惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

C
Cisco Blogs
罗磊的独立博客
D
Docker
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
V
V2EX
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
I
InfoQ
S
Securelist
K
Kaspersky official blog
博客园 - 司徒正美
爱范儿
爱范儿
Scott Helme
Scott Helme
B
Blog RSS Feed
H
Help Net Security
博客园 - 聂微东
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
AI
AI
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Webroot Blog
Webroot Blog
P
Proofpoint News Feed
V
Visual Studio Blog
Cyberwarzone
Cyberwarzone
P
Privacy International News Feed
M
MIT News - Artificial intelligence
Google DeepMind News
Google DeepMind News
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
博客园 - Franky
IT之家
IT之家
云风的 BLOG
云风的 BLOG
MyScale Blog
MyScale Blog
L
LINUX DO - 热门话题
P
Palo Alto Networks Blog
S
Security Affairs
T
Threat Research - Cisco Blogs
S
Security @ Cisco Blogs
The Register - Security
The Register - Security
F
Full Disclosure
A
Arctic Wolf
C
Check Point Blog
Recent Announcements
Recent Announcements
P
Proofpoint News Feed
人人都是产品经理
人人都是产品经理
T
Tor Project blog
Latest news
Latest news
Schneier on Security
Schneier on Security
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
ChatGPT Images 2.0 — все, что нужно знать прямо сейчас. Сравнение с Nano Banana 2 и Nano Banana Pro
Neurosonya · 2026-04-23 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели900

Обзор

Сгенерировала в новом ChatGPT Images 2.0

Сгенерировала в новом ChatGPT Images 2.0

OpenAI запустила ChatGPT Images 2.0 21 апреля 2026 года. В ChatGPT это новый генератор изображений, а в API основная модель называется gpt-image-2. Обычная генерация в ChatGPT доступна на всех тарифах.

OpenAI делает упор на лучший рендер текста, мультиязычность, более сильное следование инструкции, сложные макеты, редактирование и более уверенную работу с реальными объектами и сценами. В официальных материалах прямо показывают постеры, инфографику, UI-мокапы, комиксы, редакционные развороты и многоязычные изображения.

Отдельно появился режим images with thinking. В нем модель получает больше времени на рассуждение перед генерацией: может лучше распланировать изображение, уточнить визуальную задачу и подключать reasoning, tools и live web search data. То есть если нужно, может подумать над сложной задачей, пере тем как приступить к рисованию.

8 Ключевых возможностей

Возможность

Что это дает на практике

1

Гибкие размеры до 4K (макс. сторона 3840px)

Популярные: 1024×1024, 2048×2048, 3840×2160, 2160×3840 - без апскейла

2

Значительно улучшенный рендеринг текста

Постеры, меню, UI-мокапы, инфографика с читаемыми надписями

3

Thinking Mode (reasoning + возможный веб-поиск)

Модель может исследовать контекст, трансформировать входные данные, генерировать варианты и самопроверяться

4

Несколько изображений за запрос (параметр n, до 10 в API)

Варианты, сториборды, мультиформатные кампании

5

Гибкие соотношения сторон

Баннеры, сторис, постеры - без кропа

6

Многоязычный текст

Кириллица, японский, корейский, хинди, арабский, китайский в одном изображении

7

Мультиреференсный ввод

Несколько изображений как входные данные (точный лимит официально не указан)

8

Структурированная генерация

Диаграммы, инфографика, комиксы, презентации

Два режима работы

Режим

Кому доступен

Что делает

Обычная генерация

Все планы, включая Free

Быстрая генерация без дополнительного reasoning

Images with Thinking

Plus, Pro, Business (Enterprise и Edu - скоро)

Reasoning + возможный веб-поиск + самопроверка

Готовые шаблоны промптов

Если говорить про промпты, официальный совет OpenAI довольно приземленный - должна быть нормальная структура. Рекомендуется писать запрос в понятном порядке - scene/background → subject → key details → constraints - и сразу указывать use case, например: ad, UI mock, infographic. Это полезнее, чем засыпать модель эпитетами типа masterpiece и insane details.

Ниже приведу универсальные шаблоны и правила.

Универсальный шаблон

[СООТНОШЕНИЕ СТОРОН]. [СУБЪЕКТ], [ДЕЙСТВИЕ], [КОНТЕКСТ].

