MAI Image 2.7 Preview vs HY Image 3.5：計算してはいけない105ポイントの差

二つの数字を並べると、比較は決着したように見える。MAI Image 2.7 PreviewはArtificial Analysisの画像編集ボードで1,193 Eloを記録した。HY Image 3.5は1,088だった。105ポイントの差であり、Eloスケールではこれは丸め誤差ではなく、モデルの階層が違うということだ。唯一の問題は、この二つの数値がArtificial Analysisが再構築中のボードの異なるスナップショットに由来しており、それらをまたいで引き算するのは、摂氏の気温と華氏の気温を比較してその差を熱波と呼ぶのと同じ過ちだということだ。

それが重要なのは、その無効な引き算がどちらの側にとっても利用できる最も都合のよい論拠だからだ。Microsoftは、自社のプレビューがリリース済みの競合より100ポイント先行して見える数値から利益を得る。Tencentは、誰も呼び出せないモデルとの比較から利益を得る。数値が同じリーダーボードに同じ名前で載っているため、どちらもその論拠を唱える必要はなくても、それは広まってしまう。

以下は、各モデルが実際に提供している内容を、成立しない計算から切り離して示したものです。

1つのボード名の下にある2つのスナップショット

MAI Image 2.7 Previewの1,193は、2026年10月22日付のスナップショットであるAA-Image-Editing v2.1に由来する。2位で、後れを取ったのはGPT Image 2.5 Sunburstの1,199で、上回ったのはGPT Image 2.5 Flareの1,182だった。

HY Image 3.5 の1,088は、2026年9月時点の編集ボードの測定値に由来する。97モデル中14位で、信頼区間は1,079～1,097、その背後には5,550件のペアワイズ比較がある。HunyuanImage 3.0 Instruct は同じ測定で1,066、Qwen-Image-2.1 は1,074だった。

ボードのバージョンと評価ウィンドウが異なっており、それだけで2つの数値の差は解釈不能になる。このブログにあるMAI-Image-2.6についての既存の記事が、その理由をすでに説明している。ボードがv2.1として再構築されたとき、古いモデルのスコアは動き、能力低下のように見えた「リグレッション」は、物差しが変わったことによるアーティファクトだった。同じ注意は逆方向にも当てはまる。2つの物差しをつなぎ合わせて作った105ポイントの差は、何かの測定値ではない。

確信を持って言えることは、より狭い範囲ではあるが、依然として有用である。両モデルはそれぞれ測定された時点で編集ボードの上位15位に入っており、どちらも最上位ではない。

HY Image 3.5 が明確に優れている点

3つあるが、どれも近いものではない。

• 呼び出すことができます。HY Image 3.5 は Tencent Cloud の API を通じて利用可能で、Chat または Messages プロトコルに対応する文書化されたエンドポイントと、すべてのパラメータを記載した画像生成ガイドが提供されています。MAI Image 2.7 Preview には API も、Foundry のリスティングも、公開価格もありません。

• 価格を設定できます。Tencent は 2K 画像 1 枚あたり ¥0.15（約 2.5 セント）を課金し、生成された出力に対してのみ請求します。Microsoft は 2.7 について、どの通貨でも料金表を公表していません。

• あらゆる作業をこなします。HY Image 3.5は、テキストから画像への生成、画像から画像への生成、マルチターン編集を1つのエンドポイントで処理します。MAI Image 2.7 Previewは編集専用で、生成は近日公開と記載されています。

その3番目の点こそが、それぞれがどんな種類の製品なのかを変えるものです。マルチターン編集とは、モデルが1つの会話の中で一連の改訂を通じて主題を保持することを意味します — デザイナーが午後をかけてアセットを反復改良する際の作業パターンです。リクエストごとにゼロから始めるシングルパス編集ツールは別物であり、Microsoftは2.7がどちらのパターンをサポートするのかを明らかにしていません。

テキスト・トゥ・イメージ・ボードがランキングを大逆転させる

単一の数値による比較に誰もが慎重になるべき理由となる詳細は次のとおりだ。Artificial Analysisのテキスト・トゥ・イメージのボードでは、HY Image 3.5はElo 975を記録し、166モデル中66位となった。これは、自らの前世代にあたるHunyuanImage 3.0 Instructを約20ポイント下回るものであり、編集ボードが描く図式とは正反対だ。そこでは3.5は同じ前世代を22ポイント上回っている。

モデルが一方のベンチマークで前世代を上回り、別のベンチマークでは下回ることは、モデル内部の矛盾ではない。それは、二つの評価が異なるプロンプト集団を測っているというシグナルであり、指示追従向けに調整された編集モデルが、数値のどこにも誤りがないまま、オープンエンド生成でリグレッションし得ることを示している。テンセント自身の位置づけもこの解釈を支持している。発表資料はプロフェッショナルなクリエイティブ作業、テキスト描画、編集の一貫性、思考連鎖（chain-of-thought）プロンプト書き換えツールに焦点を当てており、テキストから画像へのモードは主要な見出しではなく、複数ある機能の一つとして提示されている。

