כרטיס ראשי להשוואה בין MAI-Image-2.5-Pro, מודל העריכה המתקדם של מיקרוסופט במחיר של כ-$108.50 ל-1,000 תמונות, לבין Nano Banana 2, מודל התמונות הכללי של גוגל במחיר של כ-$67 ל-1,000 תמונות
Guides & Insights

MAI-Image-2.5-Pro נגד Nano Banana 2: כתר העריכה ב-$108 מול סוס העבודה של גוגל לייצור ב-$67

מחבר

Magnus Corvin

תאריך פרסום

מודלים אחרונים · 20צפו בכל המודלים
בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית
חזרה לכל הפוסטים

שני מספרים ממסגרים MAI-Image-2.5-Pro מול Nano Banana 2 טוב יותר מכל פסקה. MAI-Image-2.5-Pro, מסלול התמונות הפרימיום של מיקרוסופט בתצוגה מקדימה ציבורית מאז 23 ביולי 2026, עולה בערך $108.50 לכל 1,000 תמונות 1024×1024 — הפלט היקר ביותר במשפחה שלו. Nano Banana 2, מודל ייצור התמונות של Go​gle, עולה בערך $67 לכל 1,000 תמונות 1024×1024, מייצר תוך פחות משתי שניות, מספק פלט 4K מקורי, וזמין באופן כללי מאז 28 במאי 2026. האחד הוא מומחה שזה עתה הושק ועומד בראש לוח דירוג עריכות עצמאי; השני הוא גנרליסט בוגר, מהיר יותר, זול יותר, ברזולוציה גבוהה יותר, וכבר ב-GA. מי מהם שתצטרך תלוי במה שאתה יוצר, לא באיזה מהם "טוב יותר".

שני משבצות באותו שוק

Nano Banana 2 — השם הפונה לצרכן של Go​gle Gemini 3.1 Flash Image Preview, שהוא מזהה המודל המדויק שהיית קורא לו — נמצא בייצור מאז מאי. זהו "סוס העבודה הכללי" של Go​gle, המודל המאזן בין איכות, מהירות ועלות, והוא כבר עבר את מחזור התצוגה המקדימה והזמינות הכללית. MAI-Image-2.5-Pro היא רמת האיכות של מיקרוסופט, שהוכרזה לצד MAI-Voice-2-Flash ב-23 ביולי ועדיין נמצאת בתצוגה מקדימה ציבורית ב-Azure AI Foundry. זהו המודל החדש, היקר ביותר, והממוקד ביותר בעריכה במשפחה הפנימית של מיקרוסופט, שכבר מפעילה את Bing Image Creator, PowerPoint ו-OneDrive.

פער הבשלות הוא המשתנה השקט בהשוואה זו. מודל ששרד את התצוגה המקדימה, הגיע ל-GA, ונשלח ל-API גלובלי ספג תעבורה מהעולם האמיתי ומשוב על מגבלות קצב. מודל שנמצא בתצוגה מקדימה פחות מחודש לא ספג אותם — ומחירו בתצוגה המקדימה אינו מחירו ב-GA. שתי העובדות הללו מטות את תמונת הסיכון לכיוון של Go​gle עוד לפני שנוצרה תמונה אחת.

גיליון המפרט, שורה אחר שורה

• שחרור — MAI-Image-2.5-Pro 23 ביולי 2026 (תצוגה מקדימה ציבורית) לעומת Nano Banana 2 תצוגה מקדימה 26 בפברואר 2026, זמינות כללית 28 במאי 2026br />• דירוג עריכת תמונות — מקום 1 בקטגוריית עריכת התמונות של Artificial Analysis, Elo 1,272 לעומת מקום 8 באותו לוח, Elo 1,249br />• דירוג טקסט-לתמונה — מקום 7 ב-Artificial Analysis, Elo 1,292 לעומת מקום 3 באותו לוח, Elo 1,320br />• תקרת פלט — ~1,048,576 פיקסלים (~1K) לעומת 4K מקורי עם יחסי גובה-רוחב קיצונייםbr />• מהירות — ללא אחזור שפורסם לעומת פחות מ-1.5 שניות לתמונה (דיווח של Google, מגובה בדרך כלל על ידי משתמשים מוקדמים)br />• מחיר ל-1,000 תמונות — ~$108.50 (1024×1024, המרת AA) לעומת ~$67 ב-1024×1024, ~$45 ב-512, ~$101 ב-2048, ~$151 ב-4096br />• מקור — טענת מיקרוסופט על "ללא זיקוק" לעומת סימון מים של SynthID בתוספת מטא-דאטה של C2PAbr />• ביסוס — אין תכונה ציבורית של ביסוס על ידי חיפוש לעומת ביסוס על ידי חיפוש במקורות אינטרנט

