MAI Image 2.7 Preview vs HY Image 3.5: Kesenjangan 105 Poin yang Sebaiknya Tidak Anda Hitung

Letakkan kedua angka itu berdampingan, dan perbandingannya tampak sudah selesai. MAI Image 2.7 Preview mencetak 1.193 Elo di papan penyuntingan gambar Artificial Analysis. HY Image 3.5 mencetak 1.088. Itu selisih 105 poin, yang pada skala Elo bukanlah perbedaan pembulatan — itu tingkat model yang berbeda. Satu-satunya masalah adalah kedua angka itu berasal dari snapshot papan yang berbeda, yang sedang dibangun ulang oleh Artificial Analysis, dan mengurangkan angka dari snapshot yang berbeda sama saja dengan membandingkan suhu dalam Celsius dengan suhu dalam Fahrenheit lalu menyebut selisihnya sebagai gelombang panas.

Itu penting karena pengurangan yang tidak valid adalah argumen paling mudah yang tersedia bagi kedua pihak. Microsoft diuntungkan oleh angka yang membuat pratinjaunya tampak unggul seratus poin dari pesaing yang sudah dirilis. Tencent diuntungkan oleh perbandingan dengan model yang tidak dapat diakses siapa pun. Tidak ada dari keduanya yang perlu melontarkan argumen itu agar tersebar, karena angka-angka itu berada di papan peringkat yang sama dengan nama yang sama.

Berikut ini adalah apa yang sebenarnya ditawarkan masing-masing model, terpisah dari aritmetika yang tidak berlaku.

Dua Snapshot di Bawah Satu Nama Papan

Angka 1.193 untuk MAI Image 2.7 Preview berasal dari AA-Image-Editing v2.1, snapshot tertanggal 22 Oktober 2026. Ia menempati posisi kedua, di belakang GPT Image 2.5 Sunburst dengan 1.199 dan di depan GPT Image 2.5 Flare dengan 1.182.

Angka 1.088 pada HY Image 3.5 berasal dari pembacaan papan penyuntingan September 2026: peringkat keempat belas dari sembilan puluh tujuh model, dengan interval kepercayaan 1.079 hingga 1.097 dan 5.550 perbandingan berpasangan di baliknya. HunyuanImage 3.0 Instruct berada pada 1.066 dalam pembacaan yang sama dan Qwen-Image-2.1 pada 1.074.

Versi papan peringkat dan jendela evaluasi berbeda, dan itu saja sudah cukup membuat selisih antara kedua angka tidak dapat ditafsirkan. Posting yang sudah ada di blog ini tentang MAI-Image-2.6 telah mendokumentasikan alasannya: ketika papan peringkat dibangun ulang sebagai v2.1, skor model lama bergeser, dan "regresi" yang tampak seperti hilangnya kemampuan adalah artefak dari perubahan alat ukur. Kehati-hatian yang sama berlaku untuk arah sebaliknya. Selisih 105 poin yang disusun dari dua alat ukur bukanlah pengukuran atas apa pun.

Yang dapat dikatakan dengan yakin memang lebih sempit, tetapi tetap berguna: kedua model berada di lima belas besar papan peringkat penyuntingan pada saat masing-masing diukur, dan tidak ada yang berada di posisi teratas.

Di Mana HY Image 3.5 Jelas Lebih Unggul

Tiga hal, dan tidak satu pun yang dekat.

• Anda dapat memanggilnya. HY Image 3.5 tersedia melalui API Tencent Cloud, dengan endpoint terdokumentasi yang menerima protokol Chat atau Messages dan panduan pembuatan gambar yang mencantumkan setiap parameter. MAI Image 2.7 Preview tidak memiliki API, tidak tercantum di Foundry, dan tidak memiliki harga yang dipublikasikan.

