MAI Image 2.7 Preview vs Qwen Image 3.0: 아무도 발표하지 않은 오픈 웨이트 이탈

이 매치업을 판가름해 주던 조언은 이제 통하지 않는다. 이번 여름까지 “Qwen 이미지 모델이냐 미국의 폐쇄형 모델이냐”라는 질문의 답은 간단했다. Qwen을 골라 Apache-2.0 가중치를 내려받아 직접 실행하고, 요금표 걱정은 접으면 됐다. Qwen Image 3.0이 그 공식을 깨뜨렸다. 2026년 8월 4일 정식 출시된 이 모델은 유료 등급 두 개와 호스팅 API를 갖추고 나왔지만, 가중치도 모델 카드도 파라미터 수치도 기술 보고서도 없었다. 알리바바의 이미지 모델 라인이 폐쇄형으로 출시된 것은 처음이었다. 2026년 10월 27일 Microsoft AI가 발표한 MAI Image 2.7 Preview 역시 폐쇄형이며, API조차 없다. 따라서 정직한 비교는 자체 호스팅할 수 없는 두 모델 사이에서, 거의 정반대인 공개 정보를 내세워 판매되는 두 모델을 견주는 일이다.

그 재구성이 바로 이 글의 핵심이다. Elo, 이미지당 가격, 해상도 상한 등 나머지 모든 것은 결국 둘 중 어느 쪽이 실제로 구매 가능한지, 그리고 각 회사가 그에 대해 무엇을 공개하기로 했는지에서 따라 나오는 것들이다.

Qwen이 출시를 중단한 것

Qwen-Image 1.0과 2.0은 오픈 계열이었습니다. Apache-2.0 가중치가 발표 당일 공개됐고, 함께 제공되는 기술 보고서와 만화 레터링부터 인테리어 디자인까지 다양한 용도로 미세 조정한 커뮤니티가 있었습니다. 그래서 "그냥 직접 호스팅하라"가 상시 권장 사항이 된 것입니다. 라이선스가 상업적 사용을 허용했고 체크포인트는 다운로드였기 때문입니다.

Qwen Image 3.0이 그것을 끝냈다. 이 모델은 2026년 7월 22일 초대 전용으로 출시되었고, 8월 4일 Qwen Cloud와 Alibaba Cloud의 Model Studio를 통해 Standard와 Pro 두 등급으로 정식 출시(GA)에 도달했다. 어느 등급에서도 가중치는 공개되지 않았다. Alibaba는 파라미터 수, 모델 카드, 기술 보고서를 공개하지 않았으며, 벤치마크 수치도 전혀 공개하지 않았다. Qwen-Image-Bench에서도, 다른 어디에서도 마찬가지다. 유일한 독립적 신호는 Artificial Analysis로, 2026년 10월 스냅숏에서 Pro는 텍스트-투-이미지에서 약 1,094 Elo, 이미지 편집에서 1,085에 위치했고, Standard는 편집에서 1,062였다.

검색하는 사람이라면 누구나 혼란스러울 테니 분명히 짚고 넘어갈 문제가 있습니다. 적어도 한 비교 사이트에서는 Qwen Image 3.0을 오픈 가중치를 제공하는 Apache-2.0으로 표시합니다. 그것은 틀렸고, 팀의 일주일을 날려 버리는 종류의 오류입니다. 이 제품군의 오픈 계열은 Qwen-Image-2.1이며, 2026년 9월 20일 비상업적 연구 라이선스로 출시되었습니다. 검사하고 미세 조정할 수는 있지만 제품으로 출시할 수는 없습니다. 계획이 Qwen 자체 호스팅에 의존한다면, 그것은 3.0이 아니라 2.1 또는 그 이전 버전에 의존하는 것입니다.

마이크로소프트가 공개한 것과 공개하지 않은 것

MAI Image 2.7 Preview의 증거는 정반대를 보여준다. Microsoft는 그것이 어떻게 순위를 매기는지에 관해서는 많이 공개했지만, 그것이 무엇인지에 관해서는 거의 공개하지 않았다.

