Die Nachricht

Was Google vorgestellt hat

Google hat am 6. Oktober 2026 Nano Banana 2.1 veröffentlicht, offiziell „Gemini Nano Banana 2.1“. Das Modell erzeugt und bearbeitet Bilder und ist die Fortsetzung einer Reihe, die im August 2025 mit dem ersten Nano Banana begann. Es folgten Nano Banana Pro im November 2025 und Nano Banana 2 im Februar 2026. Im Juni kam mit Nano Banana 2 Lite eine günstige Variante dazu.

In der Gemini-API ist die neue Version als stabiles Modell unter der Kennung gemini-nano-banana-2.1 verfügbar. Das Vorgängermodell Nano Banana 2 führt Google im Änderungsprotokoll seit dem 6. Oktober als veraltet, einen Abschalttermin nennt es nicht. Als Basis gibt die Model Card Gemini 3.6 Flash an, die API-Dokumentation beschreibt das Modell als Update von Nano Banana 2.

Einen eigenen Blogbeitrag von Google zur Veröffentlichung habe ich nicht gefunden. Angekündigt wurde das Modell in einem Beitrag auf X, in der Model Card von Google DeepMind und in der Entwicklerdokumentation. Laut Model Card erreicht 2.1 in allen aufgeführten Kategorien höhere Werte als Nano Banana 2 und Nano Banana Pro, besonders bei visuellem Design, maskenbasierter Bearbeitung und der Konsistenz von Motiven.

Die Neuerungen im Einzelnen

Die Entwicklerdokumentation nennt mehrere konkrete Punkte. Bis zu 14 Referenzbilder lassen sich in einer Anfrage kombinieren, darunter bis zu vier Figuren, die über mehrere Bearbeitungsrunden erkennbar bleiben sollen, und bis zu zehn Objekte. Das Modell liefert 1K, 2K und 4K, 1K ist voreingestellt. Die kleinste Stufe mit 512 Pixeln gibt es nur noch bei Nano Banana 2.

Bei sehr breiten und sehr schmalen Formaten wie 1:4, 4:1, 1:8 und 8:1 hat Google nach eigener Angabe Kachelartefakte behoben, die bei 2K und 4K sichtbar waren. Dazu kommen drei Denkstufen von minimal bis hoch, die mittlere ist Standard. Auf Wunsch stützt sich die Antwort auf die Google-Suche, etwa für Wetterkarten, Börsencharts oder aktuelle Ereignisse.

Für Text im Bild nennt die Model Card eine bessere Darstellung in mehreren Sprachen und klarere Schrift auf Postern und Diagrammen. Welche Sprachen gemeint sind, steht dort nicht. Geschwindigkeitswerte nennt Google nicht, die Dokumentation sagt nur allgemein, das Modell behalte das Tempo der Flash-Reihe.

Preise: halbiert, aber nicht überall

In vielen Meldungen heißt es, Nano Banana 2.1 sei halb so teuer wie sein Vorgänger. Laut der Preisseite der Gemini-API stimmt das für die Bildausgabe in 1K und 2K. Ein Bild in 1K kostet 3,36 US-Cent statt 6,7 Cent, ein Bild in 2K 5,04 Cent statt 10,1 Cent. Pro Million Bildtokens halbiert sich der Preis von 60 auf 30 Dollar.

Bei 4K ist der Abstand kleiner. Hier stehen 11,3 Cent gegen 15,1 Cent, also etwa ein Viertel weniger, weil ein 4K-Bild beim neuen Modell mit 3.780 Tokens gerechnet wird statt mit 2.520. Notebookcheck nennt für 4K rund 7,6 Cent. Das entspricht dem Preis bei der alten Tokenzahl von 2.520 (7,56 Cent) und widerspricht der aktuellen Preisseite von Google. Ich halte mich an die Preisseite, die ich am 7. Oktober abgerufen habe.

Teurer geworden sind dagegen die Eingabe-Tokens und die Text- und Denkausgabe. Eingabe-Tokens kosten 1,50 statt 0,50 Dollar je Million, Text- und Denkausgabe 7,50 statt 3,00 Dollar. Wer viele Referenzbilder mitschickt oder die hohe Denkstufe nutzt, spart deshalb weniger, als die Schlagzeile verspricht. Ein kostenloses Kontingent gibt es für das Modell in der API nicht. Im Batch-Betrieb halbieren sich alle Preise noch einmal. Der Bildpreis in 1K entspricht mit 3,36 Cent dem von Nano Banana 2 Lite. Lite berechnet für Eingabe und Text aber nur 0,25 und 1,50 Dollar je Million Tokens und bietet nur 1K ohne Suchanbindung.

Die Suchanbindung wird zusätzlich abgerechnet. Laut Google sind monatlich 5.000 Suchanfragen frei, gemeinsam für alle Gemini-Modelle ab Generation 3. Danach kosten 1.000 Suchanfragen 14 US-Dollar, und eine Modellanfrage kann mehrere Suchabfragen auslösen. Einen kostenlosen API-Tarif gibt es für Nano Banana 2.1 nicht. Die Preisseite schließt im bezahlten Tarif die Nutzung der Daten zur Produktverbesserung aus.

