MAI-Image-2.5-Pro vs GPT Image 2: 이미지 왕관은 이제 양분되었다

가장 깔끔하게 요약하자면MAI-Image-2.5-Pro와GPT Image 2의 관계는 "최고의 이미지 모델"이라는 질문이 더 이상 하나의 질문이 아니게 되었다는 것입니다. Artificial Analysis의 Image Editing Arena에서 Microsoft의 MAI-Image-2.5-Pro는Elo 1,272로 1위입니다. 같은 사이트의 Text-to-Image Arena에서 Ope​nAI의 GPT Image 2는Elo 1,369로 1위입니다. 그리고 다른 주요 순위표인 LMArena, 지금은 Arena라고 불리는 곳에서 GPT Image 2는 여전히 이미지 편집을 완전히 지배하며 일곱 가지 프롬프트 범주 모두에서 선두를 달리고 있습니다. 두 모델 모두 프리미엄급이고, 둘 다 토큰 사용량에 따라 요금이 부과되는 호스팅 API입니다. "어느 쪽이 이기나"에 대한 정직한 답은 어떤 작업을 말하느냐에 전적으로 달려 있습니다. 편집에서는 Microsoft의 신예가 유리하고, 생성 및 복잡한 프롬프트에 대한 충실도에서는 Ope​nAI의 기존 모델이 유리합니다.

리더보드 분할, 주의 깊게 읽으세요

• 편집 (Artificial Analysis): MAI-Image-2.5-Pro 1위 — 1,272 Elo, 약 6,100개 샘플. GPT Image 2 (high) 4위 — 1,256 Elo.

• 텍스트-투-이미지 (Artificial Analysis):GPT Image 2 (high) 1위 — 1,369 Elo, ~14,500 샘플. MAI-Image-2.5-Pro 7위 — 1,292 Elo, ~11,500 샘플.

• 편집 (Arena): GPT Image 2는 ~1,463 Elo로, 모든 카테고리에서 측정된 가장 큰 격차로 선두를 달리고 있습니다 — 이는 두 모델 중 가장 강력한 독립적 결과입니다.

상충되는 편집 리더보드들은 모순이 아닙니다. 이들은 서로 다른 모델 항목과 서로 다른 투표자 풀을 가진 두 개의 서로 다른 경기장입니다. Artificial Analysis는 GPT Image 2의 특정 "high" 등급을 MAI-Image-2.5-Pro의 프리뷰 빌드와 정면으로 비교하며, 그 자리에서는 Microsoft의 모델이 승리합니다. Arena는 중간 빌드를 더 넓은 경쟁 상대들과 대결시키며, OpenAI가 더 큰 격차로 승리합니다. 둘 다 실제이며, 둘 다 독립적이고, 어느 쪽 리더보드의 우위도 편집 부문의 우승자를 확정하기에는 충분히 크지 않습니다.

각각 무엇을 잘하는지

MAI-Image-2.5-Pro는 전문 편집기입니다. 마이크로소프트는 정밀하고 외과적인 변경, 즉 객체 교체, 이미지 내 텍스트 수정, 아티팩트 제거 등을 수행하면서도 이미지의 나머지 부분을 일관되게 유지하도록 이 모델을 설계했습니다. 벤더 보고 기준의 94% 다중 이미지 캐릭터 일관성 수치는 그러한 설계 목표를 숫자로 나타낸 것입니다. 이 모델의 대표적인 기능은 텍스트 렌더링입니다. 마이크로소프트는 영어, 중국어, 일본어, 한국어, 스페인어에서 96.8%의 정확도를 달성했다고 주장하지만, 동일한 문서에서 출력 해상도를 약 1메가픽셀로 제한하고 있습니다. 따라서 해당 주장에서의 "8K" 표현은 무시해도 되는 마케팅 문구입니다. 이 모델은 빈 캔버스(blank-canvas) 분야의 선두주자는 아닙니다. 텍스트-이미지 부문 7위라는 순위가 이를 직접적으로 보여줍니다.

GPT Image 2는 추론 엔진을 갖춘 범용 모델입니다. 내장된 사고 모드를 갖춘 최초의 Ope​nAI 이미지 모델로 — 레이아웃을 계획하고, 참조를 위해 웹을 검색하며, 그리기 전에 자체 점검을 합니다 — 이것이 복잡한 다중 제약 프롬프트와 Arena의 편집 카테고리에서 인정받는 선두주자인 이유입니다. 다국어 텍스트(CJK 포함)를 잘 렌더링하며, 3:1 종횡비 상한으로 최대 4K 해상도를 지원하고, 세 가지 품질 등급을 제공합니다. 약점은 강점의 거울입니다. 고품질에서는 비용이 비싸며, 정밀하게 보존하기보다는 재생성합니다. '편집'은 '이 지시에 따라 다시 렌더링'에 더 가깝습니다. 여기가 MAI-Image-2.5-Pro의 일관성 어필이 차별화를 시도하는 지점입니다.

가격

둘 다 토큰 기준으로 측정되며, 어느 쪽도 이미지당 토큰 수를 공개하지 않으므로, 이미지당 수치는 견적이 아니라 환산값입니다.