שימו לב מה שני העמודות עושות: הן מנצחות זו את זו בלוחות שונים. MAI-Image-2.5-Pro מנצחת בלוח העריכה ב-23 נקודות Elo; Nano Banana 2 מנצחת בלוח הטקסט-לתמונה ב-28 נקודות. ההתמודדות אינה "מה יותר חזק" — אלא "איזה סוג של חוזק אתה צריך."

Two-column scoreboard for MAI-Image-2.5-Pro and Nano Banana 2 comparing release, editing rank, text-to-image rank, output ceiling, speed, and price per 1k images

הלוחות, קראו בקפידה

דירוג העריכה הוא כל סיבת הקיום של דרגת ה-Pro. ב-Image Editing Arena של Artificial Analysis הוא נמצא במקום ראשון עם Elo 1,272, המבוסס על כ-6,100 השוואות עיוורות של משתמשים — לפני Reve 2.1, MAI-Image-2.5 ו-GPT Image 2. המנגנון חשוב: העדפה אנושית עיוורת, אותה תמונת קלט ואותה הוראה, המצביעים בוחרים בתוצאה החזקה יותר, ואף סקריפט של ספק לא כותב את הציון. זה הדבר הכי קרוב שיש בשוק להכרעה בלתי-תלויה של "אנשים העדיפו את הפלט של העורך הזה", והיא עדכנית, לא תנודה חולפת של יום ההשקה.

הטענה של Nano Banana 2 היא על הציר ההפוך: יצירה. ה-Elo שלה, 1,320, בלוח הטקסט-לתמונה גבוה ב-28 נקודות מדרגת ה-Pro, ויש לה זנב ארוך של חוזקות נמדדות — היא הובילה את Image Arena בנקודות זמן שונות (בסביבות 1,280 Elo שם), מבצעת ביסוס חיפוש, והיא מהירה מספיק כך שהחביון רק לעתים רחוקות מהווה גורם בהחלטה. בלוח העריכה היא מפגרת אחרי דרגת ה-Pro, וזה צפוי: היא לא מומחית עריכה, אלא ג'נרליסטית שעורכת מספיק טוב לרוב המטרות.

Screenshot of the Artificial Analysis Text-to-Image leaderboard showing MAI-Image-2.5-Pro at No. 7 with Elo 1,292 behind GPT Image 2, Reve 2.1, Nano Banana 2, and GPT Image 1.5

מהירות ורזולוציה: הפער שלוח התוצאות מסתיר

המספרים בלוח התוצאות מודדים העדפה, לא תפוקה או תקציב פיקסלים, ושם ההתמודדות הזו נבדלת בצורה החדה ביותר.

רזולוציה — Nano Banana 2 מפיק 4K מקורי ותומך ביחסי גובה-רוחב קיצוניים; פלט ה-API המתועד של רמת Pro מוגבל ל-1,048,576 פיקסלים, שזה שווה ערך ל-1024×1024, למרות ניסוח השיווק "8K" של מיקרוסופט. אם בריף דורש רזולוציה בקנה מידה להדפסה או לפוסטר, דגם Go​gle הוא היחיד מבין השניים שמספק אותה.

מהירות — Nano Banana 2 מייצר תוך פחות מ-~1.5 שניות לתמונה בגדלים סטנדרטיים, בערך פי ארבעה מהר יותר מקודמו. מיקרוסופט לא מפרסמת נתון השהיה דומה לשכבת ה-Pro, ועומסי עריכה — שלח תמונה, קבל גרסה מתוקנת — כבדים מטבעם מיצירה על בד ריק. לכל זרימת עבודה שמודדת שניות לתמונה, זה לא קרב צמוד.

אף אחד מאלה אינו נראה על לוח מובילים של Elo, ושניהם חשובים יותר מיתרון עריכה של 23 נקודות Elo עבור רוב צינורות הייצור.

