Hy Image3.5 vs Ming-Image-0.1-Design: Je kunt de ene huren en de andere niet kopen

Hy Image3.5 en Ming-Image-0.1-Design gingen vijf dagen na elkaar live in september 2026 en zijn onmogelijk verschillender te distribueren. Het model van Tencent is een API met verbruiksafrekening: 2K-afbeeldingen voor $0,024 per stuk op Tencent Cloud International, een preview die op 22 september opende en vandaag bereikbaar is via Tencent's eigen producten en cloudoppervlakken. Ming-Image-0.1-Design van inclusionAI is een repository: MIT-gelicentieerde gewichten op Hugging Face sinds 17 september, ongeveer 71,5 GB aan BF16-safetensors, geen endpoint, geen prijs, geen provider, en een Quick Start die verwijst naar een bijbehorende repository die een 404 teruggeeft. Het ene is een product dat je vanmiddag kunt aanroepen. Het andere is een bestand dat je vanmiddag kunt downloaden.

Dat is de vergelijking, en het is geen kwaliteitswedstrijd — geen van beide modellen heeft een onafhankelijke score, dus geen van beide kan op basis van output worden gerangschikt. Wat wel kan worden vergeleken, is wat elk model je laat doen, en waar elk model stopt. Zo gelezen zijn de twee modellen bijna exacte tegenpolen op elke as die een productieteam belangrijk vindt.

De enige dimensie waarin het open model onbetwist wint

Begin met de licentie, want dat is het enige punt waarop de vergelijking niet opgaat.

Ming-Image-0.1-Design is MIT. Download de gewichten, fine-tune ze op je eigen catalogus, verwerk het resultaat in een commercieel product, host het voor klanten, houd het afgeleide model — geen kosten per aanroep, geen gebruiksvoorwaarden om over te onderhandelen, geen leverancier die het endpoint onder je vandaan kan deprecaten. Voor een team met een privacybeperking, een vast GPU-budget of de behoefte om te trainen op propriëtaire designassets, is dat geen voorkeur, maar het verschil tussen een route hebben en er geen hebben. Geen enkele gehoste image-API, inclusief die van Tencent, kan dat bieden.

Wat die licentie kost, staat in de rest van het artikel.

Al het andere, één regel per keer

• Toegang — Hy Image3.5 is live via Tencent Cloud TokenHub, Media Processing Service en Video on Demand, plus Yuanbao, ima, Miora, WorkRally, OnSolo en WorkBuddy, met een gratis venster voor drie daarvan tot 7 oktober 2026; Ming-Image-0.1-Design heeft nergens een gehost endpoint, geen deployment bij een inferentieprovider, en de eigen modelkaart zegt dat je een inferentierepository moet klonen en een script moet uitvoeren.

• Kosten — $ 0,024 per geleverde 2K-afbeelding, waarbij mislukte en gefilterde generaties niet worden gefactureerd en er geen inputmeter is, tegenover gratis gewichten en een 80 GiB CUDA-GPU die je zelf moet zien te vinden. Het tweede getal is niet nul; het is de huur of afschrijving van een kaart in die klasse, plus de engineeringuren om de stack op te zetten.

• Uitvoer — Hy Image3.5 bereikt 2K met de standaard beeldverhoudingen en geen 4K-niveau; Ming-Image-0.1-Design raadt 2048×2048 of 1024×1024 aan voor snelheid, bij 12 samplingstappen en CFG 1.0 in BF16.

• Transparantie — Ming-Image-0.1-Design levert RGBA met transparante achtergronden als native output, wat een echte meerwaarde is voor werk met iconen, sprites en gelaagde composities; Hy Image3.5 heeft geen gedocumenteerde modus voor transparante achtergronden.

• Conditioning — Hy Image3.5 accepteert tot vijf referentieafbeeldingen per verzoek en behoudt eerdere beurten gedurende een meerbeurts bewerkingssessie; het conditioning-verhaal van Ming-Image-0.1-Design is zijn tekstencoder, een multimodale LLM in de pipeline, waarbij promptverbetering eerder van zustermodellen wordt verwacht dan dat die ingebouwd is.

