Google出手了!全新生成模型Nano Banana 2 Lite問世:生圖最快4秒完成,成本只要1元?
Google出手了!全新生成模型Nano Banana 2 Lite問世:生圖最快4秒完成,成本只要1元?

重點一:Google 同日推出影像模型 Nano Banana 2 Lite 與影片模型 Gemini Omni Flash。

重點二:Nano Banana 2 Lite 主打速度成本,Google 稱文字生圖約 4 秒、每張 1K 圖 0.034 美元(約新台幣 1.1 元),是家族中最快最省的一款。

重點三:Gemini Omni Flash 首度以公開預覽對開發者開放,支援文字、圖片、影片輸入的影片生成與對話式編輯,每秒影片輸出 0.10 美元。

Google 同一天推出兩款生成式媒體模型:影像模型 Nano Banana 2 Lite 與影片模型 Gemini Omni Flash。前者主打「快與省」、已對開發者開放;後者把 Gemini 的多模態推理能力延伸到影片生成與編輯,目前以公開預覽形式在 Gemini API 與 Google AI Studio 提供,尚未進入正式版(GA)。

Google 的算盤是讓開發者能把兩者串起來,打造從生圖到成片的一條龍多媒體工作流。(文中美元對新台幣換算,均以 1 美元兌新台幣 32 元粗估。)

模型 類型 模型代號 狀態 價格/限制
Nano Banana 2 Lite 圖片 gemini-3.1-flash-lite-image 已開放 每張 1K 圖 0.034 美元(約新台幣 1.1 元);Google 稱約 4 秒
Gemini Omni Flash 影片 gemini-omni-flash-preview 公開預覽 每秒影片輸出 0.10 美元(約新台幣 3.2 元);目前最長 10 秒

Nano Banana 2 Lite:家族中最快最省的一款

Nano Banana 2 Lite(模型代號 gemini-3.1-flash-lite-image)主打高速與低成本,專為講求速度、成本的快速發想與高吞吐量開發流程設計。

官方給出兩個關鍵數字:文字生圖 Google 稱約 4 秒(此為 Google 公布的延遲表現,非服務保證);收費則是每張 1K 解析度圖片 0.034 美元(約新台幣 1.1 元),換算下來,生成 1,000 張約 34 美元(約新台幣 1,100 元)。

但即使以速度為優先,它仍維持可靠的提示詞遵循度、穩定的角色一致性,以及清晰的圖中文字。Google 建議目前還在用初代 Nano Banana 的開發者直接換上這一款。

在消費端,Nano Banana 2 Lite 屬「開始陸續推出」,而非一次全面上線,將陸續登上搜尋的 AI Mode、Gemini App、NotebookLM、Google Photos、Stitch、Google Flow 與 Google Ads 等產品。

至於 Nano Banana 家族的分工,可簡單記成三段:2 Lite 補上「要求極速」的一端,面向近即時、高流量、對延遲敏感的工作流;Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)守住「要求精準」的另一端。

至於 Nano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image)則是效能與成本最平衡的萬用選項。

Gemini Omni Flash:用自然語言做影片、改影片

另一款主角 Gemini Omni Flash(模型代號 gemini-omni-flash-preview)最早在 Google I/O 亮相,這次首度透過 Gemini API 與 Google AI Studio 對開發者開放,狀態為「公開預覽」。

它原生支援以文字、圖片、影片的任意組合作為輸入,進行影片生成與「對話式編輯」,也就是用自然語言下指令來修改影片。定價為每秒影片輸出 0.10 美元(約新台幣 3.2 元),與 Veo 3.1 Fast 同價。

Omni Flash 的主要強項,包括以自然語言對話式修改影片、結合圖片與文字與影片等多模態參照以維持畫面一致性、援引 Gemini 對真實世界知識來建構影片,以及讓文字與圖形、影片動作同步。

不過依 Omni 官方文件,現階段仍有明確限制:目前僅能生成最長 10 秒的影片(官方稱更長時長即將到來);Gemini API 尚不支援上傳音訊參照與場景延伸;長度 3 秒以內的影片參照雖被 API 接受,但模型目前無法正確處理;切換場景或鏡頭平移時,角色一致性仍有待加強。

此外,官方文件也註明,以使用者上傳影片進行編輯的功能並非所有地區皆可使用,開發者須留意地域限制。

在消費端,Omni Flash 登上 Gemini App 與 Google Flow,暫未如 Nano Banana 2 Lite 那樣進入搜尋的 AI Mode。

