MAI Image 2.7 Preview vs HY Image 3.5: il divario di 105 punti che non dovresti calcolare

Metti i due numeri uno accanto all'altro e il confronto sembra risolto. MAI Image 2.7 Preview ha ottenuto 1.193 Elo nella classifica di editing di immagini di Artificial Analysis. HY Image 3.5 ha ottenuto 1.088. Si tratta di un divario di 105 punti, che su una scala Elo non è una differenza di arrotondamento — è un livello diverso di modello. L'unico problema è che le due cifre provengono da istantanee diverse di una classifica che Artificial Analysis sta ricostruendo, e sottrarle tra loro è lo stesso errore che confrontare una temperatura in Celsius con una in Fahrenheit e chiamare la differenza un'ondata di calore.

Questo è importante perché la sottrazione non valida è l'argomento più comodo a disposizione di entrambe le parti. Microsoft trae vantaggio da un numero che fa sembrare la sua anteprima cento punti avanti rispetto a un concorrente già disponibile. Tencent trae vantaggio da un confronto con un modello che nessuno può chiamare. Nessuna delle due deve sostenere quell'argomento perché si diffonda, dato che le cifre vivono sulla stessa classifica sotto lo stesso nome.

Quello che segue è ciò che ogni modello offre effettivamente, separato dall'aritmetica che non regge.

Due snapshot sotto un unico nome di board

Il punteggio 1.193 di MAI Image 2.7 Preview proviene da AA-Image-Editing v2.1, snapshot datato 22 ottobre 2026. Si è classificato secondo, dietro a GPT Image 2.5 Sunburst a 1.199 e davanti a GPT Image 2.5 Flare a 1.182.

Il 1.088 di HY Image 3.5 deriva da una lettura di settembre 2026 della classifica di editing: quattordicesimo su novantasette modelli, con un intervallo di confidenza da 1.079 a 1.097 e 5.550 confronti a coppie alle spalle. HunyuanImage 3.0 Instruct si trovava a 1.066 nella stessa lettura e Qwen-Image-2.1 a 1.074.

La versione della board e la finestra di valutazione differiscono, il che basta a rendere ininterpretabile la differenza tra i due valori. Il post esistente su questo blog riguardo a MAI-Image-2.6 documenta già il perché: quando la board è stata ricostruita come v2.1, il punteggio del modello precedente è cambiato, e una "regressione" che sembrava una perdita di capacità era un artefatto del cambiamento del metro di misura. La stessa cautela vale nella direzione opposta. Un divario di 105 punti messo insieme da due metri di misura non è la misura di nulla.

Ciò che si può affermare con certezza è più limitato, ma resta utile: entrambi i modelli figurano tra i primi quindici della classifica di editing nel momento in cui ciascuno è stato misurato, e nessuno dei due è in cima.

Dove HY Image 3.5 è semplicemente migliore

Tre cose, e nessuna delle tre è vicina.

• Puoi chiamarlo. HY Image 3.5 è disponibile tramite l'API di Tencent Cloud, con un endpoint documentato che accetta il protocollo Chat o Messages e una guida alla generazione di immagini che elenca ogni parametro. MAI Image 2.7 Preview non ha API, non è presente nel catalogo Foundry e non ha un prezzo pubblicato.

• Puoi calcolarne il prezzo. Tencent addebita ¥0,15 per immagine 2K, circa due centesimi e mezzo, e fattura solo l'output generato. Microsoft non ha pubblicato alcun listino prezzi per 2.7 in nessuna valuta.

• Fa tutto il lavoro. HY Image 3.5 gestisce text-to-image, image-to-image e modifica multi-turn tramite un unico endpoint. MAI Image 2.7 Preview è solo per la modifica, con la generazione indicata come in arrivo.

È quel terzo punto a cambiare il tipo di prodotto che ciascuno dei due è. La modifica multi-turno significa che il modello mantiene un soggetto attraverso una sequenza di revisioni in un'unica conversazione: il modello di lavoro di un designer che itera su un asset nel corso di un pomeriggio. Un editor a passaggio singolo che riparte da zero a ogni richiesta è uno strumento diverso, e Microsoft non ha detto quale dei due schemi supporti la 2.7.

La classifica Text-to-Image capovolge la graduatoria

Ecco il dettaglio che dovrebbe rendere chiunque prudente sui confronti basati su un singolo numero: nella classifica text-to-image di Artificial Analysis, HY Image 3.5 ha ottenuto 975 Elo e si è piazzato sessantaseiesimo su 166 modelli. È circa venti punti sotto HunyuanImage 3.0 Instruct, il suo stesso predecessore, ed è l'opposto del quadro delineato dalla classifica di editing, dove 3.5 si trova ventidue punti sopra lo stesso predecessore.

Un modello che supera il suo predecessore su una classifica e perde rispetto a esso su un'altra non è una contraddizione nel modello. È un segnale del fatto che le due valutazioni misurano popolazioni diverse di prompt e che un modello ottimizzato per modifiche che seguono le istruzioni può peggiorare nella generazione aperta senza che nessuno dei suoi numeri sia sbagliato. La stessa impostazione di Tencent sostiene questa lettura: il materiale di lancio riguarda il lavoro creativo professionale, il rendering del testo, la coerenza delle modifiche e un riscrittore di prompt con catena di pensiero, con la modalità testo-immagine presentata come una capacità tra le altre anziché come il punto di forza principale.

