MAI Image 2.7 Preview vs FLUX 3: una posición en la clasificación frente a una lista de precios

Uno de estos modelos tiene un precio publicado para cada resolución que ofrece y se puede invocar con una solicitud HTTP. El otro tiene una mejor puntuación y ningún endpoint. MAI Image 2.7 Preview, lanzado por Microsoft AI el 27 de octubre de 2026, ocupa el segundo puesto en la tabla de edición de Artificial Analysis con 1.193 Elo. FLUX 3, de Black Forest Labs, lanzó su nivel de imagen el 1 de octubre de 2026, a $0.048 por una salida de un megapíxel y $0.607 por una de dieciséis megapíxeles, y cobra lo mismo tanto si se le pide generar como editar.

Esa asimetría hace que esto sea menos una comparación directa que una pregunta sobre qué estás comprando. Si la compra es «el mejor editor que puedo evaluar esta semana», MAI Image 2.7 Preview gana por la fuerza de una puntuación que no puedes reproducir en tu propio pipeline. Si la compra es «un editor que puedo poner detrás de un producto el lunes», FLUX 3 no compite con él: compite con todo lo demás a lo que podrías recurrir, y el modelo de Microsoft simplemente no está en la sala.

Ambos hechos son ciertos al mismo tiempo, y cuál de los dos importa depende por completo de en qué punto de una compilación te encuentres.

Qué es realmente cada uno

Los dos modelos no pertenecen a la misma clase de objeto, y las líneas de especificaciones lo demuestran antes de que lo haga cualquier benchmark.

• Alcance — MAI Image 2.7 Preview es solo un editor, con la función de texto a imagen indicada como próximamente; FLUX 3 es una familia multimodal unificada que abarca imagen, vídeo con audio nativo y predicción de acciones de robots, y su nivel de imagen realiza generación y edición mediante un único endpoint, sin cambio de modo.

• Lanzamiento — MAI Image 2.7 Preview el 27 de octubre de 2026; la familia FLUX 3 se anunció el 23 de julio de 2026, y el nivel de imagen llegará el 1 de octubre.

• Salida máxima — MAI no ha publicado ninguna resolución para 2.7; FLUX 3 Image escala hasta 4K, con 3840×2176 indicado en la documentación de Black Forest Labs.

• Imágenes de referencia — no publicadas para 2.7; hasta diez para FLUX 3 Image.

• Control espacial: Microsoft describe el cambio de estilo de escenas, la relicitación y las ediciones de texto o símbolos, sin una interfaz publicada de máscaras o cuadros delimitadores; FLUX 3 Image expone el posicionamiento del sujeto mediante cuadros delimitadores y ediciones parciales con precisión de píxel como parámetros documentados.

• Precio — no hay tarifa publicada para 2.7 en ninguna moneda; FLUX 3 Image cuesta $0.041 en 768 cuadrado, $0.048 en 1K, $0.100 en 2K y $0.607 en 4K, facturado por imagen e idéntico tanto para generación como para edición.

• Pesos — ninguno está abierto a tamaño completo, pero Black Forest Labs distribuye FLUX 3 Image Klein, una variante de pesos abiertos de 5,6 mil millones de parámetros con el mismo formato de solicitud, a $0,008 – $0,036 según la resolución.

El argumento de la resolución es en realidad un argumento aguas abajo.

El techo de 4K de FLUX 3 suena a alarde de ficha técnica hasta que sigues lo que le ocurre a una imagen editada después de que el modelo la devuelve. Una edición en 2K que entra en un diseño para impresión, en una pantalla de gran formato o en un flujo de redes sociales con muchos recortes se escala hacia arriba en algún punto de la cadena posterior, y escalar una edición es la forma de reintroducir los artefactos que la edición acaba de eliminar: bordes de texto suavizados, una nueva iluminación que pierde su degradado de sombras, un detalle restaurado que se convierte en una masa informe al 200 %.

Dieciséis megapíxeles a $0,607 es caro por imagen y barato por resultado utilizable cuando la alternativa es una edición más económica más una pasada de escalado aparte que hay que revisar de nuevo. Esa aritmética funciona al revés para una miniatura de marketplace, donde 768 × 768 a cuatro centavos es la respuesta correcta y 4K es un desperdicio.

Microsoft no ha publicado la resolución de salida de la 2.7, así que no hay forma honesta de situar a ambos en este eje. La predecesora, MAI-Image-2.6, limitó la salida a 2.359.296 píxeles —unos 1536×1536—, y suponer que la 2.7 lo iguala sería una inferencia, no un hecho.

Diez referencias, o un número que nadie ha publicado

La cantidad de imágenes de referencia es el factor silencioso que determina si un modelo de edición encaja en un flujo de trabajo real. La fotografía de producto necesita una toma del artículo, una toma de la superficie sobre la que se colocará y una referencia de estilo; el trabajo de marca añade un lockup de logotipo y un fotograma de una campaña anterior. Cinco referencias cubren el primer caso; diez, ambos.

FLUX 3 Image admite hasta diez. Para MAI Image 2.7 Preview, Microsoft no ha revelado nada: ni un máximo, ni una convención de máscaras, ni una estructura de niveles de calidad. Eso no es una crítica a la capacidad del modelo; es una afirmación sobre aquello con lo que un comprador puede planificar. Un límite no publicado es un límite que descubres durante la integración.

