
Qwen-Image-2.1 vs MAI-Image-2.6 Preview : l'un est classé, l'autre est téléchargeable
- OrcaNOUVEAUOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $5.00 par million de tokens
- orcaNOUVEAUOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 par million de tokens
- deepseekNOUVEAUDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040Intelligence
- openaiOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453Intelligence77Code
- googleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241Intelligence76Code
- qwenQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245Intelligence76Code
- anthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153Intelligence82Code
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 par million de tokens
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642Intelligence72Code
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 par million de tokens
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845Intelligence75Code
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1534Intelligence68Code
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Pro 08132026-08-1236Intelligence69Code
- grokSpaceXAI: Grok 4.62026-08-1244Intelligence77Code
- metaMeta: Muse Spark 1.22026-08-0540Intelligence72Code
- qwenQwen: Qwen3.8 Max2026-08-0345Intelligence76Code
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash 07312026-07-3134Intelligence69Code
- minimaxMiniMax: MiniMax-H32026-07-31minimax/minimax-h3
- qwenQwen: Qwen3.7 Flash2026-07-27$0.03 / $0.13 par million de tokens
- orcaOrcaDub: OrcaDub 1.02026-07-27orca/dub
MAI-Image-2.6 Preview occupe la première place du classement indépendant d'édition d'images, et vous ne pouvez pas l'acheter. Qwen-Image-2.1 est un téléchargement de 33 Go que tout le monde peut exécuter dès aujourd'hui, et n'apparaît pas du tout dans ce classement. Entre ces deux faits se trouve toute la comparaison, et ce n'est pas une comparaison de qualité — c'est une comparaison de preuves. Le modèle de Microsoft a des votes d'inconnus et aucune page de paiement. L'autre modèle a un téléchargement sans paiement et aucun vote d'inconnus. Choisir entre eux, c'est décider avec laquelle de ces lacunes vous pouvez vivre. Qwen-Image-2.1 a été publié en open source le 20 septembre 2026 ; MAI-Image-2.6 Preview est en aperçu privé depuis le 19 août 2026.
Ce que le classement mesure réellement
Artificial Analysis mène des comparaisons par paires en aveugle et les convertit en score Elo. Sur l'instantané de septembre 2026 de son tableau d'édition d'images, MAI-Image-2.6 arrive en tête avec environ 1 122, devant GPT Image 2 (high) à environ 1 117. En génération d'images à partir de texte, il occupe la deuxième place, autour de 1 149, derrière GPT Image 2 (high) à environ 1 178. Ce sont de vrais votes de vraies personnes comparant des résultats dont elles ignoraient la provenance, ce qui constitue une catégorie de preuves nettement supérieure à un benchmark propre à un fournisseur.

La mise en garde est inscrite dans le mot « Preview ». Une version preview accumule les votes d'une population qui se sélectionne elle-même — les personnes ayant accès à l'invitation — et ses scores peuvent évoluer sensiblement lorsque la version en disponibilité générale la remplace. Considérez l'Elo comme un signal fort quant à l'orientation du modèle et un signal faible quant au modèle que vous pourrez finalement appeler.
Le dossier de preuves de Qwen-Image-2.1 est l’image miroir. Le Qwen-Image-Bench du fournisseur lui-même le place à 60,28, devant Nano Banana 2.0 à 59,82 et GPT Image 1.5 à 59,65, premier parmi les modèles ouverts. Ce sont des chiffres produits par le fournisseur, sans reproduction par un tiers, et les écarts sont inférieurs à un point — un écart qui ne survivrait pas à un changement de jeu d’invites. Le seul point de données indépendant est une évaluation GenAI Showdown notée par des humains à 7/15, en hausse par rapport à 4/15 pour le Qwen-Image original et derrière le 8/15 d’Ideogram 4. Sur les classements d’images d’Artificial Analysis, Qwen-Image-2.1 n’a aucune entrée. Ce n’est pas un mauvais score. C’est l’absence de score, car un Elo indépendant nécessite suffisamment de personnes exécutant publiquement le modèle pour générer des votes, et un modèle âgé d’un jour et uniquement auto-hébergé n’a pas eu cette chance.