Per MAI Image 2.7 Preview la scheda corrispondente è vuota, perché il modello non è in grado di generare. Non si tratta di un dato mancante; è una decisione di prodotto.

Modalità di errore diverse, non livelli di qualità diversi

Le categorie in cui ciascun modello dichiara un punto di forza indicano problemi genuinamente diversi.

La rivendicazione di Microsoft per 2.7 è una valutazione sull'intero fotogramma: ridefinire lo stile della scena, modificarne l'illuminazione, ripristinarla e riscrivere il testo in modo che sia integrato nell'immagine anziché sovrapposto a essa. Artificial Analysis colloca il modello al primo posto in quattro delle sette azioni di modifica, con il vantaggio più ampio nelle azioni di scena e stile, pari a 24 punti, e Microsoft afferma che è migliorato in dieci casi d'uso e sette azioni rispetto a 2.6.

Tencent sostiene che HY Image 3.5 garantisca coerenza tra le revisioni e leggibilità del testo renderizzato, inclusi testi piccoli e multilingue, oltre al realismo. A sostegno di ciò cita un test in cieco interno: un tasso di vittorie superiore di circa il 30% rispetto a Hy Image 3.0 su centinaia di designer professionisti, all'incirca alla pari con Seedream 5.0 Pro e leggermente avanti rispetto a Nano-Banana Pro e Qwen-Image-3.0 Pro. Si tratta di risultati GSB condotti dal fornitore, non di classifiche indipendenti, e vanno interpretati come tali.

Messe insieme, le due affermazioni descrivono una reale divisione del lavoro. Se il compito è «far sembrare questa fotografia una campagna invernale», il margine di scena e stile di 2.7 è mirato esattamente a questo. Se il compito è «mantenere questo prodotto identico in quaranta render e mantenere leggibile l'etichetta», i punti di forza dichiarati di HY Image 3.5 sono mirati a questo. Nessuna delle due affermazioni costituisce una prova riguardo all'altro compito.

Quanto costa ciascuno in base al volume

L'asimmetria dei prezzi è talmente ampia da determinare da sola la maggior parte delle implementazioni reali.

HY Image 3.5 a ¥0,15 per immagine 2K equivale a circa $0,024. Mille immagini al mese costano all'incirca $24, prima dei tentativi successivi. La risoluzione di output è documentata come 2K, con il parametro size dell'API che accetta un intervallo molto più ampio — larghezza e altezza da 256 a 8192 entro un limite di area di 16.777.216 pixel, che copre 4096×4096 al massimo. Il tetto di riferimento è di cinque per richiesta nell'annuncio di lancio di Tencent; la tabella dei parametri della guida API documenta da zero a tre per il vecchio endpoint 3.0 e non ripete un numero per 3.5, quindi verifica questo dato sulla documentazione live prima di pianificare un flusso di lavoro che si basi su di esso.

MAI Image 2.7 Preview non costa nulla e consuma la risorsa più costosa dell'edificio: l'attenzione umana in una scheda del browser. Mille immagini sono mille passaggi manuali di andata e ritorno. Il modello è gratuito nel senso che un campione è gratuito.

Se un team vuole uno di questi in una pipeline questo trimestre, la decisione è già determinata dalla disponibilità, e vale la pena dire chiaramente che OrcaRouter non ospita nessuno dei due modelli — HY Image 3.5 è raggiungibile tramite l'API cloud di Tencent, e MAI Image 2.7 Preview non è raggiungibile in alcun modo. Dove un gateway cambia davvero i calcoli è nel livello di fallback: se costruisci su un endpoint di editing di livello preview, una configurazione di routing che passa a un secondo modello in caso di errore o timeout è la differenza tra un pomeriggio storto e una release rotta.

Un test che risolverebbe la questione

Le classifiche si basano su prompt neutri e passate singole. La vera domanda che si pone un acquirente è cosa succede alla quinta revisione dello stesso asset, con un'immagine di riferimento e un vincolo che deve resistere a ogni passaggio.

HY Image 3.5 può essere testato in questo modo oggi: invia un'immagine sorgente, un riferimento e una sequenza multi-turno, e verifica se il soggetto si discosta entro il quarto turno. MAI Image 2.7 Preview può essere testato in Playground per la qualità a passaggio singolo e in Arena per la preferenza alla cieca, ma non per la coerenza della sequenza, perché non esiste un'interfaccia per le sequenze.

Finché Microsoft non rilascia un endpoint e Artificial Analysis non rilegge entrambi i modelli sulla stessa versione della classifica, il confronto onesto è questo: Tencent ha il modello più economico, invocabile e multi-turn, con un punteggio di metà classifica, mentre Microsoft ha l'editor a passaggio singolo con il punteggio migliore che nessuno può distribuire. Il divario di 105 punti tra i due è una coincidenza di tempistiche, non un risultato.