ModellerMedya Üretimi 🇺🇸 27.07.2026 05:04

Google DeepMind, Geliştiriciler İçin Nano Banana 2 Lite ve Gemini Omni Flash'ı Tanıttı

Google/DeepMindGoogle/DeepMind Google DeepMindGoogle DeepMind
Google DeepMind, en hızlı ve en uygun maliyetli görüntü oluşturma modeli Nano Banana 2 Lite'ı tanıttı. Model, 4 saniyede işlem yaparken 1 bin görüntü başına 0,034 dolar fiyatla sunuluyor. Ayrıca metin komutu ile video oluşturma ve düzenleme için Gemini Omni Flash tanıtıldı. Bu model, video saniyesi başına 0,10 dolar olarak fiyatlandırılıyor. Her iki model de Google AI Studio, Gemini API ve Google'ın tüketici yüzeylerinde kullanılabilir durumda.
Google DeepMind, iki yeni yapay zeka modelinin piyasaya sürüldüğünü duyurdu: Nano Banana 2 Lite ve Gemini Omni Flash. Nano Banana 2 Lite, Nano Banana ailesindeki en hızlı ve en uygun maliyetli görüntü üretme modelidir; bir metin açıklamasından 4 saniyede görüntü üretebilir ve maliyeti 1.000 görüntü başına 0,034 dolar olur. Hız ve düşük maliyetin kritik olduğu senaryolar için tasarlanmıştır ve önceki Nano Banana modelinin (gemini-2.5-flash-image) yerine geçmesi önerilir. Model halihazırda Google AI Studio, Gemini API, Gemini Enterprise Agent Platform ve ayrıca Arama’da Yapay Zeka Modu, Gemini uygulaması, NotebookLM, Google Fotoğraflar, Stitch, Google Flow ve Google Ads gibi Google tüketici yüzeylerinde mevcuttur. Öte yandan Gemini Omni Flash, Google I/O'da tanıtılan, metin, görüntü ve videodan video oluşturma ve düzenleme için bir modeldir. Diyalog tabanlı video düzenleme, çok modlu referanslar ve metinden eyleme senkronizasyonu destekler. Fiyatı, saniyede 0,10 dolar olup Veo 3.1 Fast ile aynıdır. Sınırlamalar arasında en fazla 10 saniyelik videolar üretebilmesi, API'de ses referansları ve sahne uzatma desteğinin olmaması ve sahne değişikliklerinde karakter tutarlılığı kısıtlamaları yer alır. Her iki model de güvenlik için SynthID filigranlarını kullanır. Geliştiriciler, örneğin Nano Banana 2 Lite'da bir görüntü oluşturup ardından Gemini Omni Flash ile bunu bir videoya dönüştürmek gibi karmaşık multimedya uygulamaları oluşturmak için modelleri birleştirebilir.
Kaynak: Google DeepMind — orijinal
Bu konudaki önceki yazılarımız ↓
Güncel haberler