Ming-Image-0.1-Design vs MAI Image 2.5 Pro: przesądza pułap megapikseli

Najistotniejszą liczbą w porównaniu między Ming-Image-0.1-Design a MAI Image 2.5 Pro nie jest wynik Elo. To 1 048 576. Taki jest górny limit wyjściowy, jaki Microsoft dokumentuje dla MAI Image 2.5 Pro — około 1024 x 1024 — podczas gdy Ming-Image-0.1-Design od inclusionAI zaleca 2048 x 2048 i w ogóle nie renderuje w rozmiarach pośrednich, przyporządkowując żądanie albo do przedziału 1024, albo 2048. Oba modele są naprawdę dobre w umieszczaniu czytelnego tekstu w obrazie, dlatego wciąż trafiają do tych samych rozmów. Tylko jeden z nich da ci układ 4 megapikseli i tylko jeden z nich jest rozliczany za token w warstwie premium u hyperscalera.

Ming-Image-0.1-Design to 6B model tekst-na-obraz firmy inclusionAI, na licencji MIT, z wagami opublikowanymi 17 września 2026 r. MAI Image 2.5 Pro to model z wyższej półki jakościowej Microsoft AI, dostępny w publicznej wersji zapoznawczej w Microsoft Foundry od 23 lipca 2026 r. Żadne z twierdzeń o renderowaniu przez nie tekstu nie zostało odtworzone poza laboratorium, które je sformułowało — ale jedno z nich przeszło przez arenę, a ta różnica przewija się przez wszystko poniżej.

Do czego służy każdy z nich

MAI Image 2.5 Pro to flagowy model w rodzinie MAI-Image-2.5 firmy Microsoft, plasujący się powyżej MAI-Image-2.5 do zrównoważonej pracy i MAI-Image-2.5-Flash do pracy masowej, a MAI-Image-2.6 od 19 sierpnia jest już w prywatnej wersji zapoznawczej. Microsoft opisuje go jako swój najwierniejszy jak dotąd model obrazowy, przeznaczony do obrazów hero, szczegółowej edycji i precyzyjnego renderowania tekstu w obrazie. Został zbudowany wokół wejścia wieloobrazowego: producent podaje 94% spójności postaci między generacjami i pozycjonuje model do przepływów pracy, w których bierzesz istniejący zasób, zmieniasz jedną rzecz i publikujesz go.

Ming-Image-0.1-Design to generator tworzony od podstaw, a nie edytor. Prompt na wejściu, obraz na wyjściu, obraz referencyjny nie jest wymagany. Jego domeną jest gęsta tekstowo grafika projektowa — makiety UI, pulpity nawigacyjne, infografiki, plakaty — a jego wyróżniającą cechą mechaniczną jest to, że generuje natywne RGBA, gdy prompt rozpoczyna się od jednego z udokumentowanych wyrażeń przezroczystości. Model towarzyszący, Ming-Image-0.1-Design-Layer, rozkłada spłaszczony projekt na 2–9 oddzielnych plików PNG RGBA, które po złożeniu odtwarzają oryginał.

• Maksymalny rozmiar wyjściowy — zalecane 2048 x 2048 dla Ming-Image-0.1-Design lub 1024 x 1024, a rozmiary pośrednie są przyciągane do jednego z tych dwóch, w porównaniu z MAI Image 2.5 Pro ograniczonym do 1 048 576 pikseli, czyli około 1024 x 1024

• Tryb podstawowy — generowanie wyłącznie na podstawie promptu vs edycja wielu obrazów z zachowaniem spójności postaci między materiałami odniesienia

• Przezroczystość — natywne RGBA z samplera oraz dekompozycja na 2–9 warstw za pomocą modelu towarzyszącego w porównaniu z brakiem udokumentowania

• Licencja i dostęp — wagi na licencji MIT hostowane samodzielnie vs komercyjna wersja zapoznawcza na Microsoft Foundry

• Jednostka rozliczeniowa — Twój własny czas GPU, jedna karta 80 GiB kontra rozliczanie za token, mierzone na Foundry

• Niezależna pozycja w generowaniu obrazów na podstawie tekstu — Ming-Image-0.1-Design na #45, Elo 995, 21 342 próbki vs MAI Image 2.5 Pro na #12, Elo 1 098, 13 521 próbek

• Miejsce w niezależnym rankingu edycji — brak wpisu vs MAI Image 2.5 Pro na #10, Elo 1106, 13 581 próbek

Odczytaj razem oba numery areny

Rankingi Artificial Analysis, odczytane 24 września 2026 r., mówią coś bardziej konkretnego niż „jeden model jest lepszy".

