Qwen-Image-2.1 לעומת MAI-Image-2.6 Preview: האחד מדורג, האחר ניתן להורדה
- OrcaחדשOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $5.00 לכל 1M טוקנים
- orcaחדשOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 לכל 1M טוקנים
- 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
- 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
- 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
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash 07312026-07-3134אינטליגנציה69כתיבת 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
MAI-Image-2.6 Previewנמצא בראש לוח הדירוג העצמאי לעריכת תמונות, ואי אפשר לקנות אותו. Qwen-Image-2.1הוא הורדה בגודל 33 GB שכל אחד יכול להריץ היום, והוא אינו מופיע בלוח הדירוג הזה כלל. בין שתי העובדות האלה טמונה ההשוואה כולה, והיא אינה השוואה של איכות — היא השוואה של ראיות. למודל של מיקרוסופט יש הצבעות של זרים ואין דף רכישה. למודל האחר יש הורדה בלי דף רכישה ואין הצבעות של זרים. לבחור ביניהם פירושו להחליט עם איזה מהפערים האלה תוכלו לחיות. Qwen-Image-2.1 עבר לקוד פתוח ב-20 בספטמבר 2026; MAI-Image-2.6 Preview נמצא בתצוגה מקדימה פרטית מאז 19 באוגוסט 2026.
מה הדירוג למעשה מודד
Artificial Analysis מריצה השוואות זוגיות עיוורות והופכת אותן ל-Elo. בתמונת המצב מספטמבר 2026 של לוח עריכת התמונות שלה, MAI-Image-2.6 מוביל עם כ-1,122 — מעל GPT Image 2 (high) עם כ-1,117. בטקסט-לתמונה הוא נמצא במקום השני, בסביבות 1,149, אחרי GPT Image 2 (high) עם כ-1,178. אלה הצבעות אמיתיות מאנשים אמיתיים שהשוו פלטים שלא ידעו מה מקורם, וזה סוג ראיות טוב יותר באופן מהותי מאשר בנצ'מרק עצמי של ספק.
ההסתייגות טבועה במילה "תצוגה מקדימה". גרסת תצוגה מקדימה צוברת הצבעות מאוכלוסייה שבוחרת את עצמה — האנשים עם גישת הזמנה — והציונים שלה יכולים להשתנות באופן מהותי כאשר מהדורת הזמינות הכללית מחליפה אותה. התייחסו ל-Elo כאות חזק לגבי הכיוון של המודל ואות חלש לגבי המודל שתוכלו בסופו של דבר לפנות אליו.
הראיות של Qwen-Image-2.1 הן תמונת מראה. ה-Qwen-Image-Bench של הספק עצמו מציב אותו ב-60.28, לפני Nano Banana 2.0 עם 59.82 ו-GPT Image 1.5 עם 59.65, הראשון מבין המודלים הפתוחים. אלה מספרים שהספק מריץ, בלי שחזור של צד שלישי, והפערים מתחת לנקודה — פער שלא ישרוד שינוי של סט פרומפטים. נקודת הנתונים העצמאית היחידה היא ריצת GenAI Showdown עם ניקוד אנושי של 7/15, עלייה מ-4/15 של Qwen-Image המקורי ומאחורי 8/15 של Ideogram 4. בלוחות התמונות של Artificial Analysis, ל-Qwen-Image-2.1 אין רשומה. זה לא ציון גרוע. זה היעדר ציון, כי Elo עצמאי דורש מספיק אנשים שמריצים את המודל בפומבי כדי לייצר הצבעות, ולמודל שהוא בן יום אחד ובאירוח עצמי בלבד לא ניתנה ההזדמנות.
היכן ששני הדגמים באמת נבדלים זה מזה בגיליון
• גישה — Qwen-Image-2.1 הוא במשקלים פתוחים, כ-33 GB, ניתן להורדה היום; MAI-Image-2.6 Preview מוגבל להזמנה ב-MAI Playground וב-Microsoft Foundry ללא API ציבורי וללא מחירון.
• תקרת רזולוציה — Qwen-Image-2.1 מפיק באופן נטיבי עד 2048×2048 ב-40 צעדי הסקה עם שבעה פריסטים של יחסי רוחב-גובה; קו MAI-Image-2.5 הגביל את הפלט לכ-1,048,576 פיקסלים, ומיקרוסופט לא פרסמה נתון גבוה יותר עבור 2.6 Preview.
