
MAI-Image-2.7-Preview vs MAI-Image-2.6-Preview: +42 Elo, Minus Satu Mode
- OrcaBARUOrcaCyber: GLM 5.3 Flash Abliterated2026-10-2787 tok/s
- OrcaBARUOrcaCyber: Qwen3.8 Flash Next Abliterated2026-10-26$0.80 / $1.60 per 1 juta token · 292 tok/s
- OrcaBARUOrcaCyber: MiMo V2.6 Flash Abliterated2026-10-26$0.80 / $1.60 per 1 juta token · 80 tok/s
- MoonshotBARUMoonshotAI: Kimi K3.1 Pro2026-10-2455Kecerdasan
- OrcaBARUOrcaCyber: DeepSeek V4.1 Flash Abliterated2026-10-23$0.80 / $1.60 per 1 juta token · 119 tok/s
- minimaxBARUMiniMax: M3.1 Flash2026-10-1943Kecerdasan
- OrcaBARUOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 per 1 juta token · 44 tok/s
- deepseekBARUDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1745Kecerdasan
- DeepSeekBARUDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740Kecerdasan
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 per 1 juta token · 112 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952Kecerdasan
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856Kecerdasan
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 per 1 juta token · 701 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238Kecerdasan
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248Kecerdasan
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258Kecerdasan
- xiaomiXiaomi: MiMo-V2.6-Flash2026-09-2138Kecerdasan
- xiaomiXiaomi: MiMo-V2.6-Pro2026-09-2146Kecerdasan
- xAIGrok 4.72026-09-2146Kecerdasan
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 per 1 juta token · 160 tok/s
Kenaikan Elo sebesar 42 poin biasanya cukup menjadi alasan untuk bermigrasi. Di sini, itu hanya cukup untuk uji coba. MAI-Image-2.7-Preview jelas merupakan editor yang lebih baik daripada MAI-Image-2.6-Preview — selisihnya cukup lebar untuk mengubah suntingan mana yang Anda percayakan kepada model — tetapi ini bukan pengganti langsung, karena model yang lebih baru sama sekali tidak menghasilkan gambar dari teks. Microsoft merilis 2.7 pada 27 Oktober 2026 sebagai pratinjau khusus penyuntingan dan menempatkan teks-ke-gambar dalam daftar "segera hadir". Jadi, siapa pun yang memiliki pipeline yang memanggil satu model untuk menghasilkan sekaligus menyunting sedang melihat peningkatan yang hanya mencakup separuh beban kerjanya.
Hal itu membuat perbandingan ini bukan lagi soal angka mana yang lebih besar, melainkan model mana yang cocok untuk pekerjaan apa. Kedua model tersebut berada dalam keluarga, tim riset, dan papan skor yang sama. Mereka tidak memiliki set fitur, jalur akses, atau harga yang sama.
Penggaris yang sama, berjarak 42 poin
Di papan peringkat AA-Image-Editing v2.1 milik Artificial Analysis, yang dievaluasi pada 22 Oktober 2026, {{1}}MAI-Image-2.7-Preview{{/1}} memperoleh skor 1.193 Elo dan berada di peringkat kedua secara keseluruhan. {{2}}MAI-Image-2.6-Preview{{/2}} memperoleh skor 1.151 dan berada dalam posisi seri tiga arah dengan {{3}}Krea 3 (Ultra){{/3}} dan {{4}}Nano Banana 2.1{{/4}}; saudaranya yang lebih cepat, {{5}}MAI-Image-2.6-Flash{{/5}}, memperoleh skor 1.144. Selisih 42 poin antara kedua model Microsoft tersebut adalah angka yang dijadikan unggulan oleh Microsoft, dan di papan ini perbandingannya bersih dan setara: versi evaluasi sama, pemilih sama, snapshot sama.
Dua catatan konteks menjaga angka itu tetap jujur. Pertama, angka-angka ini berasal dari kiriman peluncuran Microsoft yang mereproduksi papan Artificial Analysis; papannya independen, reproduksinya tidak, dan kami belum menjalankannya ulang. Kedua, jangan membandingkan salah satu skor dengan apa pun yang diterbitkan sebelum pembangunan ulang v2.1. Rilis Microsoft pada September menempatkan MAI-Image-2.6 di No. 1 pada papan penyuntingan era itu, dan akan mudah — dan keliru — untuk membaca 1.151 saat ini sebagai regresi. Papannya berubah. Dalam v2.1, 2.6 adalah model 1.151.

Tiga kategori yang terbalik
Microsoft mengatakan 2.7 lebih baik daripada 2.6 di semua 10 kasus penggunaan dan semua 7 tindakan penyuntingan yang dievaluasi Artificial Analysis. Sorotannya adalah peringkat kategori: penyuntingan berbasis penalaran naik dari No. 7 ke No. 1, adegan dan gaya dari No. 7 ke No. 1, serta penyuntingan teks atau simbol dari No. 6 ke No. 1. Microsoft juga mengklaim posisi terdepan kategori dalam peningkatan dan restorasi, dan mengatakan keunggulan terbesarnya adalah adegan dan gaya, unggul 24 Elo dari model terbaik berikutnya.
