MAI Image 2.7 Preview vs. Qwen Image 3.0: Der Open-Weight-Ausstieg, den niemand angekündigt hat

Der Ratschlag, der dieses Duell früher entschieden hat, funktioniert nicht mehr. Bis zu diesem Sommer war die Antwort auf die Frage „Qwen-Bildmodell oder ein geschlossenes amerikanisches?" einfach: nimm Qwen, lade die Apache-2.0-Gewichte herunter, betreibe es selbst und mach dir keine Gedanken mehr über Preislisten. Qwen Image 3.0 hat dem ein Ende gesetzt. Als es am 4. August 2026 allgemein verfügbar wurde, kam es mit zwei kostenpflichtigen Tarifen, einer gehosteten API und ohne Gewichte, ohne Modellkarte, ohne Angabe der Parameterzahl und ohne technischen Bericht — das erste Mal, dass Alibabas Bildmodell-Reihe geschlossen ausgeliefert wird. MAI Image 2.7 Preview, am 27. Oktober 2026 von Microsoft AI angekündigt, ist ebenfalls geschlossen, und es gibt nicht einmal eine API. Der ehrliche Vergleich ist also der zwischen zwei Modellen, die man nicht selbst hosten kann und die auf nahezu gegensätzlichen Offenlegungen basieren.

Diese Umdeutung ist der Artikel. Alles andere – das Elo, der Preis pro Bild, die Auflösungsobergrenzen – ergibt sich daraus, welche der beiden tatsächlich zu kaufen ist und was jedes Unternehmen dazu veröffentlichen wollte.

Was Qwen nicht mehr ausliefert

Qwen-Image 1.0 und 2.0 waren die offene Produktlinie. Apache-2.0-Gewichte, am selben Tag wie die Ankündigung, ein technischer Bericht dazu und eine Community, die sie von Comic-Beschriftung bis Innenarchitektur für alles feinabgestimmt hat. Deshalb wurde „einfach selbst hosten“ zur Standardempfehlung: Die Lizenz erlaubte kommerzielle Nutzung, und der Checkpoint war ein Download.

Qwen Image 3.0 beendete das. Das Modell startete am 22. Juli 2026 zunächst nur auf Einladung und erreichte am 4. August die allgemeine Verfügbarkeit – in zwei Stufen, Standard und Pro, über Qwen Cloud und das Model Studio von Alibaba Cloud. Für keine der beiden Stufen wurden Gewichte veröffentlicht. Alibaba hat weder eine Parameteranzahl noch eine Modellkarte oder einen technischen Bericht veröffentlicht und überhaupt keine Benchmark-Zahlen publiziert – weder auf Qwen-Image-Bench noch sonst irgendwo. Das einzige unabhängige Signal ist Artificial Analysis: Dort lag Pro in dessen Snapshot vom Oktober 2026 bei rund 1.094 Elo für Text-zu-Bild und 1.085 für Bildbearbeitung, während Standard bei der Bearbeitung bei 1.062 lag.

Es gibt einen Haken, den man klar benennen sollte, weil er jeden verwirren wird, der danach sucht: Mindestens eine Vergleichsseite führt Qwen Image 3.0 als Apache-2.0 mit offenen Gewichten auf. Das ist falsch, und zwar auf die Art falsch, die ein Team eine Woche kostet. Die offene Variante der Familie ist Qwen-Image-2.1, veröffentlicht am 20. September 2026, unter einer nicht kommerziellen Forschungslizenz – offen zur Einsicht und zum Fine-Tuning, nicht offen dafür, in einem Produkt ausgeliefert zu werden. Wenn ein Plan auf Self-Hosting von Qwen angewiesen ist, ist er auf 2.1 oder früher angewiesen, nicht auf 3.0.

Was Microsoft veröffentlichte – und was nicht.

Die Beweislage zu MAI Image 2.7 Preview ist das Spiegelbild. Microsoft hat sehr viel darüber veröffentlicht, wie es abschneidet, und fast nichts darüber, was es ist.