La misma brecha atraviesa el control espacial. Los cuadros delimitadores son la característica menos atractiva de la generación de imágenes y la que hace que el trabajo de diseño sea reproducible: pon el producto aquí, pon el titular allí, mantén el fondo. La descripción publicada por MAI de 2.7 hace hincapié en las ediciones que exigen criterio —cambiar el estilo de la escena, corregir la iluminación, reescribir el letrero— y no dice nada sobre el control de coordenadas. Son herramientas distintas para trabajos distintos, y solo una de ellas está documentada.

El precio de una edición, explicado paso a paso

Tomemos un lote realista: doscientas fotos de producto al mes, editadas a 2K, con una décima parte de ellas destinada a impresión a 4K.

En FLUX 3 Image, eso equivale a 180 imágenes a $0.100 y 20 a $0.607 — $18.00 más $12.14, o aproximadamente $30 al mes antes de cualquier sobrecarga por reintentos. Los reintentos son la cifra que realmente afecta la factura, porque un modelo que necesita tres pasadas para acertar con una etiqueta cuesta tres veces el precio de lista. Black Forest Labs devuelve el costo calculado en la respuesta de la API para cada solicitud, lo que hace que esa contabilidad sea sencilla en lugar de estimada.

En MAI Image 2.7 Preview, el mismo lote no cuesta nada y requiere una jornada laboral de atención de alguien en Playground, porque cada imagen exige un proceso manual de ida y vuelta. Con volúmenes pequeños, el trabajo es trivial y el acceso gratuito es una ventaja real: este es exactamente el tipo de carga de trabajo para el que una versión preliminar es adecuada. Con doscientas imágenes al mes, el trabajo supera la factura completa de FLUX 3.

Aquí es donde una puerta de enlace se justifica, en lugar de ser un salto adicional. Ambos niveles de edición de OpenAI que flanquean a MAI Image 2.7 Preview en la clasificación — GPT Image 2.5 Sunburst con 1,199 y GPT Image 2.5 Flare con 1,182 — se pueden invocar a través de OrcaRouter al precio de lista de su proveedor sin ningún recargo, así que la comparación que le importa a un comprador es una sola clave y una sola factura para los modelos que realmente estás probando. La línea editorial de este artículo es que 2.7 no está disponible; la línea de enrutamiento es que la diferencia de 42 puntos entre los niveles de OpenAI es una elección real que puedes medir con tus propios activos hoy mismo.

De dónde vienen los propios números de FLUX 3

Los benchmarks de lanzamiento de Black Forest Labs están reportados por el proveedor y, lo que es importante, se centran principalmente en el vídeo: una victoria de preferencia del 77 % frente a Runway Gen-4.5 y del 93 % frente a Luma Ray 3.2 en clips de 720p de diez segundos. Se trata de estudios comparativos directos de preferencia no reproducidos, realizados por la empresa que creó el modelo, y no dicen nada sobre la calidad de edición.

Lo que FLUX 3 Image no tiene es una puntuación pública en la tabla de edición comparable a los 1,193 Elo de 2.7. Así que la tabla de puntuaciones de este artículo está genuinamente desequilibrada: un lado tiene una calificación independiente y ningún producto; el otro tiene un producto y ninguna calificación independiente. Cualquiera que te diga que uno supera al otro en calidad de edición está extrapolando a partir de un benchmark de vídeo o de una cifra de resolución.

Klein es la parte de FLUX 3 que cambia la decisión.

La variante Klein de 5.600 millones de parámetros es de pesos abiertos, acepta el mismo formato de solicitud que el modelo alojado y cuesta desde $0.008 por imagen a 768 × 768. Esa combinación hace algo que MAI Image 2.7 Preview no puede hacer a ningún precio: permite que un equipo ejecute el modelo en su propio hardware, mantenga los activos dentro de su propio perímetro e itere sin una factura por imagen.

Los pesos abiertos también son la razón por la que FLUX 3 pertenece a una conversación de adquisición diferente. Una vista previa en el entorno de pruebas de otro es una demostración de capacidad. Un checkpoint descargable es una decisión de arquitectura, y sobrevive a que el proveedor cambie sus precios.

¿Cuál elegir?

Si está evaluando la calidad de la edición y quiere saber si la afirmación sobre la escena y el estilo se sostiene, use MAI Image 2.7 Preview en Arena esta semana. Es gratis, es la segunda mejor puntuación de la tabla, y una comparación a ciegas con un modelo conocido es la forma más rápida de averiguar si la ventaja de 24 puntos en el cambio de estilo se aplica a su material.

Si necesitas un editor en un pipeline, FLUX 3 Image es el único de los dos que responde, y su escala de resoluciones publicada, su techo de diez referencias y su precio por imagen te permiten calcular la factura antes de escribir código.

Si hoy necesitas un editor en una pipeline y quieres la puntuación más alta que realmente puedas alcanzar, ninguno de los dos es la respuesta: lo son los modelos que están justo por encima y por debajo de 2.7 en esa tabla. Es una conclusión insatisfactoria para un artículo comparativo, y es la correcta.