MAI-Image-2.7-Preview vs. GPT-Image-2.5: Der präzisere Editor gegen den, den man anrufen kann

Beginne mit der Aufgabe, nicht mit der Bestenliste. Wenn dein Produkt einen Katalog von Produktaufnahmen über Nacht per API bearbeitet, ist die Wahl zwischen MAI-Image-2.7-Preview und GPT-Image-2.5 alles andere als knapp, denn nur eines der beiden nimmt eine Anfrage an. Wenn du die Bearbeitung selbst beurteilst – eine Szene neu ausleuchten, ein Label ersetzen, eine Figur über fünf Runden hinweg konsistent halten –, hat Microsofts neues Modell einen echten Anspruch auf den Spitzenplatz, und es untermauert diesen Anspruch mit einem Punktestand, der dünn genug ist, um darüber zu streiten. Der Vergleich lautet daher nicht „welches Modell besser ist“, sondern „wie viel Bearbeitungsqualität ist eine Produktions-API wert“.

Microsoft veröffentlichte MAI-Image-2.7-Preview am 27. Oktober 2026. Es handelt sich um eine reine Bearbeitungsvorschau, erreichbar über MAI Playground, Arena und Artificial Analysis, ohne Bereitstellung in Microsoft Foundry und ohne veröffentlichten Preis. OpenAI's GPT-Image-2.5 ist seit dem 8. September 2026 allgemein verfügbar, in zwei Varianten – Sunburst für Qualität, Flare für Geschwindigkeit – mit öffentlicher Preisliste, Text-zu-Bild und Bearbeitung sowie einer dokumentierten API. Diese Asymmetrie bildet den Rahmen für alle folgenden Zahlen.

Die Zahlen – und wie viel Gewicht sie haben

Auf der AA-Image-Editing v2.1-Bestenliste von Artificial Analysis, bewertet am 22. Oktober 2026, GPT-Image-2.5 Sunburst (max) führt mit 1.199 Elo. MAI-Image-2.7-Preview belegt mit 1.193 Elo den zweiten Platz. GPT-Image-2.5 Flare (max) belegt mit 1.182 Elo den dritten Platz.

• MAI-Image-2.7-Preview vs. Sunburst: 6 Elo dahinter, in der maximalen Qualitätsstufe

• MAI-Image-2.7-Preview vs. Flare: 11 Elo voraus, auf der höchsten Qualitätsstufe

• MAI-Image-2.7-Preview vs. MAI-Image-2.6: 42 Elo voraus

• Arena-Edit: Microsoft meldet 2,7 auf Platz 3 und sich selbst als das Nr.-2-Labor

Diese Zahlen stammen aus Microsofts Launch-Beitrag, der die Artificial-Analysis-Rangliste wiedergibt; Artificial Analysis ist der unabhängige Evaluator, Microsoft ist der Kanal, über den wir sie lesen. Elo-Abstände von sechs und elf Punkten liegen in dem Bereich, in dem Stimmzusammensetzung und Konfidenzintervalle eine Rangfolge umkehren können, daher sind die belastbaren Aussagen enger, als die Tabelle nahelegt: 2.7 ist konkurrenzfähig mit der besten GPT-Image-2.5-Konfiguration und deutlich vor der schnellen Konfiguration, nicht aber, dass es der allein beste Editor der Welt ist. Der Arena-Platz 3, der in dieselbe Richtung weist, ist Stützung, nicht Bestätigung, weil die beiden Ranglisten unterschiedliche Abstimmende und Skalen verwenden.

Ein weiterer Vorbehalt, der für die Kosten relevant ist: Die OpenAI-Zahlen sind die „Max“-Stufe. Das ist die teuerste Einstellung in der Familie, und es ist nicht die Stufe, auf der der Großteil des Produktionsverkehrs läuft.

Was jedes Modell tatsächlich ist

• Modi: MAI-Image-2.7-Preview ist zum Start nur für die Bearbeitung verfügbar, Text-zu-Bild „kommt bald“; GPT-Image-2.5 bietet Text-zu-Bild und Bearbeitung innerhalb derselben Familie.

• Varianten: Microsoft liefert eine 2.7-Vorschau; OpenAI liefert Sunburst (Qualität zuerst) und Flare (Latenz zuerst) zu identischen Token-Preisen.

• Zugang: 2.7 ist in MAI Playground, Arena und Artificial Analysis; GPT-Image-2.5 ist eine öffentliche API.