Die Platzierung ist konkret: Platz zwei auf der Bildbearbeitungs-Rangliste von Artificial Analysis mit 1.193 Elo auf AA-Image-Editing v2.1, evaluiert am 22. Oktober 2026, sechs Punkte hinter GPT Image 2.5 Sunburst und elf vor GPT Image 2.5 Flare. Microsoft meldet außerdem Platz drei auf Arena Edit. Für MAI-Image-2.6 und 2.7 gibt das Unternehmen an, dass sowohl reasoningbasierte Bearbeitungen als auch Szenen- und Stilbearbeitungen in den Kategorien von Artificial Analysis von Platz sieben auf Platz eins vorgerückt sind, Text- und Symbolbearbeitungen von Platz sechs auf Platz eins, und dass der größte Vorsprung 24 Elo bei Szene und Stil beträgt. Das sind die eigenen Charakterisierungen des Unternehmens zu einer Rangliste eines Drittanbieters – vom Anbieter berichtete Behauptungen über unabhängige Daten, eine bessere Klasse von Behauptung als ein hauseigener Benchmark und dennoch nicht dasselbe wie eine Messung, die man reproduzieren kann.

Was fehlt, ist alles, was ein Käufer braucht. Keine Ausgabauflösung. Kein Höchstwert für Referenzbilder. Keine Masken- oder Bounding-Box-Schnittstelle. Keine Foundry-Bereitstellung. Keine Preisliste. Keine Modellkarte. Das Modell ist in MAI Playground, Arena und Artificial Analysis verfügbar – zwei Evaluierungsoberflächen und eine Demo –, wobei die Text-to-Image-Generierung für später versprochen wird.

Die Spec Lines, Seite an Seite

• Veröffentlichung — Qwen Image 3.0 nur auf Einladung am 22. Juli 2026, allgemeine Verfügbarkeit am 4. August 2026; MAI Image 2.7 Preview am 27. Oktober 2026.

• Gewichte — keine für Qwen Image 3.0 veröffentlicht, eine Kehrtwende gegenüber 1.0 und 2.0; keine für MAI Image 2.7 Preview, was mit Microsofts Linie übereinstimmt. Der offene Qwen-Zweig ist Qwen-Image-2.1 unter einer nichtkommerziellen Lizenz.

• Geltungsbereich — Qwen Image 3.0 generiert und bearbeitet in den Tiers Standard und Pro; MAI Image 2.7 Preview kann ausschließlich bearbeiten.

• Auflösung — Qwen Image 3.0 erreicht nach den eigenen Angaben des Anbieters maximal 2048×2048; für 2.7 nicht veröffentlicht, dessen Vorgänger bei 2.359.296 Pixeln gedeckelt war.

• Preis — Qwen Image 3.0 Standard kostet 0,03 $ pro Bild bei 1K oder 2K, wobei Bearbeitungseingaben jeweils etwa 0,003 $ kosten; Pro kostet 0,04 $ bei 1K und 0,075 $ bei 2K. Für MAI Image 2.7 Preview gibt es keinen veröffentlichten Preis.

• Zugriff — Qwen Image 3.0 ist auf Qwen Cloud, Alibaba Cloud Model Studio und Qwen Chat verfügbar; 2.7 ist im MAI Playground, in der Arena und bei Artificial Analysis verfügbar, ohne API.

• Veröffentlichte Benchmarks — Qwen Image 3.0 hat überhaupt keine Hersteller-Benchmarks; 2.7 hat eine Platzierung auf einem Drittanbieter-Board und Kategorie-Ranglisten, die vom Hersteller zitiert werden.

Zwei verschiedene Arten von Stille

Es ist verlockend, beides unter „undokumentiert“ zu verbuchen, aber sie sind nicht derselbe Fehler und kosten ein Team unterschiedliche Dinge.

Alibabas Schweigen betrifft die Leistungsfähigkeit. Wir kennen die Schnittstelle, den Preis, die beiden Stufen und die maximale Auflösung; wir wissen nicht, worin das Modell gut ist, weil kein Benchmark veröffentlicht wurde und der einzige unabhängige Wert eine Momentaufnahme vom Oktober ist, die Pros Editing-Elo im mittleren 1.080er-Bereich verortet – deutlich unter den Führenden dieser Rangliste. Ein Käufer kann die Arbeit bepreisen – $0.03 pro Bild für Standard unterbietet die $0.0336 von Nano Banana 2.1 bei 1K, allerdings nicht den Einheitspreis von einem Cent bei Meta Muse Image –, kann aber die Qualität für den jeweiligen Anwendungsfall nicht vorhersagen, ohne eine eigene Evaluierung durchzuführen.

