Битва титанів: Чи переможе GPT Image 2 Google Nano Banana Pro, і чи є в GPT 5.2 рецепт успіху?
Привіт, друзі! Останнім часом мені здається, що я опинився у захопливому серіалі. Кожен день – нова серія, технологічні дива, а головні герої – OpenAI та Google. І ось, на порозі 2026 року, ці титани змагаються у швидкості випуску найновіших проєктів. Це справжня гонка алгоритмів, де полями битв є наші екрани.
Минулого тижня мій друг-розробник, який постійно говорить про “градієнти” та “оптимізацію”, надіслав мені посилання на зображення. “Дивись, – написав він, – це людська клітина, створена Hazel Gen 2. Кажуть, це відповідь OpenAI на Nano Banana Pro від Google”. І одразу в моїй голові склалася історія. Уявіть: два найкращі шефи змагаються за найкращий рецепт. Один – Oracle з Кремнієвої долини, другий – Google. І з’являється загадковий кухар, GPT Image 2, який, як усі вважають, – витвір Oracle. Найцікавіше – чи зможе нова страва перевершити Nano Banana Pro, який неодноразово виручав мене, особливо під час створення [мініатюр для YouTube каналу]?
Сьогодні я хочу разом з вами розібратися, чи справді Hazel Gen 2 (він же, імовірно, GPT Image 2) – той прорив, яким його описують. Ми зануримося в анатомію людської клітини, але не у форматі підручника, а через призму машин. На десерт – сенсація: вихід GPT 5.2. Так, поки ми обговорювали чутки, OpenAI випустила чергову версію. Повірте, вона генерує речі, від яких перехоплює подих.
Тож зручно сідайте, наливайте щось смачне, і вирушаймо у подорож у майбутнє штучного інтелекту. Будемо порівнювати, аналізувати, сміятися та, можливо, дивуватися. Готові? Поїхали!
Розділ 1: Діаграма клітини – хто краще знає нашу “фабрику” життя?
Ми почали з людської клітини, адже вона – фундамент нашого існування, найменша “фабрика” життя, яка працює без перерви. Хтось, Саймон Сміт, поставив перед AI завдання: створити діаграму людської клітини з підписами не менш ніж 10 елементів, забезпечивши точність.
Перед нами – витвір Hazel Gen 2 (ймовірно, GPT Image 2). На перший погляд, все добре: “Human cell” вгорі, “Plasma membrane”. Деталізація мембрани вражає. Є “cytoskeleton”, “centrosome”, “lysosome”, “mitochondrion” (написання “mitochondrian” – перший дзвіночок), “GG apparatus” (замість “Golgi apparatus”), “vesicle”, “ribosomes”, “smooth and rough endoplasmic reticulum”. Текст виглядає непогано.
Але поглибимося. Порівнюючи з класичною анатомією, бачимо нюанси. Комплекс Гольджі – начебто вказує на окрему частину, але чи ту? Рибосоми – крапочки. Їм можна пробачити, але іноді вони вказують на сусідній органоїд. І тут найцікавіше: модель плутає “vesicle” (пухирець) з “mitochondria” (енергетичною станцією клітини). А “mitochondria” розташована там, де мало б бути “nucleus” (ядро)! Це як замінити двигун машини радіатором.
Ендоплазматичний ретикулум, гладкий і шорсткий – більш-менш коректно. Ядро – точне. А лізосома – окрема історія. Велика зелена пляма, що вказує на щось інше. Лізосома ніби притулилася до ядра. А “centrosome” (центросома), хоча, ймовірно, малися на увазі “centrioles” (центріолі)? Загадка.
Загалом, виглядає пристойно. Текст точний, термінологія правильна. Але наукова коректність – вищий пілотаж, який поки не підкорився цій моделі.
Цікаво знати:
Чи знали ви, що структура клітин настільки складна, що сучасні AI не завжди можуть її точно відтворити? Це як спробувати намалювати кожну цеглинку великого палацу, знаючи лише загальний план.
Розділ 2: Nano Banana Pro – ветеран, який ще може дати фору?
