La compañía presentó un modelo de imagen optimizado para velocidad y costo, junto con un modelo de video capaz de generar y editar clips mediante instrucciones conversacionales.
Google anunció el lanzamiento simultáneo de Nano Banana 2 Lite y Gemini Omni Flash, dos nuevos modelos de la familia Gemini enfocados en generación multimedia. La apuesta apunta a un flujo de trabajo más integrado: crear imágenes de forma rápida y económica, y luego convertirlas o editarlas como video mediante instrucciones en lenguaje natural.
De acuerdo con Google, Nano Banana 2 Lite es su modelo de imagen Gemini más rápido y rentable hasta ahora. Está pensado para desarrolladores y productos que necesitan generar muchas imágenes, probar ideas visuales con rapidez o reducir costos en flujos de alto volumen. El modelo ya está disponible en Google AI Studio, la Gemini API y Gemini Enterprise Agent Platform, además de comenzar a desplegarse en superficies de consumo como AI Mode en Search, la app de Gemini y otros productos de Google.
El modelo aparece con el identificador gemini-3.1-flash-lite-image y Google lo presenta como reemplazo recomendado para quienes utilizan la primera versión de Nano Banana, es decir, gemini-2.5-flash-image. La compañía afirma que Nano Banana 2 Lite entrega imágenes en aproximadamente 4 segundos y tiene un costo de 0.034 dólares por imagen de resolución 1K, lo que lo coloca como una opción para prototipado, borradores visuales y generación masiva de piezas.
Aunque está optimizado para velocidad, Google asegura que el modelo conserva seguimiento de instrucciones, consistencia de personajes y capacidad para renderizar texto legible dentro de imágenes. En la familia Nano Banana, la empresa distingue tres niveles: Nano Banana 2 Lite, orientado a velocidad; Nano Banana 2, presentado como el modelo generalista; y Nano Banana Pro, pensado para tareas complejas donde pesan más el control, el razonamiento y la precisión que la latencia.
El segundo lanzamiento es Gemini Omni Flash, un modelo de video que llega por primera vez a desarrolladores a través de Google AI Studio y la Gemini API. Google lo describe como un sistema de generación y edición de video que combina razonamiento multimodal con entradas de texto, imagen y video. También está disponible en la app de Gemini y en Google Flow.
Gemini Omni Flash, identificado como gemini-omni-flash-preview, permite editar videos mediante conversación, combinar referencias multimodales y sincronizar texto o gráficos con acciones dentro del video. Google sostiene que el modelo puede apoyarse en conocimiento de Gemini, por ejemplo sobre historia, biología o lógica narrativa, para construir escenas más coherentes. Su precio anunciado es de 0.10 dólares por segundo de video generado, el mismo costo que Veo 3.1 Fast, según la empresa.
Sin embargo, el modelo llega todavía con limitaciones importantes. Google señala que, por ahora, Gemini Omni Flash genera videos de 10 segundos, con duraciones más largas previstas para después. También advierte que la API aún no admite referencias de audio ni extensión de escenas, y que aunque el esquema de la API acepta referencias de video de hasta 3 segundos, el modelo todavía no las procesa correctamente. La consistencia de personajes al cambiar escenas o hacer paneos también tiene restricciones.
El punto más relevante del anuncio está en la combinación de ambos modelos. Google propone usar Nano Banana 2 Lite para generar rápidamente una imagen y luego pasarla como referencia a Gemini Omni Flash para convertirla en video o editarla por turnos. Con la Interactions API, los desarrolladores pueden mantener historial y contexto de sesión para acumular hasta tres ediciones secuenciales.
Para mostrar esa integración, Google publicó demos como Anywhere, que transforma una selfie en imágenes situadas en lugares icónicos y luego las anima; Space Lift, orientada a rediseño de interiores; y Omni Product Studio, que convierte imágenes estáticas de productos en videos de comercio electrónico.
El lanzamiento confirma una tendencia cada vez más clara en la industria: los modelos generativos ya no se presentan solo como herramientas separadas para texto, imagen o video, sino como piezas de una misma cadena de producción. En este caso, Google busca que Gemini funcione como una plataforma multimedia donde una idea puede pasar de boceto visual a video editable sin salir del mismo ecosistema.
La compañía también indicó que ambos modelos utilizan SynthID, su sistema de marca de agua para contenido generado con IA, y que el contenido puede verificarse mediante la app de Gemini, Gemini en Chrome o Search.
En términos prácticos, Nano Banana 2 Lite parece orientado a volumen, velocidad y prototipado, mientras que Gemini Omni Flash apunta a una capa más compleja: la edición audiovisual conversacional. Juntos, los dos modelos dejan ver hacia dónde quiere mover Google su ecosistema de IA: menos prompts aislados y más flujos continuos para producir, ajustar y escalar contenido visual.
