MAI Image 2.7 Preview vs. HY Image 3.5: La brecha de 105 puntos que no deberías calcular

Poner los dos números uno al lado del otro y la comparación parece resuelta. MAI Image 2.7 Preview obtuvo 1,193 de Elo en el tablero de edición de imágenes de Artificial Analysis. HY Image 3.5 obtuvo 1,088. Es una diferencia de 105 puntos, que en una escala Elo no es una diferencia de redondeo — es otro nivel de modelo. El único problema es que las dos cifras provienen de instantáneas diferentes de un tablero que Artificial Analysis ha estado reconstruyendo, y restarlas entre sí es el mismo error que comparar una temperatura en Celsius con una en Fahrenheit y llamar a la diferencia una ola de calor.

Eso importa porque la resta inválida es el argumento más conveniente del que dispone cualquiera de las dos partes. Microsoft se beneficia de una cifra que hace que su preview parezca estar cien puntos por delante de un competidor ya disponible. Tencent se beneficia de una comparación con un modelo que nadie puede invocar. Ninguna de las dos tiene que plantear ese argumento para que se difunda, porque las cifras están en la misma tabla de clasificación bajo el mismo nombre.

Lo que sigue es lo que cada modelo ofrece en realidad, separado de la aritmética que no se sostiene.

Dos instantáneas bajo un mismo nombre de tablero

El 1.193 de MAI Image 2.7 Preview proviene de AA-Image-Editing v2.1, instantánea fechada el 22 de octubre de 2026. Quedó en segundo lugar, por detrás de GPT Image 2.5 Sunburst con 1.199 y por delante de GPT Image 2.5 Flare con 1.182.

El 1.088 de HY Image 3.5 proviene de una lectura de septiembre de 2026 del tablero de edición: decimocuarto de noventa y siete modelos, con un intervalo de confianza de 1.079 a 1.097 y 5.550 comparaciones por pares detrás. HunyuanImage 3.0 Instruct se situó en 1.066 en la misma lectura y Qwen-Image-2.1 en 1.074.

La versión del tablero y la ventana de evaluación difieren, lo cual basta para que la diferencia entre las dos cifras sea imposible de interpretar. La entrada existente en este blog sobre MAI-Image-2.6 ya documenta por qué: cuando el tablero se reconstruyó como v2.1, la puntuación del modelo anterior cambió, y una «regresión» que parecía una pérdida de capacidad era un artefacto del cambio de vara de medir. La misma precaución se aplica en la dirección opuesta. Una diferencia de 105 puntos compuesta a partir de dos varas de medir no es la medición de nada.

Lo que se puede afirmar con seguridad es más limitado y aun así útil: ambos modelos están entre los quince primeros de la tabla de edición en el momento en que se midió cada uno, y ninguno está en la cima.

Dónde HY Image 3.5 es claramente mejor

Tres cosas, y ninguna de ellas está cerca.

• Puedes llamarlo. HY Image 3.5 está disponible a través de la API de Tencent Cloud, con un endpoint documentado que acepta el protocolo Chat o Messages y una guía de generación de imágenes que enumera todos los parámetros. MAI Image 2.7 Preview no tiene API, ni ficha en Foundry ni precio publicado.

• Puedes ponerle precio. Tencent cobra ¥0,15 por imagen 2K, aproximadamente dos centavos y medio, y solo factura la salida generada. Microsoft no ha publicado ninguna tarifa para 2.7 en ninguna moneda.

• Hace todo el trabajo. HY Image 3.5 gestiona texto a imagen, imagen a imagen y edición multiturno a través de un único endpoint. MAI Image 2.7 Preview solo permite edición, y la generación figura como próximamente.

Ese tercer punto es el que cambia qué tipo de producto es cada uno. La edición multiturno significa que el modelo mantiene un sujeto a lo largo de una secuencia de revisiones en una sola conversación, el patrón de trabajo de un diseñador que itera sobre un recurso durante una tarde. Un editor de una sola pasada que empieza de cero en cada solicitud es una herramienta distinta, y Microsoft no ha dicho qué patrón admite la 2.7.

El tablero de texto a imagen pone el ranking patas arriba

He aquí el detalle que debería hacer que cualquiera sea cauteloso ante las comparaciones de un solo número: en el tablero de texto a imagen de Artificial Analysis, HY Image 3.5 obtuvo 975 Elo y quedó en el sexagésimo sexto puesto de 166 modelos. Eso está aproximadamente veinte puntos por debajo de HunyuanImage 3.0 Instruct, su propio predecesor, y es lo contrario de la imagen que pinta el tablero de edición, donde 3.5 se sitúa veintidós puntos por encima del mismo predecesor.

Un modelo que supera a su predecesor en una tabla de evaluación y pierde frente a él en otra no es una contradicción del modelo. Es una señal de que las dos evaluaciones están midiendo poblaciones diferentes de prompts, y de que un modelo ajustado para ediciones que siguen instrucciones puede empeorar en la generación abierta sin que ninguna de sus cifras sea errónea. El propio planteamiento de Tencent respalda esta interpretación: el material de lanzamiento trata sobre trabajo creativo profesional, renderizado de texto, consistencia de edición y un reescritor de prompts con cadena de pensamiento, y el modo texto a imagen se presenta como una capacidad entre varias en lugar de como lo principal.