• Anda bisa menghitung biayanya. Tencent mengenakan ¥0,15 per gambar 2K, sekitar dua setengah sen, dan hanya menagih output yang dihasilkan. Microsoft belum menerbitkan daftar tarif untuk 2.7 dalam mata uang apa pun.

• Ini menangani seluruh pekerjaan. HY Image 3.5 menangani teks ke gambar, gambar ke gambar, dan penyuntingan multi-giliran melalui satu endpoint. MAI Image 2.7 Preview hanya untuk penyuntingan, dengan pembuatan gambar dicantumkan sebagai segera hadir.

Poin ketiga itulah yang mengubah jenis produk masing-masing. Pengeditan multi-giliran berarti model mempertahankan subjek di sepanjang rangkaian revisi dalam satu percakapan — pola kerja bagi desainer yang mengiterasi aset selama satu sore. Editor sekali-lintas yang memulai dari awal pada setiap permintaan adalah alat yang berbeda, dan Microsoft belum mengatakan pola mana yang didukung 2.7.

Papan Text-to-Image Membalikkan Peringkat

Berikut detail yang seharusnya membuat siapa pun berhati-hati tentang perbandingan angka tunggal: di papan text-to-image Artificial Analysis, HY Image 3.5 mencetak 975 Elo dan menempati peringkat keenam puluh enam dari 166 model. Itu sekitar dua puluh poin di bawah HunyuanImage 3.0 Instruct, pendahulunya sendiri, dan merupakan kebalikan dari gambaran yang ditunjukkan papan editing, di mana 3.5 berada dua puluh dua poin di atas pendahulu yang sama.

Model yang mengungguli pendahulunya pada satu papan peringkat dan kalah darinya pada papan lain bukanlah kontradiksi dalam model itu. Ini adalah sinyal bahwa kedua evaluasi mengukur kumpulan prompt yang berbeda, dan bahwa model yang disetel untuk penyuntingan yang mengikuti instruksi dapat mengalami regresi pada generasi terbuka tanpa ada satu pun angkanya yang salah. Kerangka Tencent sendiri mendukung pembacaan ini: materi peluncurannya membahas pekerjaan kreatif profesional, rendering teks, konsistensi penyuntingan, dan penulis ulang prompt chain-of-thought, dengan mode text-to-image disajikan sebagai salah satu kemampuan di antara beberapa kemampuan, bukan sebagai judul utama.

Untuk MAI Image 2.7 Preview, papan yang terkait kosong, karena model tidak dapat menghasilkan. Itu bukan titik data yang hilang; itu adalah keputusan produk.

Mode Kegagalan yang Berbeda, Bukan Tingkat Kualitas yang Berbeda

Kategori-kategori tempat setiap model mengklaim keunggulannya menunjukkan masalah-masalah yang benar-benar berbeda.

Klaim Microsoft untuk 2.7 adalah penilaian seluruh bingkai: ubah gaya pemandangan, atur ulang pencahayaan, pulihkan, tulis ulang teks agar berada di dalam gambar alih-alih di atasnya. Artificial Analysis menempatkan model ini di posisi pertama pada empat dari tujuh aksi penyuntingan, dengan keunggulan terlebar pada pemandangan dan gaya sebesar 24 poin, dan Microsoft mengatakan model ini mengalami peningkatan pada sepuluh kasus penggunaan dan tujuh aksi dibandingkan 2.6.

Klaim Tencent untuk HY Image 3.5 adalah konsistensi antar-revisi dan keterbacaan teks yang dirender, termasuk teks kecil dan multibahasa, plus realisme. Buktinya adalah uji buta internal: sekitar 30% tingkat kemenangan lebih tinggi daripada Hy Image 3.0 di antara ratusan desainer profesional, kurang lebih setara dengan Seedream 5.0 Pro, dan sedikit di depan Nano-Banana Pro dan Qwen-Image-3.0 Pro. Itu adalah hasil GSB yang dijalankan vendor, bukan peringkat independen, dan harus dibaca seperti itu.

