Gemini Omni 1.1 Flash は本当に 1 位なのか。ボードが示していること

今日あなたが読んだ「Google の新しい映像モデルが 1 位」という投稿は、どれも別のモデルの順位を引用しています。

Gemini Omni 1.1 Flash は昨日、一般提供になりました。それらの投稿の多くが指し示しているボードである Artificial Analysis は、このモデルを追跡していません。text-to-video でも、image-to-video でも、映像編集でもです。引用されている順位は、6 月のプレビューモデルである Gemini Omni Flash のもので、その大半は、ある特定のボードの、ある特定のビューのものです。

これは、このモデルを切り捨てる理由にはなりません。実際に測定されたものを見る理由になります。そしてそれは、見出しよりも興味深いものであることがわかります。

1.1 が実際に順位づけされた場所

1 か所だけです。arena.ai が、出荷当日である 2026 年 8 月 27 日に gemini-omni-1.1-flash を 2 つのボードへ追加しました。以下は 8 月 28 日に読み取った値です。

ですから、そうです。Gemini Omni 1.1 Flash が 1 位に座っているボードは存在します。ここからが、見出しの落とす部分です。そのボードの 2 位は Gemini Omni Flash で、1512 ±10、19,830 票 です。差は Elo で 3 ポイント、信頼区間は完全に重なっており、標本の大きさはおよそ 10 分の 1 です。

これは勝利ではなく、統計的な引き分けです。1,762 票での 3 ポイント差はノイズの内側に十分収まっており、票が積み上がれば数値は動きます。来月これが「Omni 1.1 は text-to-video の首位のモデルだ」として引用されているのを見かけたら、引用している人が信頼区間を見たかどうかを確認してください。

そして、無いものがあります。1.1 は、arena.ai でも他のどこでも、映像編集のボードには追加されていません。そして編集こそ、Google がローンチの中心に据えた機能です。

Artificial Analysis の数字にある音声の罠

Artificial Analysis は、それぞれの映像ボードを 2 回公開しています。音声ありと、音声なしです。これらの数字を引用する人はほとんど、どちらを指しているのかを書きません。そして 2 つは鋭く食い違います。

以下は、2026 年 8 月 28 日に読み取った、両方のビューでの Gemini Omni Flash です。

腰を据えて見るべきなのは image-to-video の行です。どちらのビューを開くかによって、1 位が 4 位になります。ビューを明示せずに「image-to-video で 1 位」と書く投稿は、結果を報告しているのではなく、結果をひとつ選んでいるのです。

どちらのビューも正当です。音声はいまや、これらのモデルが生み出すものの実質的な一部であり、強い絵と弱い音を作るモデルは、音を数えるボードでは本当に低く順位づけされるべきです。しかし 1 位と 4 位の差は、まさに見出しのなかで消えてしまう類の細部です。

編集のボードを、日付とともに正しく

Gemini Omni Flash が映像編集で 1 位としてデビューし、その後 MiniMax H3 に 2 位へ押し下げられた、という話が出回っています。それは本当でした。そして少し前から、本当ではなくなっています。

• 2026 年 7 月下旬 — すでに 2 位。1,122 で、1,130 の MiniMax H3 の後ろ
• 2026 年 8 月 6 日 — 2 位。1,123 対 1,132
• 2026 年 8 月 28 日 — 3 位。1,124 で、1,189 の Wan 3.0 が 1 位、1,128 の MiniMax H3 が 2 位

Alibaba の Wan 3.0 はいま、Artificial Analysis の 3 つのボードのうち 2 つで首位に立っています。この話題全体のなかで、最も報じられていない事実です。arena.ai の映像編集ボードでは Gemini Omni Flash は 4 位にいて、2 つの Seedance の派生と MiniMax H3 の後ろです。しかもそこでのスコアは、この期間に実際には 1,347 から 1,358 へ上がっています。悪くなったのではありません。追い抜かれたのです。

