Images 2.6 対 MAI-Image 2.7 Preview：一方は2位にランクイン、もう一方は呼び出し可能

この比較には、ベンチマーク表を見ると単純に見えてしまう版がある：MAI-Image-2.7 PreviewはArtificial AnalysisのAA-Image-Editing v2.1ボードで1,196 Eloを記録し、2位に相当する。一方、Images 2.6— OpenAIがGPT-Image-2.6 SunburstとGPT-Image-2.6 Flareを2026年11月4日に展開したもの — だが、そのボードには行が一切存在しない。ランク入りモデル対ランク外モデル。問題は、ランク入りしているモデルを呼び出せないことだ。MAI-Image-2.7 Previewには公開APIも、Azure AI Foundryへの掲載も、公開価格も、オープンウェイトもない。それが存在するのはMicrosoftのMAI Playground、Arena、そしてリーダーボードの列にある名前としてだけだ。

有用な問いは「どちらが優れているか」ではない。「このうちどれを今週製品に組み込めるのか、そして電話に出る方を選ぶことで何を諦めるのか」だ。その答えは偏っているが、Eloの数値が示唆する方向に偏っているわけではない。

2026年11月5日に当てはまる3つのこと

• MAI-Image-2.7 Previewはエディターであり、エディターにすぎません。ソース画像が必要です。テキストから画像への生成については、Microsoftが「近日提供予定」と説明しているものの日付は示されておらず、だからこそAA-Image-T2IボードにMAI-Image-2.7 Previewの行は存在せず、1,196という数値は生成について何も語らない編集スコアなのです。

• Images 2.6はその両方を実現し、さらに3つ目の出力タイプを追加します。生成、編集、そして—11月4日に新登場—プロンプトまたはアップロードした写真からChatGPT内で単一ステップのアニメーションGIFを作成できることに加え、APIでのSVGエクスポートとマークアップ誘導編集も可能です。これはより広範な製品であり、本日時点でいかなる種類の独立したスコアも存在しません。

• 首位の2ポイント差は、実のところ2ポイントではない。MAI-Image-2.7 Previewの1,196（±15）は、GPT Image 2.5 Sunburstの1,199（±11）より3 Elo低い。どちらの信頼区間も、その差より広い。統計的には両者は同水準であり、OpenAIの後継となる2.6こそ、誰かがベンチマークを取っていればマイクロソフトが実際に比較対象とするモデルだ。

1,196 は実際には何を測定しているのか

Editing Eloは編集リクエストの分布全体の平均であり、平均は購入者が気にしていることを覆い隠します。7つのうち4つの編集アクションでリードしていると述べています。つまり、エンハンスメントと復元、推論ベースの編集、シーンとスタイル、テキストまたは記号の編集で、最も差が大きいのはシーンとスタイルで、次善モデルを24ポイント上回っています。

それは残りの3つでは負ける。構図、個別オブジェクト編集、同一性保持はOpenAIの側に残る。スコアボードではなく振る舞いの説明として読めば、それは明確な住み分けだ。MAI-Image-2.7 Previewに1枚のフレームを渡し、全体を夕暮れのように感じさせろ、損傷したスキャンを復元しろ、あるいは店先の文字をシーンに馴染むように書き換えろと指示すれば、それはボード上で最も強いものになる。1つのオブジェクトを、それを持っている人を変えずに2フィート左へ動かすよう頼むと、OpenAIのモデルはこれまでそれをより上手くやってきた。

自身の前世代に対する向上も特筆に値します。Eloの基準では大きく、MAI-Image-2.6に対する+45で、同モデルは約17,000サンプルで1,151に位置しています。これはノイズではありません。Microsoftは10月27日、OpenAIが2.6をリリースする9日前に、実質的な改善をリリースしました。

価格設定の非対称性が判断のすべてです。

MAI-Image-2.7 Preview は購入できません。料金表は存在せず、Microsoft はいつ用意されるのかも明言していません。最も近い目安は、前世代が Foundry 上でいくらかかるかです。MAI-Image-2.6 はテキスト入力トークン100万個あたり5ドル、画像入力トークン100万個あたり8ドル、画像出力トークン100万個あたり38ドルで、典型的な画像1枚ではおよそ3.9セントになります。Artificial Analysis では1000枚あたり38.9ドル、Flash 版は19.5ドルと記載されています。

対照的に、Images 2.6 には現在、実際の価格が設定されています。トークン課金で、2.5世代から変わっていません。テキスト入力は100万トークンあたり$5（キャッシュ時$1.25）、画像入力は100万トークンあたり$8（キャッシュ時$2）、画像出力は100万トークンあたり$30です。OpenAI は画像1枚あたりの固定価格を公開していないため、実用的な見積もりは出力トークン予算から算出する必要があります——約$0.053（高品質時）、xhighで$0.094、maxで$0.21（バッチ料金は約半額）。これらの予算は2.5から継承されているため、画像あたりの数値は概算、トークンあたりの数値は契約上の基準として扱ってください。

