Qwen-Image-2.1 vs MAI-Image-2.6 Preview: Uno está clasificado, uno es descargable

MAI-Image-2.6 Preview se encuentra en la cima de la tabla de clasificación independiente de edición de imágenes y no puedes comprarlo. Qwen-Image-2.1 es una descarga de 33 GB que cualquiera puede ejecutar hoy y no aparece en esa tabla de clasificación en absoluto. Entre esos dos hechos está toda la comparación, y no es una comparación de calidad — es una comparación de evidencia. El modelo de Microsoft tiene votos de desconocidos y ninguna página de pago. El otro modelo tiene una descarga sin pago y ningún voto de desconocidos. Decidir entre ellos significa decidir con cuál de esas brechas puedes vivir. Qwen-Image-2.1 se publicó como código abierto el 20 de septiembre de 2026; MAI-Image-2.6 Preview ha estado en vista previa privada desde el 19 de agosto de 2026.

Qué mide realmente el ranking

Artificial Analysis realiza comparaciones por pares a ciegas y las convierte en una puntuación Elo. En la instantánea de septiembre de 2026 de su tabla de edición de imágenes, MAI-Image-2.6 lidera con aproximadamente 1,122 — por delante de GPT Image 2 (high) con alrededor de 1,117. En texto a imagen, ocupa el segundo puesto, con alrededor de 1,149, por detrás de GPT Image 2 (high) con aproximadamente 1,178. Esos son votos reales de personas reales que comparaban resultados cuya procedencia desconocían, lo que constituye una clase de evidencia categóricamente mejor que el benchmark propio de un proveedor.

La salvedad está implícita en la palabra «Preview». Una compilación de vista previa acumula votos de una población autoseleccionada —las personas con acceso por invitación— y sus puntuaciones pueden cambiar de forma significativa cuando la compilación de disponibilidad general la reemplace. Considera el Elo una señal fuerte sobre la dirección del modelo y una señal débil sobre el modelo que finalmente podrás llamar.

La evidencia de Qwen-Image-2.1 es la imagen especular. El propio Qwen-Image-Bench del proveedor lo sitúa en 60,28, por delante de Nano Banana 2.0 con 59,82 y de GPT Image 1.5 con 59,65, primero entre los modelos abiertos. Son cifras generadas por el proveedor, sin reproducción por terceros, y los márgenes son inferiores a un punto —una brecha que no sobreviviría a un cambio de conjunto de prompts. El único punto de datos independiente es una evaluación de GenAI Showdown puntuada por humanos con 7/15, por encima del 4/15 del Qwen-Image original y por detrás del 8/15 de Ideogram 4. En las tablas de imágenes de Artificial Analysis, Qwen-Image-2.1 no tiene entrada. Esa no es una mala puntuación. Es la ausencia de una, porque el Elo independiente requiere que suficientes personas ejecuten el modelo públicamente para generar votos, y un modelo que tiene un día y que solo es autoalojado no ha tenido la oportunidad.

Dónde difieren realmente los dos modelos en la hoja

• Acceso — Qwen-Image-2.1 tiene pesos abiertos, aproximadamente 33 GB, y se puede descargar hoy; MAI-Image-2.6 Preview está restringida por invitación en MAI Playground y Microsoft Foundry, sin API pública ni tarifa.
• Límite de resolución — Qwen-Image-2.1 genera de forma nativa hasta 2048×2048 en 40 pasos de inferencia con siete preajustes de relación de aspecto; la línea MAI-Image-2.5 limitaba la salida a aproximadamente 1.048.576 píxeles, y Microsoft no ha publicado una cifra superior para la 2.6 Preview.
• Transparencia — Qwen-Image-2.1 emite alfa desde un espacio latente RGBA de 64 canales, y puede extraer un sujeto de una fotografía a una capa transparente; no se ha documentado una salida con fondo transparente para la línea MAI-Image.
• Imágenes de referencia — Qwen-Image-2.1 acepta hasta 10 para composición con múltiples sujetos y probador virtual; Microsoft no ha publicado una cantidad de imágenes de referencia para la versión preliminar.
• Controles de edición — Qwen-Image-2.1 acepta ediciones por región mediante círculos de colores que anotan varias áreas en una sola instrucción, marcas pintadas a mano alzada, o un par separado de original más máscara que conserva la imagen de origen completa; MAI-Image-2.5 se posicionó como un especialista en edición con edición local y preservación de la identidad facial, y la 2.6 Preview hereda ese enfoque.
• Licencia — Qwen-Image-2.1 se distribuye bajo el Acuerdo de Licencia de Investigación de Qwen con fecha del 20 de septiembre de 2026, solo para uso no comercial; MAI-Image-2.6 Preview es una vista previa comercial sin términos comerciales publicados.

La fila ante la que deberías detenerte a pensar no es ninguna de las líneas de capacidades. Es la última: ninguno de los modelos tiene una hoja de términos comerciales publicada. Uno prohíbe directamente el uso comercial hasta que obtengas una licencia aparte. El otro no tiene ningún precio, porque todavía no hay forma de comprarlo.

La fidelidad de edición es el eje que ambos reivindican

Ambos modelos se venden con la misma promesa: puedes editar una imagen repetidamente sin que el sujeto se desvíe. El enfoque de Microsoft para la línea MAI-Image es la preservación de la identidad facial y la edición local con razonamiento visual detrás — se supone que el modelo entiende qué estás señalando, no solo dónde. El enfoque de Qwen para Qwen-Image-2.1 es explícito sobre el modo de fallo que pretende abordar: la deriva de la identidad facial y la deformación del texto, la textura y la forma del producto a través de ediciones repetidas. Ambas son afirmaciones de los proveedores, y ambas describen el mismo problema.