Jika digabungkan, kedua klaim itu menggambarkan pembagian kerja yang nyata. Jika tugasnya adalah "membuat foto ini terlihat seperti kampanye musim dingin," margin adegan-dan-gaya milik 2.7 ditujukan tepat untuk itu. Jika tugasnya adalah "menjaga produk ini tetap identik di empat puluh render dan menjaga label tetap terbaca," kekuatan yang dinyatakan HY Image 3.5 ditujukan untuk itu. Tidak satu pun klaim tersebut merupakan bukti tentang tugas yang lain.

Berapa Biaya Masing-Masing pada Volume Tinggi

Asimetri harga cukup besar untuk menentukan sebagian besar penerapan nyata dengan sendirinya.

HY Image 3.5 seharga ¥0,15 per gambar 2K, sekitar $0,024. Seribu gambar per bulan kira-kira $24, sebelum percobaan ulang. Resolusi keluaran didokumentasikan pada 2K, dengan parameter size API yang menerima rentang jauh lebih luas — lebar dan tinggi dari 256 hingga 8192 di bawah batas area 16,777,216 piksel, yang mencakup 4096×4096 di batas atas. Batas referensi adalah lima per permintaan dalam pengumuman peluncuran Tencent; tabel parameter panduan API mendokumentasikan nol hingga tiga untuk endpoint 3.0 yang lebih lama dan tidak menyebutkan ulang angka untuk 3.5, jadi verifikasi hal itu pada dokumentasi yang berlaku saat ini sebelum Anda merencanakan alur kerja yang bergantung padanya.

MAI Image 2.7 Preview tidak memakan biaya sepeser pun, tetapi mengonsumsi sumber daya termahal di gedung ini: perhatian manusia di satu tab peramban. Seribu gambar berarti seribu perjalanan bolak-balik manual. Model ini gratis dalam arti bahwa satu sampelnya gratis.

Jika sebuah tim menginginkan salah satunya dalam pipeline kuartal ini, keputusannya sudah ditentukan oleh ketersediaan, dan perlu dinyatakan secara gamblang bahwa OrcaRouter tidak menghosting kedua model tersebut — HY Image 3.5 dapat diakses melalui API cloud milik Tencent sendiri, dan MAI Image 2.7 Preview tidak dapat diakses melalui apa pun. Di mana gateway benar-benar mengubah perhitungan adalah pada lapisan fallback: jika Anda membangun di atas endpoint penyuntingan setingkat pratinjau, konfigurasi perutean yang beralih ke model kedua saat terjadi error atau timeout adalah perbedaan antara sore yang buruk dan rilis yang rusak.

Sebuah Tes yang Akan Menuntaskannya

Papan peringkat dibangun dari prompt netral dan satu kali proses. Pertanyaan yang sebenarnya dimiliki pembeli adalah apa yang terjadi pada revisi kelima aset yang sama, dengan gambar referensi dan batasan yang harus tetap terjaga di setiap langkah.

HY Image 3.5 dapat diuji dengan cara itu saat ini: kirim gambar sumber, sebuah referensi, dan rangkaian multi-putaran, lalu periksa apakah subjeknya melenceng pada putaran keempat. MAI Image 2.7 Preview dapat diuji di Playground untuk kualitas sekali proses dan di Arena untuk preferensi buta, tetapi tidak untuk konsistensi rangkaian, karena tidak ada antarmuka rangkaian.

Sampai Microsoft merilis endpoint dan Artificial Analysis membaca ulang kedua model pada versi papan peringkat yang sama, perbandingan yang jujur adalah ini: Tencent memiliki model multi-putaran yang lebih murah dan dapat dipanggil dengan skor di pertengahan tabel, sedangkan Microsoft memiliki editor sekali jalan dengan skor lebih baik yang tidak dapat diterapkan oleh siapa pun. Selisih 105 poin di antara keduanya adalah kebetulan waktu, bukan temuan.