MAI-Image-2.5-Pro לעומת Qwen-Image 3.0: מחיר פי ארבעה עבור סוג אחר של טקסט
- 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
שימו MAI-Image-2.5-Pro ו-Qwen-Image 3.0 זה לצד זה, והדבר הראשון שתבחינו בו הוא המחיר: בערך $108.50 לכל 1,000 תמונות עבור השכבה הפרמיום של Microsoft, לעומת בערך $25–30 לכל 1,000 עבור Qwen-Image 3.0 של Alibaba — שיעור המחיר המוצהר של Alibaba עצמו עומד על כ-$25, בעוד שטבלת הדירוג של Artificial Analysis מציגה $30. כלומר יותר מפי שלושה מהסכום, לפי כל אחת מהדמויות. מה שהפרמיה הזו קונה בפועל הוא סוג אחר של עבודת טקסט. Qwen-Image 3.0, ששוחרר על ידי צוות Qwen של Alibaba ב-21 ביולי 2026 ונפתח ל-API בינלאומי ב-4 באוגוסט, מתומחר כרנדרר טקסט נפחי — קריא עד כ-10 פיקסלים בשתים עשרה שפות, עם חלון הנחיה של 4,500 טוקנים לבריפים צפופים. MAI-Image-2.5-Pro, בתצוגה מקדימה ציבורית ב-Microsoft Foundry מאז 23 ביולי, הוא העורך המוערך ביותר בטבלת דירוג עצמאית, עם דיוק רינדור טקסט שהספקית טוענת לו, אך עם מגבלת פלט קשיחה של ~1 מגה-פיקסל. שניהם מודלי תמונה מבוססי API שהכותרות שלהם עוסקות בטקסט; הם מתחרים על מחיר לכל עבודה, לא על ציון איכות יחיד.
שני סיפורי טקסט, שאף אחד מהם לא אומת במלואו
קרב הטקסט הוא הסיבה ששני הדגמים קיימים, וזה גם המקום שבו הראיות הן הדלילות ביותר — כל נתון בחלק זה מדווח על ידי הספק ואף אחד מהם לא שוחזר באופן עצמאי.
• Qwen-Image 3.0 — חומרי הפרסום של Alibaba טוענים לרינדור קריא עד לכ-10px, תמיכה מקורית ב-12 שפות עם 20+ גופנים ו-100+ סגנונות אמנותיים, סימון מתמטי, כתב תחתי, כתב עילי, ונוסחאות מרובות שורות, בנוסף להיכרות עם ממשקי אינטרנט, משחקים ותוכנה נפוצים. חלון ההנחיה (prompt) מקבל עד 4,500 טוקנים של קלט — קפיצה של פי 4.5 לעומת הדור הקודם — וזה מה שמאפשר לו לבלוע בריפים צפופים כמו עמודים ראשיים של עיתון או רשת ידע בת תשעה תאים בקריאה אחת.
• MAI-Image-2.5-Pro — מיקרוסופט טוענת דיוק של 96.8% ברינדור טקסט בסינית, אנגלית, יפנית, קוריאנית וספרדית, ציות טוב יותר ב-27% להנחיות מאשר GPT-Image-1.5 בהערכות פנימיות, ועקביות של 94% בדמויות בין תמונות מרובות. מפרט הקלט מרווח יותר על הנייר — עד 32,000 אסימוני קלט עם חלון הקשר של 131k — והפלט מוגבל ל-1,048,576 פיקסלים, שהם שווה ערך ל-1024×1024.
שתי הטענות לא שוכפלו נכון למועד כתיבת שורות אלה. ההבדל הוא בצורת הטענות: {{1}}הטענה של Qwen נוגעת לנפח ולקריאות על פני כתבים שונים, ואילו הטענה של Microsoft נוגעת לדיוק ולעקביות על פני קבוצה מוגדרת של חמש שפות{{/1}}. אף אחת מהחברות לא פרסמה benchmark שמעבדה אחרת יכולה להריץ ולבדוק.
העריכה היא המקום שבו שוכן הפרימיום
מה שמבדיל בין השניים הוא העריכה, וזהו הציר היחיד עם ראיות עצמאיות. MAI-Image-2.5-Pro ממוקם במקום 1 ב-Artificial Analysis Image Editing Arena, עם Elo של 1,272 (כ-6,100 קולות עיוורים), לפני Reve 2.1, MAI-Image-2.5, ו-GPT Image 2. באותו לוח, Qwen-Image-3.0-Pro החדש יותר נמצא בדירוג של 1,249 — תוצאה תחרותית, בפער של 23 Elo, ובולט עבור מודל שהגיע ל-API הבינלאומי רק החודש.
מעבר למודל הבסיסי, תיק העריכות של Alibaba הוא אוסף של טריקים מתמחים ולא כתר אחד: שחזור ציורים עתיקים, יצירת פנורמות, הפיכת סקיצה ל-PPT, וסטוריבורדינג מרובה-שוטים. ההימור של Microsoft הוא צר ועמוק יותר — עריכות מדויקות וכירורגיות ששומרות על שאר הפריים עקבי (החלפת אובייקטים, שינויי פריסה, עדכוני טקסט בתוך התמונה, ניקוי טשטוש), סוג העריכה שבו מודלים ישנים יותר יוצרים מחדש את כל הסצנה ומאבדים את הנושא. עבור זרימת עבודה של "קח את הנכס הקיים הזה, שנה דבר אחד, שחרר אותו", המקום הראשון העצמאי של דרג ה-Pro הוא האות החזקה יותר; עבור אוסף מגוון של פורמטים יצירתיים של עריכה, הרשימה של Qwen רחבה יותר.