La diferencia práctica es cuál puedes probar esta tarde. Qwen-Image-2.1 es una descarga y un pipeline de diffusers — QwenImage21Pipeline integrado en Diffusers, con soporte desde el primer día en ComfyUI, SGLang, vLLM-Omni y LightX2V. Puedes ejecutar veinte iteraciones de edición sobre tu propio sujeto y juzgar la deriva tú mismo. MAI-Image-2.6 Preview requiere una invitación, así que para la mayoría de la gente la cuestión de la fidelidad sigue siendo una afirmación hasta que se abra el acceso.

Hay una capacidad más específica de la edición que vale la pena señalar porque es poco habitual. Qwen-Image-2.1 puede encadenar ediciones locales para formar una animación sencilla fotograma a fotograma: el mismo mecanismo de transparencia que produce un recorte también permite que una secuencia de ediciones de regiones genere movimiento. No es un modelo de vídeo y no debería compararse con uno, pero es una forma barata de producir un bucle corto sin recurrir a un endpoint de vídeo.

El costo, y por qué ninguno de los dos números está en una página de precios

Qwen-Image-2.1 no tiene precio de alojamiento porque no hay un endpoint alojado. El costo es tu propio tiempo de GPU, y las cifras de servicio están publicadas: SGLang-Diffusion mide 2,748 s para una generación de 1024×1024 y 40 pasos en una sola B200, 8,23 s en una RTX PRO 6000 Blackwell de 96 GB, y 4,74 s en una RTX 4090 de 24 GB usando kernels Cache-DiT e INT8, solo la fase de denoising. Esas son latencias de una sola solicitud, no de rendimiento, pero bastan para comprobar rápidamente si una sola tarjeta cubre tu volumen.

MAI-Image-2.6 Preview no tiene un precio publicado propio: Microsoft lo vende a través de Foundry y el Playground, no en una lista de precios pública. El panel independiente sí indica uno, y es la única señal de precio asociada a este modelo: 38,9 $ por cada 1.000 imágenes, registrado para la versión preliminar por Artificial Analysis. Esa cifra se sitúa entre el MAI-Image-2.5 estándar, a 48,1 $ por cada 1.000, y MAI-Image-2.6-Flash, a 19,5 $, que es más o menos donde debería ubicarse un modelo de gama media. Tómalo como la cifra de ese panel, no como un precio al que puedas comprar.

El lugar de OrcaRouter en una decisión como esta está del lado del alojamiento gestionado, y ser precisos al respecto importa. No enrutamos ninguno de los dos modelos. MAI-Image-2.6 Preview solo es accesible a través de las propias superficies de Microsoft mientras siga sujeto a invitación, y no ofrecemos ninguna ruta de imagen de Microsoft. Qwen-Image-2.1 es únicamente autoalojado, y no enrutamos ningún modelo Qwen-Image de ninguna versión. Lo que sí ofrecemos es la línea de imagen con la que, de otro modo, emparejarías estos: GPT-Image-2, GPT-Image-1.5 y GPT-Image-1-mini de OpenAI, los niveles de Imagen 4 y las vistas previas de imagen de Gemini de Google, y el endpoint de imagen Grok Imagine de xAI — más de 200 modelos tras un único endpoint compatible con OpenAI, precio de lista del proveedor transferido sin margen alguno, conmutación por error automática entre proveedores, un DSL de enrutamiento para componer alternativas y fusión de modelos para llamadas tipo panel. La transferencia del precio importa para una comparación como esta: cuando un proveedor de ese conjunto cambia una tarifa, nuestro número cambia ese mismo día, que es la única forma de mantener honesta una capa de enrutamiento frente a los precios directos de los proveedores.

Con qué brecha puedes vivir

• Necesitas una cifra que puedas defender — MAI-Image-2.6 Preview, si puedes obtener acceso. Los votos ciegos independientes en lo más alto de la tabla de clasificación de edición superan al benchmark de un proveedor, y si la decisión tiene que justificarse ante alguien más, esa es la evidencia que sobrevive al escrutinio.
• Necesitas lanzar algo hoy — Qwen-Image-2.1. Los pesos son públicos, los frameworks lo soportan y la licencia permite la investigación y la evaluación de inmediato. Sin invitación, sin lista de espera.
• Necesitas transparencia o 2K — Qwen-Image-2.1, y esta es la única fila en la que la hoja no está reñida. Alpha sale del muestreador, y la línea MAI-Image no ha documentado en absoluto una salida transparente.
• Necesitas vender el resultado — ninguno de los dos, tal como están las cosas. Qwen-Image-2.1 lo prohíbe sin una licencia aparte y MAI-Image-2.6 Preview no se puede comprar. Para un pipeline comercial, recurre a algo con una tarifa publicada y una licencia comercial.

Las dos cosas que vale la pena seguir tienen que ver con el cierre de la misma brecha. Si Microsoft saca MAI-Image-2.6 de la vista previa con una lista de precios pública, deja de ser una curiosidad de las tablas de clasificación y pasa a ser una opción comprable con la mejor evidencia independiente de edición en la tabla. Si Qwen publica términos comerciales para Qwen-Image-2.1 y el modelo empieza a aparecer en las tablas independientes, la fila de la licencia deja de hacer todo el trabajo. Hasta entonces, la lectura honesta es que esto no es un enfrentamiento entre dos productos, sino un enfrentamiento entre dos tipos de información faltante.