• Deploymentondersteuning — een beheerde API met uptime eraan verbonden, tegenover een vLLM-Omni-pad waarvan de installatiegids werkt terwijl het modelspecifieke recept dat niet doet.

• Onafhankelijk bewijs — niets, aan beide kanten.

Het bewijsprobleem, dat erger is dan het lijkt

Beide modellen werden gelanceerd zonder een meting door een derde partij, maar ze faalden op verschillende manieren, en het verschil is leerzaam.

De claim van Tencent is een blinde GSB-voorkeursstudie die is uitgevoerd met enkele honderden van zijn eigen professionele ontwerpers, waarin Hy Image3.5 Hy Image3.0 met ongeveer 30% verslaat, Seedream 5.0 Pro evenaart en net voorbij Nano-Banana Pro en Qwen-Image-3.0 Pro uitkomt. De methodologie is degelijk, de deelnemers werken voor Tencent, de promptset is niet gepubliceerd, en het resultaat is een getal dat niemand buiten het bedrijf kan reproduceren. Op het Artificial Analysis text-to-image-board zoals uitgelezen op 23 september 2026 staat helemaal geen rij voor Hy Image3.5; de vorige generatie, HunyuanImage 3.0 Instruct, staat 65e van 156 met 964 Elo.

De claim van Ming-Image-0.1-Design is een ranglijstafbeelding die in de eigen repository is gepubliceerd, met als titel "Tekst-naar-afbeelding-ranglijst: UI/UX-ontwerp", als voettekst "Elo-scores van blinde voorkeursstemmen in onze Image Arena" en een badge "Open Weights-ranglijst". Het plaatst het model op de eerste plaats met 1.082 Elo, boven Ideogram 4.0 (Quality) met 1.052, Ideogram 4.0 met 1.015 en HunyuanImage 3.0 Instruct met 1.005. De afbeelding draagt de branding van Artificial Analysis; het model staat niet op de liveboards van Artificial Analysis. We konden de ranglijst die erop wordt afgebeeld niet op het openbare web vinden, en er wordt geen aantal stemmen vermeld.

Dus het cijfer van Tencent beschrijft tenminste een studie die het bedrijf heeft uitgevoerd. Dat van Ming beschrijft een studie die mogelijk niet buiten zijn eigen repository bestaat — wat een lastiger probleem is, omdat het niet alleen ongeauditeerd is, maar ook onvindbaar. Geen van beide zou als benchmark moeten worden aangehaald, en het eerlijke standpunt over beide is dat de kwaliteitsvraag open is.

Waarom de architectuur toch een blik waard is

Eén detail in de pipeline van Ming-Image-0.1-Design is het interessantste technische gegeven in beide aankondigingen, en het is zichtbaar in de repository in plaats van in enig persmateriaal. Een vLLM-Omni-commit van een derde partij koppelt een ByT5 glyph-encoder op byte-niveau aan een pipeline met de naam `ming_flash_omni`, waarbij de tokenizer-woordenlijst wordt uitgebreid met markers voor lettertype en kleur. Dat is een ontwerpintentie die je direct kunt aflezen: het model lijkt weergegeven tekst te behandelen als glyphs met typografische attributen, in plaats van als een emergente eigenschap van de prompt, wat de faalmodus is achter vrijwel elke slecht weergegeven poster die een beeldmodel ooit heeft geproduceerd.

Het is ook consistent met het opgegeven doel van het model — UI, infographics, posters en ander tekstintensief ontwerpwerk — en met de aanbevolen 2048×2048-uitvoer, aangezien leesbare letters pixels nodig hebben. Maar het is intentie, geen bewijs. De repository-indeling toont zes componentmappen zonder `model_index.json`, wat betekent dat het model een meerfasige pijplijn is in plaats van een enkele aanroep, en de bedrading van de glyph-encoder bevindt zich in andermans inferentieraamwerk in plaats van in de model card. Totdat een derde partij het uitvoert en de tekst laat zien, is het een architectuurclaim.

