Ming-Image-0.1-Design vs MAI Image 2.5 Pro: Het megapixelplafond geeft de doorslag

Het meest bepalende getal in een vergelijking tussen Ming-Image-0.1-Design en MAI Image 2.5 Pro is geen Elo-score. Het is 1.048.576. Dat is het uitvoerplafond dat Microsoft documenteert voor MAI Image 2.5 Pro — ruwweg 1024 x 1024 — terwijl Ming-Image-0.1-Design van inclusionAI 2048 x 2048 aanbeveelt en helemaal niet op tussenliggende formaten rendert, waarbij een aanvraag wordt vastgezet op ofwel de 1024- of de 2048-bucket. Beide modellen zijn echt goed in het leesbaar in een afbeelding zetten van tekst, en daarom duiken ze steeds in dezelfde gesprekken op. Slechts één van de twee levert je een lay-out van 4 megapixel, en slechts één van de twee wordt per token geprijsd op de premiumlaag van een hyperscaler.

Ming-Image-0.1-Design is het 6B tekst-naar-afbeelding-model van inclusionAI, MIT-gelicentieerd, gewichten gepubliceerd op 17 september 2026. MAI Image 2.5 Pro is de kwaliteitsklasse van Microsoft AI, sinds 23 juli 2026 in openbare preview op Microsoft Foundry. Geen van beide beweringen over hun tekstweergave is gereproduceerd buiten het lab dat deze heeft gedaan — maar een van beide is door een arena gegaan, en dat onderscheid loopt door alles hieronder heen.

Waarvoor elk van hen is gebouwd

MAI Image 2.5 Pro is het topmodel van Microsofts MAI-Image-2.5-familie, boven MAI-Image-2.5 voor gebalanceerd werk en MAI-Image-2.5-Flash voor volume, terwijl MAI-Image-2.6 sinds 19 augustus al in besloten preview is. Microsoft beschrijft het als zijn meest natuurgetrouwe beeldmodel tot nu toe, gericht op hero-afbeeldingen, gedetailleerde bewerkingen en nauwkeurige tekstweergave in de afbeelding. Het is gebouwd rond multi-image-invoer: de leverancier meldt 94% personageconsistentie tussen generaties en positioneert het model voor workflows waarin je een bestaande asset neemt, één ding verandert en het meteen inzet.

Ming-Image-0.1-Design is een generator die vanaf nul werkt, geen editor. Prompt erin, afbeelding eruit, geen referentieafbeelding nodig. Het domein is tekstintensief grafisch ontwerp — UI-mockups, dashboards, infographics, posters — en het onderscheidende mechanische kenmerk is dat het native RGBA produceert wanneer de prompt begint met een van de gedocumenteerde transparantiefrasen. Een begeleidend model, Ming-Image-0.1-Design-Layer, splitst een afgevlakt ontwerp op in 2–9 afzonderlijke RGBA-PNG's die weer tot het origineel kunnen worden samengevoegd.

• Uitvoerplafond — Ming-Image-0.1-Design 2048 x 2048 aanbevolen, of 1024 x 1024, waarbij tussenliggende formaten worden teruggebracht tot een van die twee vs. MAI Image 2.5 Pro met een maximum van 1.048.576 pixels, ongeveer 1024 x 1024

• Kernmodus — genereren met alleen een prompt versus het bewerken van meerdere afbeeldingen met consistente personages over alle referenties heen

• Transparantie — native RGBA van de sampler, plus 2–9-laags decompositie via het bijbehorende model tegenover geen enkele gedocumenteerde

• Licentie en toegang — MIT-gewichten die u zelf host versus een commerciële preview op Microsoft Foundry

• Facturatie-eenheid — je eigen GPU-tijd, één 80 GiB-kaart versus per token, gemeten op Foundry

• Onafhankelijke plaatsing voor tekst-naar-afbeelding — Ming-Image-0.1-Design op #45, Elo 995, 21.342 samples vs MAI Image 2.5 Pro op #12, Elo 1.098, 13.521 samples

• Onafhankelijke plaatsing voor bewerken — geen vermelding vs MAI Image 2.5 Pro op #10, Elo 1.106, 13.581 samples

Lees de twee arena-nummers samen

De Artificial Analysis-ranglijsten, gelezen op 24 september 2026, zeggen iets specifiekers dan "één model is beter."