兩款串接,生圖到成片一條龍

Google 強調,真正的威力在於把兩款模型串起來:先用 Nano Banana 2 Lite 高速生圖,再把圖餵給 Gemini Omni Flash 動畫化成影片。搭配 Interactions API,開發者還能在多輪操作中保留工作階段的脈絡,讓使用者最多堆疊三次連續編輯。

Google 也一併釋出三款可直接改用的示範應用:Anywhere(上傳自拍或照片,瞬移到各地知名地標,再由 Omni Flash 動畫化)、Space Lift(室內設計改造)與 Omni product studio(將靜態圖轉為電商影片)。

平台、狀態與浮水印

兩款模型的開放狀態不一,逐一整理如下:

  • Nano Banana 2 Lite:在 Google AI Studio、Gemini API 與 Gemini Enterprise Agent Platform 對開發者開放(已正式開放);消費端正陸續推出。

  • Gemini Omni Flash:在 Gemini API、Google AI Studio 與 Gemini Enterprise Agent Platform 以「公開預覽」開放;消費端登上 Gemini App 與 Google Flow,影片編輯功能有地域限制。

在安全與透明度上,Gemini Omni Flash 與 Nano Banana 2 Lite 皆採用 SynthID 浮水印技術,使用者可透過 Gemini App、Chrome 或搜尋中的 Gemini 驗證內容是否由 AI 生成。

延伸閱讀:Fable 5要解禁了!Anthropic三周攻防懶人包:從模型停用到秘密談判,時間線一次看懂

資料來源:Google 官方公告、Gemini API 文件:影像生成、Gemini API 文件:Omni Flash 影片、Google Cloud 公告、Gemini 定價、Gemini 適用地區

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #Google #Gemini
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台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證
台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證

重點一:數位詐騙生命週期極短,打完一波就轉移陣地,「下架」只處理了眼前的內容,處理不了事後追查。

重點二:台灣數位安全發展協會以AI蒐集、分類詐騙廣告,九成以上工作可由AI完成,最終判斷仍保留人工背書。

重點三:透過司法聯盟鏈b-JADE,只把資料的「數位指紋」上鏈存證,原始資料另行保存,目標是降低被害人的訴訟舉證成本。

一則可疑的投資廣告被檢舉、下架,帳號也停權了,多數人以為事情就此結束。真正麻煩的是,廣告消失的那一刻,追查詐騙集團的線索也可能跟著消失。

為了補上這個缺口,台灣數位安全發展協會正與司法聯盟鏈「b-JADE」合作,替詐騙相關資料做存證。b-JADE是一套以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務;資料一旦上鏈,任何改動都會留下痕跡。白話說,就是替數位證據貼上「封條」,讓證據從蒐集到進入法庭,都能驗證有沒有被動過手腳。

詐騙廣告下架,為什麼還不夠?

原因在於數位詐騙的生命週期太短,下架只能處理眼前的內容。台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯指出,傳統電話詐騙一套劇本可以拉長到半年、甚至一年;數位詐騙則像打游擊,一波結束就移往下一個平台,從廣告、社群到另一個App,一路跨平台引導被害人。

更大的問題是證據跟著斷線。被害人發現受騙時,可能已是半年後,手上通常只留得住最末端的匯款與聯絡紀錄,最初看過哪則廣告、點進哪個網站,早已消失。等到一、兩年後警方抓到詐騙集團,對方就能在法庭上反問「你怎麼證明我投過這則廣告?」劉彥伯以假設情境說明,一個集團原本可能詐騙了30億元,最後因證據不足,認定金額只剩幾千萬甚至幾百萬元。

不過,詐騙活動都會留下數位足跡,包括投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址註冊紀錄,只要事先保存,日後調閱就「有憑有據」。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯
圖/ 數位時代

AI都這麼強了,為什麼還要先做資料治理?

