Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro)
Lancé par Google le 18 novembre 2025, Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) est un modèle américain de génération et d’édition d’images. Il transforme des descriptions en visuels et se positionne sur l’illustration, le design et la création publicitaire.
Lancé par Google le 18 novembre 2025, Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) est un modèle américain de génération et d’édition d’images. Il transforme des descriptions en visuels et se positionne sur l’illustration, le design et la création publicitaire.
L’accès est commercialisé à l’usage, avec un tarif minimal de 2 $ par million de tokens en entrée et de 12 $ en sortie. Ce positionnement premium place son prix 68 % au-dessus de la moyenne des modèles similaires.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Modèle de génération d'images |
| Éditeur | |
| Poids | ▫ n.d. |
| Date de sortie | 18 novembre 2025 |
| Modalités (entrée → sortie) | image,text → image,text |
Comment se situe-t-il ?
Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles sur chaque dimension évaluée, et à ses voisins de classement.
Benchable : General Knowledge (Baseline)
Benchable : Reasoning (Baseline)
Classements Arena (Elo)
| Catégorie | Elo | Rang | En tête d'arène |
|---|---|---|---|
| Arena Image Edit | 1385 | 7ᵉ / 52 | GPT Image 2 (1463) |
| Arena Image Editing | 1339 | 9ᵉ / 68 | GPT Image 2 (1412) |
| Arena Text-to-Image | 1233 | 10ᵉ / 225 | reve-2.1 (1400) |
| Arena Text-to-Image | 1232 | 12ᵉ / 225 | reve-2.1 (1400) |
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| Google Vertex | 2 $ | 12 $ | 0,2 $ |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 68 % au-dessus de la moyenne des modèles similaires.
Coût & vitesse agentiques
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Coût moyen par benchmark — Benchable | 0,92 $ |
| Latence moyenne par benchmark — Benchable | 15 min 04 s |
Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.
Entraînement & empreinte
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Pays | United States of America |
Notre analyse
Forces. Gemini 3 Pro Image se maintient dans le top 10 des trois Arena. Il occupe la 7e place sur 52 en image-edit, derrière GPT Image 2, muse-image et Microsoft: MAI-Image-2.5. Il atteint la 9e place sur 68 en image-editing, derrière GPT Image 2, Riverflow 2.0 et seedream-5.0-pro. En text-to-image, il se classe 10e sur 225, derrière reve-2.1 et GPT Image 2. Ce positionnement témoigne d’une bonne polyvalence entre création et modification de visuels.
Limites et points d’attention. Dans image-edit, GPT Image 2 conserve environ 78 points Elo d’avance et reste nettement devant. L’écart atteint environ 73 points dans image-editing, où GPT Image 2 garde aussi un avantage net. En text-to-image, reve-2.1 devance le modèle d’environ 167 points Elo et se détache clairement. Le tarif premium constitue également un frein pour les productions volumineuses. Usages pertinents : illustration, design et création publicitaire lorsque la polyvalence entre génération et retouche est prioritaire.
Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai) · Arena.ai (arena.ai) · LLM-Stats (llm-stats.com) · Epoch AI (epoch.ai), CC-BY-4.0 · Benchable.ai (benchable.ai).