• Preis: Für 2.7 sind keine veröffentlicht; GPT-Image-2.5 berechnet $5 pro Million Text-Eingabe-Tokens, $8 pro Million Bild-Eingabe-Tokens und $30 pro Million Bild-Ausgabe-Tokens, wobei zwischengespeicherte Eingaben $1,25 bzw. $2,00 kosten.

• Qualitätsstufen: OpenAI bietet niedrig, mittel, hoch, xhoch und maximal; Microsoft hat für 2.7 keine entsprechende Steuerung veröffentlicht.

• Referenzbilder:OpenAI unterstützt Bearbeitungen mit mehreren Referenzen, laut eigener Dokumentation mit bis zu 16 Bildern; Microsoft veröffentlichte fünf für MAI-Image-2.6 und hat für 2.7 keine Obergrenze veröffentlicht.

Bei den Details zu Referenzbildern und Auflösung werden die Datenblätter schwammig. MAI-Image-2.6 begrenzte die Ausgabe auf 2.359.296 Pixel – 1536×1536 – und akzeptierte fünf Referenzbilder; beides ist in der API-Referenz von Microsoft Foundry dokumentiert. Microsoft hat die entsprechenden Angaben für 2.7 nicht veröffentlicht, und man sollte nicht davon ausgehen, dass die Grenzen von 2.6 unverändert übernommen wurden. Die 2.5-Familie von OpenAI bewirbt in ihren Einführungsmaterialien höhere Auflösungsobergrenzen, allerdings enden die veröffentlichten Token-Beispiele bei 1536×1024, sodass die praktische Obergrenze von der angeforderten Größe abhängt. Wenn ein festes 4K-Endprodukt eine harte Anforderung ist, prüfen Sie dies gegen die Live-API und nicht anhand der Marketingseite eines der beiden Anbieter.

Die Kosten der Wahl des besseren Editors

Rechnen wir das für 10.000 quadratische Bilder mit 1024×1024 durch. Bei maximaler Qualität kostet GPT-Image-2.5 etwa 0,211 $ pro Bild, also rund 2.110 $. Bei hoher Qualität etwa 0,053 $ pro Bild, also 527 $. Bei mittlerer Qualität etwa 0,013 $ pro Bild, also 132 $. Das sind Schätzungen für Ausgabe-Token auf Grundlage der von OpenAI veröffentlichten Preise, kein Angebot; bei Bearbeitungen kommen zusätzlich Kosten für die Bildeingabe hinzu, da das Referenzbild als Eingabe abgerechnet wird.

MAI-Image-2.7 hat keinen Preis, daher ist der einzige Ankerpunkt sein Vorgänger. MAI-Image-2.6 kostet in Foundry 5 US-Dollar pro Million Text-Eingabe-Tokens, 8 US-Dollar pro Million Bild-Eingabe-Tokens und 38 US-Dollar pro Million Bild-Ausgabe-Tokens, was Artificial Analysis auf rund 0,039 US-Dollar pro Bild schätzte – etwa 390 US-Dollar für dieselben 10.000. Wenn 2.7 zu einem ähnlichen Preis startet, würde es kostenmäßig zwischen der hohen und der mittleren Stufe von GPT-Image-2.5 liegen und zugleich besser abschneiden als das Flare-Modell. Das ist ein „Wenn“, kein Befund, und Microsoft hat kein Signal dazu gegeben, wo es landen wird.

Es gibt eine zweite Kostenfalle in der OpenAI-Stufenleiter. Die Stufen wurden in 2.5 neu benannt: Die neue Einstellung „high“ verwendet ungefähr das Token-Budget des alten „medium“, und „max“ verwendet ungefähr das alte „high“. Teams, die von gpt-image-2 mit einem unveränderten Qualitätsparameter umgestiegen sind, erhielten ein günstigeres Rendering bei einer Einstellung, die früher eine niedrigere Qualitätsstufe war. Prüfen Sie, welche Stufe Ihr Code tatsächlich anfordert, bevor Sie eine Rechnung mit der des letzten Quartals vergleichen.

Wo 2.7 wirklich besser ist

Microsofts Kategorieangaben sind der nützliche Teil seines Beitrags. Darin heißt es, 2.7 verbessere 2.6 in allen 10 Anwendungsfällen und allen 7 Bearbeitungsaktionen, die Artificial Analysis bewertet, erreiche die Spitze bei Verbesserung und Wiederherstellung, bei Reasoning-basierten Bearbeitungen, bei Szene und Stil sowie bei Text- oder Symbolbearbeitung und liege bei Szene und Stil mit 24 Elo vor dem nächstbesten Modell. Die Rangspringe sind groß: Reasoning-basierte Bearbeitungen sowie Szene und Stil sprangen beide von Nr. 7 auf Nr. 1, und Text- oder Symbolbearbeitungen von Nr. 6 auf Nr. 1.

