Ming-Image-0.1-Design לעומת MAI Image 2.5 Pro: תקרת המגה-פיקסל היא שקובעת
- openaiחדשOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2237אינטליגנציה
- openaiחדשOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248אינטליגנציה
- anthropicחדשAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258אינטליגנציה
- grokחדשGrok 4.72026-09-2146אינטליגנציה
- OrcaחדשOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $5.00 לכל 1M טוקנים · 177 tok/s
- orcaחדשOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 1323 tok/s
- deepseekחדשDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040אינטליגנציה
- openaiOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453אינטליגנציה77כתיבת קוד
- googleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241אינטליגנציה76כתיבת קוד
- qwenQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245אינטליגנציה76כתיבת קוד
- anthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153אינטליגנציה82כתיבת קוד
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 לכל 1M טוקנים · 108 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642אינטליגנציה72כתיבת קוד
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 לכל 1M טוקנים · 220 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845אינטליגנציה75כתיבת קוד
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1534אינטליגנציה68כתיבת קוד
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Pro 08132026-08-1236אינטליגנציה69כתיבת קוד
- grokSpaceXAI: Grok 4.62026-08-1244אינטליגנציה77כתיבת קוד
- metaMeta: Muse Spark 1.22026-08-0540אינטליגנציה72כתיבת קוד
- qwenQwen: Qwen3.8 Max2026-08-0345אינטליגנציה76כתיבת קוד
המספר המשמעותי ביותר בהשוואה בין Ming-Image-0.1-Design ל-MAI Image 2.5 Pro אינו ציון Elo. הוא 1,048,576. זוהי תקרת הפלט שמיקרוסופט מתעדת עבור MAI Image 2.5 Pro — בערך 1024 x 1024 — בעוד Ming-Image-0.1-Design של inclusionAI ממליצה על 2048 x 2048 ולא תרנדר בגדלים ביניים בכלל, ומצמידה בקשה לאחת מהקבוצות 1024 או 2048. שני המודלים באמת טובים בלהכניס טקסט קריא לתמונה, וזו הסיבה שהם ממשיכים להופיע באותן שיחות. רק אחד מהם ייתן לך פריסה של 4 מגה-פיקסל, ורק אחד מהם מתומחר לפי טוקן בשכבת הפרימיום של היפר-סקיילר.
Ming-Image-0.1-Design הוא המודל טקסט-לתמונה בנפח 6B של inclusionAI, ברישיון MIT, והמשקולות שלו פורסמו ב-17 בספטמבר 2026. MAI Image 2.5 Pro הוא דרג האיכות של Microsoft AI, בתצוגה מקדימה ציבורית ב-Microsoft Foundry מאז 23 ביולי 2026. אף אחת מהטענות לגבי רינדור הטקסט שלהן לא שוחזרה מחוץ למעבדה שהשמיעה אותה — אבל אחת מהן עברה ארנה, וההבחנה הזו עוברת דרך כל מה שלהלן.
למה מיועד כל אחד מהם
MAI Image 2.5 Pro הוא הדגם הבכיר במשפחת MAI-Image-2.5 של מיקרוסופט, וממוקם מעל MAI-Image-2.5 לעבודה מאוזנת ו-MAI-Image-2.5-Flash לעבודה בנפח גבוה, כאשר MAI-Image-2.6 כבר נמצא בתצוגה מקדימה פרטית נכון ל-19 באוגוסט. מיקרוסופט מתארת אותו כמודל התמונות בעל הנאמנות הגבוהה ביותר שלה עד כה, המיועד לתמונות הירו, עריכה מפורטת ורינדור מדויק של טקסט בתוך התמונה. הוא בנוי סביב קלט מרובה תמונות: הספק מדווח על 94% עקביות דמויות בין יצירות, וממקם את המודל בתהליכי עבודה שבהם לוקחים נכס קיים, משנים דבר אחד ומשלחים אותו.
Ming-Image-0.1-Design הוא מחולל מאפס, לא עורך. פרומפט נכנס, תמונה יוצאת, ללא צורך בתמונת ייחוס. תחום העיסוק שלו הוא עיצוב גרפי עתיר טקסט — הדמיות ממשק משתמש, לוחות בקרה, אינפוגרפיקות, פוסטרים — והמאפיין המכני המייחד אותו הוא שהוא פולט RGBA מקורי כאשר הפרומפט נפתח באחת ממילות השקיפות המתועדות. מודל נלווה, Ming-Image-0.1-Design-Layer, מפרק עיצוב שטוח ל-2–9 קובצי RGBA PNG נפרדים שמתחברים מחדש למקור.
