MAI-Image-2.5-Pro vs GPT Image 2: כתר התמונה חצוי כעת
- z-aiחדשZ.ai: GLM 5.32026-08-1860אינטליגנציה75כתיבת קוד
- obsidianחדשQwen3.8 27B Uncensored (Aggressive)2026-08-1552אינטליגנציה68כתיבת קוד
- qwenחדשQwen: Qwen3.8 27B (free)2026-08-13qwen/qwen3.8-27b-free
- deepseekחדשDeepSeek: DeepSeek V4 Pro 08132026-08-1253אינטליגנציה69כתיבת קוד
- grokחדשSpaceXAI: Grok 4.62026-08-1261אינטליגנציה77כתיבת קוד
- metaMeta: Muse Spark 1.22026-08-0557אינטליגנציה72כתיבת קוד
- qwenQwen: Qwen3.8 Max2026-08-0358אינטליגנציה72כתיבת קוד
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash 07312026-07-3152אינטליגנציה69כתיבת קוד
- minimaxMiniMax: MiniMax-H32026-07-31minimax/minimax-h3
- qwenQwen: Qwen3.7 Flash2026-07-27$0.03 / $0.13 לכל 1M טוקנים
- orcaOrcaDub: OrcaDub 1.02026-07-27orca/dub
- anthropicAnthropic: Claude Opus 52026-07-2463אינטליגנציה78כתיבת קוד
- googleGoogle: Gemini 3.6 Flash2026-07-2152אינטליגנציה69כתיבת קוד
- googleGoogle: Gemini 3.5 Flash-Lite2026-07-2137אינטליגנציה49כתיבת קוד
- metaMeta: Muse Spark 1.12026-07-1653אינטליגנציה71כתיבת קוד
- kimiMoonshotAI: Kimi K32026-07-1560אינטליגנציה76כתיבת קוד
- openaiOpenAI: GPT-5.6 Luna2026-07-0952אינטליגנציה71כתיבת קוד
- openaiOpenAI: GPT-5.6 Terra2026-07-0957אינטליגנציה77כתיבת קוד
- openaiOpenAI: GPT-5.6 Sol2026-07-0961אינטליגנציה77כתיבת קוד
- grokxAI: Grok 4.52026-07-0856אינטליגנציה72כתיבת קוד
הדרך הנקייה ביותר לסכם את MAI-Image-2.5-Pro לעומת GPT Image 2 היא ש"דגם התמונות הטוב ביותר" הפסיק להיות שאלה אחת. ב-Image Editing Arena של Artificial Analysis, MAI-Image-2.5-Pro של Microsoft הוא מס' 1 עם Elo 1,272; ואילו ב-Text-to-Image Arena של אותו אתר, GPT Image 2 של OpenAI הוא מס' 1 עם Elo 1,369; ובלוח הגדול השני — LMArena, כיום Arena — GPT Image 2 עדיין שולט לחלוטין בעריכת תמונות, ומוביל בכל שבע קטגוריות הפרומפט. שני הדגמים הם פרימיום, שניהם ממשקי API מתארחים שנמדדים לפי טוקנים, והתשובה הכנה ל"מי מנצח" תלויה לחלוטין באיזו משימה תציין: עריכת תמונות מעדיפה את החדש של Microsoft, ואילו יצירה ועמידה בפרומפטים מורכבים מעדיפות את הוותיק של OpenAI.
טבלת הדירוג מפוצלת, קרא בעיון
• עריכה (Artificial Analysis): MAI-Image-2.5-Pro במקום 1 — 1,272 Elo, ~6,100 דגימות. GPT Image 2 (high) במקום 4 — 1,256 Elo.
• טקסט לתמונה (Artificial Analysis): GPT Image 2 (high) מס' 1 — 1,369 Elo, ~14,500 דגימות. MAI-Image-2.5-Pro מס' 7 — 1,292 Elo, ~11,500 דגימות.
• עריכה (Arena):GPT Image 2 מוביל עם ~1,463 Elo, עם הפער הנמדד הגדול ביותר בכל קטגוריה — התוצאה העצמאית החזקה ביותר שיש לאחד מהמודלים.