Là où les deux modèles diffèrent réellement sur la feuille
• Accès — Qwen-Image-2.1 est en poids ouverts, environ 33 Go, téléchargeable dès aujourd'hui ; MAI-Image-2.6 Preview est accessible sur invitation sur MAI Playground et Microsoft Foundry, sans API publique ni grille tarifaire.
• Plafond de résolution — Qwen-Image-2.1 génère nativement jusqu'à 2048×2048 en 40 étapes d'inférence avec sept préréglages de format ; la gamme MAI-Image-2.5 plafonnait la sortie à environ 1 048 576 pixels, et Microsoft n'a pas publié de chiffre supérieur pour la 2.6 Preview.
• Transparence — Qwen-Image-2.1 produit un canal alpha à partir d'un espace latent RGBA à 64 canaux, et peut extraire un sujet d'une photographie vers un calque transparent ; aucune sortie à fond transparent n'a été documentée pour la gamme MAI-Image.
• Images de référence — Qwen-Image-2.1 en accepte jusqu'à 10 pour la composition multi-sujets et l'essayage virtuel ; Microsoft n'a pas publié de nombre d'images de référence pour la version d'aperçu.
• Contrôles d'édition — Qwen-Image-2.1 accepte les retouches régionales via des cercles colorés annotant plusieurs zones dans une seule instruction, des marques peintes à main levée, ou une paire distincte original-plus-masque qui préserve l'intégralité de l'image source ; MAI-Image-2.5 était positionnée comme un spécialiste de l'édition avec retouche locale et préservation de l'identité faciale, et la 2.6 Preview hérite de ce positionnement.
• Licence — Qwen-Image-2.1 est distribué sous la Qwen Research License Agreement datée du 20 septembre 2026, à usage non commercial uniquement ; MAI-Image-2.6 Preview est un aperçu commercial sans conditions commerciales publiées.
La ligne qui devrait vous faire hésiter n’est aucune des lignes de capacités. C’est la dernière : aucun des deux modèles n’a de conditions commerciales publiées. L’un interdit purement et simplement l’usage commercial jusqu’à ce que vous obteniez une licence distincte. L’autre n’a aucun prix, car il n’existe encore aucun moyen de l’acheter.

La fidélité d'édition est l'axe que tous les deux revendiquent
Les deux modèles sont vendus sur la même promesse : vous pouvez modifier une image de manière répétée sans que le sujet ne dérive. Le positionnement de Microsoft pour la gamme MAI-Image met en avant la préservation de l’identité faciale et l’édition locale, avec un raisonnement visuel qui la sous-tend — le modèle est censé comprendre ce que vous pointez, pas seulement où. Le positionnement de Qwen pour Qwen-Image-2.1 est explicite quant au mode de défaillance qu’il cible : la dérive de l’identité faciale et la déformation du texte, de la texture et de la forme du produit au fil des éditions répétées. Il s’agit dans les deux cas d’affirmations de fournisseur, et les deux décrivent le même problème.
La différence pratique réside dans celui que vous pouvez tester cet après-midi. Qwen-Image-2.1 est un téléchargement et un pipeline diffusers — QwenImage21Pipelineintégré à Diffusers, avec une prise en charge dès le premier jour dans ComfyUI, SGLang, vLLM-Omni et LightX2V. Vous pouvez lancer vingt itérations de modification sur votre propre sujet et juger la dérive vous-même. MAI-Image-2.6 Preview nécessite une invitation, donc pour la plupart des gens, la question de la fidélité reste une affirmation jusqu'à ce que l'accès s'ouvre.
Il existe une capacité supplémentaire propre à l’édition qui mérite d’être signalée, car elle est inhabituelle. Qwen-Image-2.1 peut enchaîner des modifications locales pour créer une animation image par image simple — le même mécanisme de transparence qui produit un détourage permet aussi à une séquence de modifications de régions de générer du mouvement. Ce n’est pas un modèle vidéo et il ne doit pas être comparé à un tel modèle, mais c’est un moyen peu coûteux de produire une courte boucle sans passer par un point de terminaison vidéo.
Coût, et pourquoi aucun des deux chiffres ne figure sur une page de prix
Qwen-Image-2.1 n'a pas de tarif hébergé, car il n'existe aucun point de terminaison hébergé. Le coût, c'est votre propre temps GPU, et les chiffres de service sont publiés : SGLang-Diffusion mesure 2,748 s pour une génération 1024×1024 en 40 étapes sur un seul B200, 8,23 s sur une RTX PRO 6000 Blackwell 96 Go, et 4,74 s sur une RTX 4090 24 Go avec Cache-DiT et des noyaux INT8, débruitage uniquement. Ce sont des latences pour une requête unique, pas un débit, mais elles suffisent pour vérifier rapidement si une seule carte couvre votre volume.