それが、この市場の正直なかたちです。4 つのラボが順位を入れ替えており、首位はどのボードのどのビューを開くかで変わり、そのすべてを押さえている者はいません。

Google 自身が主張したこと

何もありません。Elo も、ベンチマークも、リーダーボードの順位も、Google の発表にも、モデルカードにも、API のドキュメントにも、ひとつとして出てきません。このローンチは、機能の一覧と価格です。

当社は、これを抜け落ちではなくシグナルとして読む価値があると考えています。決定的なベンチマークの結果を持っているラボは、たいていそれを先頭に置きます。Google が先頭に置いたのは、シーン延長、フレームの制御、そしてより安いドラフト用のティアでした。モデルの優位が一対一の勝敗ではなくワークフローにあるときにこそ強調するであろうものです。Google が実際に公開した唯一の数字は価格であり、このローンチで実際に何が変わったのかについては別途書きました。

また今日の時点で、1.1 とその前身を一対一で比べた独立した比較は存在しません。見つけられる記事はどれも、発表の書き直しです。1.1 がどれだけ良くなったかを語る人は、それを測っていません。測るための材料が、まだ存在しないからです。

では今日、実際に何を動かすべきか

ボードが静かに告げている部分はこうです。その頂点に立っているモデルは、新しいほうではありません。前の世代です。2026 年 8 月 28 日までは、これは本当の制約でした。1.1 をここではまだ呼び出せなかったからです。いまは呼び出せます。それによって問いは、何を動かせるかから、何を動かすべきかへと変わります。

上で引用した音声なしの 1 位のすべての背後にあるモデル Omni Flash は、いまも当社の API で動いています。しかし Gemini Omni 1.1 Flash も 2026 年 8 月 28 日から、720p で 1 秒あたり $0.09 でここから呼び出せます。そしてそれを選ぶ理由は、もともと順位ではありませんでした。理由は、古いモデルにはそもそもできないことのほうです。E2X ではこのファミリー初となる image-to-video と start-end-frame-to-video、最大 7 枚の参照画像を受け取る reference-to-video、1 秒あたり $0.0297 の 360p のドラフト用ティア、そして 10 秒まで伸びるクリップです。両者のあいだで実際に何が変わったのかは、ローンチの記事をご覧ください。

ここで、居心地の悪い算数です。Veo 3.1 Fast は 1 秒あたり 1 セント、Omni 1.1 Flash の 9 分の 1 の価格で、そして明らかに弱いほうのモデルです。音声を数え入れると、9 位あたりに位置します。

しかし順位ではなく比率を見てください。9 倍の金額に対して、差は数十 Elo ポイントです。しかも上位 10 モデル全体がおよそ 120 の幅に収まる尺度の上での話です。8 秒のショット 1 本は、8 セントと 72 セントの差であり、そのあいだの 64 セントがあれば安いティアで 8 回多く試せます。ほとんどのショットが必要としているのは、最高のモデルではありません。あと 3 回の試行です。

そのプレミアムが任意でなくなるのは、仕事が連続性を必要とするときです。ショットのあいだを生き延びなければならないキャラクター、指定された最初と最後のフレーム、後から延長されるクリップ。そこでは弱いモデルは緩やかに劣化するのではなく、単に失敗します。それでも Veo 3.1 Fast はその多くを扱えます。image-to-video、reference-to-video、最初と最後のフレーム です。ですから、上のモデルへ移らせるものはリーダーボードではなく、実際の失敗にしてください。

価格と製品の条件は変わることがあります。購入の判断をする前に、各プロバイダーの現在の価格を確認してください。これは範囲を限った比較であり、あらゆる構成で E2X が最安の選択肢だという主張ではありません。

映像のリーダーボードで火傷しない読み方

4 つの習慣です。ここに挙げた個々の数字が古くなったずっと後まで、役に立ちます。

1. マーケティング上の名前ではなく、モデルの文字列を確認する。 「Gemini Omni Flash」と「Gemini Omni 1.1 Flash」は別の製品であり、今週公開された記事のほぼすべてが、2 つ目のモデルを指すのに 1 つ目の名前を使っています。
2. どちらのビューかを問う。 音声のありなしは、上のボードのひとつで 1 位を 4 位に変えます。
3. 投票数と信頼区間を読む。 1,762 票での 3 ポイントのリードは、結果の衣をまとったコイン投げです。
4. 記事の日付ではなく、順位の日付を確認する。 昨日公開された記事が 7 月のスナップショットを引用していることはあり、この話題で最も共有されている主張のうち 2 つが、まさにそれです。

