Ming-Image-0.1-Design vs MAI Image 2.5 Pro: il tetto dei megapixel decide

Il numero più rilevante in un confronto tra Ming-Image-0.1-Design e MAI Image 2.5 Pro non è un punteggio Elo. È 1.048.576. È il tetto di output che Microsoft documenta per MAI Image 2.5 Pro — all'incirca 1024 x 1024 — mentre Ming-Image-0.1-Design di inclusionAI consiglia 2048 x 2048 e non esegue il rendering a dimensioni intermedie, agganciando la richiesta al bucket da 1024 o a quello da 2048. Entrambi i modelli sono davvero bravi a inserire testo leggibile in un'immagine, ed è per questo che continuano a ritrovarsi nelle stesse conversazioni. Solo uno dei due ti offrirà un layout da 4 megapixel, e solo uno dei due ha un prezzo per token sul livello premium di un hyperscaler.

Ming-Image-0.1-Design è il modello text-to-image da 6B di inclusionAI, con licenza MIT, pesi pubblicati il 17 settembre 2026. MAI Image 2.5 Pro è il livello di qualità di Microsoft AI, in anteprima pubblica su Microsoft Foundry dal 23 luglio 2026. Nessuna delle due affermazioni sul loro rendering del testo è stata riprodotta al di fuori del laboratorio che l'ha formulata — ma una di esse è passata attraverso un'arena, e questa distinzione attraversa tutto quanto segue.

Per che cosa è progettato ciascuno

MAI Image 2.5 Pro è il vertice della famiglia MAI-Image-2.5 di Microsoft, posizionandosi al di sopra di MAI-Image-2.5 per il lavoro bilanciato e di MAI-Image-2.5-Flash per il volume, con MAI-Image-2.6 già in anteprima privata dal 19 agosto. Microsoft lo descrive come il suo modello di immagini dalla fedeltà più elevata fino ad oggi, pensato per immagini hero, editing dettagliato e rendering preciso del testo all'interno dell'immagine. È costruito attorno all'input multi-immagine: il fornitore riporta una coerenza dei personaggi del 94% tra le generazioni e posiziona il modello per flussi di lavoro in cui prendi un asset esistente, cambi una cosa e lo rilasci.

Ming-Image-0.1-Design è un generatore da zero, non un editor. Prompt in ingresso, immagine in uscita, nessuna immagine di riferimento richiesta. Il suo ambito è la progettazione grafica densa di testo — mockup di UI, dashboard, infografiche, poster — e la sua caratteristica meccanica distintiva è che restituisce RGBA nativo quando il prompt si apre con una delle frasi di trasparenza documentate. Un modello complementare, Ming-Image-0.1-Design-Layer, scompone un progetto appiattito in 2–9 PNG RGBA separati che si ricompongono nell'originale.

• Limite di output — Ming-Image-0.1-Design: 2048 x 2048 consigliato, oppure 1024 x 1024, con le dimensioni intermedie ricondotte a una delle due, mentre MAI Image 2.5 Pro è limitato a 1.048.576 pixel, all’incirca 1024 x 1024

• Modalità Core — generazione basata solo sul prompt vs modifica multi-immagine con coerenza del personaggio tra i riferimenti

• Trasparenza — RGBA nativo dal sampler, più decomposizione in 2–9 livelli tramite il modello companion rispetto a nessuna documentata

• Licenza e accesso — pesi MIT che ospiti tu stesso vs un'anteprima commerciale su Microsoft Foundry

• Unità di fatturazione — il tuo tempo GPU, una scheda da 80 GiB rispetto al costo per token, misurato su Foundry

• Posizionamento indipendente per text-to-image — Ming-Image-0.1-Design al n. 45, Elo 995, 21.342 campioni vs MAI Image 2.5 Pro al n. 12, Elo 1.098, 13.521 campioni

• Posizionamento nella classifica di editing indipendente — nessuna voce rispetto a MAI Image 2.5 Pro al n. 10, Elo 1.106, 13.581 campioni

Leggi insieme i due numeri dell'arena

Le classifiche di Artificial Analysis, consultate il 24 settembre 2026, dicono qualcosa di più specifico di "un modello è migliore".