순위는 구체적이다. Artificial Analysis의 이미지 편집 보드에서 2026년 10월 22일 평가된 AA-Image-Editing v2.1 기준 1,193 Elo로 2위이며, GPT Image 2.5 Sunburst보다 6점 뒤지고 GPT Image 2.5 Flare보다 11점 앞선다. Microsoft는 Arena Edit에서 3위라고도 밝힌다. MAI-Image-2.6과 2.7 사이에서 추론 기반 편집과 장면 및 스타일 편집은 모두 Artificial Analysis의 해당 범주에서 7위에서 1위로 올랐고, 텍스트 및 기호 편집은 6위에서 1위로 올랐으며, 가장 큰 격차는 장면 및 스타일 부문의 24 Elo라고 한다. 이는 제3자 보드에 대한 회사 자체의 설명이다. 즉 독립 데이터에 관한 공급업체 보고 주장으로, 자체 벤치마크보다는 나은 종류의 주장이지만 재현 가능한 측정과는 여전히 같지 않다.

빠진 것은 구매자에게 필요한 모든 것입니다. 출력 해상도도 없습니다. 참조 이미지 최대치도 없습니다. 마스크나 바운딩 박스 인터페이스도 없습니다. Foundry 배포도 없습니다. 요율표도 없습니다. 모델 카드도 없습니다. 이 모델은 MAI Playground, Arena, Artificial Analysis에서 이용할 수 있습니다. 즉, 두 개의 평가 플랫폼과 하나의 데모이며, 텍스트-투-이미지 생성은 추후 제공될 예정이라고 합니다.

스펙 라인, 나란히 비교

• 출시 — Qwen Image 3.0 초대 전용 2026년 7월 22일, GA 2026년 8월 4일; MAI Image 2.7 프리뷰 2026년 10월 27일.

• 가중치 — Qwen Image 3.0의 경우 공개된 것이 없으며, 이는 1.0 및 2.0에서의 흐름과 반대됩니다. MAI Image 2.7 Preview도 마찬가지로 없으며, 이는 Microsoft의 방침과 일치합니다. 공개된 Qwen 계열은 비상업적 라이선스 하의 Qwen-Image-2.1입니다.

• 범위 — Qwen Image 3.0은 Standard 및 Pro 티어에서 생성과 편집을 모두 지원하고, MAI Image 2.7 Preview는 편집만 지원합니다.

• 해상도 — Qwen Image 3.0은 공급업체 자체 수치 기준 최대 2048×2048이며, 2.7은 미공개로, 그 이전 버전은 최대 2,359,296픽셀이었습니다.

• 가격 — Qwen Image 3.0 Standard는 1K 또는 2K에서 이미지당 $0.03이며, 편집 입력은 각각 약 $0.003입니다. Pro는 1K에서 $0.04, 2K에서 $0.075입니다. MAI Image 2.7 Preview는 공개된 가격이 없습니다.

• 액세스 — Qwen Image 3.0은 Qwen Cloud, Alibaba Cloud Model Studio 및 Qwen Chat에서 제공되며, 2.7은 API 없이 MAI Playground, Arena 및 Artificial Analysis에서 제공됩니다.

• 공개된 벤치마크 — Qwen Image 3.0은 벤더 벤치마크가 전혀 없습니다. 2.7은 벤더가 인용한 타사 리더보드 게재 순위와 카테고리 순위가 있습니다.

두 가지 다른 종류의 침묵

이 둘을 모두 "문서화되지 않음"으로 분류하고 싶어지지만, 이들은 같은 실패가 아니며 팀에 서로 다른 비용을 초래한다.

알리바바의 침묵은 역량에 관한 것이다. 우리는 인터페이스, 가격, 두 가지 티어, 최대 해상도는 안다. 그러나 그 모델이 무엇을 잘하는지는 모른다. 벤치마크가 공개되지 않았고, 유일한 독립 점수는 10월 스냅샷으로, Pro의 편집 Elo를 1,080대 중반에 놓아 해당 순위표의 선두권보다 여유 있게 낮은 수준에 두기 때문이다. 구매자는 작업에 가격을 매길 수 있다 — Standard의 이미지당 $0.03은 1K에서 Nano Banana 2.1의 $0.0336보다 낮지만 Meta Muse Image의 균일 1센트에는 미치지 못한다 — 그러나 자체 평가를 실행하지 않고서는 사용 사례별 품질을 예측할 수 없다.

