MAI-Image-2.7-Preview vs GPT-Image-2.5: el editor más preciso frente al que puedes llamar

Empieza por la tarea, no por la clasificación. Si tu producto edita un catálogo de fotos de producto durante la noche mediante una API, la elección entre MAI-Image-2.7-Preview y GPT-Image-2.5 no está nada reñida, porque solo uno de ellos acepta una solicitud. Si estás evaluando la edición en sí —cambiar la iluminación de una escena, sustituir una etiqueta, mantener la coherencia de un personaje a lo largo de cinco rondas—, el nuevo modelo de Microsoft tiene motivos reales para aspirar a lo más alto, y lo hace con un margen de puntuación tan estrecho que se presta a debate. Por lo tanto, la comparación no es «qué modelo es mejor», sino «cuánta calidad de edición vale una API de producción».

Microsoft lanzó MAI-Image-2.7-Preview el 27 de octubre de 2026. Es una vista previa exclusiva para edición, accesible mediante MAI Playground, Arena y Artificial Analysis, sin despliegue en Microsoft Foundry y sin precio publicado. GPT-Image-2.5 de OpenAI está disponible de forma general desde el 8 de septiembre de 2026 en dos variantes —Sunburst para la calidad, Flare para la velocidad— con una lista de precios pública, generación de imágenes a partir de texto y edición, y una API documentada. Esa asimetría enmarca cada cifra a continuación.

Los números, y cuánto peso tienen

En la clasificación AA-Image-Editing v2.1 de Artificial Analysis, evaluada el 22 de octubre de 2026, GPT-Image-2.5 Sunburst (max) lidera con 1.199 Elo. MAI-Image-2.7-Preview ocupa el segundo puesto con 1.193. GPT-Image-2.5 Flare (max) ocupa el tercer puesto con 1.182.

• MAI-Image-2.7-Preview frente a Sunburst: 6 Elo por detrás, en el nivel máximo de calidad

• MAI-Image-2.7-Preview vs Flare: 11 Elo por delante, en el nivel de máxima calidad

• MAI-Image-2.7-Preview vs MAI-Image-2.6: 42 Elo de ventaja

• Arena Edit:Microsoft reporta 2.7 en el n.º 3 y se reporta a sí misma como el laboratorio n.º 2

Esas cifras provienen de la publicación de lanzamiento de Microsoft, que reproduce el tablero de Artificial Analysis; Artificial Analysis es el evaluador independiente, Microsoft es el canal a través del cual lo estamos leyendo. Las diferencias de Elo de seis y once puntos están dentro del rango en el que la composición de votos y los intervalos de confianza pueden invertir un orden, así que las afirmaciones defendibles son más estrechas de lo que sugiere la tabla: 2.7 es competitivo con la mejor configuración de GPT-Image-2.5 y claramente está por delante de la rápida, no que sea el único mejor editor del mundo. Que Arena No. 3 apunte en la misma dirección es corroboración, no confirmación, porque los dos tableros usan votantes y escalas diferentes.

Una advertencia más que importa para el costo: las cifras de OpenAI corresponden al nivel «max». Es la configuración más cara de la familia y no es el nivel en el que se ejecuta la mayor parte del tráfico de producción.

Lo que cada modelo realmente es

• Modos: MAI-Image-2.7-Preview solo permite edición en el lanzamiento, con texto a imagen "próximamente"; GPT-Image-2.5 hace texto a imagen y edición a través de la misma familia.

• Variantes:Microsoft ofrece una vista previa de 2.7; OpenAI ofrece Sunburst (prioriza la calidad) y Flare (prioriza la latencia) con tarifas por token idénticas.

• Acceso: 2.7 está en MAI Playground, Arena y Artificial Analysis; GPT-Image-2.5 es una API pública.

• Precio: 2.7 no tiene ninguno publicado; GPT-Image-2.5 cobra $5 por millón de tokens de entrada de texto, $8 por millón de tokens de entrada de imagen y $30 por millón de tokens de salida de imagen, con la entrada en caché a $1.25 y $2.00.

• Escala de calidad:OpenAI ofrece low, medium, high, xhigh y max; Microsoft no ha publicado un control equivalente para 2.7.

• Imágenes de referencia: OpenAI admite ediciones con múltiples referencias, hasta 16 imágenes según su propia documentación; Microsoft publicó cinco para MAI-Image-2.6 y no ha publicado un límite para 2.7.

Los detalles de imágenes de referencia y resolución son el punto donde las hojas de especificaciones se vuelven resbaladizas. MAI-Image-2.6 limitó la salida a 2.359.296 píxeles —1536×1536— y aceptó cinco imágenes de referencia, ambos aspectos documentados en la referencia de API de Microsoft Foundry. Microsoft no ha publicado los equivalentes de la versión 2.7, y no es seguro dar por sentado que los límites de la 2.6 se mantuvieran sin cambios. La familia 2.5 de OpenAI anuncia techos de resolución más altos en sus materiales de lanzamiento, aunque los ejemplos de tokens publicados llegan como máximo a 1536×1024, por lo que el techo práctico depende del tamaño que se solicite. Si un entregable fijo en 4K es un requisito ineludible, verifíquelo contra la API en vivo en lugar de hacerlo contra la página de marketing de cualquiera de los dos proveedores.