• תקרת פלט — Ming-Image-0.1-Design 2048 x 2048 מומלץ, או 1024 x 1024, כאשר גדלים ביניים מיושרים לאחד משני אלה, לעומת MAI Image 2.5 Pro שמוגבל ל-1,048,576 פיקסלים, בערך 1024 x 1024
• מצב ליבה — יצירה מבוססת פרומפט בלבד לעומת עריכת תמונות מרובות עם עקביות דמות בין רפרנסים
• שקיפות — RGBA מקורי מהסמפלר, בתוספת פירוק ל-2–9 שכבות באמצעות המודל הנלווה לעומת היעדר תיעוד
• רישיון וגישה — משקולות MIT שאתם מארחים בעצמכם לעומת תצוגה מקדימה מסחרית ב-Microsoft Foundry
• יחידת חיוב — זמן ה-GPU שלך, כרטיס אחד של 80 GiB לעומת לפי טוקן, נמדד ב-Foundry
• מיקום עצמאי בטקסט-לתמונה — Ming-Image-0.1-Design במקום #45, Elo 995, 21,342 דגימות לעומת MAI Image 2.5 Pro במקום #12, Elo 1,098, 13,521 דגימות
• מיקום עריכה עצמאי — אין רשומה לעומת MAI Image 2.5 Pro במקום #10, Elo 1,106, 13,581 דגימות
קרא את שני מספרי הזירה יחד
לוחות Artificial Analysis, כפי שנקראו ב-24 בספטמבר 2026, אומרים משהו ספציפי יותר מ"מודל אחד טוב יותר".
בלוח טקסט לתמונה, MAI Image 2.5 Pro נמצא בדירוג 12 עם Elo של 1,098 ורווח סמך של 95% של ±8 על פני 13,521 הצבעות. Ming-Image-0.1-Design נמצא בדירוג 45 עם 995 Elo, ±8, על פני 21,342 הצבעות. זהו פער של 103 Elo בלוח שבו הרווח הצר אומר שזה לא רעש. בלוח עריכת תמונות, MAI Image 2.5 Pro נמצא בדירוג 10 עם 1,106 Elo על 13,581 הצבעות; ל-Ming-Image-0.1-Design אין רשומה שם בכלל.
ואז התמונה מתהפכת בפרוסה היחידה שחשובה לצוות עיצוב. בפרוסת UI/UX Design של אותו לוח, MAI Image 2.5 Pro נמצא בדירוג 10 עם 1,131 Elo על פני 1,241 הצבעות בפרוסה, ו-Ming-Image-0.1-Design נמצא בדירוג 16 עם 1,084 Elo על פני 2,100 הצבעות. הפער מצטמצם מ-103 Elo ל-47, והמודל שמעולם לא נבחן בעריכה סוגר את רוב הפער ברגע שהפרומפטים הם פרומפטים עיצוביים.
זו צורת הבחירה. MAI Image 2.5 Pro הוא מודל התמונות הכללי הטוב יותר והעורך הטוב יותר, לפי מדידה. Ming-Image-0.1-Design הוא מומחה שמציג ביצועים הרבה מעבר לדירוג הכולל שלו כשהמשימה היא פריסה, והוא היחיד מבין השניים עם מסלול לרקע שקוף.
הסתייגות אחת לגבי שתי קבוצות הנתונים: אלה מספרים של פלחים, ופלחים זזים. ספירת 13,521 ההצבעות של MAI Image 2.5 Pro בלוח המלא גדולה מספיק כדי שהמרווח שלה יהיה צר, אבל פלח של מקרה שימוש עם אלף ומשהו הצבעות מאחוריו הוא מספר רך יותר, והטענות של הספקים שעומדות מאחורי שני המודלים אינן מאומתות על ידי איש.