仕事の種類から text-to-video または reference-to-video で選ぶか、機械可読の仕様を読んでください。Omni 1.1 Flash はそれを公開しており、すべてのパラメータと現在の価格が載っています。ラインナップ全体は当社のカタログにあります。

よくある質問

Gemini Omni 1.1 Flash は映像のリーダーボードで 1 位ですか？

1 つのボードで、僅差かつ暫定的に、です。arena.ai の Text-to-Video Arena で 1515 ±16 の 1 位に座っていますが、自身の前身を Elo でわずか 3 ポイント上回っているだけで、票数は 19,830 に対して 1,762、信頼区間は重なっています。統計的な引き分けです。arena.ai の Image-to-Video では 2 位で、Artificial Analysis のボードにはまったく登場しません。

Artificial Analysis は Gemini Omni 1.1 Flash を順位づけしていますか？

いいえ。2026 年 8 月 28 日時点で、Gemini Omni 1.1 Flash は Artificial Analysis の 3 つの映像リーダーボードのいずれにも登場しません。「Omni Flash」について出回っている Artificial Analysis の数字はすべて、2026 年 6 月に出荷された、それ以前の Gemini Omni Flash のプレビューモデルを指しています。

同じモデルなのにサイトごとに順位が違うのはなぜですか？

主な理由は、Artificial Analysis が各ボードを音声ありと音声なしで 2 回公開しており、ほとんどの記事がどちらを使ったかを書いていないことです。Gemini Omni Flash は音声なしの image-to-video で 1 位、音声ありでは 4 位です。ボードの選び方、日付、そして音声を含めるかどうかという問題が、見つかる矛盾のほぼすべてを説明します。

Gemini Omni Flash は映像編集でいまも 1 位ですか？

いいえ。首位でデビューし、7 月下旬から 8 月初旬にかけては MiniMax H3 に次ぐ 2 位、そして 2026 年 8 月 28 日時点では Wan 3.0 を 1 位として 3 位にいます。スコアが下がったわけではありません。arena.ai では 1,347 から 1,358 へわずかに上がっています。他のモデルの改善のほうが速かったのです。

Google は Gemini Omni 1.1 Flash のベンチマーク結果を公開しましたか？

いいえ。Google の発表ブログ、API のドキュメント、DeepMind のモデルカードのいずれにも、このモデルについての Elo、ベンチマーク、リーダーボードの主張は含まれていません。ローンチの資料が扱っているのは、機能、提供状況、価格だけです。

いま最も優れた映像モデルはどれですか？

単一の答えはありません。そしてそれが、ボードの正直な読み方です。Alibaba の Wan 3.0 が Artificial Analysis の 3 つのボードのうち 2 つで首位、MiniMax H3 が arena.ai の image-to-video で首位、ByteDance の Seedance 2.5 が同サイトの映像編集ボードで首位、そして Gemini Omni Flash が Artificial Analysis の 2 つのボードの音声なしのビューで首位です。見出しではなく、手元にある仕事から選んでください。

Gemini Omni 1.1 Flash は、より安いモデルより高い価格に見合いますか？

編集も連続性の要件もない単発のクリップであれば、たいていは見合いません。2026 年 8 月 28 日時点の当社の API では、Veo 3.1 Fast が 1 秒あたり $0.01、Gemini Omni 1.1 Flash が $0.09 で、数十 Elo ポイントの差に対して 9 倍の開きがあります。このプレミアムが報われるのは、参照による一貫性、最初と最後のフレームの制御、シーン延長のように、弱いモデルが単に見劣りするのではなくタスクに失敗する場面です。