Ming-Image-0.1-Design vs MAI Image 2.5 Pro : le plafond des mégapixels tranche

Le nombre le plus déterminant dans une comparaison entre Ming-Image-0.1-Design et MAI Image 2.5 Pro n'est pas un score Elo. C'est 1 048 576. C'est le plafond de sortie que Microsoft documente pour MAI Image 2.5 Pro — environ 1024 x 1024 — tandis que Ming-Image-0.1-Design d'inclusionAI recommande 2048 x 2048 et ne génère pas du tout aux tailles intermédiaires, en ramenant une requête soit au palier 1024, soit au palier 2048. Les deux modèles sont vraiment doués pour intégrer du texte lisible dans une image, ce qui explique pourquoi ils se retrouvent sans cesse dans les mêmes conversations. Un seul d'entre eux vous donnera une composition de 4 mégapixels, et un seul est facturé au token sur l'offre premium d'un hyperscaler.

Ming-Image-0.1-Design est le modèle texte-image 6B d'inclusionAI, sous licence MIT, dont les poids ont été publiés le 17 septembre 2026. MAI Image 2.5 Pro est le niveau de qualité de Microsoft AI, en préversion publique sur Microsoft Foundry depuis le 23 juillet 2026. Aucune des deux affirmations concernant leur rendu de texte n'a été reproduite en dehors du laboratoire qui l'a formulée — mais l'une d'elles est passée par une arène, et cette distinction traverse tout ce qui suit.

Ce pour quoi chacun est conçu

MAI Image 2.5 Pro est le modèle le plus haut de gamme de la famille MAI-Image-2.5 de Microsoft, se situant au-dessus de MAI-Image-2.5 pour les travaux équilibrés et de MAI-Image-2.5-Flash pour le volume, avec MAI-Image-2.6 déjà en aperçu privé au 19 août. Microsoft le décrit comme son modèle d’image le plus fidèle à ce jour, destiné aux visuels hero, à l’édition détaillée et au rendu précis du texte dans l’image. Il est construit autour d’une entrée multi-images : le fournisseur rapporte 94 % de cohérence des personnages entre les générations et positionne le modèle pour les flux de travail où vous prenez un élément existant, modifiez une chose et le livrez.

Ming-Image-0.1-Design est un générateur à partir de zéro, pas un éditeur. Invite en entrée, image en sortie, aucune image de référence requise. Son domaine est la conception graphique à forte densité de texte — maquettes d'interface utilisateur, tableaux de bord, infographies, affiches — et sa caractéristique mécanique distinctive est qu'il émet du RGBA natif lorsque l'invite commence par l'une des phrases de transparence documentées. Un modèle compagnon, Ming-Image-0.1-Design-Layer, décompose un design aplati en 2 à 9 PNG RGBA distincts qui se recomposent pour donner l'original.

• Plafond de sortie — Ming-Image-0.1-Design 2048 x 2048 recommandé, ou 1024 x 1024, les tailles intermédiaires étant alignées sur l'une de ces deux valeurs, contre MAI Image 2.5 Pro plafonné à 1 048 576 pixels, soit environ 1024 x 1024

• Mode principal — génération à partir d'un simple prompt vs édition multi-images avec cohérence du personnage entre les références

• Transparence — RGBA natif du sampler, plus une décomposition en 2 à 9 couches via le modèle compagnon vs aucune documentée

• Licence et accès — des poids sous licence MIT que vous hébergez vous-même, face à une préversion commerciale sur Microsoft Foundry

• Unité de facturation — votre propre temps GPU, une carte de 80 GiB vs par jeton, mesuré sur Foundry

• Classement indépendant en génération texte-image — Ming-Image-0.1-Design à la 45e place, Elo 995, 21 342 échantillons vs MAI Image 2.5 Pro à la 12e place, Elo 1 098, 13 521 échantillons

• Classement en édition indépendante — aucune entrée face à MAI Image 2.5 Pro au n°10, Elo 1 106, 13 581 échantillons

Lisez les deux numéros d’arène ensemble

Les classements d'Artificial Analysis, consultés le 24 septembre 2026, disent quelque chose de plus précis que « un modèle est meilleur ».

Dans le classement Texte vers image, MAI Image 2.5 Pro occupe la 12e place avec un Elo de 1 098 et un intervalle de confiance à 95 % de ±8 sur 13 521 votes. Ming-Image-0.1-Design occupe la 45e place avec 995 Elo, ±8, sur 21 342 votes. Cela représente un écart de 103 points Elo dans un classement où l’intervalle étroit signifie qu’il ne s’agit pas de bruit. Dans le classement Édition d’image, MAI Image 2.5 Pro est à la 10e place avec 1 106 Elo sur 13 581 votes ; Ming-Image-0.1-Design n’y figure pas du tout.

