MAI-Image-2.7-Preview לעומת GPT-Image-2.5: העורך החד יותר מול זה שאפשר לקרוא לו
- OrcaחדשOrcaCyber: GLM 5.3 Flash Abliterated2026-10-2787 tok/s
- OrcaחדשOrcaCyber: Qwen3.8 Flash Next Abliterated2026-10-26$0.80 / $1.60 לכל 1M טוקנים · 292 tok/s
- OrcaחדשOrcaCyber: MiMo V2.6 Flash Abliterated2026-10-26$0.80 / $1.60 לכל 1M טוקנים · 80 tok/s
- MoonshotחדשMoonshotAI: Kimi K3.1 Pro2026-10-2455אינטליגנציה
- OrcaחדשOrcaCyber: DeepSeek V4.1 Flash Abliterated2026-10-23$0.80 / $1.60 לכל 1M טוקנים · 119 tok/s
- minimaxחדשMiniMax: M3.1 Flash2026-10-1943אינטליגנציה
- OrcaחדשOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 לכל 1M טוקנים · 44 tok/s
- deepseekחדשDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1745אינטליגנציה
- DeepSeekחדשDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740אינטליגנציה
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 לכל 1M טוקנים · 112 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952אינטליגנציה
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856אינטליגנציה
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 701 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238אינטליגנציה
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248אינטליגנציה
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258אינטליגנציה
- xiaomiXiaomi: MiMo-V2.6-Flash2026-09-2138אינטליגנציה
- xiaomiXiaomi: MiMo-V2.6-Pro2026-09-2146אינטליגנציה
- xAIGrok 4.72026-09-2146אינטליגנציה
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 לכל 1M טוקנים · 160 tok/s
מתחילים מהעבודה, לא מטבלת המובילים. אם המוצר שלכם עורך קטלוג של צילומי מוצר בן לילה דרך API, הבחירה בין MAI-Image-2.7-Preview לבין GPT-Image-2.5 אינה צמודה, כי רק אחד מהם מקבל בקשה. אם אתם שופטים את העריכה עצמה — שינוי תאורה של סצנה, החלפת תווית, שמירה על עקביות דמות לאורך חמישה סבבים — למודל החדש של מיקרוסופט יש טענה ממשית למקום הראשון, והוא מציג את הטענה הזו עם שורת ניקוד דקה מספיק כדי להתווכח עליה. ההתמודדות היא אפוא לא "איזה מודל טוב יותר". היא "כמה איכות עריכה שווה API לייצור."
מיקרוסופט שחררה את MAI-Image-2.7-Preview ב-27 באוקטובר 2026. זהו תצוגה מקדימה לעריכה בלבד, הנגישה דרך MAI Playground, Arena ו-Artificial Analysis, ללא פריסה ב-Microsoft Foundry וללא מחיר מפורסם. GPT-Image-2.5 של OpenAI זמינה באופן כללי מאז 8 בספטמבר 2026 בשני וריאנטים — Sunburst לאיכות ו-Flare למהירות — עם מחירון ציבורי, טקסט-לתמונה ועריכה, ו-API מתועד. אי-הסימטריה הזו מעצבת את ההקשר של כל מספר להלן.
המספרים, וכמה משקל יש להם
בלוח AA-Image-Editing v2.1 של Artificial Analysis, שנבחן ב-22 באוקטובר 2026, GPT-Image-2.5 Sunburst (max) מוביל עם 1,199 Elo. MAI-Image-2.7-Preview נמצא במקום השני עם 1,193. GPT-Image-2.5 Flare (max) נמצא במקום השלישי עם 1,182.
• MAI-Image-2.7-Preview לעומת Sunburst: בפיגור של 6 Elo, ברמת האיכות המקסימלית
• MAI-Image-2.7-Preview לעומת Flare: מקדים ב-11 Elo, ברמת האיכות המקסימלית
• MAI-Image-2.7-Preview לעומת MAI-Image-2.6: יתרון של 42 Elo
• Arena Edit:Microsoft מדווחת על 2.7 במקום ה-3, ואת עצמה כמעבדה מספר 2
הנתונים האלה מגיעים מפוסט ההשקה של Microsoft, שמשחזר את לוח Artificial Analysis; Artificial Analysis הוא המעריך הבלתי־תלוי, ו-Microsoft היא הערוץ שדרכו אנו קוראים אותו. פערי Elo של שש ואחת־עשרה נקודות נמצאים בטווח שבו הרכב ההצבעות ומרווחי הסמך יכולים להפוך סדר, ולכן הטענות שאפשר להגן עליהן צרות יותר ממה שהטבלה מרמזת: 2.7 תחרותי מול התצורה הטובה ביותר של GPT-Image-2.5 ובאופן ברור לפני המהירה, ולא שהוא העורך היחיד והטוב ביותר בעולם. המקום השלישי ב-Arena שמצביע לאותו כיוון הוא חיזוק, לא אישור, מפני ששני הלוחות משתמשים במצביעים ובסקאלות שונים.