Op het Text to Image-bord staat MAI Image 2.5 Pro op rang 12 met een Elo van 1.098 en een 95%-betrouwbaarheidsinterval van ±8 over 13.521 stemmen. Ming-Image-0.1-Design staat op rang 45 met 995 Elo, ±8, over 21.342 stemmen. Dat is een verschil van 103 Elo op een bord waar het krappe interval betekent dat het geen ruis is. Op het Image Editing-bord staat MAI Image 2.5 Pro op rang 10 met 1.106 Elo bij 13.581 stemmen; Ming-Image-0.1-Design komt daar helemaal niet voor.

Dan kantelt het beeld in het ene segment dat ertoe doet voor een designteam. In de UI/UX Design-deelset van hetzelfde leaderboard staat MAI Image 2.5 Pro op rang 10 met 1.131 Elo over 1.241 stemmen in de deelset, en Ming-Image-0.1-Design staat op rang 16 met 1.084 Elo over 2.100 stemmen. De kloof wordt kleiner van 103 Elo naar 47, en het model dat nooit is gebenchmarkt op bewerken, overbrugt het grootste deel van de afstand zodra de prompts ontwerpprompts zijn.

Dat is de aard van de keuze. MAI Image 2.5 Pro is het betere algemene beeldmodel en de betere editor, gemeten. Ming-Image-0.1-Design is een specialist die bij een lay-outtaak ruim boven zijn algemene rangschikking presteert, en het is de enige van de twee met een pad voor transparante achtergronden.

Eén voorbehoud bij beide sets cijfers: dit zijn slicegetallen, en slices verschuiven. Het aantal van 13.521 stemmen van MAI Image 2.5 Pro op het volledige bord is groot genoeg dat het interval smal is, maar een use-case-slice met een duizendtal stemmen erachter is een zachter getal, en de leveranciersclaims die achter beide modellen schuilgaan, zijn door niemand geverifieerd.

Wat Microsoft beweert, en wat het kost

Microsofts eigen cijfers voor MAI Image 2.5 Pro, allemaal door de leverancier gerapporteerd en geen enkele onafhankelijk gereproduceerd:

• 96,8% nauwkeurigheid van tekstweergave, aangeduid als dekkend voor Chinees, Engels, Japans, Koreaans en Spaans — hoewel dezelfde documentatie de uitvoer beperkt tot ongeveer een megapixel, dus de "8K"-formulering die aan de claim is gekoppeld, kan het beste als marketing worden gelezen

• 27% betere naleving van prompts dan GPT-Image-1.5 bij Microsofts interne evaluaties

• 94% personageconsistentie over meerdere afbeeldingen en generaties

• Tot 84–89% lagere GPU-kosten in vergelijking met GPT-modellen in specifieke Microsoft-scenario's zoals PowerPoint en OneDrive — een cijfer voor dat specifieke scenario, niet een algemeen cijfer

Het gedocumenteerde specificatieblad onderbouwt die beweringen: tekstinvoer tot 32.000 tokens, een contextvenster van 131k, 4.096 uitvoertokens, JPEG- en PNG-afbeeldingsinvoer, en de uitvoerlimiet van 1.048.576 pixels. Die limiet is het probleem van de koper. Een hoogwaardige editor die geen megapixel kan overschrijden, is een tool voor social- en webassets, geen tool voor drukwerk, en geen enkele mate van nauwkeurigheid bij tekstweergave verandert het aantal pixels.

De prijsstelling is tokengebaseerd op Foundry: $5 per miljoen tekst-invoertokens, $8 per miljoen afbeeldings-invoertokens en $106 per miljoen afbeeldings-uitvoertokens. Microsoft publiceert geen tokens per afbeelding, dus elk bedrag per afbeelding is een rekensom en geen officiële opgave. Met de omrekening van Artificial Analysis komt een afbeelding van 1024 x 1024 uit op ongeveer $108,50 per 1.000 afbeeldingen — ruwweg 2,3× het zustermodel MAI-Image-2.5 tegen ongeveer $48 per 1.000, en 5,4× MAI-Image-2.5-Flash tegen ongeveer $20 per 1.000. Het Pro-niveau is bewust een premium. Preview-prijzen zijn ook geen GA-prijzen, en de tariefkaart kan nog wijzigen vóór de algemene beschikbaarheid.

