2026. július 1., szerda · Modellek

A Google bemutatta a Nano Banana 2 Lite képgeneráló modellt: gyors és olcsó, de kompromisszumokkal

A Google DeepMind elérhetővé tette a Gemini 3.1 Flash Lite Image modellt, amelyet Nano Banana 2 Lite néven ismernek: a cég állítása szerint ez a leggyorsabb és legolcsóbb képgeneráló modelljük. Alapértelmezett módban körülbelül 4 másodperc alatt készít képet, míg a standard Nano Banana-nak ehhez mintegy 20 másodpercre van szüksége. Az API-ár átlagosan 0,034 dollár 1000 képenként, a kimeneti tokenár pedig a Nano Banana 2 felének felel meg. Az Ars Technica szerint az Arena.ai felhasználói értékelései közel azonosak a nem-Lite változatéval, ugyanakkor a Google maga is elismeri, hogy a modell gyengébben kezeli a szövegeket – különösen a kis betűméretűeket –, az infografikákon pontatlan adatok jelenhetnek meg, és a személyek megjelenítése kevésbé konzisztens. A modell tehát gyors prototípuskészítésre és ötletelésre alkalmas, de a részletgazdagság terén elmarad a nagyobb változatoktól.

Miért fontos?

A modell jelentősen csökkenti a képgenerálás költségét és idejét, ami tömeges fejlesztői hozzáférést tesz lehetővé.

Források

Google DeepMind Kutatás Ars Technica

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #Google DeepMind#képgenerálás

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. július 1., szerda napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Google bemutatta az EmbeddingGemma 2 nyílt, könnyűsúlyú multimodális beágyazó modellt

A Google kiadta az EmbeddingGemma 2 nevű nyílt modellt, amely szöveget, képet, videót, hangot és kódot alakít numerikus vektorokká, hogy hasonló tartalmakat könnyebben lehessen keresni és összehasonlítani. A Google állítása szerint ez a legkompaktabb ilyen típusú modell a maga 740 millió paraméterével, és a multimodális beágyazási benchmarkokon felülmúlja a nála akár kétszer nagyobb versenytárs modelleket is. A modell API-kulcs nélkül, helyben futtatható: egy lekérdezés WebGPU-n keresztül böngészőben 20-70 ezredmásodpercet vesz igénybe, mindössze körülbelül 191 MB memóriát igényel, és akár hatszorosára csökkenti a helyi vektoradatbázisok tárolási igényét. Csak szöveges feladatokhoz egy 270 millió paraméteres, kisebb változat is elegendő. A Gemma 4-hez hasonló kis nyílt modellekkel párosítva offline, szerverre küldött adatok nélkül futó RAG-alkalmazások építhetők; a súlyok elérhetők a Hugging Face-en és a Kaggle-ön.

Google bemutatta a Gemini 4 Argon modellt, de egyelőre csak kevesek használhatják

A Google bejelentette a Gemini 4 Argon nevű új modelljét, amelyet a vállalat kódolásban, tudásmunkában és kiberbiztonságban iparágvezetőnek állít. A cég szerint a DeepSWE v1.1 szoftverfejlesztési teszten 77,9 százalékot ért el, és vezet a Vals Index gazdasági elemzési benchmarkon is – ezek a Google saját közlései, független megerősítés egyelőre nincs. A modell korlátozott ideig 2 dollár/millió bemeneti és 10 dollár/millió kimeneti tokenért érhető el API-n keresztül, kimeneti limitje pedig a korábbi 64 000-ről 1 millió tokenre nőtt. Google állítása szerint belső mérnökei már használják Argont, aminek köszönhetően 300 TiB memóriát takarítottak meg adatközpontjaikban, és több mint 800 000 sornyi kódot migráltak C/C++-ból Rustba a Fuchsia OS Zircon kerneljében. A szélesebb nyilvánosság egyelőre nem férhet hozzá a modellhez, mert a Google fokozatos, biztonsági fókuszú bevezetést tervez.

DeepMind új vezetője a Gemini 4 gyors kiadását sürgeti, nem az AGI-t

Koray Kavukcuoglu, aki augusztus óta vezeti a Google DeepMindet Demis Hassabis után, első nyilvános szereplésén a The Information AI Agenda Live csúcstalálkozóján elmondta: a Gemini 4 még a korai utótanítási fázisban van, de a modellt „sokkal korábban” szeretné kiadni, mint az év vége. Kavukcuoglu szerint az AGI-kérdés, amelyre elődje mindig fókuszált, „nem a megfelelő beszélgetés”. A Financial Times szerint a Gemini 3.5 Pro, amelyet Sundar Pichai májusban az I/O-n jelentett be júniusi megjelenéssel, három határidőt is elmulasztott, és Kavukcuoglu nem erősítette meg, hogy a projektet törölték-e. Hassabis jelenleg az egység elnöke és az Alphabet vezető tudósa. Kavukcuoglu „száz százalékig biztos” abban, hogy a Google mindig az élvonalban lesz, miközben az Anthropic és az OpenAI már fejlettebb modelleket kínál.

Google WeatherNext 3: fizikai szimuláció helyett élő műholdadatokból tanuló időjárás-modell

A Google Research és a DeepMind bemutatta a WeatherNext 3 nevű AI-modellt, amely a vállalat közlése szerint nem hagyományos fizikai szimulációkra épül, hanem közvetlenül valós idejű geostacionárius műholdadatokból tanul. A Google szerint az elődje, a WeatherNext 2 numerikus előrejelzési adatokon tanult, amelyek hatórás késéssel érkeztek, ami hibákat okozott a gyorsan változó csapadék- és hőmérsékleti adatoknál. Az új modell a cég állítása szerint óránként friss előrejelzést ad, akár öt kilométeres felbontásban, ötszörös élességgel, és akár 50 százalékkal pontosabb csapadék-előrejelzést kínál. A Google szerint elsősorban Latin-Amerika, Afrika és az Ázsiai-csendes-óceáni térség profitálhat, mivel ezeket eddig kevésbé szolgálták ki a drága regionális modellek. A modell a Google Search, a Térkép és a Gemini szolgáltatásokban már elérhető.