Puis la situation s’inverse dans le seul segment qui compte pour une équipe de design. Dans le segment UI/UX Design du même classement, MAI Image 2.5 Pro se classe au 10e rang avec 1 131 Elo sur 1 241 votes dans ce segment, et Ming-Image-0.1-Design se classe au 16e rang avec 1 084 Elo sur 2 100 votes. L’écart se réduit de 103 Elo à 47, et le modèle qui n’a jamais été évalué sur l’édition comble la majeure partie de l’écart dès que les prompts sont des prompts de design.

Voilà à quoi ressemble le choix. MAI Image 2.5 Pro est le meilleur modèle d'image généraliste et le meilleur éditeur, selon les mesures. Ming-Image-0.1-Design est un spécialiste qui obtient des résultats bien supérieurs à son classement global lorsque la tâche est une mise en page, et c'est le seul des deux à disposer d'un chemin vers un arrière-plan transparent.

Une réserve concernant les deux ensembles de chiffres : il s’agit de chiffres par segment, et les segments évoluent. Le décompte de 13 521 votes de MAI Image 2.5 Pro sur le classement complet est suffisamment important pour que son intervalle soit étroit, mais un segment de cas d’usage avec un millier de votes environ derrière lui est un chiffre plus fragile, et les affirmations du fournisseur qui sous-tendent les deux modèles ne sont vérifiées par personne.

Ce que Microsoft affirme, et ce que cela coûte

Les propres chiffres de Microsoft pour MAI Image 2.5 Pro, tous rapportés par le fournisseur et aucun reproduit de manière indépendante :

• Précision de rendu du texte de 96,8 %, présentée comme couvrant le chinois, l’anglais, le japonais, le coréen et l’espagnol — bien que la même documentation limite la sortie à environ un mégapixel, de sorte que la formulation « 8K » associée à cette affirmation doit plutôt être lue comme du marketing

• 27 % de meilleur respect des invites que GPT-Image-1.5 selon les évaluations internes de Microsoft

• 94 % de cohérence des personnages multi-images entre les générations

• Jusqu'à 84–89 % de coût GPU en moins par rapport aux modèles GPT dans des scénarios Microsoft spécifiques tels que PowerPoint et OneDrive — un chiffre propre à un scénario donné, et non un chiffre général

La fiche technique documentée étaye ces affirmations : entrée de texte jusqu’à 32 000 jetons, une fenêtre de contexte de 131 k, 4 096 jetons de sortie, entrée d’images JPEG et PNG, et le plafond de sortie de 1 048 576 pixels. Ce plafond est le problème de l’acheteur. Un éditeur de haute qualité qui ne peut pas dépasser un mégapixel est un outil de création de contenus pour les réseaux sociaux et le Web, pas un outil d’impression, et aucune précision de rendu de texte, aussi grande soit-elle, ne change le nombre de pixels.

La tarification est facturée au token sur Foundry : 5 $ par million de tokens d’entrée texte, 8 $ par million de tokens d’entrée image, 106 $ par million de tokens de sortie image. Microsoft ne publie pas le nombre de tokens par image, donc tout chiffre par image relève de l’arithmétique plutôt que d’un devis. À partir de la conversion d’Artificial Analysis, une image de 1024 x 1024 revient à environ 108,50 $ pour 1 000 images — soit environ 2,3× son homologue MAI-Image-2.5 à environ 48 $ pour 1 000, et 5,4× MAI-Image-2.5-Flash à environ 20 $ pour 1 000. Le niveau Pro est un supplément délibéré. La tarification en aperçu n’est pas non plus la tarification GA, et la grille tarifaire peut évoluer avant la disponibilité générale.