Scene: [где происходит, время суток, фон, окружение]

Subject: [кто или что в центре]

Important details: [материалы, одежда, текстура, освещение, угол камеры, настроение]

Use case: [editorial photo / product mockup / poster / UI screen / infographic]

Constraints: [no watermark / no logos / preserve face / preserve layout]

Шаблон для текстовых элементов

[СООТНОШЕНИЕ СТОРОН]. [СУБЪЕКТ], [КОНТЕКСТ]. Текстовые элементы в кавычках:

  • Заголовок: “ТОЧНЫЙ ТЕКСТ”

  • Подзаголовок: “ТОЧНЫЙ ТЕКСТ”

  • CTA: “ТОЧНЫЙ ТЕКСТ” [Стилевой якорь - художник/эпоха/медиум]. [Освещение + настроение]. [Камера/объектив + технические параметры].

5 правил, которые реально работают

  1. Соотношение сторон - первым словом: "16:9", "3:1 banner", "1:1 square".

  2. Весь текст - в кавычках: модель воспринимает их буквально.

  3. Конкретный стилевой якорь: "Editorial fashion photograph, shot on Hasselblad, 90mm, f/2.8" вместо "professional photo".

  4. Освещение и настроение - отдельными инструкциями: "Rembrandt key light from upper-left, soft fill from right, warm tones".

  5. Для мультиязычного текста - явно указывать каждый язык: «Title in Japanese (Hiragana): 「春が来た」; subtitle in Korean: '봄이 왔다'».

Антипаттерны (что НЕ работает)

Избегать: stunning, incredible, epic, masterpiece, gorgeous, insane detail.

Предпочитать: overcast daylight, brushed aluminum, chipped paint, 50mm feel, soft bounce light.

Вы дочитали до середины статьи, а значит, статья, вероятнее всего, вам понравилась, как и моя подача и стиль письма, так что вы можете поддержать меня в моем телеграм канале, где уже собрано много полезного и проверенного.

Цены (API)

Модальность

Input

Cached Input

Output

Image

$8.00 / 1M токенов

$2.00 / 1M токенов

$30.00 / 1M токенов

Text

$5.00 / 1M токенов

$1.25 / 1M токенов

$10.00 / 1M токенов

Для ориентира: генерация одного изображения 1024×1024 в качестве medium обходится примерно в $0.05–0.06.

Сравнение: GPT Image 2 vs Nano Banana 2 vs Nano Banana Pro

Я сразу хочу сказать, что пока модель гораздо менее цензурированная, чем Nano Banana 2 или Nano Banana Pro. Пока эти двое писали мне:  “Изображение было отфильтровано, поскольку оно нарушало политику Google ...”, GPT Image 2 просто взял и сделал:

Неизвестно, как долго будет такое послабление в цензуре, так как сначала все модели генерируют почти все, что ни попросишь, а по прошествии времени закручивают гайки.

Сравнение по ключевым параметрам

Параметр

GPT Image 2

Nano Banana 2

Nano Banana Pro

Макс. разрешение

до 4K (3840px)

4K нативное

4K нативное

Рендеринг текста

Значительно улучшен

Высокий

Высокий

Reasoning / веб-поиск

Да (Thinking Mode)

Да (image search grounding)

Да (Gemini 3 Pro + Google Search)

Кол-во изображений за запрос

до 10 (API)

1–4

1–4

Мультиреференсный ввод

Да (лимит не указан)

Ограничен

Да

Скорость (API)

~40 сек

~10 сек

~20 сек

Доступность

Free / Plus / Pro / API

Gemini Free / Pro

Google AI Pro ($19.99/мес)

Thinking Mode

Plus, Pro, Business

Через Gemini 3.1

Через Gemini 3 Pro

Позиция в лидерборде (Image Arena, апрель 2026)

В arena.ai модель с большим отрывом заняла первое место, причем это еще medium-версия.

Цена за 1000 изображений (API, ориентировочно)

Модель

Цена / 1000 изображений

Nano Banana (Gemini 2.5 Flash)

~$39

Nano Banana 2

~$67

Nano Banana Pro

~$134

GPT Image 2 (medium)

~$50–60

Скорость генерации (медиана, API)

Модель

Время

Nano Banana 2

~10 сек

Nano Banana Pro

~20 сек

GPT Image 2

~40 сек

Где каждая модель выигрывает

  • GPT Image 2 - если важна интеграция с ChatGPT и Codex, мультишаговое редактирование через Responses API, и работа в экосистеме OpenAI.

  • Nano Banana 2 - лучшее соотношение цена/качество: сопоставимое качество при цене в 2–3 раза ниже и скорости в 4 раза выше.

  • Nano Banana Pro - если уже используете Google AI Pro и нужна глубокая интеграция с Google-инструментами.

P.S. Вы можете поддержать меня в моем телеграм канале, там я пишу о том, в чем разбираюсь или пытаюсь разобраться сама, тестирую полезные ИИ-сервисы, инструменты для офиса, бизнеса, маркетинга и видео.