מה שמיקרוסופט טוענת, ומה זה עולה
המספרים של מיקרוסופט עצמה עבור MAI Image 2.5 Pro, כולם מדווחים על ידי הספק ואף אחד מהם לא שוחזר באופן עצמאי:
• דיוק רינדור טקסט של 96.8%, מסומן כמכסה סינית, אנגלית, יפנית, קוריאנית וספרדית — אף שאותו תיעוד מגביל את הפלט לכמֵגה־פיקסל בערך, ולכן הניסוח "8K" המצורף לטענה מוטב לקרוא אותו כשיווק
• עמידה בפרומפט טובה ב-27% מזו של GPT-Image-1.5 בהערכות הפנימיות של Microsoft
• 94% עקביות דמות רב-תמונות בין יצירות
• הפחתה של עד 84–89% בעלות ה-GPU לעומת מודלים של GPT בתרחישים ספציפיים של Microsoft כגון PowerPoint ו-OneDrive — נתון תרחיש, לא נתון כללי
גיליון המפרט המתועד מבסס את הטענות הללו: קלט טקסט של עד 32,000 טוקנים, חלון הקשר של 131k, 4,096 טוקני פלט, קלט תמונות JPEG ו-PNG, ומגבלת פלט של 1,048,576 פיקסלים. המגבלה הזו היא הבעיה של הקונה. עורך איכותי שלא יכול לעבור מגה-פיקסל הוא כלי ליצירת נכסים לרשתות חברתיות ולאינטרנט, לא כלי לדפוס, ושום כמות של דיוק ברינדור טקסט לא משנה את מספר הפיקסלים.
התמחור נמדד לפי טוקנים ב-Foundry: $5 למיליון טוקני קלט טקסט, $8 למיליון טוקני קלט תמונה, $106 למיליון טוקני פלט תמונה. Microsoft אינה מפרסמת מספר טוקנים לתמונה, ולכן כל נתון פר-תמונה הוא חישוב אריתמטי ולא הצעת מחיר. באמצעות ההמרה של Artificial Analysis, תמונה בגודל 1024 x 1024 מסתכמת בקרוב ל-$108.50 ל-1,000 תמונות — בערך פי 2.3 מהדגם האח MAI-Image-2.5 בכ-$48 ל-1,000, ופי 5.4 מ-MAI-Image-2.5-Flash בכ-$20 ל-1,000. דרגת ה-Pro היא מחיר פרימיום מכוון. תמחור Preview אינו תמחור GA אף הוא, ולוח התעריפים עשוי להשתנות לפני הזמינות הכללית.
ל-Ming-Image-0.1-Design אין כרטיס תעריפים של ספק להשוות מולו, כי אין נקודת קצה מתארחת. לוח Artificial Analysis מציג אותו ב-$30.00 לכל 1,000 תמונות, שזו עמודה שנגזרה מהלוח ולא מחיר ספק מפורסם — inclusionAI מספקת משקלים ומתכון הגשה, לא API. העלות האמיתית שלו היא CUDA GPU אחד עם 80 GiB של VRAM, BF16, 12 צעדי דגימה ב-CFG 1.0, ופלט מומלץ של 2048 פיקסלים. שנים-עשר צעדים ב-guidance 1.0 הם דגם מזוקק או דוגם ללא guidance, וזה מה שהופך רינדור של 2048 פיקסלים לאפשרי במספר צעדים כזה, והמתכון המומלץ של הכרטיס מריץ גם מודל חזותי-לשוני לפני מודל הדיפוזיה כדי לשכתב פרומפט קצר לפריסת JSON מובנית בסגנון Figma עם קואורדינטות, היררכיה, מפרטי צבע וטקסט מילולי.
שני דברים שכדאי לדייק לגביהם מצדנו. אנחנו לא מנתבים אף אחד מהמודלים: לא מודל תמונות של Microsoft ולא מודל של inclusionAI מופיעים בקטלוג של OrcaRouter, כך ששניהם משמעותם המסלול של הספק עצמו או החומרה שלכם. מה ששכבת הניתוב מיועדת לו בפועל הוא הצד הקיים של ההשוואה — נקודת קצה אחת תואמת OpenAI על פני 200+ מודלים, מחיר המחירון של הספק מועבר הלאה בתוספת של 0%, כך ששינוי מחיר של ספק נכנס לתוקף באותו יום, ומעבר אוטומטי בין ספקים בעת כשל. הרצת אותה קבוצת פרומפטים מול מודל תמונות מתארח שאתם כבר סומכים עליו ומול כל אחד מאלה היא עבודה של מקש אחד ולא עבודת רכש.