Не будемо поспішати з висновками. На сцені – Google Nano Banana Pro. Я використала той самий запит і подивилася результат. Скажу відразу: виглядає більш “підручниково”. Базово, але точніше.
“Vesicles” – виглядають правдоподібно. “Mitochondria” – на місці. Хоча… модель назвала “mitochondria” “rough endoplasmic reticulum”. Помилка, хоч і не критична. А “centrioles” (центріолі) переплутали з “microtubules” (мікротрубочками). “Golgi” виглядає краще, ніж у попередньому варіанті. І “lysosome” (лізосома) – зараз правильно.
Порівнюючи, Nano Banana Pro перемагає у науковій точності. Але різниця не така велика, як я очікувала. Це як два спортсмени, один швидший, а другий демонструє чудовий результат.
Не робіть того, що я колись робив…
Якось намагався пояснити другу, що таке “ендоплазматичний ретикулум”, використовуючи аналогію з картопляними чіпсами. Це було невдале порівняння. Краще використовувати зрозумілі приклади.
Розділ 3: Чи зможе GPT Image 2 писати код і робити селфі?
AI – це не тільки клітини. Ходять чутки, що нова модель від OpenAI (чи Hazel Gen 2, хто б там не стояв) може писати код, генерувати селфі зірок і має такий самий “світовий досвід”, як і Nano Banana Pro.
Я бачу демонстрацію. Модель вміє писати код. Є біла дошка з довільними записами. Нічого нового, але працює. Є контролер PlayStation 4. Nano Banana Pro теж так може.
А от зірки… Селфі. Виглядає реалістично. Але нюанси. Ланцюжок Кевіна Харта “зламаний”, фокус розмитий. Освітлення – занадто ідеальне. Це як коли модель на фото виглядає надто добре, щоб бути правдою.
Ще один момент: співвідношення сторін. Оригінальний GPT Image 1 мав лише два варіанти. Зараз їх більше, але я не бачу 9×6 або 16×9, що обмежує можливості.
Що пишуть інші користувачі. Адам Холтер вважає: зображення не дотягують до Nano Banana Pro. Обличчя “пластикові”. Він сподівається, що модель ще не базується на GPT-4o. Це краще, ніж GPT Image 1, але Nano Banana Pro, здається, ще на кілька кроків попереду.
“Що, якби…”
Що, якби AI міг генерувати не просто фото знаменитостей, а їхні історичні портрети в різні епохи? Це було б цікаво!
Розділ 4: Рецепт чаю – хто краще заварить ароматний напій?
Тепер спробуємо простіше. Рецепт приготування чаю “Chai”. Ангел, ще один користувач, продемонстрував, як Hazel Gen 2 впорався із цим завданням. вийшло pretty good. Художні малюнки, інгредієнти ніби правильні. Правда, замість “1.5 склянки води” було “1 і 1/0 склянки води”, що не зовсім коректно. Але загалом – непогано.
Порівняємо з Nano Banana Pro. Інгредієнти простіші, немає такого художнього підходу. Але кожна інструкція супроводжена фотографією. Хоча, деякі фотографії досить випадкові.
Хто виграв? Залежить від того, що вам більше подобається: художній стиль чи чіткість і передбачуваність. Я завжди віддаю перевагу чіткості, коли йдеться про рецепти.
Налийте собі чаю:
Пам’ятаєте, як бабуся варила чай? Кожне її слово – цілий ритуал. AI намагається відтворити цей ритуал, але поки що потребує людського дотику.
Розділ 5: GPT 5.2 – вибух у світі AI!
Коли я думала, що вичерпала теми, OpenAI випускає GPT 5.2! Так! Я хотіла розповісти про чутки, але тепер реальність. І вона вражає.
Уявіть: моделі 3D-об’єктів, створені з коду! Золоті Ворота в Сан-Франциско, з різними погодними умовами, часом доби, навіть трафіком! Віддзеркалення у воді, хвилі… Вражає. Це на рівні Gemini 3 Pro, а може, і краще. Модель створює це з коду, без зображень. Вона просто “знає” про Золоті Ворота.
