タイトルカードには「MAI Image 2.7 Preview vs FLUX 3」、サブタイトルは「リーダーボードでの順位と価格表の対比」、2つのチップは「Elo 1,193、エンドポイントなし」と「画像1枚あたり$0.048~$0.607」。
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MAI Image 2.7 Preview 対 FLUX 3:リーダーボード上の順位と価格表の比較

著者

Gideon Frost

公開日

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ベンチマーク:Artificial Analysis · 毎日更新
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{{1}}これらのモデルの一方は、提供するすべての解像度について価格が公開されており、HTTPリクエストで呼び出せる。{{/1}}もう一方はより高いスコアを持ち、エンドポイントがまったくない。{{2}}Microsoft AIが2026年10月27日にリリースしたMAI Image 2.7 Previewは、Artificial Analysisの編集部門で1,193 Eloの2位につけている。{{/2}}{{3}}Black Forest LabsのFLUX 3は2026年10月1日に画像ティアをリリースし、1メガピクセル出力で0.048ドル、16メガピクセル出力で0.607ドルで、生成を依頼しても編集を依頼しても同じ料金を請求する。{{/3}}

その非対称性のせいで、これは直接対決というよりも「あなたは何を買っているのか」という問いになる。購入するものが「今週評価できる最良のエディター」であるなら、MAI Image 2.7 Preview は、自分のパイプラインでは再現できないスコアの強さによって勝つ。購入するものが「月曜日には製品の後ろに置けるエディター」であるなら、FLUX 3 はそれと競合しているのではなく、代わりに呼べる他のあらゆるものと競合しているのであり、Microsoft のモデルはそもそもその場にすら存在しない。

両方の事実は同時に成り立ち、どちらが重要かは、ビルドのどの段階にいるかによって完全に決まる。

それぞれが実際に何なのか

2つのモデルは同じクラスのオブジェクトではなく、そのことはどのベンチマークよりも先に仕様表の行が示している。

• スコープ — MAI Image 2.7 Preview はエディター専用で、テキストから画像への生成は近日公開予定として挙げられている。一方 FLUX 3 は、画像、ネイティブ音声付き動画、ロボット動作予測にまたがる統合マルチモーダルファミリーであり、その画像層はモード切り替えなしの単一エンドポイントで生成と編集を行う。

• リリース — 2026年10月27日、MAI Image 2.7 Preview をリリース。FLUX 3 ファミリーは2026年7月23日に発表され、画像ティアは10月1日に登場。

• 最大出力 — MAIは2.7について解像度を公表していません。FLUX 3 Imageは4Kまでスケールし、Black Forest Labsのドキュメントでは3840×2176と記載されています。

• 参照画像 — 2.7では未公開、FLUX 3 Imageでは最大10枚まで。

• 空間制御 — Microsoftはシーンのリスタイル、リライティング、テキストや記号の編集について言及しているが、公開されたマスクやボックスのインターフェースはない。一方、FLUX 3 Imageはバウンディングボックスによる被写体の位置指定とピクセル精度の部分編集を、文書化されたパラメータとして公開している。

• 価格 — 2.7 にはどの通貨でも料金表がありません。FLUX 3 Image は 768 スクエアで $0.041、1K で $0.048、2K で $0.100、4K で $0.607 となり、画像単位で課金され、生成と編集で同一です。

• 重み — どちらもフルサイズではオープンではありませんが、Black Forest Labs は FLUX 3 Image Klein を提供しています。これは 56億パラメータのオープンウェイト版で、同じリクエスト形式を持ち、解像度に応じて $0.008~$0.036 です。

「解像度の議論は、実のところ下流の議論である」

FLUX 3の4K上限は、モデルが返した編集済み画像のその後を追うまでは、スペック表の見せびらかしのように聞こえる。印刷レイアウト、大型ディスプレイ、またはトリミングの多いソーシャル向けパイプラインに投入される2K編集は、どこか下流でアップスケールされ、編集をアップスケールすることは、編集がちょうど取り除いたアーティファクトを再び持ち込む方法だ——やわらかくなった文字のエッジ、影のグラデーションを失うリライト、200%でどろどろになる復元ディテール。

