MAI Image 2.7 Preview vs HY Image 3.5: A lacuna de 105 pontos que você não deve computar

Coloque os dois números lado a lado e a comparação parece resolvida. O MAI Image 2.7 Preview marcou 1.193 Elo no leaderboard de edição de imagens da Artificial Analysis. O HY Image 3.5 marcou 1.088. Isso é uma diferença de 105 pontos, que, numa escala Elo, não é uma diferença de arredondamento — é um patamar diferente de modelo. O único problema é que os dois números vêm de snapshots diferentes de um leaderboard que a Artificial Analysis vem reconstruindo, e subtrair um do outro é o mesmo erro que comparar uma temperatura em Celsius com uma em Fahrenheit e chamar a diferença de onda de calor.

Isso importa porque a subtração inválida é o argumento mais conveniente disponível para qualquer um dos lados. A Microsoft se beneficia de um número que faz sua prévia parecer cem pontos à frente de um concorrente já lançado. A Tencent se beneficia de uma comparação com um modelo que ninguém pode invocar. Nenhuma das duas precisa fazer esse argumento para que ele se espalhe, porque os números estão no mesmo ranking sob o mesmo nome.

O que segue é o que cada modelo de fato oferece, separado da aritmética que não se sustenta.

Dois Snapshots Sob o Mesmo Nome de Quadro

O 1.193 do MAI Image 2.7 Preview vem do AA-Image-Editing v2.1, snapshot datado de 22 de outubro de 2026. Ele ficou em segundo lugar, atrás do GPT Image 2.5 Sunburst com 1.199 e à frente do GPT Image 2.5 Flare com 1.182.

O 1,088 do HY Image 3.5 vem de uma leitura de setembro de 2026 do placar de edição: décimo quarto entre noventa e sete modelos, com intervalo de confiança de 1,079 a 1,097 e 5,550 comparações pareadas por trás. O HunyuanImage 3.0 Instruct estava em 1,066 na mesma leitura, e o Qwen-Image-2.1, em 1,074.

A versão do placar e a janela de avaliação diferem, o que já basta para tornar incompreensível a diferença entre os dois números. O post existente neste blog sobre o MAI-Image-2.6 já documenta o motivo: quando o placar foi reconstruído como v2.1, a pontuação do modelo mais antigo mudou, e uma “regressão” que parecia uma perda de capacidade era um artefato da mudança da régua. A mesma cautela se aplica na direção oposta. Uma lacuna de 105 pontos montada a partir de duas réguas não é uma medição de nada.

O que se pode afirmar com confiança é mais restrito e ainda assim útil: ambos os modelos estão entre os quinze primeiros do ranking de edição no momento em que cada um foi medido, e nenhum dos dois está no topo.

Onde o HY Image 3.5 é claramente melhor

Três coisas, e nenhuma delas está perto.

• Você pode chamá-lo. O HY Image 3.5 está disponível por meio da API da Tencent Cloud, com um endpoint documentado que aceita o protocolo Chat ou Messages e um guia de geração de imagens que lista todos os parâmetros. O MAI Image 2.7 Preview não tem API, não está listado no Foundry e não tem preço publicado.

• Você pode definir o preço. A Tencent cobra ¥0,15 por imagem 2K, cerca de dois centavos e meio de dólar, e cobra apenas pelo resultado gerado. A Microsoft não publicou nenhuma tabela de preços para o 2.7 em nenhuma moeda.

• Ele faz o trabalho todo. {{1}}HY Image 3.5{{/1}} cuida de texto para imagem, imagem para imagem e edição em vários turnos por meio de um único endpoint. {{2}}MAI Image 2.7 Preview{{/2}} é apenas para edição, com a geração indicada como disponível em breve.

Esse terceiro ponto é o que muda o tipo de produto que cada um é. A edição multiturno significa que o modelo mantém um sujeito ao longo de uma sequência de revisões em uma conversa — o padrão de trabalho para um designer iterando sobre um ativo ao longo de uma tarde. Um editor de passagem única que começa do zero a cada solicitação é uma ferramenta diferente, e a Microsoft não disse qual padrão o 2.7 suporta.

O quadro de texto para imagem vira o ranking de cabeça para baixo

Aqui está o detalhe que deveria deixar qualquer pessoa cautelosa em relação a comparações de um único número: no ranking de texto para imagem do Artificial Analysis, o HY Image 3.5 marcou 975 pontos Elo e ficou em 66º lugar entre 166 modelos. Isso é cerca de vinte pontos abaixo do HunyuanImage 3.0 Instruct, seu próprio antecessor, e é o oposto do cenário retratado pelo ranking de edição, em que o 3.5 aparece vinte e dois pontos acima do mesmo antecessor.

