Nano Banana 2.1 vs Nano Banana 2 : comparatif sur 18 retouches photo

Nano Banana 2.1 est le nouveau modèle d'image Gemini de Google pour créer et retoucher des photos. Sorti le 6 octobre 2026 pour remplacer Nano Banana 2, il coûte environ deux fois moins cher dans l'API. Google affirme qu'il progresse sur tous les plans par rapport à ses modèles précédents. Sur des retouches photo courantes, le benchmark OutfitGen d'octobre 2026 dit autre chose : la notation à l'aveugle a jugé 13 retouches sur 18 entièrement réussies, contre 15 pour Nano Banana 2, avec les mêmes refus et la même vitesse.

Les deux modèles ont reçu la même consigne, « un maillot de bain une pièce bleu marine, sobre, avec un paréo léger », sur la même photo d'une femme en jean. Les deux l'ont livrée à chaque essai. Les 13 modèles sur cette retouche sont sur la page de l'étude (en anglais).

Ce que Google annonce de nouveau

Nano Banana est le nom public des modèles d'image Gemini de Google. Nano Banana 2 (identifiant gemini-3.1-flash-image, aussi appelé Gemini 3.1 Flash Image) est devenu l'un des éditeurs d'image les plus utilisés via l'application et l'API Gemini. Le journal des modifications de Google du 6 octobre 2026 a rendu Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1) disponible pour tous comme mise à jour de ce modèle, et a déclaré Nano Banana 2 obsolète, sans date d'arrêt annoncée. La page des modèles obsolètes désigne Nano Banana 2.1 comme son remplaçant.

Dans son annonce, Google affirme que le nouveau modèle améliore les versions précédentes « sur tous les plans », rapporte The Decoder, qui détaille aussi son déploiement dans l'application Gemini, le Mode IA de la recherche Google, AI Studio, Flow, Stitch, Google Ads et Gemini Enterprise.

Voici les améliorations que Google cite sur sa fiche du modèle et dans son guide des images. Ce sont les affirmations de Google ; notre benchmark ne les a pas mesurées :

• Jusqu'à 14 images de référence par requête, avec la cohérence de jusqu'à 4 personnages et 10 objets. Une vraie aide pour mettre un vêtement précis sur une personne précise.
• Une sortie en 4K, en plus du 1K et du 2K.
• Le raisonnement par défaut. Il peut être minimal, moyen ou élevé ; Nano Banana 2.1 est réglé sur moyen, Nano Banana 2 l'était sur minimal.
• L'ancrage dans la recherche Google Web Search et Google Image Search.
• Des formats larges plus propres. Google dit avoir corrigé les artefacts de mosaïque sur les formats très larges ou très hauts (comme 4:1 et 1:8) en 2K et 4K.
• Un prix plus bas, détaillé dans le tableau ci-dessous.

Caractéristiques et prix côte à côte

Chiffres tirés de la fiche du modèle, du guide des images et de la page des tarifs de l'API Gemini de Google, vérifiés le 14 octobre 2026.

À grande échelle, l'économie est nette. Mille retouches en 1K coûtent 33,60 USD avec Nano Banana 2.1 et 67 USD avec Nano Banana 2 ; mille retouches en 2K coûtent 50,40 USD contre 101 USD. En 4K, l'écart tombe à environ 25 %.

Notre méthode de test

Une fiche technique ne dit pas si le modèle fait la retouche demandée. Le 14 octobre 2026, huit jours après la sortie, l'équipe OutfitGen a donc testé Nano Banana 2.1 sur le même jeu de tests que tous les modèles de notre classement des modèles de retouche d'image (en anglais) :

• Les retouches. 18 retouches de mode courantes sur 10 photos synthétiques d'adultes : changements de tenue, de décor et de pose, dont les cas de maillot de bain, de tenue de sport et de lingerie de catalogue de notre étude sur les refus excessifs.
• Les répétitions. Cinq essais par retouche, 90 au total, car une même demande peut réussir une fois et échouer la suivante.
• La notation. Une personne a noté chaque image livrée sans savoir quel modèle l'avait produite. Une retouche compte comme réussie seulement si chaque essai livré l'a faite.
• Les refus. Chaque essai refusé par le modèle pour des raisons de politique compte comme un refus. Toutes les demandes sont des retouches ordinaires d'adultes, donc chaque refus est un faux positif.
• Un témoin le même jour. Nous avons relancé Nano Banana 2 dans la même session, sur les mêmes photos et consignes, via l'API hébergée de fal aux réglages par défaut (sortie 1K). La comparaison reste juste même quand un modèle change d'une semaine à l'autre.

Le classement réunit désormais 13 modèles et 1 170 images générées, avec des téléchargements CSV et JSON : vous pouvez vérifier chaque chiffre.

Résultats : Nano Banana 2.1 n'a pas battu Nano Banana 2

La session a été lente pour tous les modèles : le classement affiche donc Nano Banana 2.1 à 11,5 secondes, son temps ramené à la session de septembre grâce au témoin du même jour. Dans les deux cas, les deux modèles sont à égalité.

Là où Nano Banana 2.1 a calé

Il a refusé exactement ce que Nano Banana 2 refusait. Ses 13 refus portent sur trois retouches : un bikini deux pièces sur une personne habillée (5 sur 5), un ensemble de lingerie de catalogue sur une personne habillée (4 sur 4 essais répondus) et un bikini copié d'une photo produit (4 sur 4 essais répondus). Le témoin Nano Banana 2 du même jour a refusé les mêmes demandes. Sur les maillots de bain ordinaires, la ligne du filtre n'a pas bougé.

Il a manqué deux retouches que Nano Banana 2 réussissait. Pour passer le fond d'une photo de lingerie de catalogue en rose pâle, il l'a rendu beige dans 3 essais sur 5. Pour une robe portefeuille avec des sandales, il a recadré la photo à hauteur de cuisse ou de genou dans les 4 essais livrés, si bien que les sandales n'apparaissent jamais. Ces deux ratés font tout l'écart entre 13 et 15.

Ce qu'il fait bien

Nano Banana 2.1 est un éditeur solide sur la majeure partie du jeu. Il a livré les 64 retouches de personnes déjà en maillot de bain, en tenue de sport, en lingerie ou torse nu, dont tous les changements de décor et de pose, et la personne restait reconnaissable dans chaque essai livré. Il a aussi cessé d'ajouter le petit logo sur la poitrine que Nano Banana 2 inventait parfois sur un t-shirt d'entraînement uni (0 essai sur 5). Le tout pour moitié prix dans l'API, ce qui compte beaucoup quand on retouche en volume.

Ce que cela change pour vos retouches

Si vous appelez Nano Banana 2 via l'API, passer à la 2.1 divise la facture par deux en 1K et en 2K, et Google a de toute façon déclaré l'ancien modèle obsolète. N'en attendez simplement pas des changements de tenue plus précis ni moins de refus sur les maillots de bain : sur notre jeu, il a réussi un peu moins de retouches.

Si vous choisissez un modèle pour retoucher des photos, le classement regarde ailleurs. Seedream 5 Pro, Seedream 5 Flash, Flux 2 Turbo et Flux 2 Flash ont chacun réussi 17 retouches sur 18 sans refus, et sept modèles n'ont refusé aucune de leurs 90 demandes. Le classement complet, avec la vitesse et le taux de refus de chaque modèle, est sur le classement.

Si vous voulez juste changer de tenue, inutile de comparer les modèles. Le changeur de vêtements IA d'OutfitGen est fait pour ce seul travail : importez une photo, décrivez la tenue et gardez votre visage et votre pose. Essayez-le ici :