• שקיפות — Qwen-Image-2.1 מפיק אלפא ממרחב חבוי RGBA עם 64 ערוצים, ויכול לחלץ נושא מצילום לשכבה שקופה; לא תועד פלט עם רקע שקוף עבור קו MAI-Image.
• תמונות ייחוס — Qwen-Image-2.1 מקבל עד 10 עבור הרכבת מרובי נושאים והלבשה וירטואלית; מיקרוסופט לא פרסמה מספר תמונות ייחוס עבור גרסת התצוגה המקדימה.
• פקדי עריכה — Qwen-Image-2.1 מבצע עריכות אזוריות באמצעות עיגולים צבעוניים המסמנים מספר אזורים בהוראה אחת, סימונים מצוירים ביד חופשית, או זוג נפרד של מקור פלוס מסכה ששומר על תמונת המקור המלאה; MAI-Image-2.5 מוצב כמומחה לעריכה עם עריכה מקומית ושימור זהות פנים, ו-2.6 Preview יורש את אותה מסגור.
• רישיון — Qwen-Image-2.1 מופץ תחת הסכם רישיון המחקר של Qwen מיום 20 בספטמבר 2026, לשימוש לא מסחרי בלבד; MAI-Image-2.6 Preview הוא תצוגה מקדימה מסחרית ללא תנאים מסחריים מפורסמים.
השורה שאמורה לגרום לך לעצור אינה אף אחת משורות היכולות. היא השורה האחרונה: לאף אחד מהמודלים אין גיליון תנאים מסחריים מפורסם. האחד אוסר שימוש מסחרי לחלוטין עד שתשיג רישיון נפרד. ולאחר אין מחיר כלל, כי עדיין אין דרך לקנות אותו.
נאמנות העריכה היא הציר ששניהם טוענים לו
שני המודלים נמכרים על אותה הבטחה: ניתן לערוך תמונה שוב ושוב בלי שהסובייקט ייסחף. המסגור של Microsoft לקו MAI-Image הוא שימור זהות הפנים ועריכה מקומית עם חשיבה חזותית מאחוריה — המודל אמור להבין למה אתם מצביעים, לא רק היכן. המסגור של Qwen עבור Qwen-Image-2.1 מפורש לגבי מצב הכשל שהוא מכוון אליו: סחיפת זהות הפנים ועיוות של טקסט מוצר, מרקם וצורה לאורך עריכות חוזרות. שתי אלו טענות ספק, ושתיהן מתארות את אותה בעיה.
ההבדל המעשי הוא איזו מהן אפשר לבדוק כבר אחר הצהריים. Qwen-Image-2.1 הוא הורדה ופייפליין של diffusers — QwenImage21Pipelineשמוזג אל תוך Diffusers, עם תמיכה מיום אפס ב-ComfyUI, SGLang, vLLM-Omni ו-LightX2V. אפשר להריץ עשרים איטרציות עריכה על הסובייקט שלכם ולשפוט את הסחיפה בעצמכם. MAI-Image-2.6 Preview דורש הזמנה, ולכן עבור רוב האנשים שאלת הנאמנות נשארת בגדר הצהרה עד שהגישה תיפתח.
ישנה עוד יכולת אחת ייחודית לעריכה שראויה לציון, משום שהיא יוצאת דופן. Qwen-Image-2.1 יכול לשרשר עריכות מקומיות לאנימציה פשוטה של פריים-אחר-פריים — אותו מנגנון שקיפות שמייצר חיתוך מאפשר גם לרצף של עריכות אזוריות לבנות תנועה. זה אינו מודל וידאו ואין להשוות אותו לכזה, אבל זו דרך זולה להפיק לופ קצר בלי לגעת בנקודת קצה של וידאו.
עלות, ולמה אף אחד מהמספרים לא נמצא בדף מחירים
ל-Qwen-Image-2.1 אין מחיר אירוח כי אין נקודת קצה מתארחת. העלות היא זמן ה-GPU שלך, ונתוני השירות פורסמו: SGLang-Diffusion מודד 2.748 שניות עבור יצירה של 1024×1024 ב-40 צעדים על B200 בודד, 8.23 שניות על RTX PRO 6000 Blackwell 96 GB, ו-4.74 שניות על RTX 4090 עם 24 GB תוך שימוש ב-Cache-DiT ובקרנלים של INT8, שלב הפחתת הרעש בלבד. אלה השהיות של בקשה בודדת, לא תפוקה, אבל הן מספיקות כדי לבצע בדיקת שפיות אם כרטיס אחד מכסה את הנפח שלך.
