليد الصور فعالية من حيث التكلفة، حيث يعمل في 4 ثوانٍ بسعر 0.034 دولار لكل 1000 صورة، بالإضافة إلى Gemini Omni Flash لتوليد وتحرير الفيديو بناءً على النص، بسعر 0.10 دولار لكل ثانية من الفيديو. كلا النموذجين متاحان الآن في Google AI Studio و Gemini API و على أسطح جوجل الاستهلاكية.
أعلنت شركة جوجل ديب مايند (Google DeepMind) عن إصدار نموذجين جديدين للذكاء الاصطناعي: نانو بانا تو لايت (Nano Banana 2 Lite) وجيميني أومني فلاش (Gemini Omni Flash). نموذج نانو بانا تو لايت هو أسرع وأكثر نماذج توليد الصور فعالية من حيث التكلفة في عائلة نانو بانا (Nano Banana)، حيث يمكنه إنتاج صورة من وصف نصي في 4 ثوانٍ بتكلفة 0.034 دولار لكل 1,000 صورة. وهو مصمم للسيناريوهات التي تكون فيها السرعة والتكلفة المنخفضة أمرًا بالغ الأهمية، ويُوصى به كبديل لنموذج نانو بانا السابق (جيميني-2.5-فلاش-إيميج). النموذج متاح بالفعل في جوجل إيه آي ستوديو (Google AI Studio)، وواجهة برمجة تطبيقات جيميني (Gemini API)، ومنصة وكلاء المؤسسات جيميني (Gemini Enterprise Agent Platform)، بالإضافة إلى الأسطح الاستهلاكية لجوجل مثل وضع الذكاء الاصطناعي في البحث (AI Mode in Search)، وتطبيق جيميني، ونوت بوك إل إم (NotebookLM)، وجوجل فوتوز (Google Photos)، وستيتش (Stitch)، وجوجل فلو (Google Flow)، وجوجل آدز (Google Ads). في الوقت نفسه، نموذج جيميني أومني فلاش هو نموذج لتوليد وتحرير الفيديو من النصوص والصور ومقاطع الفيديو، تم تقديمه في مؤتمر جوجل آي أو (Google I/O). وهو يدعم تحرير الفيديو القائم على الحوار والمراجع متعددة الوسائط والمزامنة بين النص والإجراء. السعر هو 0.10 دولار لكل ثانية من الفيديو، وهو مماثل لسعر نموذج فيو 3.1 فاست (Veo 3.1 Fast). تشمل القيود توليد مقاطع فيديو يصل طولها إلى 10 ثوانٍ، وعدم دعم المراجع الصوتية وتمديد المشهد في واجهة برمجة التطبيقات، بالإضافة إلى قيود على تناسق الشخصيات عبر تغييرات المشهد. يستخدم كلا النموذجين علامات سينث آي دي المائية (SynthID watermarks) لأغراض السلامة. يمكن للمطورين الجمع بين النموذجين لبناء تطبيقات وسائط متعددة معقدة، على سبيل المثال، توليد صورة في نانو بانا تو لايت ثم تحريكها إلى فيديو باستخدام جيميني أومني فلاش.
المصدر: Google DeepMind —
الأصلي