לוחות העריכה המתנגשים אינם סתירה; הם שתי זירות שונות עם ערכי מודל שונים ומאגרי מצביעים שונים. Artificial Analysis בודקת את הדרגה הספציפית "high" של GPT Image 2 ראש בראש מול גרסת התצוגה המוקדמת של MAI-Image-2.5-Pro, והמודל של Microsoft מנצח שם. Arena בודקת את הגרסה הבינונית מול שדה רחב יותר, ו-OpenAI מנצחת שם בהפרש גדול יותר. שניהם אמיתיים, שניהם עצמאיים, וההובלה של אף לוח אינה גדולה מספיק כדי להכריז על תואר העריכה כמוכרע.
במה כל אחד טוב
MAI-Image-2.5-Pro הוא עורך מתמחה. מיקרוסופט בנתה אותו לשינויים מדויקים וכירורגיים — החלפת אובייקט, עדכון טקסט בתוך התמונה, ניקוי פגמים — תוך שמירה על עקביות שאר התמונה, וטענת ה-94% שלה לעקביות דמויות בין תמונות מרובות (דיווח ספק) היא יעד העיצוב במספר. יכולת הדגל שלו היא עיבוד טקסט: מיקרוסופט טוענת לדיוק של 96.8% באנגלית, סינית, יפנית, קוריאנית וספרדית, אם כי אותם מסמכים מגבילים את הפלט לכ-מגה-פיקסל, כך שהניסוח "8K" בהקשר זה הוא שיווקי ויש להתעלם ממנו. מה שהמודל אינו: מוביל בקנבס ריק — הדירוג שלו במקום ה-7 בטקסט-לתמונה אומר זאת ישירות.
GPT Image 2 הוא מודל כללי עם מנוע חשיבה. הוא היה מודל התמונות הראשון של OpenAI עם מצב חשיבה מובנה — הוא מתכנן את הפריסה, יכול לחפש באינטרנט הפניות, ובודק את עצמו לפני הציור — ולכן הוא נחשב למוביל המוכר בפרומפטים מורכבים עם אילוצים מרובים ובקטגוריות העריכה של Arena. הוא מעבד טקסט רב-לשוני היטב (כולל CJK), תומך ברזולוציה של עד 4K עם תקרת יחס גובה-רוחב של 3:1, ומגיע עם שלוש רמות איכות. החולשות שלו הן המראה של החוזקות שלו: הוא יקר באיכות גבוהה, והוא משחזר ולא משמר באופן כירורגי — ה"עריכה" היא יותר "עיבוד מחדש לפי ההוראה הזו," וזה המקום שבו MAI-Image-2.5-Pro מנסה להבדיל את עצמו באמצעות טיעון העקביות שלו.
מחיר
שתיהן מתומחרות לפי אסימונים, ואף אחת מהן לא מפרסמת אסימונים לתמונה, ולכן הנתונים לתמונה הם המרות, לא הצעות מחיר.
• MAI-Image-2.5-Pro — 5 דולר למיליון אסימוני טקסט בקלט, 8 דולר למיליון אסימוני תמונה בקלט, ו-106 דולר למיליון אסימוני תמונה בפלט. ההמרה של Artificial Analysis: ≈ 108.50 דולר לכל 1,000 תמונות בגודל 1024×1024.
• GPT Image 2 — 5 דולר למיליון אסימוני קלט טקסט, 8 דולר למיליון אסימוני קלט תמונה, 30 דולר למיליון אסימוני פלט תמונה. העלות לכל תמונה משתנה לפי רמת האיכות: בערך 0.006 דולר לאיכות נמוכה, 0.05 דולר לאיכות בינונית, 0.21 דולר לאיכות גבוהה ב-1024×1024 — ≈ 211 דולר לאלף באיכות גבוהה.
אז בדרגות שבהן הלקוחות בפועל משתמשים, MAI-Image-2.5-Pro הוא בערך מחצית מהמחיר לתמונה של GPT Image 2 ברמת high — פער אמיתי בהיקף, ועולה בקנה אחד עם טענת מיקרוסופט עצמה (שדווחה על ידי הספק, ספציפית לתרחיש) על עד 84% פחות בעלות GPU מאשר מודלי GPT ב-PowerPoint וב-OneDrive. האזהרה: לוח התוצאות מציג את רמת ה-"high" של GPT Image 2, ואם מורידים את GPT Image 2 לאיכות medium, מחירו יורד אל קרוב לזה של MAI-Image-2.5-Pro, וגם ה-Elo שלו יורד.