Messwerte von Google und aus der Arena

Google stützt die Fortschritte in der Model Card auf Vergleiche, bei denen Prüfer zwei Bilder nebeneinander bewerten. Das Ergebnis ist eine Elo-Zahl wie im Schach. Im Gesamturteil für Text zu Bild erreicht Nano Banana 2.1 mit Denkmodus 1050 Punkte, Nano Banana 2 kommt auf 990 und Nano Banana Pro auf 935. Größer sind die Abstände bei der Konsistenz mehrerer Figuren (1106 gegenüber 978 und 1011) und bei der Bearbeitung mit Masken (1049 gegenüber 965 und 927).

In der Model Card vergleicht Google nur mit eigenen Modellen. Zahlen zu Bildmodellen von OpenAI, Microsoft, ByteDance oder anderen nennt der Konzern nicht. Googles Messungen stützen also die Aussage, dass 2.1 besser ist als die Vorgänger. Wo das Modell im Markt steht, lässt die Model Card offen. Die Elo-Werte stammen aus Googles eigenem Prüferpool, haben eine eigene Skala und lassen sich nicht mit den Arena-Punkten vergleichen.

Eine unabhängige Einordnung liefert die Arena, in der Nutzer anonym Bilder gegeneinander bewerten. Stand 6. Oktober liegt Nano Banana 2.1 bei Text zu Bild auf Platz 5 mit 1328 Punkten. Vor ihm liegen drei Modelle von OpenAI und MAI-Image-2.6 von Microsoft. Nano Banana 2 steht auf Platz 11, Nano Banana Pro auf Platz 16. Die Abstände zu den Nachbarplätzen liegen innerhalb der Fehlerspanne: MAI-Image-2.6 steht bei 1333 ± 5, Nano Banana 2.1 bei 1328 ± 9 und Grok Imagine Image 2.0 (canvas) bei 1321 ± 11.

Beim erneuten Abruf am 11. Oktober zeigt die Arena-Seite mit Datenstand 7. Oktober eine andere Reihenfolge: Nano Banana 2.1 liegt auf Platz 6 mit 1328 ± 9 Punkten, hinter Grok Imagine Image 2.0 (canvas) mit 1334 ± 12 und MAI-Image-2.6 mit 1332 ± 5. Die Rangbereiche dieser drei Modelle überlappen. Die folgende Grafik zeigt den früheren Stand und ist keine aktuelle Rangliste.

Text-to-Image-Arena, Stand 6. Oktober 2026: GPT Image 2.5 Sunburst 1425, GPT Image 2.5 Flare 1398, GPT Image 2 1383, MAI-Image-2.6 1333, Nano Banana 2.1 1328 vorläufig auf Platz 5, danach Grok Imagine Image 2.0 Canvas 1321, Reve 2.1 1302, Grok Imagine Image 2.0 1297, Muse Image 1274, Reve 2.0 1269, Nano Banana 2 1261, Seedream 5.0 Pro 1256, Nano Banana Pro 1248 auf Platz 16.
Die ersten zwölf Plätze der Text-to-Image-Arena plus Nano Banana Pro. Die Achse beginnt bei 1200, die Abstände wirken dadurch größer als bei einer Achse ab null. Historische Momentaufnahme: Arena, Stand 6. Oktober 2026, abgerufen am 7. Oktober 2026. Die Rangliste hat sich seither verändert. Grafik in voller Größe.

Bei der Bildbearbeitung mit einem Eingangsbild liegt das Modell auf Platz 6 mit 1428 Punkten, gleichauf mit MAI-Image-2.6. Der Spitzenreiter GPT Image 2.5 Sunburst kommt auf 1524. Bei der Bearbeitung mit mehreren Eingangsbildern steht Nano Banana 2.1 auf Platz 4 mit 1431 Punkten, hinter den drei OpenAI-Modellen und 61 Punkte vor Nano Banana 2 (1370). Die Arena kennzeichnet alle drei Werte als vorläufig. Die Stimmenzahl liegt mit 5.312 bis 12.985 weit unter der älterer Modelle, Nano Banana Pro kommt in der Text-Arena auf fast 175.000. Bei Artificial Analysis, einer zweiten Vergleichsplattform, war die neue Version am 7. Oktober noch nicht gelistet. Inzwischen ist sie dort aufgeführt, die Werte stehen im Update oben.

Wo sich das Modell nutzen lässt

Die Model Card nennt als Zugänge die Gemini-App, Google AI Studio und die Gemini-API, den KI-Modus der Google-Suche, Google Ads, Flow und Stitch. Im KI-Modus der Google-Suche wird das Modell laut Suchverantwortlichem Robby Stein gerade ausgerollt, die Bildfunktion startet dort über das Bananen-Symbol in der Google-App. In der Hilfe zu Flow, Googles Werkzeug für KI-Filme, führt Google Nano Banana 2.1 als Modell für schnelle, hochwertige Bilder auf. Voreingestellt ist dort für Nutzer ohne Bezahlung Nano Banana 2 Lite, für Abonnenten von Google AI Ultra Nano Banana Pro.

