MAI Image 2.7 Preview vs Qwen Image 3.0：誰も発表しなかったオープンウェイトの出口

これまでのこの対決を決着させる助言は、もう通用しない。この夏までは、「Qwenの画像モデルか、それとも米国のクローズドモデルか」という問いへの答えは簡単だった。Qwenを選び、Apache-2.0の重みをダウンロードし、自分で動かして、料金表のことを気にするのはやめればよかった。Qwen Image 3.0がそれを壊した。2026年8月4日に一般提供が始まったとき、それは2つの有料プランとホスト型APIを伴って登場し、重みもモデルカードもパラメータ数も技術レポートもなかった。Alibabaの画像モデル系列がクローズドで提供されるのは初めてだった。2026年10月27日にMicrosoft AIが発表したMAI Image 2.7 Previewもクローズドであり、APIすら備えていない。したがって、正直な比較は、自分ではホストできない2つのモデルの間で、ほぼ正反対の開示内容に基づいて販売されているもの同士の比較になる。

その捉え直しこそが記事の核心だ。それ以外のすべて——Elo、画像1枚あたりの価格、解像度の上限——は、その2つのうちどちらが実際に購入できるのか、そして各社がそれについて何を公表する用意があったのかから導き出される。

Qwenが提供をやめたもの

Qwen-Image 1.0 と 2.0 はオープンな系譜だった。Apache-2.0 ライセンスの重み、発表当日に公開されたこと、それに付随する技術レポート、そしてコミュニティが漫画の文字入れからインテリアデザインまであらゆる用途にファインチューニングしてきたこと。だからこそ「とにかくセルフホストすればいい」が定番の推奨になった。ライセンスが商用利用を認めており、チェックポイントはダウンロードするだけだったからだ。

Qwen Image 3.0はそれに終止符を打った。このモデルは2026年7月22日に招待制で開始され、8月4日にStandardとProの2ティアで一般提供（GA）に到達した。提供経路はQwen CloudとAlibaba CloudのModel Studioである。どちらのティアでも重みは公開されていない。Alibabaはパラメータ数、モデルカード、技術レポートを公開しておらず、ベンチマーク数値も一切公開していない。Qwen-Image-Benchでも、その他のどこでも同様である。唯一の独立した指標はArtificial Analysisであり、2026年10月のスナップショットでは、Proがテキストから画像生成で約1,094 Elo、画像編集で1,085、Standardが画像編集で1,062だった。

率直に言っておくべき厄介な点があります。検索する人なら誰でも混乱するからです。少なくとも1つの比較サイトでは、Qwen Image 3.0 が Apache-2.0 かつオープンウェイトとして掲載されています。それは誤りであり、チームの1週間を奪う類の誤りです。このファミリーのオープンな系統は Qwen-Image-2.1で、2026年9月20日に非商用研究ライセンスの下でリリースされました——中身を調べてファインチューニングすることはできますが、製品として出荷することはできません。Qwen のセルフホスティングを前提とする計画なら、それは 3.0 ではなく 2.1 以前に依存します。

Microsoftが公開したもの、そして公開しなかったもの

MAI Image 2.7 Previewの証拠は鏡像だ。Microsoftは、それがどのようにランク付けされるかについては多くを公表しているが、それが何であるかについてはほとんど公表していない。

順位は具体的だ。Artificial Analysisの画像編集ボードでは、2026年10月22日に評価されたAA-Image-Editing v2.1で1,193 Eloの2位であり、GPT Image 2.5 Sunburstに6ポイント差で後れ、GPT Image 2.5 Flareを11ポイント上回っている。MicrosoftはArena Editで3位とも報告している。MAI-Image-2.6と2.7の間では、推論ベースの編集とシーン・スタイル編集がともにArtificial Analysisのカテゴリで7位から1位へ、テキストと記号の編集が6位から1位へ上がったと同社は述べており、最大のリードはシーンとスタイルにおける24 Eloだとしている。これらは第三者ボードに対する同社自身の特徴づけであり、独立データに関するベンダー報告の主張だ。自社ベンチマークよりは質の高い主張ではあるが、それでも再現可能な測定値と同じものではない。

購入者に必要なものがすべて欠けている。出力解像度の指定がない。参照画像の最大数の指定がない。マスクやバウンディングボックスのインターフェースがない。Foundry へのデプロイがない。料金表がない。モデルカードがない。このモデルは MAI Playground、Arena、Artificial Analysis で利用できる。評価用サーフェス2つとデモ1つにあたり、テキストからの画像生成は後日提供予定とされている。