Um modelo que supera seu antecessor em um ranking e perde para ele em outro não representa uma contradição no modelo. É um sinal de que as duas avaliações medem populações diferentes de prompts, e de que um modelo ajustado para edições que seguem instruções pode regredir na geração aberta sem que nenhum de seus números esteja errado. O próprio enquadramento da Tencent sustenta essa leitura: o material de lançamento trata de trabalho criativo profissional, renderização de texto, consistência de edição e um reescritor de prompts com cadeia de pensamento, com o modo texto-para-imagem apresentado como uma capacidade entre várias, e não como o destaque principal.

Para o MAI Image 2.7 Preview, o painel correspondente está vazio, porque o modelo não consegue gerar. Isso não é um ponto de dados ausente; é a decisão de produto.

Diferentes modos de falha, não diferentes níveis de qualidade

As categorias em que cada modelo alega ter pontos fortes apontam para problemas genuinamente diferentes.

A alegação da Microsoft para o 2.7 é o julgamento do quadro completo: reestilizar a cena, reiluminá-la, restaurá-la, reescrever o texto para que ele fique dentro da imagem, e não sobre ela. O Artificial Analysis coloca o modelo em primeiro lugar em quatro de sete ações de edição, com a maior vantagem em cena e estilo, de 24 pontos, e a Microsoft afirma que ele melhorou em dez casos de uso e sete ações em relação ao 2.6.

A alegação da Tencent para o HY Image 3.5 é de consistência entre revisões e legibilidade do texto renderizado, incluindo textos pequenos e multilíngues, além de realismo. Sua evidência é um teste cego interno: cerca de 30% de taxa de vitória superior à do Hy Image 3.0 entre centenas de designers profissionais, aproximadamente no mesmo nível do Seedream 5.0 Pro e ligeiramente à frente do Nano-Banana Pro e do Qwen-Image-3.0 Pro. Esses são resultados GSB conduzidos pelo fornecedor, não rankings independentes, e devem ser interpretados como tal.

Juntas, as duas afirmações descrevem uma divisão real de trabalho. Se a tarefa é "fazer esta fotografia parecer uma campanha de inverno", a margem de cena e estilo do 2.7 visa exatamente a isso. Se a tarefa é "manter este produto idêntico em quarenta renderizações e manter o rótulo legível", os pontos fortes declarados do HY Image 3.5 visam a isso. Nenhuma das afirmações é evidência sobre a outra tarefa.

Quanto Custa Cada Um em Volume

A assimetria de preços é grande o suficiente para, por si só, decidir a maioria das implantações reais.

HY Image 3.5 a ¥0,15 por imagem 2K equivale a cerca de US$ 0,024. Mil imagens por mês custam aproximadamente US$ 24, antes de novas tentativas. A resolução de saída está documentada como 2K, com o parâmetro size da API aceitando uma faixa bem mais ampla — largura e altura de 256 a 8192, sob um limite de área de 16.777.216 pixels, o que cobre 4096×4096 no topo. O limite de referências é de cinco por solicitação no anúncio de lançamento da Tencent; a tabela de parâmetros do guia da API documenta de zero a três para o endpoint 3.0 mais antigo e não repete um número para o 3.5, então confirme isso na documentação atual antes de planejar um fluxo de trabalho em torno disso.

O MAI Image 2.7 Preview não custa nada e consome o recurso mais caro do prédio: a atenção humana em uma aba do navegador. Mil imagens são mil idas e voltas manuais. O modelo é gratuito no sentido de que uma amostra é gratuita.

Se uma equipe quiser um destes em um pipeline neste trimestre, a decisão já está determinada pela disponibilidade, e vale dizer claramente que o OrcaRouter não hospeda nenhum dos dois modelos — o HY Image 3.5 é acessível pela própria API de nuvem da Tencent, e o MAI Image 2.7 Preview não é acessível por nada. Onde um gateway realmente muda o cálculo é na camada de fallback: se você construir sobre um endpoint de edição de qualidade preview, uma configuração de roteamento que faz failover para um segundo modelo em caso de erro ou timeout é a diferença entre uma tarde ruim e um lançamento quebrado.

Um teste que resolveria a questão

Leaderboards são construídos a partir de prompts neutros e execuções únicas. A pergunta que um comprador realmente tem é o que acontece na quinta revisão do mesmo ativo, com uma imagem de referência e uma restrição que precisa sobreviver a cada etapa.

O HY Image 3.5 pode ser testado dessa forma hoje: envie uma imagem de origem, uma referência e uma sequência de vários turnos, e verifique se o sujeito se desvia até o quarto turno. O MAI Image 2.7 Preview pode ser testado no Playground para qualidade em passagem única e na Arena para preferência cega, mas não para consistência de sequência, porque não há interface de sequência.

Até que a Microsoft disponibilize um endpoint e a Artificial Analysis avalie novamente os dois modelos na mesma versão do board, a comparação honesta é esta: a Tencent tem o modelo mais barato, invocável e multiturno, com uma pontuação de meio de tabela, e a Microsoft tem o editor de passagem única com melhor pontuação que ninguém consegue implantar. A diferença de 105 pontos entre eles é uma coincidência de timing, não uma constatação.