רזולוציה ופורמטים
• מגבלת פלט:MAI-Image-2.5-Pro מוגבל לכ-1 מגה-פיקסל (שווה ערך ל-1024×1024, צד מינימלי 768px) — מצוין לאינטרנט ולרוב ויזואליות המוצר, אך גבול קשיח להדפסה. GPT Image 2 מגיע ל-4K (קצה מקסימלי 4,000px, סה"כ פיקסלים עד ~8.3M) עם תקרת יחס גובה-רוחב של 3:1.
• קלטים: שניהם מקבלים תמונות JPEG/PNG בתוספת טקסט. MAI-Image-2.5-Pro מפרט קלט טקסט של 32k טוקנים וחלון הקשר של 131k; מצב החשיבה של GPT Image 2 הוא הגורם המבדיל בצד הקלט.
• פורמטים: GPT Image 2 אינו תומך ברקעים שקופים בעת ההשקה; מיקרוסופט לא הצהירה עמדה בנושא השקיפות עבור שכבת ה-Pro.
אם הפלט שלך צריך להיות גדול — פוסטרים, דפוס, שלטי חוצות — תקרת ה-4K של GPT Image 2 היא יתרון מכריע כיום. אם הפלט שלך הוא יליד אינטרנט, מגבלת המגה-פיקסל היא רק לעתים רחוקות האילוץ המחייב.
זמינות וזווית הניתוב
שניהם ממשקי API מתארחים, אך הם אינם נגישים באותה מידה. GPT Image 2 זמין באופן כללי (GA) מאז 21 באפריל 2026 דרך ה-API של OpenAI, וניתן לניתוב דרך OrcaRouter כבר היום — מפתח אחד, מחיר המחירון של הספק מועבר ב-0% תוספת, עם מעבר אוטומטי בין ספקים. MAI-Image-2.5-Pro הוא תצוגה מקדימה ציבורית מ-23 ביולי 2026 ב-Microsoft Foundry וב-MAI Playground; הוא עדיין אינו נגיש דרך שכבת ניתוב של צד שלישי, ותמחור התצוגה המקדימה שלו עשוי להשתנות בעת ה-GA.
האסימטריה הזו ראויה לציון בקבלת החלטות לכל מי שמשווה בין השניים בצינור עיבוד אמיתי. אתה יכול לנתב חלק מהתעבורה ל-GPT Image 2 וחלק למודל אחר באותו אנדפוינט כבר היום, ולהחליף את מחרוזת המודל כאשר התצוגה המקדימה של Microsoft הופכת לזמינה לקריאה נרחבת. זרימת העבודה שאתה רוצה — להשוות בין שני העורכים על התמונות שלך, לשמור על המוכח כגיבוי בזמן שהחדש צובר אמון — היא בדיוק מה ששכבת ניתוב מעניקה לך, וזה לא עולה תוספת ב-OrcaRouter כי מחיר הספק הוא המחיר.
פסק הדין
אם המשימה שלך היא עריכת תמונות קיימות והפלט שלך הוא בגודל אינטרנטי, MAI-Image-2.5-Pro הוא הבחירה המשתלמת והמודל העצמאי #1 הנוכחי בלוח דירוג העריכה של Artificial Analysis — בערך בחצי מהמחיר לתמונה של GPT Image 2 high. אם המשימה שלך היא יצירה מבד ריק, פרומפטים מורכבים עם אילוצים מרובים, או פלט בפורמט גדול, GPT Image 2 הוא הכלי הטוב יותר, והדירוג #1 שלו בטקסט-לתמונה והדומיננטיות שלו בעריכה ב-Arena מעידים על כך. שניהם מודלים פרימיום, וכדאי ששניהם יהיו זמינים; לוח הדירוג המפוצל אינו תיקו שיווקי — אלא שתי התמחויות שונות באמת. ומכיוון ששניהם מודלים מתארחים, שכבת הניתוב היא הדרך ההגיונית להריץ אותם זה לצד זה על התמונות שלך, לפני שאתה מתחייב למסלול ייצור עם אחד מהם.