마이크로소프트의 침묵은 조달에 관한 것이다. 우리는 그것이 대략 얼마나 좋은지 알고 있다. 블라인드 투표 방식의 위원회가 측정했기 때문이다. 그리고 그것이 어떤 범주를 내세우는지도 안다. 우리는 비용이 얼마인지, 출력 크기가 얼마인지, 참조를 몇 개 받는지, 어떻게 호출하는지는 모른다. 구매자는 품질을 예측할 수 있지만 구매할 수는 없다.

계획에 필요한 기준으로 두 가지의 순위를 매기면, 답은 당신이 어느 단계에 있느냐에 달려 있다. 기반으로 삼을 모델을 고르는 단계라면 알리바바의 침묵은 감수할 만하다 — 유료 평가를 돌리면 되고, 인터페이스는 문서화되어 있으며, 비용도 알 수 있다. 마이크로소프트의 모델에 로드맵을 걸지 여부를 고르는 단계라면, 그 침묵은 감수할 수 없다. 통합할 대상 자체가 없기 때문이다.

Qwen의 가격에서 1페니짜리 편집은 어떤 모습인가

Qwen의 가격 책정은 이번 맞대결에서 가장 구체적인 부분이며, 차이가 예상하는 지점에 있지 않기 때문에 등급별로 따져볼 가치가 있습니다.

Standard는 이미지당 $0.03, 1K 또는 2K이며, 편집 입력은 각각 약 $0.003입니다. 편집당 두 개의 참조 입력을 사용하는 1,000개 이미지의 제품 리터칭 배치는 출력에 $30, 입력에 약 $6가 들어 대략 $36입니다. Pro는 2K 출력과 두 개의 참조에 $0.075로 같은 배치에서 약 $81에 이르며, 이는 유일한 독립적 신호가 10월 스냅샷뿐인 등급치고 Standard의 약 2.2배입니다.

비교하자면, Meta Muse Image는 동일한 1,000장의 이미지를 10달러 정액으로 처리하고, Nano Banana 2.1은 2K 기준 약 50달러에 입력 토큰 비용은 별도로 처리합니다. Qwen Image 3.0 Standard는 경쟁력이 있지만 가장 저렴한 것은 아니며, 입력 요금 때문에 참조 이미지가 많은 작업에서는 격차가 더 벌어집니다.

MAI Image 2.7 Preview와 비교하면 계산 자체를 할 수 없으며, 바로 그게 핵심이다. 프리뷰는 아무도 비용을 청구하지 않는다는 점에서 무료이고, 이미지 하나마다 사람이 한 번 왕복해야 한다는 점에서 비싸다. 이미지 천 장이라면 인건비가 예산 전부다.

테스트해야 할 것은 범주 주장이다

Microsoft가 MAI Image 2.7 Preview에 대해 내놓은 가장 구체적인 주장은 이제 이 모델이 Artificial Analysis의 추론 기반 편집 카테고리에서 7위에서 1위로 올라섰다는 것입니다. 이는 좁고 검증 가능한 주장이며, 실험을 설계해 볼 가치가 있는 주장입니다. 왜냐하면 이는 Qwen Image 3.0이 답할 수 없는 주장이기도 하기 때문입니다.

Alibaba는 추론, 도구 사용 또는 다단계 편집에 관해 아무것도 공개하지 않았다. 문서에서 실제로 주장하는 것은 일련의 실용적인 텍스트 기능이다. 최대 4,500토큰의 프롬프트, 약 10픽셀까지 판독 가능한 텍스트, 12개 기본 언어, 20개 이상의 폰트, 호출당 최대 6개 출력, 서버 측 프롬프트 재작성이다. 직접 사용해 본 평가에서는 UI 목업과 다이어그램에 강하지만 때때로 작은 텍스트가 깨지고 Flash급 모델보다 지연 시간이 느리다고 설명한다.