ניגוד המפרט
• מחיר — ~$108.50 לכל 1k תמונות (1024×1024, המרת AA) לעומת ~$25–30 לכל 1k תמונות (הצעת מחיר של Alibaba לעומת תעריף רשום של AA)br />• שחרור — 23 ביולי 2026 (תצוגה מקדימה ציבורית, Foundry) לעומת 21 ביולי 2026, API בינלאומי ב-4 באוגוסטbr />• קלט טקסט — 32,000 טוקנים, הקשר של 131k לעומת חלון הנחיה של 4,500 טוקניםbr />• תקרת פלט — ~1,048,576 פיקסלים (~1K) לעומת עד 2048×2048br />• תמונות לכל קריאה — פלט יחיד לכל בקשה לעומת עד שש תמונות לכל קריאהbr />• דירוג עריכה — מקום 1, Elo 1,272 (AA) לעומת 1,249 עבור Qwen-Image-3.0-Pro באותו לוחbr />• מקור — טענת מיקרוסופט "אין זיקוק ממודלים של צד שלישי" לעומת תווית מקור AIGC על הפלטיםbr />• משקלים — סגורים, API בלבד לעומת סגורים, API בלבד
התקרה של הפלט ומספר התמונות לכל קריאה חשובים יותר ממה שהם נראים. Qwen-Image 3.0 יכול ליצור תמונה של 2048×2048 ויכול להחזיר עד שש תמונות לכל קריאה, שזה תכונה של כלכלת אצווה; הדרגה Pro מגיעה עד קרוב ל-1K ומחזירה פלט יחיד לכל בקשה. אם המשימה שלך היא "תן לי סט של שש תמונות מוצר," המודל של Alibaba בנוי לכך והמודל של Microsoft לא.
כשהפרמיה מחזירה את עצמה
כלל ההחלטה עוסק במטרת התמונות, ולא באיזה מודל "טוב יותר."
• שלמו את הפרמיה עבור MAI-Image-2.5-Pro כאשר הפלט הוא נכס ראשי — ויז'ואל מוצר, פוסטר, פריים מפתח, תמונה שנכנסת לקמפיין ולא תיווצר מחדש חמישים פעמים. דירוג העריכה #1 וטענת עקביות הדמות חשובים ביותר כאשר עריכה חייבת להיות נכונה בפעם הראשונה.
• קנו נפח עם Qwen-Image 3.0 כאשר הפלט הוא חד-פעמי או בכמות גבוהה — גרסאות פרסום מקומיות, אומנות placeholder, מצגות סקיצה-ל-PPT, פריימים של סטוריבורד, כל דבר שבו תפיק מחדש במקום לשכלל. במחיר של $25–30 לכל 1k, גנרציה שנכשלה עולה שגיאת עיגול; במחיר של $108.50 לכל 1k, זה לא.
יש טווח ביניים שכדאי לציין: לעבודת טקסט בתוך תמונה צפופה ורב־לשונית — מוקאפ של דף נחיתה עם טקסט ביפנית ובספרדית, אינפוגרפיקה עם נוסחאות — הקריאות של Qwen בגודל 10 פיקסלים והתמיכה ב־12 שפות מתאימים יותר על הנייר, וברבע מהמחיר. הטיעון הנגדי של המודל של מיקרוסופט הוא טענת הדיוק של 96.8% בחמש שפות, אבל הטענה הזו לא אומתה, וקונה שבוחר בין שתי טענות לא מאומתות על טקסט צריך כנראה לשקול את המחיר.
שכבת הניתוב, כאשר היא חלה
אף אחד מהמודלים אינו נגיש עדיין דרך OrcaRouter — Qwen-Image 3.0 מתארח על ה-API של עליבאבא עצמה (Alibaba Cloud Bailian ופלטפורמת Qwen) ועל כמה פלטפורמות צד שלישי, ו-MAI-Image-2.5-Pro מתארח על Microsoft Foundry — כך שהשוואה כנה אומרת במפורש שאף אחד מהם אינו זמין אצלנו היום. כאשר כל אחד מהם יהיה זמין דרך ספק אירוח שניתן לקרוא לו, חלים כללי התמחור של העברה ישירה: 0% תוספת על מחיר המחירון של הספק, כך שתשלמו לפי תעריף הספק, והנחת השקה או קיצוץ מחיר יופיעו בחשבונית שלכם ביום ההכרזה. טיעון ה-failover הוא החצי השני: Qwen-Image 3.0 הוא API בינלאומי בן שבועות ספורים, סוג המודל שאליו מפנים חלק מהתעבורה בעוד מודל גיבוי מוכח מטפל במקרי הקצה — וזה בדיוק המצב ששכבת ניתוב בנויה עבורו.
פסק הדין
Qwen-Image 3.0 ו-MAI-Image-2.5-Pro אינם אותו מוצר במחירים שונים; הם מוצרים שונים שבמקרה מתומחרים אחרת. המודל של מיקרוסופט זוכה בכתר העריכה, מחזיק בחלון הקשר גדול יותר, ומציג טענת דיוק לא מאומתת בחמש שפות — עבור נכסי דגל ועריכות כירורגיות, הפרמיה מוצדקת. המודל של עליבאבא מציג יותר כתבים בצורה קריאה, מקבל הנחיות צפופות יותר לכל יצירה בתנאיו, מפיק תמונות גדולות יותר ובקבוצות של שש, ועולה רבע מהמחיר — עבור עבודה בכמויות ועבודת טקסט-בתוך-תמונה רב-לשונית, זו הבחירה הרציונלית מבחינה כלכלית. קנה את הפרמיום כשהתמונה היא המוצר; קנה את הנפח כשהתמונה היא מלאי.