הסתייגות נוספת שחשובה לעלות: המספרים של OpenAI הם בשכבת "max". זו ההגדרה היקרה ביותר במשפחה, והיא אינה השכבה שבה רוב תעבורת הייצור פועלת.
מה כל מודל הוא בפועל
• מצבים: MAI-Image-2.7-Preview תומך בהשקה רק בעריכה, כאשר יצירת תמונה מטקסט "בקרוב"; GPT-Image-2.5 מבצע יצירת תמונה מטקסט ועריכה דרך אותה משפחה.
• גרסאות: מיקרוסופט מספקת תצוגה מקדימה אחת של 2.7; OpenAI מספקת את Sunburst (עדיפות לאיכות) ואת Flare (עדיפות להשהיה) בתעריפי טוקנים זהים.
• גישה: 2.7 נמצא ב-MAI Playground, Arena ו-Artificial Analysis; GPT-Image-2.5 הוא API ציבורי.
• מחיר: עבור 2.7 לא פורסם מחיר; GPT-Image-2.5 גובה 5$ למיליון טוקנים של קלט טקסט, 8$ למיליון טוקנים של קלט תמונה ו-30$ למיליון טוקנים של פלט תמונה, כאשר קלט שמור במטמון עומד על 1.25$ ו-2.00$.
• סולם איכות:OpenAI חושפת רמות low, medium, high, xhigh ו-max; מיקרוסופט לא פרסמה בקרה מקבילה עבור 2.7.
• תמונות ייחוס:OpenAI תומכת בעריכות מרובות תמונות ייחוס, עד 16 תמונות לפי התיעוד שלה עצמה; Microsoft פרסמה חמש עבור MAI-Image-2.6 ולא פרסמה מגבלה עבור 2.7.
פרטי תמונות הייחוס והרזולוציה הם המקום שבו דפי המפרט נעשים מעורפלים. MAI-Image-2.6 הגבילה את הפלט ל-2,359,296 פיקסלים — 1536×1536 — וקיבלה חמש תמונות ייחוס, כששני הפרטים מתועדים בתיעוד ה-API של Microsoft Foundry. מיקרוסופט לא פרסמה את המקבילות של 2.7, ולא בטוח להניח שמגבלות 2.6 נשמרו ללא שינוי. משפחת 2.5 של OpenAI מפרסמת תקרות רזולוציה גבוהות יותר בחומרי ההשקה שלה, אף שדוגמאות הטוקנים שפורסמו מגיעות לכל היותר ל-1536×1024, כך שהתקרה המעשית תלויה בגודל שתבקשו. אם תוצר 4K קבוע הוא דרישה מחייבת, אמתו זאת מול ה-API הפעיל ולא מול דף השיווק של אף אחד מהספקים.
המחיר של בחירת העורך הטוב יותר
הריצו את החישוב עבור 10,000 תמונות מרובעות בגודל 1024×1024. באיכות מקסימלית, GPT-Image-2.5 עולה כ-$0.211 לתמונה, או בערך $2,110. באיכות גבוהה, כ-$0.053 לכל אחת, או $527. באיכות בינונית, כ-$0.013 לכל אחת, או $132. אלו הערכות של טוקני פלט לפי התעריפים המפורסמים של OpenAI, ולא הצעת מחיר, ועריכות מוסיפות על כך עלות קלט של תמונה, מפני שתמונת הייחוס מחויבת כקלט.
ל-MAI-Image-2.7 אין מחיר, ולכן העוגן היחיד הוא קודמו. MAI-Image-2.6 ב-Foundry עולה $5 למיליון טוקנים של קלט טקסט, $8 למיליון טוקנים של קלט תמונה ו-$38 למיליון טוקנים של פלט תמונה, ש-Artificial Analysis העריכה בכ-$0.039 לתמונה — כ-$390 עבור אותם 10,000. אם 2.7 תושק בקצב דומה, היא תמוקם בין שכבות העלות הגבוהה והבינונית של GPT-Image-2.5, בעוד שתקבל ציון גבוה מזה של מודל Flare. זה "אם", ולא ממצא, ומיקרוסופט לא סיפקה שום אות לגבי היכן היא תימצא.
יש מלכודת עלויות שנייה בסולם של OpenAI. הדרגות סומנו מחדש ב-2.5: הגדרת high החדשה משתמשת בערך בתקציב הטוקנים של medium הישנה, ו-max משתמשת בערך ב-high הישנה. צוותים שעברו מ-gpt-image-2 עם פרמטר איכות שלא שונה קיבלו רינדור זול יותר במה שהיה בעבר הגדרת איכות נמוכה יותר. בדקו איזו דרגה הקוד שלכם באמת מבקש לפני שאתם משווים חשבון לזה של הרבעון שעבר.