16メガピクセルを0.607ドルで得るのは、画像1枚あたりでは高価であり、より安価な編集に別途アップスケール処理を加え、それを再度レビューしなければならない代替案と比べれば、使える出力1点あたりでは安い。マーケットプレイスのサムネイルではこの計算は逆になり、4セントの768ピクセル四方が正解で、4Kは無駄になる。

Microsoftは2.7の出力解像度を公開していないため、この軸で両者を位置づける正直な方法はありません。前世代のMAI-Image-2.6は出力を2,359,296ピクセル——約1536×1536——に制限しており、2.7がそれに匹敵すると仮定するのは事実ではなく推測にすぎません。

10件の参考文献、あるいは誰も公表していない数字

参照画像の枚数は、編集モデルが実際のワークフローに適合するかどうかを静かに左右する決定要因だ。商品撮影では、商品そのもののカット、それを置く面のカット、スタイル参照が必要になる。ブランド案件では、さらにロゴロックアップと過去キャンペーンのフレームが加わる。5枚の参照で前者をカバーでき、10枚なら両方をカバーできる。

FLUX 3 Imageは最大10枚まで扱えます。MAI Image 2.7 Previewについて、Microsoftは何も公表していません — 上限も、マスクの慣例も、品質ティアの構造も。これはモデルの能力に対する批判ではありません。購入者が何を前提に計画できるかについての陈述です。未公表の制限は、統合中に発見する制限です。

同じ欠落は空間制御にも見られる。バウンディングボックスは画像生成で最も地味な機能であり、レイアウト作業を再現可能にする機能でもある。製品をここに置き、見出しをそこに置き、背景はそのままにする。MAIが公開している2.7の説明は、判断を要する編集——シーンのスタイルを変える、照明を修正する、看板の文言を書き換える——を強調しており、座標制御については何も述べていない。これらは異なる用途のための異なるツールであり、そのうち文書化されているのは一方だけだ。

Two-column scoreboard. MAI Image 2.7 Preview: editing Elo 1,193 rank 2, text-to-image coming soon, max output not published, references not published, price per image none published, API none. FLUX 3 Image: editing Elo no public score, text-to-image same endpoint, max output 4K, references up to 10, price per image $0.048 to $0.607, API available. Footer: 'MAI per Artificial Analysis; FLUX 3 prices per Black Forest Labs docs.'

編集の代償を徹底的に読み解く

現実的なバッチを想定しましょう。月200点の商品写真を2Kで編集し、そのうち10分の1は4Kで印刷する用途です。

FLUX 3 Imageでは、180枚が$0.100、20枚が$0.607で、$18.00+$12.14、つまりリトライによる追加コストを除けば月およそ$30です。請求額を実際に左右するのはリトライ回数です。なぜなら、ラベルを正しく付けるのに3回のパスが必要なモデルは、定価の3倍のコストがかかるからです。Black Forest Labsはリクエストごとに計算済みコストをAPIレスポンスで返すため、その会計は推計ではなく簡単に行えます。

MAI Image 2.7 Preview では、同じバッチに費用はかからず、Playground で誰かの丸1日分の手間を要します。なぜなら、各画像が手作業の往復になるからです。小規模ならその労力は取るに足らず、無料で使えることは確かな利点です——これはまさにプレビューが向いている作業量です。月200枚になると、その労力は FLUX 3 の請求額全体を上回ります。