それが比較に何をもたらすかに注目してください。表面上は安いモデル、MAI-Image-2.7 Preview——おそらく前世代と同様の4セント前後の価格——は、今や無限に高価です。なぜなら、それを使う唯一の方法はプレイグラウンドを開いて手作業で行うことだからです。1枚あたりの上限価格が高いほうのモデルこそ、実際に請求書を受け取れるモデルなのです。

これは、ルーティング層がコスト最適化ではなく、決定を可逆的に保つための手段となるケースです。OrcaRouterはOpenAIの画像モデル群をプロバイダーの定価で、マークアップ0%で提供しています — GPT-Image-2.6 SunburstとFlareは、GPT-Image-2.5 SunburstとFlare、GPT Image 2、Imagen 4、Geminiのflash-imageモデルと並び1つのキーで、2つ目の契約も2つ目のSDKも不要です。Microsoftが2.7エンドポイントを公開したら、それを追加するのは当社側のカタログ変更と御社側のモデル文字列の変更であり、移行ではありません。一方、フェイルオーバーは、9日前のプレビューがレート制限を迎えた日に本番依存になるのを防ぐものです。

今日、何を結論でき、何を結論できないか

MAI-Image-2.7 Previewが編集でImages 2.6を上回ると結論づけることはできません。なぜなら、2.6を採点した人は誰もいないからです。逆もまた結論づけられません。リーダーボードから導ける唯一の擁護可能な読みは、編集においてMicrosoftがOpenAIの前世代との差を統計的ノイズの範囲内にまで縮めたということ、そしてOpenAIの現行世代は未測定だということです。

より限定的な3つのことを結論づけられます。そして、それらは行動に移すのに十分です。

まず、あなたの課題がシーン全体の変換——再照明、リスタイル、復元、テキストを写真の上に重ねるのではなく写真の中に収めること——であるなら、Microsoft自身の分析によれば、MAI-Image-2.7 Previewはより適した形のツールであり、午後をかけてプレイグラウンドで試す価値がある唯一の場所です。評価するのに費用はかからず、それは珍しく有用なことです。

第二に、あなたの問題が特定の領域に適用する文字どおりの指示——これを移動し、あれを削除し、顔を同一に保つ——であるなら、7つのアクションの分類では、その作業が属するのはOpenAIの系統であり、GPT-Image-2.6 Sunburstがその現在のビルドです。

第三に、生成、アニメーション、SVG、またはAPIが必要な場合、この比較は成立しません。MAI-Image-2.7 Previewはその4つのいずれも提供していません。

何がこれを変えるでしょうか

2つの出来事。そのどちらかが起きれば、この記事は1か月以内に時代遅れになるだろう。

価格付きのFoundryリスティング。Microsoftはすでに2.6と2.6-FlashをFoundryに投入しているため、このパターンは確立されており、2.7の遅れはポリシーというよりプレビューからGAまでのギャップのように見える。2.7のエンドポイントがおおよそ2.6のレートカードで提供されれば、一晩でシーンレベルの編集作業におけるデフォルトの推奨になる——画像1枚4セントで編集スコアのトップ2に入り、参照画像の追加料金もなし。これは複数参照のジョブでは、Krea 3の基本料金$0.06と参照画像1枚あたり$0.07の追加料金を大きく下回る。

Images 2.6 の AA 行。 画像ボードはモデルを毎日ではなくまとめて追加する — これが書かれる前の30日間にいくつか加わった — ため、遅れは通常、数か月ではなく数週間だ。2.6 が登場したとき、重要な数字は、それが自身の前身である 1,199 を上回るかどうかだ。GIF を追加しつつ編集で後退する後継は編集リリースではなく機能リリースということになり、MAI-Image-2.7 Preview が記録する 1,196 は2番目に高いスコアではなく、利用可能な中で最高のスコアになるからだ。

これらのいずれかが起こるまで、正直な要約は短い。ベンチマークできる最高の編集モデルは、購入できる最高の編集モデルではなく、購入できるモデルはベンチマークされていない。この二つのどちらが勝つと言う人は、推測しているだけだ。

実践的な順序

このペアを実務で評価するなら、最も時間を無駄にしない順序はこうです。まず、最も難しい全シーン編集10件をプレイグラウンドで MAI-Image-2.7 Preview に通してください。無料で、この種のタスクを本当に得意としているからです。次に、同じ10件を API 上の GPT-Image-2.6 Sunburst に通してください。テスト費用はおよそ50セントです。そして、対照として GPT-Image-2.5 Sunburst に通してください。これは1,199に対して18,300サンプルを背後に持つモデルであり、3つの中で位置づけを信頼できる唯一のモデルだからです。2.6が自分の10件で前世代を上回るなら、それはおそらく実際の改善です。上回らないなら、リーダーボードではまだ分からないことを2ドル未満で学んだことになります。

何としても避けるべきなのは、ベンチマークが出そろうまで決定を先送りすることだ。Microsoftのプレビューには終了時期が告知されておらず、OpenAIの後継モデルにはスコアが告知されていない。そして、そのどちらの空白も、来週に埋まるかもしれないし来四半期に埋まるかもしれない。モデルは今すぐテストできる程度には利用可能であり、それは証拠について言えることよりも恵まれている。