• MAI-Image-2.5-Pro — 백만 개의 텍스트 입력 토큰당 5달러, 백만 개의 이미지 입력 토큰당 8달러, 백만 개의 이미지 출력 토큰당 106달러. Artificial Analysis의 환산: ≈ 1,000개의 1024×1024 이미지당 $108.50.

• GPT Image 2 — 텍스트 입력 100만 개당 $5, 이미지 입력 100만 개당 $8, 이미지 출력 토큰 100만 개당 $30. 이미지당 비용은 품질 등급에 따라 달라집니다: 1024×1024 기준 대략 저품질 $0.006, 중간 품질 $0.05, 고품질 $0.21 — 약 1,000개당 $211 (고품질 기준).

구매자가 실제로 사용하는 등급에서 MAI-Image-2.5-Pro는 대략 GPT Image 2 high의 이미지당 가격의 절반 — 이는 볼륨 기준 실질적인 차이이며, 마이크로소프트가 자체적으로 (공급업체 보고, 시나리오별) 주장하는 PowerPoint 및 OneDrive에서 G​PT 모델 대비 GPU 비용 최대 84% 절감과도 일치합니다. 단, 주의할 점: 리더보드에는 GPT Image 2의 "high" 등급이 표시되어 있으며, GPT Image 2를 medium 품질로 낮추면 가격은 MAI-Image-2.5-Pro에 가까워지지만 Elo도 함께 하락합니다.

해상도 및 형식

• 출력 상한:MAI-Image-2.5-Pro는 약 1메가픽셀로 제한됩니다 (1024×1024 상당, 최소 변 768px). 웹과 대부분의 제품 이미지에는 충분하지만 인쇄에는 분명한 한계가 있습니다. GPT Image 2는 4K까지 지원하며 (최대 변 4,000px, 총 픽셀 수는 최대 약 830만), 종횡비 상한은 3:1입니다.

• 입력: 둘 다 JPEG/PNG 이미지와 텍스트를 지원합니다. MAI-Image-2.5-Pro는 32k 토큰 텍스트 입력과 131k 컨텍스트 창을 지원하는 것으로 문서화되어 있으며, GPT Image 2의 추론 모드는 입력 측면에서 차별화 요소입니다.

• 형식: GPT Image 2는 출시 시점에 투명 배경을 지원하지 않으며, Microsoft는 Pro 등급에 대한 투명 배경 지원 여부를 밝히지 않았습니다.

출력물이 커야 한다면—포스터, 인쇄물, 옥외 광고판 등—GPT Image 2의 4K 상한선은 오늘날 결정적인 이점입니다. 출력물이 웹 기반이라면 메가픽셀 상한선이 제약 조건이 되는 경우는 드뭅니다.

가용성 및 라우팅 각도

둘 다 호스팅 API이지만, 접근 가능성은 동일하지 않습니다. GPT Image 2는 2026년 4월 21일부터 OpenAI API를 통해 일반 공급되었으며, 오늘날 OrcaRouter를 통해 라우팅할 수 있습니다 — 하나의 키, 공급업체 목록 가격을 0% 마크업으로 전달, 공급업체 간 자동 장애 조치가 가능합니다. MAI-Image-2.5-Pro는 2026년 7월 23일 Microsoft Foundry 및 MAI Playground에서 공개 미리 보기로 제공되며, 아직 타사 라우팅 계층을 통해 접근할 수 없습니다. 미리 보기 가격은 GA 시 변경될 수 있습니다.

그 비대칭성은 실제 파이프라인에서 이 둘을 비교하는 사람이라면 누구나 결정 노트로 남길 만한 가치가 있습니다. 오늘날 동일한 엔드포인트에서 트래픽 일부를 GPT Image 2로, 일부를 다른 모델로 라우팅할 수 있으며, Microsoft의 프리뷰가 널리 호출 가능해지면 모델 문자열만 바꾸면 됩니다. 원하는 워크플로우, 즉 자신의 이미지로 두 편집기를 비교하고 새 편집기가 신뢰를 얻는 동안 검증된 편집기를 폴백으로 유지하는 것이 바로 라우팅 계층이 제공하는 기능이며, OrcaRouter에서는 공급자 가격이 곧 가격이므로 추가 비용이 들지 않습니다.

평결

기존 이미지를 편집하는 작업이고 출력물이 웹 크기라면, MAI-Image-2.5-Pro가 가성비 선택이며 Artificial Analysis의 편집 보드에서 현재 독립 1위입니다 — GPT Image 2 high의 이미지당 가격의 약 절반 수준입니다. 빈 캔버스 생성, 복잡한 다중 제약 프롬프트, 또는 대형 포맷 출력이 작업이라면 GPT Image 2가 더 나은 도구이며, 그 #1 텍스트-이미지 순위와 Arena 편집 우세가 이를 입증합니다. 둘 다 프리미엄 모델이고 둘 다 보유할 가치가 있습니다. 분할 보드는 마케팅용 동률이 아니라 진정으로 다른 두 전문 분야입니다. 그리고 둘 다 호스팅 서비스이므로, 라우팅 레이어는 프로덕션 경로를 어느 쪽으로 확정하기 전에 자체 이미지에서 두 모델을 나란히 실행하는 합리적인 방법입니다.