MAI Image 2.7 Preview では、モデルが生成できないため、対応するボードは空です。これはデータポイントの欠落ではなく、製品上の判断です。

異なる失敗モードであり、異なる品質レベルではない

各モデルが強みを主張しているカテゴリーは、本当に異なる問題を指し示している。

Microsoftによる2.7の主張は、フレーム全体を判断することです。シーンをリストライルし、ライティングをやり直し、復元し、テキストが画像の上に載るのではなく画像内に収まるように書き換えます。Artificial Analysisでは、このモデルが7つの編集アクションのうち4つで1位となり、シーンとスタイルでは24ポイント差で最大のリードを築いています。Microsoftによれば、2.6と比較して10のユースケースと7つのアクションにわたって改善したということです。

TencentがHY Image 3.5について掲げているのは、改訂間の一貫性と、小さい文字や多言語テキストを含む描画テキストの可読性、そしてリアリズムです。その根拠は社内盲検テストで、数百人のプロのデザイナーを対象に、HY Image 3.0より約30%高い勝率を示し、Seedream 5.0 Proとほぼ同等、Nano-Banana ProとQwen-Image-3.0 Proをわずかに上回りました。これらはベンダー実施のGSB結果であり、独立したランキングではないため、その前提で読むべきです。

合わせて考えると、この二つの主張は実際の分業を述べている。「この写真を冬のキャンペーンのように見せる」というタスクなら、2.7 のシーンとスタイルの余裕はまさにそこを狙っている。「この製品を40回のレンダー全体で同一に保ち、ラベルを読みやすく保つ」というタスクなら、HY Image 3.5 がうたう強みはそこを狙っている。どちらの主張も、もう一方のタスクについての証拠ではない。

大量購入時の各コスト

価格設定の非対称性は、それ単独でほとんどの実際の導入を決定づけるのに十分なほど大きい。

HY Image 3.5は2K画像1枚あたり¥0.15で、約$0.024です。月に1,000枚なら、リトライを除いて約$24になります。出力解像度は2Kと記載されていますが、APIのsizeパラメータはさらに広い範囲を受け付けます。幅と高さは256～8192で、面積上限16,777,216ピクセルのもとで、最大4096×4096までカバーします。参照できる上限としては、Tencentのローンチ発表でリクエストあたり5枚とされています。一方、APIガイドのパラメータ表では、旧3.0エンドポイントについて0～3枚と記載されているものの、3.5については数値を再掲していません。そのため、これを前提にワークフローを計画する前に、最新のドキュメントで確認してください。

MAI Image 2.7 Preview は費用がかからず、その代わりに建物内で最も高価なリソース、つまりブラウザタブの中の人間の注意力を消費する。千枚の画像は千回の手作業の往復だ。モデルが無料とは、サンプルが無料という意味だ。

チームが今四半期にこれらのどちらかをパイプラインへ組み込みたいなら、判断はすでに可用性によって下されています。そして率直に言っておく価値があるのは、OrcaRouter はいずれのモデルもホストしていないということです — HY Image 3.5 は Tencent 自身のクラウド API を通じて利用でき、MAI Image 2.7 Preview はどこからも利用できません。ゲートウェイが状況を変えるのはフォールバック層です。プレビュー品質の編集エンドポイント上に構築する場合、エラーやタイムアウト時に第2のモデルへフェイルオーバーするルーティング設定があるかどうかが、嫌な午後で済むかリリースが壊れるかの差になります。

決着をつけるテスト

リーダーボードは中立的なプロンプトと単一パスから構築されている。購入者が実際に抱く疑問は、同じアセットの5回目のリビジョンで、参照画像とすべてのステップを通じて維持されなければならない制約がある場合に何が起こるかだ。

HY Image 3.5は今日その方法でテストできます。元画像、参照、マルチターンのシーケンスを送り、被写体が4ターン目までにドリフトするかどうかを確認します。MAI Image 2.7 Previewは、Playgroundでシングルパス品質を、Arenaでブラインド選好をテストできますが、シーケンスインターフェースがないため、シーケンス一貫性についてはテストできません。

Microsoftがエンドポイントを提供し、Artificial Analysisが同一のリーダーボードバージョンで両モデルを再評価するまで、正直な比較はこうだ。Tencentには安価で呼び出し可能なマルチターンモデルがあり、スコアは中位。Microsoftにはより高スコアのシングルパスエディターがあるが、誰もデプロイできない。両者の105ポイント差はタイミングの偶然であり、発見ではない。