Sulla classifica Text to Image, MAI Image 2.5 Pro si trova al 12° posto con un Elo di 1.098 e un intervallo di confidenza del 95% di ±8 su 13.521 voti. Ming-Image-0.1-Design si trova al 45° posto con 995 Elo, ±8, su 21.342 voti. Si tratta di un divario di 103 Elo su una classifica in cui l'intervallo ristretto significa che non si tratta di rumore. Sulla classifica Image Editing, MAI Image 2.5 Pro è al 10° posto con 1.106 Elo su 13.581 voti; Ming-Image-0.1-Design non è presente affatto.

Poi il quadro si capovolge nell'unica sezione che conta per un team di design. Nella sezione UI/UX Design della stessa classifica, MAI Image 2.5 Pro è al 10° posto con 1.131 Elo su 1.241 voti nella sezione, e Ming-Image-0.1-Design è al 16° posto con 1.084 Elo su 2.100 voti. Il divario si restringe da 103 Elo a 47, e il modello che non è mai stato valutato sull'editing colma gran parte della distanza nel momento in cui i prompt sono prompt di design.

Questa è la forma della scelta. MAI Image 2.5 Pro è il modello di immagini generale migliore e il miglior editor, a conti fatti. Ming-Image-0.1-Design è uno specialista che rende molto al di sopra della sua posizione complessiva quando il compito è un layout, ed è l'unico dei due con un percorso per lo sfondo trasparente.

Un'avvertenza su entrambe le serie di cifre: si tratta di numeri di segmento, e i segmenti si spostano. Il conteggio di 13.521 voti di MAI Image 2.5 Pro sulla classifica completa è sufficientemente ampio da rendere ristretto il suo intervallo, ma un segmento di caso d'uso con un migliaio e passa di voti alle spalle è un numero meno solido, e le dichiarazioni del fornitore che stanno alla base di entrambi i modelli non sono verificate da nessuno.

Che cosa sostiene Microsoft, e quanto costa

I numeri di Microsoft stessa per MAI Image 2.5 Pro, tutti dichiarati dal fornitore e nessuno riprodotto in modo indipendente:

• Precisione di rendering del testo del 96,8%, indicata come valida per cinese, inglese, giapponese, coreano e spagnolo — sebbene la stessa documentazione limiti l'output a circa un megapixel, per cui la dicitura "8K" associata all'affermazione va intesa più che altro come marketing

• Aderenza al prompt superiore del 27% rispetto a GPT-Image-1.5 nelle valutazioni interne di Microsoft

• 94% di coerenza del personaggio multi-immagine tra le generazioni

• Fino all'84–89% in meno di costi GPU rispetto ai modelli GPT in scenari Microsoft specifici come PowerPoint e OneDrive — un dato riferito a uno scenario specifico, non un dato generale

La scheda tecnica documentata avvalora tali affermazioni: input di testo fino a 32.000 token, una finestra di contesto di 131k, 4.096 token di output, input di immagini JPEG e PNG e il limite di output di 1.048.576 pixel. Quel limite è un problema per l'acquirente. Un editor di alta qualità che non può superare un megapixel è uno strumento per asset social e web, non uno strumento per la stampa, e nessuna accuratezza di rendering del testo cambia il numero di pixel.

Il prezzo è calcolato in base ai token su Foundry: 5 $ per milione di token di input di testo, 8 $ per milione di token di input di immagini, 106 $ per milione di token di output di immagini. Microsoft non pubblica i token per immagine, quindi qualsiasi cifra per immagine è un calcolo aritmetico e non un preventivo. Utilizzando la conversione di Artificial Analysis, un'immagine 1024 x 1024 si aggira intorno a 108,50 $ per 1.000 immagini — circa 2,3× il modello gemello MAI-Image-2.5 a circa 48 $ per 1.000, e 5,4× MAI-Image-2.5-Flash a circa 20 $ per 1.000. Il livello Pro è un premium voluto. Anche il prezzo di anteprima non è il prezzo GA, e il listino prezzi può cambiare prima della disponibilità generale.