Ming-Image-0.1-Design heeft geen leverancierstariefkaart om mee te vergelijken, omdat er geen gehoste endpoint is. De Artificial Analysis-ranglijst vermeldt het als $30,00 per 1.000 afbeeldingen, wat een van de ranglijst afgeleide kolom is in plaats van een gepubliceerde leveranciersprijs — inclusionAI levert gewichten en een recept voor het serveren, geen API. De werkelijke kosten zijn één CUDA-GPU met 80 GiB VRAM, BF16, 12 samplingstappen bij CFG 1.0, en een aanbevolen uitvoer van 2048 pixels. Twaalf stappen bij guidance 1.0 is een gedistilleerde of guidance-vrije sampler, wat een render van 2048 pixels bij dat aantal stappen betaalbaar maakt, en het aanbevolen recept van de kaart laat ook een visie-taalmodel vóór het diffusiemodel draaien om een korte prompt te herschrijven naar een gestructureerde JSON-layout in Figma-stijl met coördinaten, hiërarchie, kleurspecificaties en letterlijke tekst.

Twee dingen die we aan onze eigen kant precies moeten stellen. We routeren geen van beide modellen: geen Microsoft-afbeeldingsmodel en geen inclusionAI-model komt voor in de OrcaRouter-catalogus, dus beide betekenen de route van de leverancier zelf of je eigen hardware. Waar de routeringslaag werkelijk voor dient, is de gevestigde kant van de vergelijking — één OpenAI-compatibel endpoint voor 200+ modellen, de lijstprijs van de provider doorgegeven tegen 0% opslag, zodat een prijswijziging van een leverancier dezelfde dag nog live is, en automatische failover tussen providers. Dezelfde promptset draaien tegen een gehost afbeeldingsmodel dat je al vertrouwt en tegen een van deze twee is een kwestie van één toets in plaats van een inkooptraject.

De vraag over grootte die niemand stelt

Er is een tweede getal dat de downloadzijde van deze vergelijking compliceert, en het is de moeite waard om het te vermelden, omdat het model als 6B op de markt wordt gebracht. De diffusietransformer van Ming-Image-0.1-Design heeft 6,15 miljard parameters. Het pakket is ongeveer 52,88 GB, omdat de multimodale tekstencoder 17,01 miljard is en de connector 3,09 miljard toevoegt — in totaal ongeveer 26 miljard parameters bij BF16. De transformer van de Layer-companion is twee keer zo groot, namelijk 12,31 miljard, en het pakket is nog groter met ongeveer 65,20 GB. De vereiste 80 GiB VRAM is een gevolg van alles wat samen met de transformer resident is, niet van het getal 6B.

MAI Image 2.5 Pro heeft het tegenovergestelde profiel: niets om te downloaden, niets om te serveren, en een hard plafond op wat je ermee kunt produceren. Welk van die twee problemen erger is, hangt volledig af van of je team al GPU's draait.

Eén kiezen

• Je bewerkt bestaande afbeeldingen op hoge kwaliteit en kunt binnen één megapixel opereren — MAI Image 2.5 Pro. Het heeft een echte plaatsing op de bewerkingsboard op rang 10, een groot aantal stemmen achter zijn generatiescore, en een gedocumenteerde multi-image-pijplijn met een door de leverancier gerapporteerd consistentiecijfer. De prijs weerspiegelt dat allemaal.

• U genereert tekstintensieve lay-outs en hebt transparantie of bewerkbare lagen nodig — Ming-Image-0.1-Design. Native RGBA en decompositie in 2–9 lagen zijn geen functies die MAI Image 2.5 Pro tegen welke prijs dan ook biedt, en een uitvoer van 2048 x 2048 is vier keer het pixelbudget.

• Je hebt uitvoer op printresolutie nodig — geen van beide. De ene blijft steken op een megapixel, de andere op 2048 vierkant.

• Je hebt een cijfer nodig dat je in een review kunt verdedigen — MAI Image 2.5 Pro op de volledige boards, Ming-Image-0.1-Design op het UI/UX-gedeelte, en geen van beide op nauwkeurigheid van tekstweergave, waar beide sets claims door de leverancier zijn gerapporteerd en niet gereproduceerd.

De eerlijke conclusie is dat deze twee modellen niet echt met elkaar concurreren. MAI Image 2.5 Pro is een premium gehoste editor met een resolutieplafond en een bijpassende prijs; Ming-Image-0.1-Design is een gratis download die het open-weightsveld aanvoert in een ontwerpspecifiek deel van de arena en in ruil daarvoor om een kaart van 80 GiB vraagt. Wat de moeite waard is om in de gaten te houden, is of Microsoft het megapixelplafond vóór GA optrekt en of inclusionAI ooit een endpoint aan deze gewichten koppelt — want een van die zetten zou dit een echte rechtstreekse confrontatie maken in plaats van een vergelijking tussen twee verschillende soorten inzet.