ここが、ゲートウェイが単なる追加ホップではなく存在価値を発揮する場面です。リーダーボード上でMAI Image 2.7 Previewを挟み込むOpenAIの編集ティアはいずれも——GPT Image 2.5 Sunburstは1,199、そしてGPT Image 2.5 Flareは1,182——OrcaRouter経由でプロバイダーの定価どおりに呼び出せ、上乗せは一切ありません。したがって購入者にとって重要なのは、実際にテストしているモデル群をまたいでも、キーは1つ、請求書は1つで済むという比較です。本記事の編集上の主張は2.7が利用できないということであり、ルーティング上の主張は、OpenAIの各ティア間の42ポイントの差が、今日あなた自身のアセットで測定できる現実の選択肢だということです。

FLUX 3の独自数値はどこから来るのか

Black Forest Labsのローンチ時ベンチマークはベンダーによる報告であり、重要なことに、主に動画に関するものだ。10秒の720pクリップにおいて、Runway Gen-4.5に対して77%、Luma Ray 3.2に対して93%の選好勝率を記録したという。これらはモデルを開発した企業自身が行った、再現されていない直接比較の選好調査であり、編集品質については何も語っていない。

FLUX 3 Image に欠けているのは、2.7 の 1,193 Elo に匹敵する公開編集ボードのスコアです。つまり、この記事のスコアボードは本当に偏っています。一方には独立した評価があり製品がなく、もう一方には製品があり独立した評価がありません。編集品質でどちらかが勝つと言う人は皆、動画ベンチマークか解像度の数値のどちらかから外挿しているにすぎません。

Kleinは、FLUX 3の中で意思決定を変える部分です

56億パラメータのKleinバリアントはオープンウェイトで、ホスト型モデルと同じリクエスト形式を受け付け、768平方で1画像あたり0.008ドルから実行できます。この組み合わせは、MAI Image 2.7 Previewがどんな価格でもできないことを実現します。つまり、チームがモデルを自社ハードウェアで実行し、アセットを自社の境界内に保ち、画像ごとの請求なしで反復できるようにするのです。

オープンウェイトも、FLUX 3が別の調達の文脈で語られるべき理由です。他社のプレイグラウンドでのプレビューは、能力を示すデモにすぎません。ダウンロード可能なチェックポイントはアーキテクチャ上の決定であり、ベンダーが価格設定を変更しても存続します。

どれを選ぶべきか

編集品質を評価していて、シーンとスタイルに関する主張が成り立つかどうかを知りたいなら、今週はArenaでMAI Image 2.7 Previewを使ってください。無料で、リーダーボード上で2番目に良いスコアであり、既知のモデルとのブラインド比較は、リスタイリングにおける24ポイントのリードがあなたの素材にも当てはまるかどうかを知る最速の方法です。

パイプラインにエディターが必要なら、2つのうち電話に出てくれるのは FLUX 3 Image だけであり、公開されている解像度の段階、参照画像10枚という上限、画像ごとの料金によって、コードを書く前に費用を見積もることができます。

今日パイプラインでエディタが必要で、実際に到達できる最強のスコアを求めるなら、どちらも答えではない——そのボードで2.7のすぐ上とすぐ下にあるモデルが答えだ。これは比較記事としては不満足な結論だが、正確な結論でもある。

Screenshot of the Microsoft AI post 'MAI Image 2.7 debuts above GPT Image 2.5 Flare on Artificial Analysis and #3 on Arena', dated October 27, 2026, with its embedded Artificial Analysis chart: GPT Image 2.5 Sunburst (max) 1,199, MAI-Image-2.7-Preview 1,193, GPT Image 2.5 Flare (max) 1,182, MAI-Image-2.6 1,151, Krea 3 (Ultra) 1,151, Nano Banana 2.1 1,151, MAI-Image-2.6-Flash 1,144 and GPT Image 2 (high) 1,136, sourced to AA-Image-Editing v2.1.Screenshot of the OrcaRouter model page for gpt-image-2.5-sunburst, showing the /v1/images/generations endpoint, price of $8.00 input and $30.00 output per 1M tokens, p50 time-to-first-token of 11.04 seconds and 50.7K tokens of traffic over seven days.