De vergelijkbare claim van Hy Image3.5 is conventioneler en evenzeer ongeverifieerd: Tencent zegt dat de Chinese en Engelse belettering in afbeeldingen is verbeterd, naast een betere, door de prompt bepaalde lay-out en sterkere bewerking van echte foto's. Ook door de leverancier gemeld, ook niet gereproduceerd.

Hoe je een van beide daadwerkelijk gebruikt

Het praktische antwoord verschilt volledig, afhankelijk van welk model je hebt gekozen, en geen van beide antwoorden heeft iets met een ranglijst te maken.

Als je Hy Image3.5 wilt, gebruik dan het gratis venster. Miora, WorkRally en OnSolo zijn van 22 september tot 7 oktober 2026 kosteloos beschikbaar, wat lang genoeg is om je echte prompts ertegen te draaien en een mening te vormen die de studie van Tencent je niet kan geven. Besluit dan of een preview die je niet zelf kunt hosten, niet kunt fine-tunen en niet onafhankelijk kunt meten thuishoort in een productiepad — en als dat zo is, houd de generatieaanroep dan achter een interface die je kunt omleiden, want een preview biedt geen beschikbaarheidstoezegging en de prijs of het model kan onder je vandaan schuiven.

Als je Ming-Image-0.1-Design wilt, is de eerste taak niet generatie, maar deployment. Reken op één enkele 80 GiB CUDA-GPU, verwacht dat je een inferentierepository moet klonen in plaats van een pipeline aan te roepen, en controleer de vLLM-Omni-receptlink voordat je er je plannen op baseert, want die kon niet worden gevonden toen wij keken. Wat je aan de andere kant krijgt, is de enige van deze twee modellen die je kunt fine-tunen, de enige die een transparantiekanaal uitvoert, en de enige die niet van je kan worden afgenomen.

Die laatste eigenschap is ook de reden waarom een routeringslaag en een open-weights-model complementair zijn en geen alternatieven. OrcaRouter is de beheerde helft — één sleutel voor meer dan 200 modellen, de adviesprijs van de provider doorgegeven met 0% opslag, zodat een tariefwijziging van een leverancier dezelfde dag nog ingaat, en automatische failover zodat een onbewezen preview achter een productieaanroep kan zitten zonder een single point of failure te zijn. Het is niet de helft die jou de weights geeft. Om precies te zijn over onze catalogus: noch Hy Image3.5 noch Ming-Image-0.1-Design is hier routeerbaar. OrcaRouter host geen Tencent-image-model en geen inclusionAI-model, en de gehoste modellen voor stilstaande beelden die we wél aanbieden zijn Google's Nano Banana 2 (als google/gemini-3.1-flash-image-preview), GPT-Image-2, Imagen 4 Ultra en Grok Imagine Image.

Waarvoor elk dient

Hy Image3.5 is voor teams die voordelig een afbeelding willen en niets willen draaien: 2K-output, facturatie per afbeelding zonder kosten voor verworpen pogingen, een API die vandaag al werkt, en een kwaliteitsclaim die je zelf moet testen. Het is de laagdrempeligste optie in de categorie en je krijgt er helemaal geen eigenaarschap bij.

Ming-Image-0.1-Design is voor teams wier beperking niet de prijs is maar controle — een licentie waarop ze een bedrijf kunnen bouwen, een model dat ze kunnen fine-tunen, een transparantiekanaal dat geen enkele gehoste API biedt, en een GPU-rekening in plaats van een rekening per aanroep. Het wordt geleverd zonder ondersteuning, zonder endpoint, en met een deploymentverhaal dat half af is.

De twee concurreren niet om dezelfde plek, en de reden is niet kwaliteit. Het is dat de ene een dienst is en de andere een asset, en de vraag welke je nodig hebt, is al beantwoord voordat je ook maar naar een benchmark kijkt.