Bagi pengguna 2.6, perubahan peringkat lebih informatif daripada selisih keseluruhan. Model yang berada di peringkat ketujuh pada edit berbasis penalaran, dalam praktiknya, adalah model yang tidak Anda percayai untuk instruksi seperti "pindahkan produk ke meja marmer dan sesuaikan dengan cahaya jendela." Model yang berada di peringkat pertama adalah model yang bisa Anda andalkan untuk pekerjaan itu. Hal yang sama berlaku untuk penggantian teks dan simbol, yang merupakan edit paling tidak toleran dalam citra komersial: label yang berubah bentuk atau logo yang berubah ketebalan langsung ditolak, tidak peduli seberapa bagus sisa bingkainya.
Peringatan yang biasa berlaku: skor kategori adalah potongan dari data preferensi yang sama, bukan eksperimen independen. Namun arahnya konsisten dengan skor keseluruhan, dan konsisten dengan contoh yang dipilih Microsoft untuk ditampilkan — mengubah gaya dan pencahayaan seluruh adegan, mengubah teks dan simbol di tempatnya, memulihkan aset yang ada. Itulah suntingan yang cenderung sulit dilakukan oleh model yang mengutamakan generasi, dan di situlah model yang mengutamakan penyuntingan dapat berspesialisasi.
Mode yang hilang itu adalah segalanya bagi sebagian pipeline
MAI-Image-2.6-Preview adalah model terpadu: pembuatan gambar dari teks dan penyuntingan gambar-ke-gambar melalui deployment yang sama, dengan penyuntingan referensi multi-gambar, web grounding, dan rasio aspek yang dipilih model. MAI-Image-2.7-Preview melakukan penyuntingan. Postingan Microsoft secara eksplisit menyatakan bahwa pembuatan gambar "segera hadir," dan contoh peluncuran model itu sendiri semuanya merupakan transformasi dari gambar yang sudah ada.
Perbedaan tunggal itu menentukan perbandingan bagi sekelompok besar pengguna. Jika alur kerja Anda dimulai dari prompt — konsep kampanye, visual produk, gambar utama blog — 2.7 tidak menawarkan apa pun untuk Anda saat ini. Jika alur kerja Anda dimulai dari aset — foto klien, hasil pemindaian, mockup kemasan — 2.7 adalah alat yang lebih baik dan kemampuan generasi 2.6 tidak relevan. Nomor versi menyiratkan superset. Produk ini merupakan spesialisasi.
Ini juga mengubah arti "upgrade" bagi sebuah tim. Berpindah dari 2.6 ke 2.7 bukanlah pergantian model; ini adalah pemisahan. Generasi tetap di 2.6, penyuntingan pindah ke 2.7, dan kedua jalur kini memiliki ketersediaan berbeda, batas berbeda dan, pada akhirnya, harga berbeda. Itu adalah arsitektur yang lebih mahal daripada satu model di balik satu endpoint, dan hanya layak dilakukan jika keuntungan penyuntingannya cukup besar untuk membayar kompleksitasnya. Untuk restyling adegan dan penggantian teks, mungkin saja.
Akses dan biaya: satu dapat dibeli, satu tidak.
MAI-Image-2.6-Preview tersedia di Microsoft Foundry sebagai public preview, bersama MAI-Image-2.6-Flash. Tarif yang dipublikasikan adalah $5 per juta token input teks, $8 per juta token input gambar, dan $38 per juta token output gambar; Flash adalah $1,75, $2,50, dan $19. Artificial Analysis memperkirakan tarif tersebut sekitar empat sen per gambar untuk 2.6 dan sekitar dua sen untuk Flash. Batasan yang didokumentasikan adalah lima gambar referensi dan output maksimum 2.359.296 piksel — 1536×1536 — dengan minimum 768 piksel pada setiap dimensi, ditambah web grounding dan pemilihan rasio aspek otomatis.
MAI-Image-2.7-Preview tidak memiliki semua itu. Ia ada di MAI Playground, di Arena, dan di Artificial Analysis. Tidak ada entri Foundry, tidak ada string versi untuk di-deploy, tidak ada rate card, dan tidak ada batas referensi gambar atau resolusi yang dipublikasikan. Microsoft belum menyatakan apakah 2.7 akan mewarisi batas lima referensi milik 2.6, melampauinya, atau hadir dengan kontrol yang berbeda. Dalam sebuah perbandingan tentang kapabilitas, itu adalah ketiadaan bukti, bukan bukti adanya penurunan kemampuan — tetapi itu juga bukan sesuatu yang bisa dijadikan dasar perencanaan oleh tim produksi.