Das sind die Bearbeitungen, die in der Produktion am häufigsten scheitern. Ein Produkt in eine neue Umgebung neu zu beleuchten, Beschilderung zu ersetzen, ohne die Perspektive zu verzerren, ein minderwertiges Asset wiederherzustellen, ohne Details zu erfinden – all das erfordert, dass das Modell versteht, wie die Szene funktioniert, und nicht nur, wo gemalt werden muss. Ein 24-Elo-Vorsprung bei Szene und Stil ist, wenn er Bestand hat, ein größerer praktischer Unterschied, als der Sechs-Punkte-Gesamtabstand vermuten lässt, weil er sich genau dort konzentriert, wo generische Editoren dazu neigen, offensichtliche Artefakte zu erzeugen.

OpenAIs Gegenargument ist keine Kategoriebewertung. Es ist Multi-Turn-Konsistenz: Sunburst ist auf bearbeitungsintensive Workflows ausgerichtet, bei denen dasselbe Motiv mehrere Änderungsrunden überstehen muss, und OpenAIs eigene Dokumentation empfiehlt, genehmigte Bearbeitungen wieder in das Original zusammenzuführen, wenn Pixel identisch bleiben müssen. Das ist ein Eingeständnis, dass selbst der beste Editor abdriftet. Microsoft hat keine äquivalente Multi-Turn-Bewertung veröffentlicht, daher ist der eine Workflow, der für iteratives Design am wichtigsten ist, derjenige mit den wenigsten vergleichbaren Belegen.

Beides ohne zwei Verträge betreiben

Hier ist der Vergleich nicht mehr symmetrisch. GPT-Image-2.5 Sunburst und Flare sind beide auf OrcaRouter verfügbar, über einen einzigen API-Schlüssel und eine einzige Abrechnungsbeziehung, mit 0 % Aufschlag – der Listenpreis des Anbieters wird durchgereicht, mit automatischem Failover, falls ein Anbieter beeinträchtigt ist. Sie können Entwurfsiterationen an Flare und finale Renderings an Sunburst senden, ohne ein zweites Konto zu eröffnen, und eine Routing-Regel kann diesen Wechsel anhand des Aufgabentyps statt anhand einer Codeverzweigung vornehmen.

MAI-Image-2.7-Preview ist nicht auf OrcaRouter verfügbar und kann es auch nicht sein, solange Microsoft keine öffentliche API bereitstellt. Heute ist es ein Playground-Modell: manuell, mit menschlicher Einbindung in den Ablauf, geeignet für Evaluierung und Asset-Arbeit, aber nichts, das man hinter eine Warteschlange stellen kann. Das ist kein Kritikpunkt an der Qualität des Modells; es ist der Unterschied zwischen einem Benchmark-Sieger und einer Abhängigkeit.

Der Anruf.

• Sie brauchen in diesem Quartal einen Edit-Endpoint: GPT-Image-2.5. Sunburst für finale Assets, Flare für das Iterationsvolumen. Das Sechs-Elo-Defizit gegenüber 2.7 ist kleiner als die Kosten dafür, nicht auszuliefern.

• Sie benötigen die eine beste Bearbeitung für eine Handvoll hochwertiger Assets: Testen Sie MAI-Image-2.7-Preview im Playground. Szenen-Restyling und Textersetzung sind die Bereiche, in denen Microsoft den größten Vorsprung beansprucht, und diese sind einen manuellen Durchgang bei Hero-Bildern wert.

• Du brauchst Text-to-Image sowie Bearbeitung: GPT-Image-2.5, Punkt. 2.7 generiert noch nicht.

• Bei hohem Volumen sind Sie kostenempfindlich: Kalkulieren Sie Flare anhand Ihrer tatsächlichen Bearbeitungsgrößen, nicht anhand der plakativen Pro-Bild-Zahlen. Tokens für Bildeingaben dominieren, wenn Sie mehrere Referenzen senden.

Die ehrliche Zusammenfassung ist, dass Microsoft den besseren Editor gebaut hat und OpenAI weiterhin das bessere Produkt verkauft. Beides kann so lange gleichzeitig wahr sein, wie 2.7 eine Preview bleibt – und an dem Tag, an dem Microsoft eine Foundry-Version und einen Preis dafür auf den Markt bringt, bekommt dieser Vergleich einen zweiten Akt.