El costo de elegir el mejor editor

Haz los cálculos para 10.000 imágenes cuadradas de 1024×1024. Con calidad máxima, GPT-Image-2.5 cuesta aproximadamente $0,211 por imagen, o alrededor de $2.110. Con calidad alta, aproximadamente $0,053 cada una, o $527. Con calidad media, aproximadamente $0,013 cada una, o $132. Son estimaciones de tokens de salida basadas en las tarifas publicadas por OpenAI, no una cotización, y las ediciones añaden el costo de entrada de imagen adicional, porque la imagen de referencia se factura como entrada.

MAI-Image-2.7 no tiene precio, así que el único punto de referencia es su predecesor. MAI-Image-2.6 en Foundry cuesta $5 por millón de tokens de entrada de texto, $8 por millón de tokens de entrada de imagen y $38 por millón de tokens de salida de imagen, lo que Artificial Analysis estimó en aproximadamente $0,039 por imagen — unos $390 por las mismas 10.000. Si la 2.7 se lanza a una tarifa similar, se situaría entre los niveles alto y medio de GPT-Image-2.5 en cuanto a coste, a la vez que puntuaría por encima del modelo Flare. Eso es un «si», no una conclusión, y Microsoft no ha dado ninguna señal sobre dónde acabará situándose.

Hay una segunda trampa de costes en la escalera de OpenAI. Los niveles se renombraron en la 2.5: el nuevo ajuste high usa aproximadamente el presupuesto de tokens del antiguo medium, y max usa aproximadamente el del antiguo high. Los equipos que pasaron de gpt-image-2 con un parámetro de calidad sin cambios obtuvieron un render más barato con lo que antes era un ajuste de calidad inferior. Comprueba qué nivel solicita realmente tu código antes de comparar una factura con la del trimestre pasado.

Donde 2.7 es realmente mejor

Las afirmaciones de Microsoft por categorías son la parte útil de su publicación. Afirma que 2.7 mejora a 2.6 en los 10 casos de uso y las 7 acciones de edición que evalúa Artificial Analysis, alcanza la frontera en mejora y restauración, ediciones basadas en razonamiento, escena y estilo, y edición de texto o símbolos, y supera al siguiente mejor modelo por 24 Elo en escena y estilo. Los saltos en la clasificación son grandes: las ediciones basadas en razonamiento y escena y estilo pasaron ambas del n.º 7 al n.º 1, y las ediciones de texto o símbolos del n.º 6 al n.º 1.

Esas son las ediciones que más a menudo fallan en producción. Cambiar la iluminación de un producto para integrarlo en un nuevo entorno, sustituir la rotulación sin deformar la perspectiva, restaurar un recurso de baja calidad sin inventar detalles: cada una exige que el modelo comprenda cómo funciona la escena, no solo dónde pintar. Una ventaja de 24 puntos Elo en escena y estilo, si se mantiene, supone una diferencia práctica mayor de lo que sugiere la brecha general de seis puntos, porque se concentra justo donde los editores genéricos suelen producir artefactos evidentes.

El contraargumento de OpenAI no es una puntuación por categoría. Es la consistencia multiturno: Sunburst está posicionado para flujos de trabajo con muchas ediciones, en los que un mismo sujeto tiene que sobrevivir a varias rondas de cambios, y la propia documentación de OpenAI recomienda recomponer las ediciones aprobadas en el original cuando los píxeles deben permanecer idénticos. Eso es una admisión de que incluso el mejor editor se desvía. Microsoft no ha publicado una evaluación multiturno equivalente, por lo que el flujo de trabajo que más importa para el diseño iterativo es el que tiene la menor evidencia comparable.

Ejecutando ambos sin dos contratos

Aquí es donde la comparación deja de ser simétrica. GPT-Image-2.5 Sunburst y Flare están ambos en OrcaRouter, tras una sola clave de API y una sola relación de facturación, con un 0 % de recargo: se aplica el precio de lista del proveedor, con conmutación por error automática si un proveedor se degrada. Puedes enviar iteraciones de borrador a Flare y los renders finales a Sunburst sin abrir una segunda cuenta, y una regla de enrutamiento puede hacer ese cambio según el tipo de tarea en lugar de por rama de código.

MAI-Image-2.7-Preview no está en OrcaRouter, y no podrá estarlo hasta que Microsoft exponga una API pública. Hoy es un modelo de playground: manual, con intervención humana, válido para evaluación y trabajo de assets, pero no algo que puedas poner detrás de una cola. Eso no es una crítica a la calidad del modelo; es la diferencia entre un ganador de benchmarks y una dependencia.

La llamada

• Necesitas un endpoint de edición este trimestre: GPT-Image-2.5. Sunburst para los activos finales, Flare para el volumen de iteración. El déficit de seis puntos Elo frente a 2.7 es menor que el costo de no lanzar.

• Necesitas la mejor edición posible en un puñado de recursos de alto valor: prueba MAI-Image-2.7-Preview en el playground. El cambio de estilo de escenas y la sustitución de texto son los ámbitos en los que Microsoft afirma tener la mayor ventaja, y merece la pena revisarlos manualmente en las imágenes principales.

• Necesitas texto a imagen además de edición: GPT-Image-2.5, punto final. 2.7 aún no genera.

• Eres sensible a los costos en grandes volúmenes: compara el precio de Flare con el tamaño real de tus ediciones, no con las cifras destacadas por imagen. Los tokens de entrada de imágenes son los que dominan cuando envías varias referencias.

El resumen honesto es que Microsoft ha creado el mejor editor y OpenAI sigue vendiendo el mejor producto. Ambas cosas pueden ser ciertas mientras 2.7 siga siendo una vista previa — y el día que Microsoft lance una versión de Foundry y le ponga un precio, esta comparación tendrá un segundo acto.