Ming-Image-0.1-Design non ha un listino prezzi del fornitore con cui confrontarsi, perché non esiste un endpoint ospitato. La board di Artificial Analysis lo elenca a 30,00 $ per 1.000 immagini, che è una colonna derivata dalla board anziché un prezzo pubblicato dal fornitore: inclusionAI distribuisce pesi e una ricetta di serving, non un'API. Il suo costo reale è una GPU CUDA con 80 GiB di VRAM, BF16, 12 passi di campionamento a CFG 1.0 e un output consigliato di 2048 pixel. Dodici passi con guidance 1.0 corrispondono a un sampler distillato o senza guidance, ed è ciò che rende sostenibile un rendering a 2048 pixel con quel numero di passi; inoltre, la ricetta consigliata dalla scheda esegue anche un modello visione-linguaggio davanti al modello di diffusione per riscrivere un prompt breve in un layout JSON strutturato in stile Figma, con coordinate, gerarchia, specifiche di colore e testo letterale.

Due cose su cui vale la pena essere precisi dalla nostra parte. Non instradiamo né l'uno né l'altro modello: nessun modello di immagini Microsoft e nessun modello inclusionAI compare nel catalogo OrcaRouter, quindi entrambi indicano la rotta del fornitore stesso o il vostro hardware. Ciò per cui serve davvero il livello di routing è il lato incumbent del confronto — un unico endpoint compatibile con OpenAI su oltre 200 modelli, il prezzo di listino del fornitore passato con markup allo 0%, così una variazione di prezzo del fornitore è attiva lo stesso giorno, e failover automatico tra fornitori. Eseguire lo stesso set di prompt su un modello di immagini hosted di cui già vi fidate e su uno di questi è un lavoro da un solo tasto, non da procurement.

La domanda sulle dimensioni che nessuno fa

C'è un secondo numero che complica il lato download di questo confronto, e vale la pena dichiararlo perché il modello è pubblicizzato come 6B. Il diffusion transformer di Ming-Image-0.1-Design ha 6,15B parametri. Il pacchetto è di circa 52,88 GB, perché il text encoder multimodale è da 17,01B e il connettore aggiunge 3,09B — per un totale di circa 26B parametri in BF16. Il transformer del Layer companion è il doppio, a 12,31B, e il suo pacchetto è ancora più grande, a circa 65,20 GB. Il requisito di 80 GiB di VRAM è una conseguenza di tutto ciò che risiede insieme al transformer, non della cifra di 6B.

MAI Image 2.5 Pro ha il profilo opposto: niente da scaricare, niente da servire e un tetto massimo invalicabile su ciò che puoi produrre con esso. Quale di questi due problemi sia peggiore dipende interamente dal fatto che il tuo team utilizzi già GPU.

Sceglierne uno

• Stai modificando immagini esistenti in alta qualità e puoi restare entro un megapixel — MAI Image 2.5 Pro. Ha una posizione reale nella board di editing al rango 10, un elevato numero di voti alla base del suo punteggio di generazione e una pipeline multi-immagine documentata con un dato di coerenza riportato dal fornitore. Il prezzo riflette tutto questo.

• Stai generando layout densi di testo e hai bisogno di trasparenza o livelli modificabili — Ming-Image-0.1-Design. RGBA nativo e decomposizione in 2–9 livelli non sono funzionalità che MAI Image 2.5 Pro offre a qualsiasi prezzo, e l'output 2048 x 2048 è quattro volte il budget di pixel.

• Ti serve un output a risoluzione di stampa — nessuno dei due. Uno si ferma a un megapixel, e l'altro arriva al massimo a 2048 quadrati.

• Ti serve un numero che puoi difendere in una revisione — MAI Image 2.5 Pro sulle classifiche complete, Ming-Image-0.1-Design sul segmento UI/UX, e nessuno dei due sull'accuratezza del rendering del testo, dove entrambe le serie di affermazioni sono dichiarate dal fornitore e non riprodotte.

Il finale onesto è che questi due modelli non sono davvero in competizione. MAI Image 2.5 Pro è un editor hosted premium con un tetto di risoluzione e un prezzo adeguato; Ming-Image-0.1-Design è un download gratuito che guida il campo degli open-weights in una sezione dell'arena specifica per il design e in cambio chiede una scheda da 80 GiB. Ciò che vale la pena osservare è se Microsoft alzerà il limite dei megapixel prima della GA e se inclusionAI arriverà mai ad aggiungere un endpoint a questi pesi — perché anche solo una di queste mosse renderebbe questo un vero testa a testa invece di un confronto tra due diversi tipi di impegno.