• Skor penyuntingan: 2,7 pada 1.193 vs 2,6 pada 1.151 (+42)
• Generasi: 2.7 tidak tersedia saat peluncuran vs 2.6 teks-ke-gambar dan pengeditan
• Akses: 2.7 di MAI Playground, Arena, Artificial Analysis vs 2.6 di Microsoft Foundry
• Harga: 2.7 belum dipublikasikan vs 2.6 dengan $5 / $8 / $38 per juta token, sekitar $0.039 per gambar
• Batasan: 2.7 belum diterbitkan vs 2.6 pada lima referensi dan keluaran 1536×1536
• Varian cepat: tidak ada untuk 2.7 vs 2.6-Flash pada $1.75 / $2.50 / $19, sekitar $0.020 per gambar

Apa yang 2.6 masih lakukan lebih baik
Selain generasi, 2.6 memiliki setiap keunggulan operasional. Model ini memiliki permukaan API yang terdokumentasi, versi deployment, daftar tarif, saudara Flash untuk throughput, dan kontrak Foundry yang dapat diajukan perusahaan melalui pengadaan. Model ini juga memiliki fitur yang belum disebutkan dimiliki 2.7: grounding web, pemilihan rasio aspek otomatis, dan alur kerja referensi multi-gambar yang telah dipublikasikan.
Sebagian dari itu mungkin hanya tidak terdokumentasi untuk 2.7, bukan tidak ada. Postingan peluncuran Microsoft singkat dan berfokus pada kualitas penyuntingan; itu tidak terbaca seperti kartu model lengkap. Namun beban pembuktian berjalan sebaliknya untuk keputusan produksi: fitur yang tidak dapat Anda temukan dalam dokumentasi adalah fitur yang tidak dapat Anda andalkan.
Perbandingan Flash adalah yang perlu diperhatikan untuk pekerjaan bervolume. MAI-Image-2.6-Flash bukan yang terdepan dalam hal kualitas — 1.144 Elo, tertinggal tujuh poin dari 2.6 utama — tetapi dengan harga sekitar dua sen per gambar, kelas biayanya berbeda dari apa pun yang kemungkinan akan diluncurkan 2.7. Jika Microsoft menetapkan harga 2.7 seperti produk unggulan, susunan yang rasional bagi banyak tim adalah Flash untuk penyuntingan massal dan 2.7 untuk kasus-kasus sulit, dengan 2.6 utama tersingkir sepenuhnya.
Jika Anda sudah melakukan build di 2.6
Jangan migrasikan jalur generasi. Tidak ada tujuan untuk memigrasikannya. Pertahankan 2.6 atau 2.6-Flash untuk text-to-image dan untuk edit apa pun yang cukup rutin sehingga selisih tujuh Elo tidak menjadi masalah.
Jalankan uji bayangan (shadow test) 2.7 pada editan yang saat ini gagal. Ambil dua puluh aset yang harus dikerjakan ulang secara manual oleh tim Anda — label yang tidak mau menempel lurus, produk yang tidak mau menyala lagi, hasil pemindaian yang kehilangan detail — dan jalankan melalui playground. Jika klaim kategori tersebut terbukti pada materi Anda sendiri, 2.7 layak menjadi jalur eskalasi: 2.6-Flash untuk volume, 2.6 untuk pekerjaan standar, 2.7 untuk aset yang hari ini memerlukan pemeriksaan manusia.
Tidak ada model MAI yang tersedia di OrcaRouter, jadi ini bukan keputusan perutean yang bisa kami ambil untuk Anda; permukaan milik Microsoft sendiri adalah satu-satunya jalan masuk. Jika yang sebenarnya Anda butuhkan adalah endpoint penyuntingan yang dapat dipanggil dengan failover di balik satu kunci, alternatif terutekannya adalah GPT-Image-2.5 — Sunburst untuk kualitas, Flare untuk throughput — dengan markup 0%, harga daftar penyedia diteruskan apa adanya. Itu adalah keluarga model yang berbeda dengan tampilan yang berbeda, bukan pengganti keunggulan adegan-dan-gaya dari 2.7, dan harus dievaluasi sebagai demikian.
Apa yang akan membuat 2.7 menjadi default
Tiga hal. Paritas teks-ke-gambar, yang akan mengubah spesialis menjadi pengganti. Daftar Foundry dengan harga setara atau di bawah harga 2.6, yang akan membuat keuntungan penyuntingan terjangkau pada volume tinggi. Dan batas operasional yang dipublikasikan — referensi, resolusi, throughput — yang memungkinkan tim merencanakan alih-alih menebak. Microsoft menyediakan ketiganya untuk 2.6 dalam satu rilis September, jadi tidak satu pun dari ini adalah pekerjaan kapabilitas spekulatif; ini soal pengemasan.
Sampai saat itu, cara membaca 42 Elo yang tepat bersifat sempit namun berguna: model penyuntingan Microsoft menjadi jauh lebih baik, sementara model generasinya tidak berubah. Nomor versinya naik. Lini produknya terbelah. Rencanakan untuk perpecahan itu, bukan untuk kenaikan versinya.