Microsofts Schweigen betrifft die Beschaffung. Wir wissen ungefähr, wie gut es ist, weil ein Gremium mit Blindabstimmung es gemessen hat, und wir wissen, welche Kategorien es für sich beansprucht. Wir wissen nicht, was es kostet, welche Ausgabegröße es hat, wie viele Referenzen es benötigt oder wie man es aufruft. Ein Käufer kann die Qualität vorhersagen und kann nicht kaufen.

Ordne die beiden danach ein, was ein Plan braucht, und die Antwort hängt davon ab, in welcher Phase du dich befindest. Wenn du ein Modell auswählst, auf dem du aufbauen willst, ist Alibabas Schweigen verkraftbar — führe eine kostenpflichtige Evaluierung durch, die Schnittstelle ist dokumentiert, die Rechnung ist bekannt. Wenn du entscheidest, ob du eine Roadmap auf Microsofts Modell setzt, ist dessen Schweigen nicht verkraftbar, weil es nichts gibt, wogegen du integrieren könntest.

So sieht ein Penny Editing bei Qwens Preis aus

Qwens Preisgestaltung ist das Konkreteste in diesem Vergleich, und es lohnt sich, sie durchzugehen, weil die Tarifstufen nicht dort liegen, wo man den Unterschied erwarten würde.

Standard kostet 0,03 $ pro Bild, 1K oder 2K, wobei Edit-Eingaben etwa 0,003 $ pro Stück kosten. Ein Produkt-Retusche-Batch von tausend Bildern mit zwei Referenzeingaben pro Bearbeitung kostet 30 $ für die Ausgaben plus etwa 6 $ für die Eingaben, also rund 36 $. Pro kostet 0,075 $ für eine 2K-Ausgabe und zwei Referenzen und landet für denselben Batch bei nahezu 81 $ — etwa das 2,2-Fache von Standard für eine Stufe, deren einziges unabhängiges Signal ein Oktober-Snapshot ist.

Zum Vergleich: Meta Muse Image erledigt dieselben tausend Bilder für pauschal 10 $, und Nano Banana 2.1 erledigt sie in 2K für etwa 50 $ vor Eingabe-Tokens. Qwen Image 3.0 Standard ist wettbewerbsfähig, aber nicht der günstigste, und durch seine Eingabekosten wird die Lücke bei referenzlastiger Arbeit größer.

Gegenüber MAI Image 2.7 Preview lässt sich die Rechnung überhaupt nicht aufstellen, und genau darum geht es. Eine Preview ist insofern kostenlos, als niemand Ihnen etwas in Rechnung stellt, und insofern teuer, als jedes Bild einen menschlichen Zwischenschritt erfordert. Bei tausend Bildern macht der Arbeitsaufwand das gesamte Budget aus.

Die Kategoriebehauptung ist das, was getestet werden muss.

Die spezifischste Aussage von Microsoft zu MAI Image 2.7 Preview ist, dass es jetzt die Kategorie für reasoningbasierte Bearbeitung von Artificial Analysis anführt – nach zuvor Platz sieben. Das ist eine enge, überprüfbare Behauptung, und genau um sie lohnt es sich, ein Experiment herum zu entwerfen – denn sie ist auch die Behauptung, die Qwen Image 3.0 nicht beantworten kann.

Alibaba hat nichts über Reasoning, Tool-Nutzung oder mehrstufige Bearbeitungen veröffentlicht. Was die Dokumentation jedoch angibt, ist eine Reihe praktischer Textfunktionen: Prompts mit bis zu 4.500 Tokens, Text lesbar bis hinunter zu etwa 10 Pixeln, zwölf native Sprachen, mehr als zwanzig Schriftarten, bis zu sechs Ausgaben pro Aufruf und serverseitiges Prompt-Rewriting. Berichte aus der Praxis beschreiben es als stark bei UI-Mockups und Diagrammen, mit gelegentlich verzerrtem kleinen Text und langsamerer Latenz als die Modelle der Flash-Kategorie.