그래서 두 모델은 서로 다른 실패 유형을 겨냥하고 있습니다. Qwen Image 3.0은 한 번의 패스 안에서 텍스트 렌더링과 레이아웃 충실도에 최적화되어 있습니다. MAI Image 2.7 Preview는 전체 장면이 어떻게 바뀌어야 하는지에 대한 판단이 필요한 편집에 최적화되어 있습니다. 작업이 활자가 많은 포스터라면 Qwen의 축을 테스트하는 것입니다. "이 제품을 저 방에 넣고 조명이 어울리게 해줘"라면 Microsoft의 축을 테스트하는 것이며, 리더보드에 따르면 Microsoft가 그 부분에서 앞서 있습니다 — 다른 사람들의 이미지에서요.

둘 다 전화를 받지 않는 곳

두 모델 모두 {{1}}OrcaRouter{{/1}}에 없으며, 그렇지 않은 것처럼 암시하기보다는 이 점을 솔직히 말하는 편이 좋습니다. 대신 제공되는 것은 실제로 호출할 수 있는 이미지 모델 세트입니다 — GPT Image 2.5 Sunburst와 Flare, GPT Image 2 패밀리, 세 가지 등급의 Imagen 4, Google의 Nano Banana 라인, Grok Imagine Image — 단 하나의 키로 공급자 정가에 마크업 없이 이용할 수 있습니다.

이는 바로 이 결정에 중요합니다. 이 결정을 어떻게 판가름할지와 직결되기 때문입니다. Qwen Image 3.0의 성능은 공급업체가 벤치마크하지 않았으므로, 이미 사용 중인 모델을 능가하는지 알아내는 유일한 방법은 동일한 브리프를 두 모델 모두에 실행해 보는 것입니다. OrcaRouter의 routing DSL을 사용하면 한 번의 호출로 단일 브리프를 여러 모델에 분산하고 결과를 하나의 형식으로 수집할 수 있으며, 모델 퓨전은 단일 편집이 계속 실패할 때 여러 모델로 구성된 패널이 함께 답하도록 함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 두 기능 모두 MAI Image 2.7 Preview를 호출 가능하게 만들지는 않습니다. 아직 어떤 것도 그렇게 하지 못합니다. 하지만 전자는 해당 콘솔에 묶이지 않고도 Qwen Image 3.0에 찬성하거나 반대하는 증거를 구축하는 방법이고, 후자는 추론이 많이 필요한 편집이 첫 시도에서 성공해야 할 때 찾게 되는 기능입니다.

무엇을 해야 하고, 무엇을 가정하는 것을 멈춰야 할까

Qwen의 이미지 라인이 오픈되어 있다고 가정하지 마세요. 3.0에서는 그렇지 않습니다. 아키텍처가 다운로드 가능한 가중치에 의존한다면, 원하는 모델은 Qwen-Image-2.1이며, 확인하게 될 라이선스는 비상업적입니다 — 즉 셀프 호스팅 계획에는 하드웨어 비용만이 아니라 점검해야 할 법적 경계가 있다는 뜻입니다.

이번 주에 문서화된 인터페이스를 갖춘 저렴한 편집기가 필요하다면, 이미지당 0.03달러인 Qwen Image 3.0 Standard는 색다른 주의점이 있는 합리적인 선택입니다. 공급업체를 포함해 누구도 이것이 무엇을 잘하는지 알려주지 않았습니다. 결정이 아니라 평가에 예산을 배정하세요.

작업이 장면 전체 편집이고 수동 반복 작업을 감당할 수 있다면, 오후 시간을 Arena에서 MAI Image 2.7 Preview와 함께 보내라. 추론 기반 범주 선도는 이번 출시에서 가장 구체적인 주장이며 가장 유지될 가능성이 높은 주장인데, 보도자료가 아니라 실제 보드 측정으로 뒷받침된 유일한 주장이기 때문이다.

그리고 한 가지 날짜를 염두에 두자. 마이크로소프트가 MAI Image 2.7 Preview를 이미지당 가격을 붙여 Foundry에 출시하는 순간, 이 비교는 두 가지 구매 경로에 대한 설명에서 실제 경쟁으로 바뀌게 되고, 0.03달러짜리 Qwen 편집이 넘어야 할 기준 숫자가 된다. 그때까지는 이 모델들 중 하나는 가격과 문제를 함께 갖고 있고, 다른 하나는 점수와 장벽을 함께 갖고 있다.