Na tablicy Tekst na obraz MAI Image 2.5 Pro zajmuje 12. miejsce z Elo 1098 i 95% przedziałem ufności ±8 na podstawie 13 521 głosów. Ming-Image-0.1-Design zajmuje 45. miejsce z 995 Elo, ±8, na podstawie 21 342 głosów. To różnica 103 punktów Elo na tablicy, na której wąski przedział oznacza, że nie jest to szum. Na tablicy Edycja obrazów MAI Image 2.5 Pro jest na 10. miejscu z 1106 Elo przy 13 581 głosach; Ming-Image-0.1-Design nie ma tam żadnego wpisu.

Wtedy sytuacja odwraca się w tym jednym segmencie, który ma znaczenie dla zespołu projektowego. W segmencie UI/UX Design tej samej tablicy MAI Image 2.5 Pro zajmuje 10. miejsce z 1131 Elo przy 1241 głosach w tym segmencie, a Ming-Image-0.1-Design zajmuje 16. miejsce z 1084 Elo przy 2100 głosach. Różnica zmniejsza się ze 103 Elo do 47, a model, który nigdy nie był benchmarkowany pod kątem edycji, nadrabia większość dystansu, gdy tylko prompty stają się projektowe.

Taki jest kształt tego wyboru. MAI Image 2.5 Pro jest lepszym ogólnym modelem obrazu i lepszym edytorem, co potwierdzają pomiary. Ming-Image-0.1-Design to specjalista, który wypada znacznie powyżej swojej ogólnej pozycji, gdy zadaniem jest układ, i jako jedyny z dwóch ma ścieżkę przezroczystego tła.

Jedno zastrzeżenie dotyczące obu zestawów liczb: to są liczby dla wycinków, a wycinki się zmieniają. 13 521 głosów MAI Image 2.5 Pro w pełnym zestawieniu to na tyle dużo, że jego przedział jest wąski, ale wycinek przypadku użycia z nieco ponad tysiącem głosów za sobą to mniej pewna liczba, a twierdzenia dostawcy stojące za oboma modelami nie zostały przez nikogo zweryfikowane.

Co twierdzi Microsoft i ile to kosztuje

Własne liczby Microsoftu dla MAI Image 2.5 Pro, wszystkie podane przez producenta i żadne niezależnie nieodtworzone:

• 96,8% dokładności renderowania tekstu, oznaczona jako obejmująca chiński, angielski, japoński, koreański i hiszpański — choć ta sama dokumentacja ogranicza wyjście do około megapiksela, więc dołączone do tego twierdzenia sformułowanie „8K” najlepiej odczytywać jako marketing

• 27% lepsza zgodność z promptami niż GPT-Image-1.5 w wewnętrznych ewaluacjach Microsoftu

• 94% spójności postaci na wielu obrazach w kolejnych generacjach

• Nawet o 84–89% niższy koszt GPU w porównaniu z modelami GPT w konkretnych scenariuszach Microsoft, takich jak PowerPoint i OneDrive — wartość dotycząca konkretnego scenariusza, a nie ogólna

Udokumentowana karta specyfikacji uzasadnia te twierdzenia: wprowadzanie tekstu do 32 000 tokenów, okno kontekstu 131 tys., 4 096 tokenów wyjściowych, wejście obrazu JPEG i PNG oraz limit wyjściowy 1 048 576 pikseli. Ten limit to problem kupującego. Edytor wysokiej jakości, który nie może przekroczyć megapiksela, jest narzędziem do materiałów na media społecznościowe i do internetu, a nie narzędziem do druku, i żadna dokładność renderowania tekstu nie zmienia liczby pikseli.

Ceny na Foundry są rozliczane za tokeny: 5 USD za milion tekstowych tokenów wejściowych, 8 USD za milion tokenów wejściowych obrazu, 106 USD za milion tokenów wyjściowych obrazu. Firma Microsoft nie publikuje liczby tokenów na obraz, więc każda wartość na obraz jest wynikiem obliczeń, a nie oficjalną wyceną. Korzystając z przeliczenia Artificial Analysis, obraz 1024 x 1024 wypada blisko 108,50 USD za 1000 obrazów — około 2,3× więcej niż pokrewny MAI-Image-2.5 przy około 48 USD za 1000 i 5,4× więcej niż MAI-Image-2.5-Flash przy około 20 USD za 1000. Poziom Pro to celowo ustalona cena premium. Ceny w wersji Preview również nie są cenami GA, a cennik może się zmienić przed ogólną dostępnością.