עלות, וסיבוך הרזולוציה

במונחי טוקנים, השניים מתמחרים בצורה שונה מאוד. MAI-Image-2.5-Pro עולה 5 דולר למיליון טוקני טקסט בכניסה, 8 דולר למיליון טוקני תמונה בכניסה, ו-106 דולר למיליון טוקני תמונה ביציאה. Nano Banana 2 עולה 0.50 דולר למיליון טוקנים בכניסה ו-3.00 דולר למיליון ביציאה — פער של פי 30 עד 40 במחיר טוקני הפלט. בפועל, בצד של Google, פלטי תמונה מתומחרים בדרך כלל לפי תמונה, והנתונים עומדים בערך על 67 דולר ל-1,000 תמונות 1024×1024 עבור Nano Banana 2 לעומת 108.50 דולר ל-1,000 עבור דרגת ה-Pro.

הסיבוך הוא הרזולוציה. אם אתה באמת משתמש בפלט ה-4K של Nano Banana 2, תמונה של 4096×4096 עולה בערך $0.151 — בערך $151 ל-1K — מה שחוצה את המחיר ל-1K של רמת ה-Pro. אז השוואת העלויות תלויה בגודל הפלט: ב-1K המודל של Go​gle זול יותר, ובגדלי הדפסה הוא יקר יותר מה-1K המוגבל של רמת ה-Pro. המודל של Microsoft אפילו לא יכול להשתתף בהשוואה ב-4K כי הוא לא מוציא פלט ברזולוציה זו.

Scoreboard for MAI-Image-2.5-Pro: image editing No. 1 at Elo 1,272, text-to-image No. 7 at 1,292, $108.50 per 1k images, 32k text input tokens, 131k context, ~1-megapixel output cap, public preview on Microsoft Foundry

איפה שהנתב באמת משנה

זהו התרחיש שבו שכבת הניתוב מצדיקה את קיומה, כי Nano Banana 2 נגיש היום דרך OrcaRouter — מפתח API אחד, מחיר המחירון של Go​gle מועבר בלי תוספת מחיר (0%), מעבר אוטומטי בין ספקים כדי שאזור איטי לא יעצור צינור עיבוד, ו-DSL לניתוב אם תרצו לשלב את Nano Banana 2 עם מודל אחר בקריאה אחת. המחיר שאתם רואים אצלנו הוא המחיר של Go​gle, והעמלה מתקבלת באותו היום. MAI-Image-2.5-Pro עדיין לא נגיש דרך נקודת קצה של צד שלישי שאפשר לקרוא לה, ולכן הוא אינו ב-OrcaRouter נכון לעכשיו; כשספק מתארח יאמץ אותו, אותו מעבר יחול על כל מה ש-Microsoft גובה.

המהלך הפרקטי עבור צוות שרוצה את כתר העריכה מבלי להמר על סביבת הייצור: נתב נתח מתעבורת העריכה לשכבת Pro ברגע שהיא זמינה לקריאה, שמור על Nano Banana 2 כסוס העבודה הפעיל תמיד ליצירה ולנפח, ותן למנגנון ה-failover לתפוס את מקרי הקצה שלוח דירוג עם מעט הצבעות לא יכול לראות. שני המודלים מאחורי מפתח אחד, במחיר לפי המספרים של הספק עצמו.

מי צריך לבחור איזה

בחרו ב־MAI-Image-2.5-Pro כאשר העבודה היא עריכת תמונות קיימות בנאמנות גבוהה — החלפת אובייקטים ממוקדת, שינויי טקסט בתמונה, ניקוי תמונת המוצר הראשית — ודירוג עריכה עצמאי במקום הראשון ובקרה מבוססת אסימונים מצדיקים את הפרמיה. בחרו ב־Nano Banana 2 כאשר העבודה היא יצירה בקנה מידה רחב: תמונות על קנבס ריק, רזולוציית 4K ויחסי רוחב-גובה קיצוניים, עבודה רגישה להשהיה או מונעת נפח, ומחיר שנמוך מהמודל של Microsoft בכל רזולוציה שרמת ה-Pro יכולה להפיק. כלל ההחלטה בשורה אחת: אם אתם משנים תמונות, העורך של Microsoft הוא כרגע זה שמחזיק בכתר; אם אתם יוצרים תמונות, סוס העבודה של Go​gle הוא זה שכבר בייצור.

© 2026 OrcaRouter

לספקים

מפעילים פלטפורמת הסקה (inference)? הציגו את המודלים שלכם ב-OrcaRouter.

providers@orcarouter.ai

הצטרפו לקהילה שלנו

Discordsupport@orcarouter.aiXGitHubYouTube