TL;DR
Lo esencial: se informa que Google está ultimando’Nano Banana 2 Flash’, cuyo nombre en código interno es’Mayo’, para su lanzamiento en diciembre para contrarrestar a los competidores chinos de bajo costo. Detalles clave: la estrategia divide la línea en un modelo’Mayo’de costo optimizado y una variante Pro’Ketchup’de alta fidelidad. Por qué es importante: Las variantes de Flash aparentemente apuntan a asegurar la adopción empresarial al ofrecer costos de inferencia más bajos y al mismo tiempo mantener la precisión de seguimiento de instrucciones que se convirtió en un punto de referencia de la industria.
Google está ultimando’Nano Banana 2 Flash’, un sucesor de coste optimizado de su potente modelo de edición de imágenes Gemini 3 Pro Image. El nuevo sistema, cuyo nombre en código interno es”Mayo”, se lanzará en diciembre para asegurar la adopción empresarial frente a los crecientes competidores chinos.
Las filtraciones revelan una estrategia bifurcada, que combina el”Mayo”centrado en la eficiencia con una variante”Pro”de alta gama con el nombre en código”Ketchup”. La rápida iteración tiene como objetivo capitalizar la marca’Nano Banana’, que se ha convertido rápidamente en un estándar de la industria para la precisión del seguimiento de instrucciones en la generación de imágenes de IA.
Nombres en clave internos y el’Flash’Pivot
El motor de esta rápida iteración es un mercado que ha pasado de la generación pura a la edición precisa basada en instrucciones. Según los informes del próximo modelo, la nueva arquitectura bifurca la línea de productos en distintos niveles.
Según se informa,’Mayo’servirá como modelo de inferencia de gran volumen, optimizado para velocidad y rentabilidad. Una variante’Pro’independiente, denominada internamente’Ketchup’, tendrá como objetivo la máxima fidelidad para flujos de trabajo de nivel de producción.
ÚLTIMA HORA: Google planea lanzar Nano Banana 2 Flash en las próximas semanas, ya que se agregó un nuevo anuncio”Mayo”a la web de Gemini.
Según las pruebas, Nano Banana 2 Flash ofrece casi la misma calidad que Pro a un precio más bajo.
¿Mayonesa o ketchup? 🌭 https://t.co/c1HjFnhGlq pic.twitter.com/R1mKyJ2jIA
— TestingCatalog News 🗞 (@testingcatalog) 7 de diciembre de 2025
Representando una aceleración significativa en el ciclo de desarrollo de Google, llega la actualización apenas dos meses después del lanzamiento de Gemini 2.5 Flash Image, que estableció el dominio de la empresa en el ámbito de la edición.
Promoción
Los primeros usuarios descubrieron que la arquitectura anterior resolvía problemas críticos de coherencia espacial.
El paso de Google a una variante’Flash’aborda específicamente la fricción del escalamiento empresarial. Si bien el precio por imagen del modelo actual es competitivo, las aplicaciones de gran volumen requieren costos operativos más bajos para seguir siendo viables.
El estándar’Banana’: de meme a punto de referencia de la industria
Originalmente un nombre en clave viral en la clasificación de LMArena, la marca’Nano Banana’ha trascendido el marketing de Google para convertirse en un término genérico de la industria para seguir instrucciones de alta precisión.
Los competidores ahora están confiando sobre esta arquitectura para entrenar sus propios sistemas. En un desarrollo notable, los investigadores aprovecharon el conjunto de datos Pico-Banana-400K de Apple para construir una base sólida para futuros modelos de edición.
Con un gasto aproximado de 100 000 dólares, el equipo generó casi 400 000 ejemplos utilizando la infraestructura de Google.
Confiar en la tecnología de un rival para la generación de datos resalta la brecha actual en las capacidades de código abierto. El modelo de Google se ha convertido efectivamente en el estándar de oro para mantener la coherencia visual durante ediciones complejas.
Este reconocimiento generalizado valida la estrategia de Google de integrar estas herramientas directamente en las aplicaciones de consumo. Al reducir la barrera de entrada, la empresa pretende captar el mercado de creadores ocasionales junto con los profesionales.
Nicole Brichtova, líder de producto de Google DeepMind, describió el impacto de hacer accesibles estos flujos de trabajo avanzados en octubre:
“Estamos poniendo capacidades que antes requerían herramientas especializadas en manos de los creadores cotidianos, y ha sido inspirador ver la explosión de creatividad que esto ha provocado”.
Guerra de precios y multimodal Consolidación
La presión de Google por un nivel’Flash’es una respuesta directa a los precios agresivos de sus rivales chinos. El lanzamiento de Seedream 4.0 por ByteDance introdujo un modelo que socava a Google en aproximadamente un 28 por ciento.
El análisis de mercado muestra que el gigante chino ofrece generación a aproximadamente $0,028 por imagen, en comparación con los $0,039 de Google. Para evitar que los clientes empresariales opten por estas alternativas más económicas, el modelo’Mayo’probablemente tendrá que igualar o superar este precio.
Más allá de los precios, el campo competitivo se está desplazando hacia flujos de trabajo unificados de “generación más edición”. La reciente expansión de Studio de ElevenLabs ejemplifica esta tendencia, fusionando modelos de video de OpenAI y Google en una sola línea de tiempo.
El equipo de ElevenLabs enfatizó el valor estratégico de esta agregación en su anuncio:
“Unifica los modelos de IA más avanzados con nuestras herramientas de voz, sonido y música líderes en la industria”
Al centralizar estas herramientas, los competidores están desafiando los flujos de trabajo fragmentados que Google domina actualmente. Sin embargo, la gran popularidad de los modelos’Nano Banana’proporciona un fuerte foso defensivo.