仕様ラインを並べて比較

• リリース — {{1}}Qwen Image 3.0{{/1}} 招待制 2026年7月22日、一般提供 2026年8月4日、{{2}}MAI Image 2.7 Preview{{/2}} 2026年10月27日。

• 重み — Qwen Image 3.0 については公開されたものはなく、1.0 と 2.0 からの反転です。MAI Image 2.7 Preview についてもなく、これは Microsoft の方針と一致しています。オープンな Qwen ブランチは非商用ライセンスの Qwen-Image-2.1 です。

• 対象範囲 — Qwen Image 3.0 は Standard および Pro ティアで生成と編集を行い、MAI Image 2.7 Preview は編集のみを行います。

・解像度 — Qwen Image 3.0 はベンダー自身の公表数値では最大 2048×2048。2.7 については未公開で、その前世代は最大 2,359,296 ピクセルでした。

• 価格 — Qwen Image 3.0 Standardは1Kまたは2Kで画像1枚あたり0.03ドル、編集入力は1件あたり約0.003ドルです。Proは1Kで0.04ドル、2Kで0.075ドルです。MAI Image 2.7 Previewの価格は未公表です。

• アクセス — Qwen Image 3.0 は Qwen Cloud、Alibaba Cloud Model Studio、Qwen Chat で利用できます。2.7 は MAI Playground、Arena、Artificial Analysis で利用できますが、API はありません。

• 公開ベンチマーク — Qwen Image 3.0 にはベンダーによるベンチマークが一切ありません。2.7 は第三者ボードへの掲載とカテゴリ別ランキングがあり、ベンダーがそれを引用しています。

二種類の異なる沈黙

これら両方を「未文書化」として片付けたくなるが、両者は同じ失敗ではなく、チームに異なるコストを強いる。

アリババが沈黙しているのは能力についてだ。インターフェース、価格、2つのティア、最大解像度は分かっている。だがモデルが何を得意とするかは分からない。ベンチマークが公開されておらず、唯一の独立スコアは10月時点のスナップショットで、Proの編集Eloを1,080台半ばとし、そのランキングの上位陣を余裕をもって下回っている。買い手は作業の価格を算出できる——Standardは画像1枚0.03ドルで、1KではNano Banana 2.1の0.0336ドルを下回るが、Meta Muse Imageの一律1セントには及ばない——しかし自ら評価を実行しなければ、ユースケースごとの品質は予測できない。

マイクロソフトの沈黙は調達の話だ。どれほど優れているかはおおよそ分かっている。ブラインド投票制の掲示板が測定したからだ。どのカテゴリーを標榜しているかも分かっている。分からないのは、コストがいくらか、出力サイズ、参照数をいくつ取るか、そして呼び出し方だ。買い手は品質を予測できても、購入することはできない。

計画に何が必要かで両者を順位付けすると、答えはあなたがどの段階にいるかによって変わる。構築の土台とするモデルを選んでいるなら、Alibabaの沈黙は耐えられる——有償の評価を実施でき、インターフェースは文書化され、請求額も分かっている。Microsoftのものにロードマップを賭けるかどうかを選んでいるなら、その沈黙は耐えられない。なぜなら、統合する対象が何もないからだ。

Qwenの価格で、1ペニー分の編集がどのようなものか

Qwenの価格設定は、この対決において最も具体的な要素であり、料金体系の違いが予想外の場所にあるため、じっくり検討する価値がある。

Standardは画像1枚あたり0.03ドル（1Kまたは2K）で、編集入力は各約0.003ドルです。編集ごとに参照入力2つを使う商品レタッチ1,000枚のバッチでは、出力に30ドル、入力に約6ドルかかるため、およそ36ドルになります。Proは2K出力と参照2つで0.075ドル、同じバッチでは約81ドル — 唯一の独立した指標が10月のスナップショットにすぎないティアにしては、Standardの約2.2倍です。

比較すると、Meta Muse Image は同じ1,000枚を一律10ドルで処理し、Nano Banana 2.1 は入力トークン費別で2Kなら約50ドルで処理します。Qwen Image 3.0 Standard は競争力があるものの最安ではなく、入力課金があるため、参照画像の多い作業では差が広がります。

MAI Image 2.7 Previewと比べると、そもそも計算が成り立たない。そしてまさにそこが要点だ。プレビューは、誰からも請求されないという意味では無料であり、画像1枚ごとに人間による往復作業が発生するという意味では高くつく。千枚ともなれば、人件費が予算のすべてになる。