![Screenshot of the Artificial Analysis Text to Image Leaderboard captured 24 September 2026, cropped to the rows around both models. MAI-Image-2.5-Pro appears at row 12, creator Microsoft AI, Elo 1,098, range 8-13, 13,521 samples, July 2026, $108.5 per 1k imgs. Nano Banana 2 Lite appears at row 13 with Elo 1,092. Ming-Image-0.1-Design appears at row 45, creator InclusionAI, Elo 995, range 39-50, 21,342 samples, September 2026, $30.0 per 1k imgs, with the Open Weights badge. The Open Weights badge also appears on Ideogram 4.0 (Quality) at row 34 and on FLUX.2 [dev] at row 40.](https://cms.orcarouter.ai/api/media/file/3-1276.png)
שאלת הגודל שאיש לא שואל
יש מספר שני שמסבך את צד ההורדה של השוואה זו, וראוי לציין אותו כי המודל משווק כ-6B. ה-diffusion transformer של Ming-Image-0.1-Design הוא 6.15B פרמטרים. החבילה היא בערך 52.88 GB, מכיוון שה-multimodal text encoder הוא 17.01B והמחבר מוסיף 3.09B — בסביבות 26B פרמטרים ב-BF16 בסך הכל. ה-transformer של Layer companion הוא כפול בגודלו, 12.31B, והחבילה שלו גדולה אף יותר, בערך 65.20 GB. דרישת ה-80 GiB VRAM היא תוצאה של כל מה שנמצא לצד ה-transformer, ולא של המספר 6B.
ל-MAI Image 2.5 Pro יש פרופיל הפוך: אין מה להוריד, אין מה לשרת, ויש תקרה קשיחה למה שאפשר להפיק איתו. איזו משתי הבעיות הללו גרועה יותר תלוי לחלוטין בשאלה אם הצוות שלך כבר מפעיל GPUs.
בוחר אחד
• אתה עורך תמונות קיימות באיכות גבוהה ויכול לחיות בתוך מגה־פיקסל — MAI Image 2.5 Pro. יש לו מיקום אמיתי בלוח העריכה בדירוג 10, מספר הצבעות גדול מאחורי ציון היצירה שלו, וצינור עיבוד מרובה־תמונות מתועד עם נתון עקביות שדווח על ידי הספק. המחיר משקף את כל זה.
• אתה יוצר פריסות עתירות טקסט וזקוק לשקיפות או לשכבות ניתנות לעריכה — Ming-Image-0.1-Design. RGBA מקורי ופירוק ל־2–9 שכבות אינם תכונות ש-MAI Image 2.5 Pro מציע בכל מחיר, ופלט בגודל 2048 x 2048 הוא פי ארבעה מתקציב הפיקסלים.
• אתה צריך פלט ברזולוציית הדפסה — אף אחד מהם לא. האחד מוגבל למגה־פיקסל אחד, והשני מגיע לכל היותר ל־2048 על 2048.
• אתה צריך מספר שתוכל להגן עליו בסקירה — MAI Image 2.5 Pro על הלוחות המלאים, Ming-Image-0.1-Design על מקטע ה-UI/UX, ואף אחד מהם לא על דיוק רינדור טקסט, כאשר שתי קבוצות הטענות מדווחות על ידי הספק ולא שוחזרו.
סיכום כן הוא ששני המודלים האלה לא ממש מתחרים. MAI Image 2.5 Pro הוא עורך מתארח פרימיום עם תקרת רזולוציה ומחיר בהתאם; Ming-Image-0.1-Design הוא הורדה חינמית שמובילה את תחום המשקלים הפתוחים בפרוסת זירה ספציפית לעיצוב ומבקשת כרטיס של 80 GiB בתמורה. מה ששווה לעקוב אחריו הוא האם Microsoft תסיר את תקרת המגה-פיקסלים לפני GA והאם inclusionAI אי-פעם תצמיד נקודת קצה למשקלים האלה — כי כל אחד מהמהלכים האלה יהפוך את זה לעימות ראש-בראש אמיתי במקום השוואה בין שני סוגים שונים של התחייבות.