MAI-Image-2.6 Preview n’a pas de prix publié qui lui soit propre — Microsoft le vend via Foundry et le Playground, pas sur une grille tarifaire publique. Le classement indépendant en indique bien un, et c’est le seul signal de prix associé à ce modèle : 38,9 $ pour 1 000 images, enregistré pour la version preview par Artificial Analysis. Cela se situe entre le MAI-Image-2.5 standard à 48,1 $ pour 1 000 et MAI-Image-2.6-Flash à 19,5 $, soit à peu près là où un modèle de milieu de gamme devrait se situer. Considérez-le comme le chiffre du classement, et non comme un tarif auquel vous pouvez acheter.
La place d'OrcaRouter dans une décision comme celle-ci se situe du côté hébergé, et être précis à ce sujet importe. Nous ne routons ni l'un ni l'autre de ces modèles. MAI-Image-2.6 Preview n'est accessible que via les surfaces propres à Microsoft tant qu'il reste soumis à invitation, et nous ne proposons aucune route d'image Microsoft. Qwen-Image-2.1 est uniquement auto-hébergé, et nous ne routons aucun modèle Qwen-Image, quelle qu'en soit la version. Ce que nous proposons, c'est la gamme d'images avec laquelle vous associeriez autrement ces modèles : GPT-Image-2, GPT-Image-1.5 et GPT-Image-1-mini d'OpenAI, les différents niveaux d'Imagen 4 et les aperçus d'images Gemini de Google, ainsi que le point de terminaison d'image Grok Imagine de xAI — plus de 200 modèles derrière un seul point de terminaison compatible OpenAI, le prix catalogue du fournisseur répercuté sans marge, un basculement automatique entre fournisseurs, un DSL de routage pour composer des solutions de repli, et la fusion de modèles pour des appels de type panel. La répercussion des prix compte pour une comparaison comme celle-ci : lorsqu'un fournisseur de cet ensemble modifie un tarif, notre chiffre change le jour même, ce qui est la seule façon de garder une couche de routage honnête face aux tarifs directs des fournisseurs.
Quel écart pouvez-vous tolérer
• Vous avez besoin d'un chiffre que vous pouvez défendre — MAI-Image-2.6 Preview, si vous pouvez y accéder. Des votes à l'aveugle indépendants en tête du classement d'édition valent mieux qu'un benchmark de fournisseur, et si la décision doit être justifiée auprès de quelqu'un d'autre, c'est la preuve qui résiste à l'examen.
• Vous devez livrer quelque chose aujourd'hui — Qwen-Image-2.1. Les poids sont publics, les frameworks le prennent en charge, et la licence autorise immédiatement la recherche et l'évaluation. Ni invitation, ni liste d'attente.
• Vous avez besoin de transparence ou de 2K — Qwen-Image-2.1, et c'est la seule ligne où le tableau n'est pas serré. L'alpha sort de l'échantillonneur, et la gamme MAI-Image n'a pas du tout documenté de sortie transparente.
• Vous avez besoin de vendre le résultat — ni l'un ni l'autre, en l'état. Qwen-Image-2.1 l'interdit sans licence séparée et MAI-Image-2.6 Preview ne peut pas s'acheter. Pour un pipeline commercial, tournez-vous vers une solution avec une grille tarifaire publiée et une licence commerciale.
Les deux choses à surveiller concernent toutes deux la fermeture du même écart. Si Microsoft fait sortir MAI-Image-2.6 de la préversion avec une grille tarifaire publique, celui-ci cesse d’être une curiosité de classement et devient une option achetable avec les meilleures preuves indépendantes en matière d’édition disponibles dans le classement. Si Qwen publie des conditions commerciales pour Qwen-Image-2.1 et que le modèle commence à apparaître dans les classements indépendants, la ligne de licence cesse de faire tout le travail. D’ici là, l’interprétation honnête est qu’il ne s’agit pas d’une confrontation entre deux produits — mais d’une confrontation entre deux types d’informations manquantes.

