GPT Image 2 supera a Nano Banana 2 en pruebas de imagen

Párrafo principal

GPT Image 2, el último modelo de generación de imágenes de OpenAI, superó a Nano Banana 2 de Google en una comparativa publicada el 2 de mayo de 2026 por Decrypt, que informó una puntuación agregada de fidelidad de 8.9/10 para GPT Image 2 frente a 7.4/10 para Nano Banana 2 en una prueba a ciegas de 200 prompts (Decrypt, 2 de mayo de 2026). La diferencia fue más acusada en prompts fotográficos del mundo real y en poses humanas complejas, donde Decrypt encontró que GPT Image 2 produjo menos errores anatómicos y mejor fidelidad en la iluminación. Nano Banana 2 mantuvo ventajas en rendimiento bruto, con Decrypt registrando una latencia de generación mediana de 0.9 segundos por imagen para Nano Banana 2 frente a 1.2 segundos para GPT Image 2 en su entorno de prueba. Estos diferenciales de rendimiento, aunque modestos en términos absolutos, tienen implicaciones inmediatas para la economía de la inferencia en la nube, la demanda de GPU y los flujos de trabajo de moderación de contenido para adoptantes empresariales.

Contexto

La reseña de Decrypt es la evaluación comparativa pública más reciente de dos modelos de texto a imagen de vanguardia; ofrece una instantánea basada en datos más que un benchmark formal de un órgano independiente de estándares. La metodología de la revisión —200 prompts a ciegas que abarcan categorías fotográficas, ilustrativas y abstractas— replica la práctica de la industria para la clasificación cualitativa, pero sigue sujeta a sesgos de selección de prompts y al criterio de puntuación del revisor (Decrypt, 2 de mayo de 2026). Los participantes del mercado deben, por tanto, interpretar las puntuaciones como orientativas más que definitivas, y ponderarlas frente a las afirmaciones de los proveedores, benchmarks académicos independientes y métricas de producción de despliegues empresariales tempranos.

En términos comerciales, el ritmo de lanzamiento de modelos generativos de imagen se aceleró durante 2025-26. GPT Image 2 sigue a versiones anteriores de imágenes de OpenAI que han experimentado adopción rápida entre agencias creativas y proveedores de SaaS. Nano Banana 2 de Google representa el empuje de Google Research por combinar arquitecturas compactas con características de baja latencia, orientándose tanto a la inferencia en dispositivo y en el borde como a cargas de trabajo alojadas en la nube. La dinámica competitiva no se limita a la fidelidad pura; incluye rendimiento, coste por imagen generada e integración con herramientas de desarrollador y filtros de seguridad más amplios.

Desde una perspectiva macro, las mejoras en fidelidad y velocidad comprimen el time-to-value para casos de uso empresariales —creativos de marketing, activos de imagen automatizados para e-commerce y canalizaciones de generación de contenido para compañías de medios. La publicación de Decrypt —2 de mayo de 2026— coincide con el aumento de ciclos de compra corporativa para herramientas de IA generativa, haciendo que las cifras comparativas de rendimiento sean relevantes para CIOs y equipos de compras que planifican presupuestos para 2026.

Profundización de datos

Los números principales de Decrypt: GPT Image 2 obtuvo 8.9/10 en conjunto frente a 7.4/10 de Nano Banana 2 en una prueba a ciegas de 200 prompts (Decrypt, 2 de mayo de 2026). En subcategorías, GPT Image 2 registró una tasa de aprobación del 92% en controles de fidelidad facial, comparado con el 78% de Nano Banana 2. Por el contrario, Nano Banana 2 entregó una latencia mediana de 0.9 s por imagen 1024x1024 frente a 1.2 s para GPT Image 2 bajo la configuración de inferencia en la nube de la revisión. Estas métricas específicas resaltan un intercambio: mayor fidelidad a costa de una latencia medible y, probablemente, un mayor coste computacional por imagen para GPT Image 2.

Decrypt también informó modos de fallo relativos. GPT Image 2 produjo menos errores compositivos y de iluminación pero mostró un comportamiento más conservador en prompts que requerían variantes de color creativas (por ejemplo, paletas psicodélicas), donde Nano Banana 2 generó salidas más diversas. La metodología de puntuación en bruto de Decrypt y los ejemplos de salida están disponibles públicamente en la galería del artículo, lo que permite a inversores y tecnólogos inspeccionar casos de fallo y calibrar expectativas.

Al cruzar estos resultados con divulgaciones públicas de proveedores y benchmarks de la industria emergen temas consistentes: la arquitectura del modelo y la composición de los datos de entrenamiento impulsan la fidelidad, mientras que la cuantización y la poda de arquitectura respaldan las ganancias de latencia. Por ejemplo, el diseño de Nano Banana 2 prioriza la eficiencia de parámetros y kernels optimizados para inferencia de baja latencia, lo que coincide con la ventaja de velocidad observada por Decrypt. La telemetría de la industria procedente de adoptantes tempranos, aunque a menudo propietaria, sugiere que un cambio del 20–30% en latencia o coste por imagen puede afectar materialmente la economía a escala para empresas que generan millones de imágenes al mes.

Implicaciones sectoriales

La brecha de rendimiento documentada por Decrypt tiene ramificaciones comerciales inmediatas para proveedores cloud, vendedores de GPU y plataformas de software que integran generación de imágenes. Nvidia (NVDA) puede beneficiarse de la demanda continuada de GPUs de inferencia, independientemente de qué modelo sea preferido; los modelos de mayor fidelidad como GPT Image 2 suelen requerir pilas de inferencia más grandes o más optimizadas. Google Cloud (matriz Alphabet, ticker GOOGL) puede capitalizar el perfil de latencia de Nano Banana 2 para ganar clientes que priorizan el throughput y despliegues en el borde. Microsoft (MSFT), dada su asociación e inversiones en OpenAI, es un actor estratégico si la adopción de GPT Image 2 impulsa el consumo de Azure AI.

Para los proveedores de software empresarial, la elección entre GPT Image 2 y Nano Banana 2 se informará por el coste total de propiedad (TCO). Las métricas de latencia y fidelidad reportadas por Decrypt implican que los flujos de trabajo que exigen la máxima fidelidad visual —activos de marketing premium, imágenes de e-commerce de lujo— pueden aceptar mayores costes de inferencia por GPT Image 2. Las aplicaciones centradas en volumen —generación masiva de catálogos, personalización en tiempo real a escala— pueden preferir Nano Banana 2 por su ventaja de rendimiento y sus potenciales costes por imagen más bajos.

Comparativamente, la trayectoria interanual es notable. Si comparamos con evaluaciones públicas de mediados de 2025, las mejoras de fidelidad para los modelos líderes de imagen se sitúan en el rango alto de un dígito a bajo doble dígito porcentual año a año; las puntuaciones de Decrypt sugieren que GPT Image 2 representa una mejora de fidelidad incremental de aproximadamente 15–20% respecto a su predecesor en las categorías