Unklar ist, wer in der Gemini-App ab wann welche Kontingente erhält. Die Hilfeseiten sprechen am 7. Oktober noch von Nano Banana 2, die Versionshinweise der App enthalten keinen Eintrag zu 2.1, und auch zu Deutschland oder zur EU steht dort nichts. Für die API schreibt Google in den Nutzungsbedingungen, dass Anwendungen für Nutzer im Europäischen Wirtschaftsraum, in der Schweiz und im Vereinigten Königreich nur mit kostenpflichtigen Diensten betrieben werden dürfen. Die erzeugten Inhalte beansprucht Google laut Bedingungen nicht für sich. Diese Stelle stammt vom April 2026.

Zur Kennzeichnung schreibt die API-Dokumentation zur Bildgenerierung, alle erzeugten Bilder trügen ein unsichtbares SynthID-Wasserzeichen. Die Model Card sagt dazu nichts. Ob je nach Abo zusätzlich ein sichtbares Zeichen im Bild erscheint, wie bei früheren Modellen, ist für 2.1 nicht belegt.

Grenzen und offene Fragen

Die Schwächen nennt Google in der Model Card selbst. Kleine Schrift wirkt bei 1K oft unscharf, lange Absätze gelingen schlecht, und die Ähnlichkeit zwischen Eingabe und Ergebnis bleibt nicht immer perfekt. Bei der Bearbeitung mit Masken werden Anweisungen teils nur zum Teil befolgt, und die Markierung kann im Ergebnis sichtbar bleiben. Rechts und links verwechselt das Modell gelegentlich, dazu kommen Zeitüberschreitungen. Auch bei Weltwissen, 3D-Verständnis und Faktentreue nennt Google Grenzen, was bei Infografiken mit Suchanbindung zu beachten ist. Manchmal bleibt außerdem die Pose des Eingangsbilds im Ergebnis erhalten.

Unabhängige Praxistests gab es nach meiner Suche am Starttag kaum. Der Plattformanbieter Fuser hat Nano Banana 2.1, Nano Banana 2 und Nano Banana Pro mit nur fünf Aufgaben und je einem Durchlauf verglichen. Danach gewann 2.1 den Foto- und den Produkttest und setzte Licht- und Schattenvorgaben am besten um. Beim Poster schrieben alle drei Modelle jede Zeile richtig. Bei der Aufgabe „gleiche Person in neuer Szene“ verlor 2.1 dagegen Details wie Locken, Brille und Sommersprossen, und Schilder im Bild blieben unlesbar. Nano Banana Pro schnitt dort besser ab. Fuser verkauft selbst Zugang zu mehreren Modellen und ist keine unabhängige Prüfstelle. Die kleine Stichprobe ist ein Hinweis, kein Urteil.

Einen Abschalttermin für Nano Banana 2 nennt Google bisher nicht. Auch die Arena-Werte können sich in den nächsten Tagen noch verschieben.

Was das für KI-Videos bedeutet

Nano Banana 2.1 erzeugt Standbilder, keine Videos. Für die Videoproduktion zählt es trotzdem, weil viele Abläufe mit Bildern beginnen. In Flow dienen die Bildmodelle laut Google-Hilfe dazu, Startbilder und Zutaten für Videos zu erstellen. Aus dem ersten Bild, oder aus erstem und letztem Bild, entsteht dort mit Veo 3.1 oder dem Videomodell Gemini Omni Flash 1.1 die Szene. Auch Referenzbilder lassen sich dort an die Videomodelle übergeben.

Für Projekte mit wiederkehrenden Figuren sind die Messwerte zur Konsistenz mehrerer Figuren besonders interessant. Ob die besseren Werte bei Standbildern auch zu stabileren Figuren über mehrere Videoszenen führen, sagt Google nicht. Das ist bisher eine Vermutung, und der kleine Test von Fuser spricht eher für Vorsicht. Bei Bildern ist Nano Banana mein bevorzugtes Modell, Version 2.1 habe ich aber noch nicht selbst getestet. Belastbar wäre eine Aussage zu Figuren und Produkten über eine ganze Filmserie erst nach eigenen Testläufen mit festem Ablauf.

Für Studios und Agenturen, die viele Bildvarianten für Storyboards und Startframes erzeugen, dürfte der halbierte Bildpreis ins Gewicht fallen. Ob sich das lohnt, hängt davon ab, wie stark die höheren Eingabepreise bei Arbeiten mit vielen Referenzbildern zu Buche schlagen.

Quellen

15 Links

Stand der Nachprüfung: 11. Oktober 2026. Die abgebildete Rangliste bleibt ein historischer Vergleich. Preise, Ranglisten und Verfügbarkeit ändern sich schnell. Ich habe Nano Banana 2.1 nicht selbst getestet.

Alle Angaben erfolgen nach bestem Wissen und ohne Gewähr. Für Richtigkeit, Vollständigkeit und Aktualität übernehme ich, soweit gesetzlich zulässig, keine Haftung.

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