היכן ש-2.7 באמת עדיף
הטענות של מיקרוסופט לפי קטגוריה הן החלק השימושי בפוסט שלה. היא אומרת ש־2.7 משפר את 2.6 בכל 10 מקרי השימוש ובכל 7 פעולות העריכה ש־Artificial Analysis מעריכה, מגיע לחזית בשיפור ושחזור, בעריכות מבוססות הסקה, בסצנה וסגנון, ובעריכת טקסט או סמלים, ומוביל ב־24 Elo על פני המודל השני בטיבו בסצנה וסגנון. הקפיצות בדירוג גדולות: עריכות מבוססות הסקה וסצנה וסגנון שתיהן עברו ממקום 7 למקום 1, ועריכות טקסט או סמלים ממקום 6 למקום 1.
אלו העריכות שנכשלות לרוב בייצור. תאורה מחדש של מוצר בסביבה חדשה, החלפת שילוט בלי לעוות את הפרספקטיבה, שחזור נכס באיכות נמוכה בלי להמציא פרטים — כל אחד מהם מחייב את המודל להבין איך הסצנה עובדת, ולא רק היכן לצייר. יתרון של 24-Elo בסצנה ובסגנון, אם הוא מחזיק מעמד, הוא הבדל מעשי גדול יותר ממה שמרמז הפער הכולל של שש נקודות, משום שהוא מרוכז בדיוק במקום שבו עורכים גנריים נוטים ליצור ארטיפקטים בולטים.
הטיעון הנגדי של OpenAI אינו ציון בקטגוריה. מדובר בעקביות רב-סבבית: Sunburst ממוצב לתהליכי עבודה עתירי עריכות, שבהם אותו נושא חייב לשרוד כמה סבבי שינויים, והתיעוד של OpenAI עצמה ממליץ להרכיב עריכות מאושרות חזרה למקור כאשר הפיקסלים חייבים להישאר זהים. זו הודאה שאפילו העורך הטוב ביותר סוטה. Microsoft לא פרסמה הערכה רב-סבבית שקולה, ולכן דווקא תהליך העבודה החשוב ביותר לעיצוב איטרטיבי הוא זה שיש לגביו הכי פחות ראיות ברות השוואה.
הרצת שניהם ללא שני חוזים
כאן ההשוואה מפסיקה להיות סימטרית. GPT-Image-2.5 Sunburst ו-Flare נמצאים שניהם ב-OrcaRouter, מאחורי מפתח API אחד ומערכת חיוב אחת, בתוספת של 0% — מחיר המחירון של הספק מועבר כמו שהוא, עם מעבר אוטומטי לגיבוי אם ספק נחלש. אפשר לשלוח איטרציות טיוטה ל-Flare ורינדורים סופיים ל-Sunburst בלי לפתוח חשבון שני, וכלל ניתוב יכול לבצע את המעבר לפי סוג משימה ולא לפי ענף קוד.
MAI-Image-2.7-Preview אינו נמצא ב-OrcaRouter, ולא יוכל להיות שם עד שמיקרוסופט תחשוף API ציבורי. כיום זהו מודל בסגנון playground: ידני, עם אדם בלולאה, מתאים להערכה ולעבודה על נכסים, אבל לא משהו שאפשר להציב מאחורי תור. זו אינה ביקורת על איכות המודל; זה ההבדל בין זוכה בבנצ'מרק לבין תלות.
השיחה
• אתה צריך נקודת קצה לעריכה ברבעון הזה: GPT-Image-2.5. Sunburst לנכסים סופיים, Flare לנפח האיטרציות. פער שש נקודות Elo מול 2.7 קטן מהעלות של אי-השקה.
• אתה צריך את העריכה הטובה ביותר היחידה על קומץ נכסים בעלי ערך גבוה: נסה את MAI-Image-2.7-Preview ב-playground. עיצוב מחדש של סצנות והחלפת טקסט הם התחומים שבהם מיקרוסופט טוענת ליתרון הגדול ביותר, וכדאי לעבור עליהם ידנית בתמונות הראשיות.
• אתה צריך טקסט לתמונה וגם עריכה: GPT-Image-2.5, נקודה. 2.7 עדיין לא מייצר.
• אתה רגיש לעלויות בהיקפים גדולים:תמחר את Flare לפי גדלי העריכה האמיתיים שלך, ולא לפי מספרי הכותרת לכל תמונה. טוקנים של קלט תמונה משתלטים כשאתה שולח כמה תמונות ייחוס.
הסיכום הכנה הוא שמיקרוסופט בנתה את העורך הטוב יותר ו-OpenAI עדיין מוכרת את המוצר הטוב יותר. שני הדברים יכולים להיות נכונים כל עוד 2.7 נשאר בגרסת תצוגה מקדימה — וביום שבו מיקרוסופט תוציא גרסת Foundry ומחיר עבורו, ההשוואה הזו תקבל מערכה שנייה.