Ming-Image-0.1-Design n’a pas de grille tarifaire de fournisseur à laquelle se comparer, car il n’existe aucun point de terminaison hébergé. Le tableau d’Artificial Analysis l’inscrit à 30,00 $ pour 1 000 images, mais il s’agit d’une colonne dérivée du tableau plutôt que d’un prix fournisseur publié — inclusionAI livre des poids et une recette de déploiement, pas une API. Son coût réel est celui d’un GPU CUDA avec 80 GiB de VRAM, en BF16, 12 étapes d’échantillonnage à CFG 1.0, et une sortie recommandée de 2048 pixels. Douze étapes à guidance 1.0 correspondent à un échantillonneur distillé ou sans guidage, ce qui rend un rendu en 2048 pixels abordable à ce nombre d’étapes, et la recette recommandée de la fiche exécute également un modèle vision-langage en amont du modèle de diffusion pour réécrire une invite courte en une mise en page JSON structurée de style Figma avec coordonnées, hiérarchie, spécifications de couleur et texte verbatim.

Deux points sur lesquels il vaut la peine d’être précis de notre côté. Nous ne routons ni l’un ni l’autre de ces modèles : aucun modèle d’image Microsoft ni aucun modèle inclusionAI n’apparaît dans le catalogue OrcaRouter, donc ces deux options signifient soit la route propre du fournisseur, soit votre propre matériel. Ce à quoi sert réellement la couche de routage, c’est le côté en place de la comparaison — un point de terminaison compatible OpenAI sur plus de 200 modèles, le prix catalogue du fournisseur répercuté avec 0 % de marge, de sorte qu’un changement de prix d’un fournisseur est effectif le jour même, et un basculement automatique entre fournisseurs. Exécuter le même ensemble de prompts sur un modèle d’image hébergé auquel vous faites déjà confiance et sur l’un ou l’autre de ceux-ci est une tâche à une touche plutôt qu’une tâche d’approvisionnement.

La question de la taille que personne ne pose

Il y a un second nombre qui complique le volet téléchargement de cette comparaison, et il vaut la peine de le préciser parce que le modèle est commercialisé comme un 6B. Le transformer de diffusion de Ming-Image-0.1-Design compte 6,15 B de paramètres. Le paquet fait environ 52,88 Go, car l’encodeur de texte multimodal compte 17,01 B et le connecteur ajoute 3,09 B — soit environ 26 B de paramètres en BF16 au total. Le transformer du compagnon Layer est deux fois plus gros, à 12,31 B, et son paquet est encore plus volumineux, à environ 65,20 Go. L’exigence de 80 Gio de VRAM est une conséquence de tout ce qui est résident aux côtés du transformer, et non du chiffre de 6B.

MAI Image 2.5 Pro présente le profil inverse : rien à télécharger, rien à servir, et un plafond strict sur ce que vous pouvez produire avec. Lequel de ces deux problèmes est le plus grave dépend entièrement du fait que votre équipe exploite déjà des GPU ou non.

En choisir un

• Vous éditez des images existantes en haute qualité et pouvez tenir dans un mégapixel — MAI Image 2.5 Pro. Il occupe une véritable place de rang 10 dans un classement d’édition, avec un grand nombre de votes derrière son score de génération, et un pipeline multi-image documenté avec un chiffre de cohérence rapporté par le fournisseur. Le prix reflète tout cela.

• Vous générez des mises en page à forte densité de texte et avez besoin de transparence ou de calques modifiables — Ming-Image-0.1-Design. Le RVBA natif et la décomposition en 2 à 9 calques ne font pas partie des fonctionnalités que MAI Image 2.5 Pro propose, à quelque prix que ce soit, et une sortie en 2048 x 2048 représente quatre fois le budget de pixels.

• Vous avez besoin d’une sortie en résolution d’impression — aucun des deux. L’un plafonne à un mégapixel, et l’autre à 2048 x 2048.

• Vous avez besoin d’un chiffre que vous pouvez défendre lors d’une revue — MAI Image 2.5 Pro sur les classements complets, Ming-Image-0.1-Design sur le segment UI/UX, et ni l’un ni l’autre sur la précision de rendu de texte, où les deux ensembles de revendications sont déclarés par le fournisseur et non reproduits.

La conclusion honnête, c’est que ces deux modèles ne sont pas vraiment en concurrence. MAI Image 2.5 Pro est un éditeur hébergé haut de gamme, avec un plafond de résolution et un prix en conséquence ; Ming-Image-0.1-Design est un téléchargement gratuit qui mène le domaine des poids ouverts dans un segment de l’arène spécifique au design et réclame en échange une carte de 80 GiB. Ce qui mérite d’être suivi, c’est de savoir si Microsoft lèvera le plafond de mégapixels avant la disponibilité générale et si inclusionAI finira par attacher un point de terminaison à ces poids — car l’une ou l’autre de ces évolutions transformerait cela en un véritable duel plutôt qu’en une comparaison entre deux types d’engagement différents.