ל-MAI-Image-2.6 Preview אין מחיר מפורסם משל עצמו — מיקרוסופט מוכרת אותו דרך Foundry ו-Playground, ולא לפי מחירון ציבורי. הלוח העצמאי כן מציג מחיר, והוא אות המחיר היחיד שמצורף לדגם הזה: 38.9 דולר ל-1,000 תמונות, כפי שנרשם עבור גרסת ה-preview בידי Artificial Analysis. הוא נמצא בין MAI-Image-2.5 הסטנדרטי ב-48.1 דולר ל-1,000 ל-MAI-Image-2.6-Flash ב-19.5, וזה בערך המקום שבו אמור לנחות דגם בדרג ביניים. התייחס לכך כאל הנתון של הלוח, ולא כאל הצעת מחיר שאפשר לקנות לפיה.
המקום שבו OrcaRouter נכנס להחלטה כמו זו הוא בצד המאורח (hosted), וחשוב להיות מדויקים בעניין. אנחנו לא מנתבים אף אחד מהמודלים. MAI-Image-2.6 Preview נגיש רק דרך המשטחים של מיקרוסופט עצמה כל עוד הוא מוגבל בהזמנה, ואין לנו בכלל נתיב תמונות של מיקרוסופט. Qwen-Image-2.1 הוא self-hosted בלבד, ואנחנו לא מנתבים שום מודל Qwen-Image מכל גרסה שהיא. מה שכן יש לנו הוא קו התמונות שאיתו אחרת היית משייך את אלה: GPT-Image-2, GPT-Image-1.5 ו-GPT-Image-1-mini של OpenAI, דרגות Imagen 4 ותצוגות תמונות של Gemini של גוגל, ונקודת הקצה Grok Imagine לתמונות של xAI — יותר מ-200 מודלים מאחורי נקודת קצה אחת תואמת OpenAI, מחיר המחירון של הספק מועבר הלאה ללא תוספת כלשהי, מעבר אוטומטי בין ספקים בעת תקלה, DSL לניתוב להרכבת חלופות גיבוי, ומיזוג מודלים לקריאות בסגנון פאנל. ההעברה הלאה חשובה להשוואה כמו זו: כשספק בקבוצה הזו משנה תעריף, המספר שלנו משתנה באותו היום, וזו הדרך היחידה לשמור על שכבת ניתוב אמינה מול תמחור ישיר של הספק.
איזה פער אתה יכול לחיות איתו
• אתה צריך נתון שאתה יכול להגן עליו — MAI-Image-2.6 Preview, אם תוכל להשיג גישה. הצבעות עיוורות בלתי תלויות בראש לוח העריכה מנצחות מדד של ספק, ואם ההחלטה צריכה להיות מוצדקת למישהו אחר, זו הראיה ששורדת בדיקה.
• אתה צריך לשחרר משהו היום — Qwen-Image-2.1. המשקלים ציבוריים, הפריימוורקים תומכים בו, והרישיון מתיר מחקר והערכה באופן מיידי. אין הזמנה, אין רשימת המתנה.
• אתה צריך שקיפות או 2K — Qwen-Image-2.1, וזו השורה היחידה שבה הגיליון לא צמוד. Alpha יוצא מהדוגם, וקו MAI-Image לא תיעד פלט שקוף בכלל.
• אתה צריך למכור את הפלט — אף אחד מהם, במצב הנוכחי. Qwen-Image-2.1 אוסר זאת ללא רישיון נפרד, ו-MAI-Image-2.6 Preview לא ניתן לקנייה. עבור תהליך מסחרי, פנה למשהו עם מחירון מפורסם ורישיון מסחרי.
שני הדברים ששווה לעקוב אחריהם עוסקים שניהם באותו פער שנסגר. אם Microsoft תוציא את MAI-Image-2.6 ממצב תצוגה מקדימה עם מחירון פומבי, הוא מפסיק להיות קוריוז בלוח הדירוגים והופך לאפשרות שאפשר לרכוש עם הראיות העצמאיות הטובות ביותר לעריכה שעל לוח הדירוגים. אם Qwen תפרסם תנאים מסחריים עבור Qwen-Image-2.1 והמודל יתחיל להופיע בלוחות העצמאיים, שורת הרישיון תפסיק לעשות את כל העבודה. עד אז, הקריאה הכנה היא שזו אינה התמודדות בין שני מוצרים — אלא התמודדות בין שני סוגים של מידע חסר.