Die beiden Modelle zielen also auf unterschiedliche Schwachstellen ab. Qwen Image 3.0 ist auf Textwiedergabe und Layout-Treue innerhalb eines einzigen Durchgangs optimiert. MAI Image 2.7 Preview ist auf Bearbeitungen optimiert, bei denen beurteilt werden muss, wie sich die gesamte Szene verändern soll. Wenn Ihre Arbeit ein Plakat mit viel Schrift ist, testen Sie die Achse von Qwen. Wenn es darum geht, „dieses Produkt in jenen Raum zu stellen und das Licht passend zu machen", testen Sie die von Microsoft – und das Leaderboard sagt, dass Microsoft dabei vorn liegt, und zwar bei den Bildern anderer Leute.

Wo keiner von beiden ans Telefon geht

Keines der beiden Modelle ist auf OrcaRouter, und es lohnt sich, das direkt zu sagen, statt etwas anderes anzudeuten. Was dort vorhanden ist, ist die Gruppe der Bildmodelle, die tatsächlich aufgerufen werden können – GPT Image 2.5 Sunburst und Flare, die GPT Image 2-Familie, Imagen 4 in drei Stufen, Googles Nano-Banana-Reihe, Grok Imagine Image – hinter einem Schlüssel zu Listenpreisen des Anbieters ohne Aufschlag.

Das ist für diese konkrete Entscheidung wichtig, weil es davon abhängt, wie Sie sie treffen würden. Die Leistungsfähigkeit von Qwen Image 3.0 ist von seinem Anbieter nicht benchmarkiert, daher besteht die einzige Möglichkeit, herauszufinden, ob es ein Modell übertrifft, das Sie bereits verwenden, darin, dieselben Briefings von beiden bearbeiten zu lassen. OrcaRouters Routing-DSL ermöglicht es, mit einem einzigen Aufruf ein einzelnes Briefing auf mehrere Modelle zu verteilen und die Ergebnisse in einer einheitlichen Form zu sammeln, und die Modellfusion geht noch einen Schritt weiter, indem sie ein Panel von Modellen gemeinsam antworten lässt, wenn eine einzelne Bearbeitung immer wieder fehlschlägt. Keine der beiden Funktionen macht MAI Image 2.7 Preview aufrufbar – das schafft bisher noch nichts –, aber Erstere ist der Weg, Belege für oder gegen Qwen Image 3.0 zu sammeln, ohne sich auf seine Konsole festzulegen, und Letztere ist das, worauf Sie zurückgreifen, wenn eine reasoning-intensive Bearbeitung beim ersten Versuch gelingen muss.

Was zu tun ist und welche Annahmen Sie aufgeben sollten

Hören Sie auf anzunehmen, Qwens Bild-Modellreihe sei offen. Bei Version 3.0 ist sie es nicht. Wenn Ihre Architektur auf herunterladbare Gewichte angewiesen ist, dann ist das Modell, das Sie wollen, Qwen-Image-2.1, und die Lizenz, die Sie lesen werden, ist nicht-kommerziell — was bedeutet, dass der Self-Hosting-Plan eine rechtliche Grenze hat, die es zu prüfen gilt, nicht nur eine Hardware-Rechnung.

Wenn Sie diese Woche einen {{1}}günstigen Editor mit dokumentierter Schnittstelle{{/1}} brauchen, ist Qwen Image 3.0 Standard zu 0,03 US-Dollar pro Bild ein vernünftiger Versuch – mit einem ungewöhnlichen Vorbehalt: Niemand, auch nicht der Anbieter, hat Ihnen gesagt, worin er gut ist. Planen Sie eine Evaluierung ein, keine Entscheidung.

Wenn es um die Bearbeitung ganzer Szenen geht und Sie sich eine manuelle Schleife leisten können, verbringen Sie den Nachmittag in Arena mit MAI Image 2.7 Preview. Die Führung in der Reasoning-Kategorie ist die konkreteste Aussage des Launches und diejenige, die am ehesten Bestand haben dürfte, denn sie ist die einzige Behauptung, die durch einen Board-Lauf statt durch eine Pressemitteilung gestützt wird.

Und halten Sie ein Datum im Blick. Sobald Microsoft MAI Image 2.7 Preview mit einem Preis pro Bild in Foundry anbietet, wandelt sich dieser Vergleich von einer Beschreibung zweier Kaufwege in einen echten Wettstreit, und das Qwen-Edit für $0.03 wird zur Zahl, die es zu schlagen gilt. Bis dahin hat eines dieser Modelle einen Preis und ein Problem, und das andere einen Score und eine Wand.