カテゴリーの主張こそが検証すべき対象である

マイクロソフトがMAI Image 2.7 Previewについて示した最も具体的な主張は、同モデルがArtificial Analysisの推論ベース編集カテゴリーで7位から首位に立ったというものだ。これは限定的で検証可能な主張であり、実験を設計して確かめる価値があるのはまさにこの主張だ——なぜなら、それはQwen Image 3.0が答えられない主張でもあるからだ。

アリババは、推論、ツール利用、複数ステップの編集について何も公表していない。そのドキュメントが実際にうたっているのは、実用的なテキスト機能の一群だ。最大4,500トークンのプロンプト、約10ピクセルまで判読できるテキスト、12のネイティブ言語、20種類超のフォント、1回の呼び出しで最大6つの出力、サーバー側でのプロンプト書き換えなどである。実際に試した報告では、UIモックアップや図表に強い一方、小さいテキストが時折文字化けし、Flash階層のモデルよりレイテンシが遅いとされている。

つまり、この2つのモデルは異なる失敗を狙っています。Qwen Image 3.0 は、1回のパス内でのテキストレンダリングとレイアウトの忠実度に最適化されています。MAI Image 2.7 Preview は、シーン全体がどう変わるべきかについて判断を必要とする編集に最適化されています。あなたの仕事が文字を多用するポスターなら、Qwenの軸を試していることになります。「この製品をあの部屋に置いて、光を合わせる」なら、Microsoftの軸を試していることになり、リーダーボードではその点でMicrosoftが先行していると示されています——ただし、それは他人の画像上での話です。

どちらも電話に出ない場所

どちらのモデルもOrcaRouter上にはなく、そうでないかのように示唆するのではなく、はっきり言っておくべきです。あるのは、実際に呼び出せる画像モデル群です — GPT Image 2.5 SunburstとFlare、GPT Image 2ファミリー、3段階のImagen 4、GoogleのNano Bananaライン、Grok Imagine Image — これらが1つのキーの背後で、プロバイダー定価のまま、マークアップなしで利用できます。

この特定の判断にとってそれが重要なのは、どう決着をつけるかという点にあります。Qwen Image 3.0 の能力はベンダーによってベンチマークされていないため、既に使っているモデルを上回るかどうかを知る唯一の方法は、同じブリーフを両方に通すことです。OrcaRouter のルーティング DSLは、1回の呼び出しで1つのブリーフを複数モデルに展開し、結果を1つの形で集められます。モデル融合はさらに進んで、単一の編集が失敗し続けるときにモデルのパネルが一緒に回答します。どちらの機能も MAI Image 2.7 Preview を呼び出し可能にはしません — まだそれを可能にするものはありません — が、前者は Qwen Image 3.0 のコンソールにコミットせずに、Qwen Image 3.0 を支持するか反対するかの証拠を構築する方法であり、後者は推論を多用する編集を最初の試行で成功させなければならないときに頼るものです。

何をすべきか、そして何を前提にするのをやめるべきか

Qwenの画像系がオープンだと決めてかかるのはやめよう。3.0ではオープンではない。ダウンロード可能な重みに依存するアーキテクチャなら、狙うべきモデルはQwen-Image-2.1であり、そこで読むことになるライセンスは非商用だ。つまりセルフホスティング計画には、ハードウェア費用だけでなく、確認すべき法的な境界がある。

今週中に、インターフェースが文書化された安価なエディターが必要なら、1枚あたり0.03ドルのQwen Image 3.0 Standardは妥当な選択肢ですが、奇妙な注意点があります。ベンダーを含め、誰もこの製品が何を得意としているのかを教えてくれていないのです。判断ではなく、評価のための予算を組んでください。

作業がシーン全体の編集で、手動ループを回す余裕があるなら、午後はArenaでMAI Image 2.7 Previewを触って過ごすといい。推論ベースのカテゴリ首位という主張は、今回のローンチの中で最も具体的な主張であり、最も裏付けが取れそうな主張でもある。なぜならそれは、プレスリリースではなくボードの実行結果に裏打ちされた唯一の主張だからだ。

そして、一つの日付を心に留めておいてほしい。MicrosoftがMAI Image 2.7 Previewを画像ごとの価格付きでFoundryに投入した瞬間、この比較は二つの購入経路の説明から実際の競争へと変わり、0.03ドルのQwen編集が打破すべき数字となる。それまでは、このモデルの一方には価格と問題があり、もう一方にはスコアと壁がある。