Ming-Image-0.1-Design nie ma cennika dostawcy, z którym można by go porównać, ponieważ nie istnieje hostowany endpoint. Ranking Artificial Analysis podaje dla niego 30,00 USD za 1000 obrazów, co jest kolumną wyliczoną na podstawie rankingu, a nie opublikowaną ceną dostawcy — inclusionAI dostarcza wagi i przepis serwowania, a nie API. Jego rzeczywisty koszt to jeden GPU CUDA z 80 GiB VRAM, BF16, 12 kroków próbkowania przy CFG 1.0 i zalecane wyjście o rozdzielczości 2048 pikseli. Dwanaście kroków przy guidance 1.0 oznacza próbnik destylowany albo działający bez guidance, i właśnie to sprawia, że render 2048 pikseli jest opłacalny przy tej liczbie kroków, a zalecany przepis z karty uruchamia także model wizyjno-językowy przed modelem dyfuzyjnym, aby przepisać krótki prompt na ustrukturyzowany układ JSON w stylu Figmy ze współrzędnymi, hierarchią, specyfikacjami kolorów i dosłownym tekstem.

Dwie rzeczy, które warto doprecyzować po naszej stronie. Nie routujemy żadnego z tych modeli: ani model obrazowy Microsoft, ani model inclusionAI nie występuje w katalogu OrcaRouter, więc oba oznaczają trasę samego dostawcy albo Twój własny sprzęt. Warstwa routingu służy właściwie stronie porównania dotyczącej obecnego rozwiązania — jeden punkt końcowy zgodny z OpenAI obejmujący ponad 200 modeli, cena katalogowa dostawcy przekazywana bez marży (0%), dzięki czemu zmiana ceny u dostawcy obowiązuje tego samego dnia, oraz automatyczne przełączanie awaryjne między dostawcami. Uruchomienie tego samego zestawu promptów wobec hostowanego modelu obrazowego, któremu już ufasz, i wobec któregokolwiek z tych dwóch to kwestia jednego klucza, a nie procesu zakupowego.

Pytanie o rozmiar, którego nikt nie zadaje

Jest jeszcze druga liczba, która komplikuje kwestię pobierania w tym porównaniu, i warto ją podać, ponieważ model jest reklamowany jako 6B. Transformer dyfuzyjny Ming-Image-0.1-Design ma 6,15 mld parametrów. Pakiet ma około 52,88 GB, ponieważ multimodalny enkoder tekstu ma 17,01 mld, a konektor dodaje 3,09 mld — w sumie około 26 mld parametrów w BF16. Transformer towarzyszący Layer jest dwukrotnie większy i ma 12,31 mld, a jego pakiet jest jeszcze większy — około 65,20 GB. Wymóg 80 GiB VRAM wynika z tego, że wszystko musi być utrzymywane w pamięci razem z transformerem, a nie z liczby 6B.

MAI Image 2.5 Pro ma przeciwny profil: nic do pobrania, nic do serwowania i sztywny limit tego, co można za jego pomocą wygenerować. To, który z tych dwóch problemów jest gorszy, zależy wyłącznie od tego, czy Twój zespół już obsługuje GPU.

Wybór jednego

• Edytujesz istniejące obrazy w wysokiej jakości i mieścisz się w jednym megapikselu — MAI Image 2.5 Pro. Ma realną pozycję na tablicy edycyjnej, na 10. miejscu, dużą liczbę głosów stojącą za jego wynikiem generowania oraz udokumentowany potok przetwarzania wielu obrazów ze wskaźnikiem spójności podawanym przez dostawcę. Cena odzwierciedla to wszystko.

• Generujesz układy o dużej gęstości tekstu i potrzebujesz przezroczystości lub edytowalnych warstw — Ming-Image-0.1-Design. Natywne RGBA i dekompozycja na 2–9 warstw to funkcje, których MAI Image 2.5 Pro nie oferuje za żadną cenę, a wyjście 2048 x 2048 to czterokrotność budżetu pikseli.

• Potrzebujesz wyjścia w rozdzielczości do druku — żaden. Jeden ogranicza się do megapiksela, a drugi maksymalnie do 2048 na 2048.

• Potrzebujesz liczby, której możesz bronić na przeglądzie — MAI Image 2.5 Pro w pełnych rankingach, Ming-Image-0.1-Design w wycinku UI/UX, a żaden z nich w zakresie dokładności renderowania tekstu, gdzie oba zestawy twierdzeń są raportowane przez dostawców i nieodtworzone.

Szczerze mówiąc, te dwa modele tak naprawdę ze sobą nie konkurują. MAI Image 2.5 Pro to hostowany edytor klasy premium z górnym limitem rozdzielczości i odpowiadającą mu ceną; Ming-Image-0.1-Design to darmowy plik do pobrania, który przewodzi wśród modeli z otwartymi wagami w wycinku areny poświęconym projektowaniu i w zamian wymaga karty o pojemności 80 GiB. Warto obserwować, czy Microsoft zniesie limit megapikseli przed GA i czy inclusionAI kiedykolwiek podepnie endpoint do tych wag — bo każdy z tych ruchów zamieniłby to w prawdziwe starcie bezpośrednie, a nie porównanie dwóch różnych rodzajów zobowiązań.