Далі – цікавіше. Піраміди із золотими верхівками, модель Стоунхенджа, “murmuration” – зграя птахів у небі. Стародавній Рим із Колізеєм… Створено за допомогою вокселів та HTML. А анімовані рибки внизу! Це не просто код, це мистецтво.
Тримайтеся міцніше!
Це вже не просто “градієнти” та “оптимізація”. Ми говоримо про створення цілих світів з нуля. Вражає.
Розділ 6: Чи зможе GPT 5.2 виграти в реальному бою?
Чи все так райдужно? Бенчмарки показують: GPT 5.2 з “high thinking” перевершує Opus 4.5 та Gemini 3 Pro, але лише на кілька ELO-балів. Боротьба на високому рівні.
OpenAI робить ставку на ефективність. 5.2 Pro демонструє чудові результати за нижчою ціною. Це як чудовий автомобіль, який споживає менше пального.
Важливо: GPT 5.2 тепер обробляє зображення. Поки що не відео, але це крок вперед. І ціна. Трохи вища, ніж у попередніх версій, але виправдана вищою продуктивністю.
Що, якби…
Що, якби AI міг створювати фільми за одним описом? Візуально, звуково – все. Це вже не так далеко, як здається.
Розділ 7: Тест на реалістичність – фізика води та стрибучий желе
Найцікавіше. Як ці моделі впораються з чимось складним, що вимагає точної фізики? Я даю запит на реалістичну симуляцію води з віддзеркаленнями, хвилями та можливістю кидати лимони.
Gemini 3 Pro добре впорався з цим з першого разу. Але деякі користувачі мали проблеми. Я протестувала GPT 5.2.
Перша спроба… Код генерується швидко, але… не працює. Друга спроба: кращий код, але вода не з’являється. Це як намагатися приготувати смачну страву, але нічого не виходить.
Згадую про “лінивість” AI. Іноді, коли запит нечіткий, моделі можуть видавати не найповніший результат.
Але GPT 5.2 не здається. Після довгого генерування коду – 730 рядків! – з’являється щось на зразок робочої симуляції. Вода, стінки, лимони падають. Але… лимони “примарні”, вони “глючать”. Віддзеркалення дивно виглядають. Gemini 3 Pro впорався краще, і з меншою кількістю коду.
Чи зможе AI намалювати гру?
Наступний тест – “Jelly jumping game”. Gemini 3 Pro видав майже 650 рядків коду. Гра запущена… і це жах! Жахливий звук, персонаж телепортується, стрибки занадто сильні. Грати майже неможливо.
А GPT 5.2? Майже 1000 рядків коду! Гра виглядає краще, музика теж. Але фізика – знову проблема. Стрибки занадто сильні, персонаж деформується… Це як коли намагаєшся скласти пазл, але частина деталей не підходять.
Але! Хоч і з недоліками, GPT 5.2 видає кращий результат, ніж Gemini 3 Pro. Звісно, можна було б виправити цей “стрибучий” ефект, змінивши лише одне число в коді. Але сам факт, що AI міг створити основу для такої гри – вражає.
Вражає!
Створити гру з нуля, з музикою, фізикою, персонажами – це щось. Але до ідеалу далеко.
Розділ 8: Підсумки – хто ж переможець?
Підсумовуючи, кого маємо?
GPT Image 2, ймовірно, ще не дотягує до Nano Banana Pro за точністю зображень. Але це нормально, адже він тільки-но вийшов. Nano Banana Pro – перевірений боєць.
Але GPT 5.2 – справжній звір! Конкурентоспроможний Gemini 3 Pro, а в деяких аспектах, особливо кодування та проєкти, навіть випереджає. Є нюанси, але це тільки початок.
Битва OpenAI та Google – змагання за наше майбутнє. OpenAI робить сильний ривок.
Друзі, я знаю, що багато з вас вже мають доступ до цих моделей. Поділіться враженнями у коментарях! Як ви оцінюєте GPT Image 2? Чи пробували GPT 5.2? Які проєкти створювали? Давайте досліджувати цей світ разом.
Я готую більше новин. Нас чекає цікавий тиждень, і OpenAI не зупиниться на досягнутому.
Дякую, що були зі мною! До зустрічі в наступному відео!