Para MAI Image 2.7 Preview el tablero correspondiente está vacío, porque el modelo no puede generar. Eso no es un dato faltante; es la decisión de producto.

Diferentes modos de fallo, no diferentes niveles de calidad

Las categorías en las que cada modelo afirma tener fortalezas apuntan a problemas genuinamente distintos.

La afirmación de Microsoft para 2.7 es la de un juicio sobre el fotograma completo: reestilizar la escena, cambiarle la iluminación, restaurarla y reescribir el texto para que quede dentro de la imagen en lugar de superpuesta a ella. Artificial Analysis sitúa al modelo en primer lugar en cuatro de las siete acciones de edición, con la mayor ventaja en escena y estilo con 24 puntos, y Microsoft afirma que ha mejorado en diez casos de uso y siete acciones respecto a 2.6.

La afirmación de Tencent sobre HY Image 3.5 es la coherencia entre revisiones y la legibilidad del texto renderizado, incluido el texto pequeño y multilingüe, además del realismo. Su evidencia es una prueba ciega interna: una tasa de victorias aproximadamente un 30 % superior a la de Hy Image 3.0 entre cientos de diseñadores profesionales, más o menos a la par de Seedream 5.0 Pro, y ligeramente por delante de Nano-Banana Pro y Qwen-Image-3.0 Pro. Son resultados GSB realizados por el proveedor, no clasificaciones independientes, y deben interpretarse como tales.

En conjunto, las dos afirmaciones describen una división del trabajo real. Si la tarea es «hacer que esta fotografía parezca una campaña de invierno», el margen de escena y estilo de 2.7 apunta exactamente a eso. Si la tarea es «mantener este producto idéntico en cuarenta renders y mantener la etiqueta legible», las fortalezas declaradas de HY Image 3.5 apuntan a eso. Ninguna de las dos afirmaciones es evidencia sobre la otra tarea.

Cuánto cuesta cada uno en volumen

La asimetría de precios es lo bastante grande como para decidir por sí sola la mayoría de los despliegues reales.

HY Image 3.5 a ¥0,15 por imagen 2K es aproximadamente $0,024. Mil imágenes al mes son aproximadamente $24, antes de reintentos. La resolución de salida está documentada en 2K, y el parámetro size de la API acepta un rango mucho más amplio: ancho y alto de 256 a 8192 con un límite de área de 16.777.216 píxeles, que cubre 4096×4096 como máximo. El límite de referencia es de cinco por solicitud en el anuncio de lanzamiento de Tencent; la tabla de parámetros de la guía de la API documenta de cero a tres para el endpoint 3.0 anterior y no vuelve a indicar un número para 3.5, así que verifícalo con la documentación vigente antes de planificar un flujo de trabajo en torno a ello.

MAI Image 2.7 Preview no cuesta nada y consume el recurso más caro del edificio: la atención humana en una pestaña del navegador. Mil imágenes son mil viajes manuales de ida y vuelta. El modelo es gratis en el sentido de que una muestra es gratis.

Si un equipo quiere uno de estos en un pipeline este trimestre, la decisión ya la toma la disponibilidad, y vale la pena decir claramente que OrcaRouter no aloja ninguno de los dos modelos: HY Image 3.5 es accesible a través de la propia API en la nube de Tencent, y MAI Image 2.7 Preview no es accesible por ningún medio. Donde una pasarela sí cambia el cálculo es en la capa de respaldo: si se construye sobre un endpoint de edición de nivel preview, una configuración de enrutamiento que conmute a un segundo modelo ante un error o un tiempo de espera agotado marca la diferencia entre una tarde mala y una versión rota.

Una prueba que lo zanjaría

Los rankings se construyen a partir de prompts neutros y pasadas únicas. La pregunta que realmente tiene un comprador es qué ocurre en la quinta revisión del mismo activo, con una imagen de referencia y una restricción que debe sobrevivir a cada paso.

HY Image 3.5 se puede probar así hoy mismo: envía una imagen de origen, una referencia y una secuencia de varios turnos, y comprueba si el sujeto se desvía para el cuarto turno. MAI Image 2.7 Preview se puede probar en Playground para la calidad de una sola pasada y en Arena para la preferencia a ciegas, pero no para la consistencia de secuencia, porque no existe una interfaz de secuencia.

Hasta que Microsoft publique un endpoint y Artificial Analysis vuelva a evaluar ambos modelos en la misma versión del ranking, la comparación honesta es esta: Tencent tiene el modelo más barato, invocable y multiturno, con una puntuación de mitad de tabla, y Microsoft tiene el editor de una sola pasada con mejor puntuación que nadie puede desplegar. La diferencia de 105 puntos entre ambos es una coincidencia temporal, no un hallazgo.