台灣數位安全發展協會的核心主張是:好的資料分析,從好的資料治理開始。所謂資料治理,就是把散落在各平台、格式不一的碎片資料,整理成來源清楚、格式一致、可以互相比對的資料。協會先確認每筆公開資料的來源、時間、權限、版本與隱私,再標上事件分類、風險評估、曝光平台、投放者與網址等標籤,才能找出彼此關聯、還原詐騙網絡。

根據協會的實證簡報,系統在一段監測期間內掃描309.5萬則廣告,通報62.8萬則(約占20%),投放當日偵測率達99.21%。劉彥伯也提到,協會與資安院、數位發展部在打詐通報查詢網的合作中,判斷率接近百分之百。

那還需要人嗎?答案是需要。現行法律仍要求有人為判斷結果背書負責,加上詐騙劇本會隨被害人的回應即時調整,因此協會讓AI處理九成多的工作,最後由人做判斷。

截圖不能當證據?b-JADE如何替詐騙證據貼上「封條」

在AI改圖越來越容易的今天,單純截圖很難在法庭上證明自己沒被竄改過。劉彥伯的比喻是:截圖比較像「我那天真的看過,還拍了一張照片」;可信存證則是把證物放進有封條、有時間、有編號、有保管紀錄的證物袋,「重點不是有沒有留下東西,而是未來能不能驗證這是不是當時那一份」。

這也是b-JADE派上用場的地方,但並不是把所有資料都放上區塊鏈。協會把原始資料與AI分析結果,保存在權限受管控的系統裡,只把每份資料的「數位指紋」交給b-JADE存證。數位指紋的特性是,內容只要有任何改動,指紋就會完全不同,因此能證明資料沒被動過;需要時,再經授權調閱原始資料,兼顧隱私與驗證。依b-JADE規範盤點,協會既有流程已符合19項要求,其餘7項缺口也逐步補強,例如存證時間改採具公信力的標準時間來源,不再依賴電腦本機。

防詐能從事後追查走向事前預警嗎?

可以,協會正把存證從被害人受騙後,往前推到「主動式上鏈」:AI判定高風險的內容,先一步蒐集存證,不必等到有人受害。

小農是第一個場景。許多消費者在網路上支持小農,錢最後卻流進冒名的詐騙集團。協會因此與農業部合作推出「農本人」系統,讓小農自行登錄銷售管道與社群帳號形成白名單,再結合AI蒐集的黑名單,一旦遭冒名就能第一時間發現並報案。這套模式未來也可延伸至網路霸凌、性私密影像等案件。

制度面也在加速。2026年8月,司法聯盟已開設認證專班,邀集司法院、法務部、高檢署、調查局與警政署相關人員受訓,相關存證應用預計明年正式推出,時程仍待聯盟拍板。

劉彥伯坦言,目前從蒐集、分案到下架的流程仍然冗長,技術正好能在保留人為背書的前提下縮短流程。他在《數位關鍵字》節目尾聲留給聽眾的一句話是:「數位安全不只是技術工具,也涉及資料的可信、法遵治理與跨領域合作。」當AI幫人更快找到線索,經得起驗證的資料,將讓每一位被害人在法庭上多一分底氣。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯認為,可信存證的重點不是留下東西,而是未來能被驗證。
圖/ 數位時代

常見問答
Q1:詐騙廣告被下架後,還能當作證據嗎?
A:若事前沒有保存,下架後就很難追溯。台灣數位安全發展協會建議在內容消失前,保存投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址等數位足跡,日後才能據以向平台請求調閱。

Q2:手機截圖可以當作詐騙證據嗎?
A:截圖只能證明「看過」,難以證明未被竄改。在AI改圖越來越容易的情況下,透過數位指紋與具公信力的時間紀錄進行可信存證,才能在日後驗證資料是否為當時的原始版本。

Q3:什麼是b-JADE司法聯盟鏈?
A:b-JADE是以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務。台灣數位安全發展協會的做法是只將資料的數位指紋上鏈,原始資料另行保存在權限受管控的系統,兼顧隱私與驗證,目標是降低訴訟舉證成本。

Q4:AI可以完全取代人工判斷詐騙嗎?
A:目前不行。依台灣數位安全發展協會的做法,九成以上的蒐集與分類工作可由AI完成,但現行法律仍要求由人做最終判斷,並為結果背書負責。

Q5:小農要如何預防被冒名詐騙?
A:可登錄台灣數位安全發展協會與農業部合作的「農本人」系統,自行提交銷售管道、粉絲專頁與LINE帳號建立白名單,搭配AI主動蒐集的黑名單,遭冒名時能第一時間發現並報案。

完整對談請收聽《數位時代》Podcast《數位關鍵字》EP264。

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