MAI Image 2.7 Preview против Qwen Image 3.0: выход open-weight, о котором никто не объявил

Совет, который раньше помогал определиться в этом противостоянии, больше не работает. До этого лета ответ на вопрос «модель изображений Qwen или закрытая американская» был прост: берите Qwen, скачивайте веса под Apache-2.0, запускайте самостоятельно и перестаньте беспокоиться о тарифах. Qwen Image 3.0 сломала это. Когда она стала общедоступной 4 августа 2026 года, она вышла с двумя платными тарифами, размещённым API и без весов, без карточки модели, без указания числа параметров и без технического отчёта — впервые линейка изображений Alibaba выпущена закрытой. MAI Image 2.7 Preview, анонсированная Microsoft AI 27 октября 2026 года, тоже закрыта, и у неё даже нет API. Так что честное сравнение — между двумя моделями, которые нельзя развернуть самостоятельно, и предлагаются они на основе почти противоположной степени раскрытия информации.

В этой переформулировке и заключается суть статьи. Всё остальное — Elo, цена за изображение, потолки разрешения — следует из того, что из этих двух реально можно купить и что каждая компания была готова об этом опубликовать.

Что Qwen перестал выпускать

Qwen-Image 1.0 и 2.0 были открытой линейкой. Веса под Apache-2.0 в день анонса, сопровождающий технический отчёт и сообщество, которое дообучило их до чего угодно — от леттеринга в комиксах до дизайна интерьеров. Вот почему «просто разверните у себя» стало стандартной рекомендацией: лицензия разрешала коммерческое использование, а чекпойнт можно было просто скачать.

Qwen Image 3.0 положила этому конец. Модель запустилась в режиме доступа по приглашениям 22 июля 2026 года и стала общедоступной 4 августа в двух уровнях — Standard и Pro — через Qwen Cloud и Model Studio от Alibaba Cloud. Ни с одним из уровней веса не публиковались. Alibaba не опубликовала ни число параметров, ни карточку модели, ни технический отчёт, и она не опубликовала вообще никаких цифр бенчмарков — ни по Qwen-Image-Bench, ни где-либо ещё. Единственный независимый сигнал — Artificial Analysis, где в своём срезе за октябрь 2026 года Pro находилась примерно на 1 094 Elo в генерации изображений по тексту и на 1 085 в редактировании изображений, а Standard — на 1 062 в редактировании.

Есть один нюанс, который стоит прямо обозначить, потому что он запутает любого, кто будет искать: как минимум один сайт-сравнитель указывает Qwen Image 3.0 как Apache-2.0 с открытыми весами. Это неверно, и это та ошибка, которая стоит команде недели. Открытая ветвь семейства — это Qwen-Image-2.1, выпущенная 20 сентября 2026 года под лицензией для некоммерческих исследований — открыта для изучения и дообучения, но не для выпуска в составе продукта. Если план зависит от самостоятельного хостинга Qwen, он зависит от 2.1 или более ранней версии, а не от 3.0.

Что Microsoft опубликовала, а что — нет

Доказательство MAI Image 2.7 Preview — это зеркальное отражение. Microsoft опубликовала множество сведений о том, как она ранжирует, и почти ничего о том, что она собой представляет.

Рейтинг конкретен: второе место в рейтинге редактирования изображений Artificial Analysis с результатом 1 193 Elo в AA-Image-Editing v2.1, по оценке на 22 октября 2026 года, на шесть баллов позади GPT Image 2.5 Sunburst и на одиннадцать впереди GPT Image 2.5 Flare. Microsoft также сообщает о третьем месте в Arena Edit. По словам компании, при переходе от MAI-Image-2.6 к 2.7 редактирование на основе рассуждений и редактирование сцен и стилей поднялись с седьмого на первое место в категориях Artificial Analysis, а редактирование текста и символов — с шестого на первое; кроме того, наибольший отрыв составляет 24 Elo в категории сцен и стилей. Это собственные характеристики компании в отношении стороннего рейтинга — заявленные производителем утверждения о независимых данных, которые относятся к лучшему классу утверждений, чем домашний бенчмарк, но всё равно не то же самое, что измерение, которое можно воспроизвести.

Не хватает всего, что нужно покупателю. Не указано разрешение выходного изображения. Нет ограничения на максимальный размер референсного изображения. Нет интерфейса для масок или ограничивающих рамок. Нет развёртывания в Foundry. Нет тарифной сетки. Нет карточки модели. Модель доступна в MAI Playground, Arena и Artificial Analysis — две площадки для оценки и демо — а генерация изображений по текстовому описанию обещана позже.

Строки спецификаций — бок о бок

Выпуск — Qwen Image 3.0 только по приглашению 22 июля 2026 г., общедоступная версия (GA) 4 августа 2026 г.; MAI Image 2.7 Preview 27 октября 2026 г.

• Веса — для Qwen Image 3.0 не опубликованы, что является разворотом по сравнению с 1.0 и 2.0; для MAI Image 2.7 Preview их тоже нет, что соответствует курсу Microsoft. Открытая ветка Qwen — это Qwen-Image-2.1 под некоммерческой лицензией.

• Область применения — Qwen Image 3.0 генерирует и редактирует изображения в тарифах Standard и Pro; MAI Image 2.7 Preview только редактирует.

• Разрешение — по собственным данным производителя, Qwen Image 3.0 достигает максимума 2048×2048; для версии 2.7 данные не опубликованы, а её предшественник был ограничен 2 359 296 пикселями.

• Цена — Qwen Image 3.0 Standard стоит $0,03 за изображение при 1K или 2K, а входные данные для редактирования — примерно $0,003 за каждый; Pro — $0,04 при 1K и $0,075 при 2K. У MAI Image 2.7 Preview нет опубликованной цены.

• Доступ — Qwen Image 3.0 доступен в Qwen Cloud, Alibaba Cloud Model Studio и Qwen Chat; версия 2.7 — в MAI Playground, Arena и Artificial Analysis, без API.

• Опубликованные бенчмарки — у Qwen Image 3.0 вообще нет бенчмарков от производителя; у 2.7 есть позиция в стороннем рейтинге и рейтинги по категориям, которые цитирует производитель.

Два разных вида тишины

Так и тянет списать оба этих случая в раздел «недокументированное», но это не одна и та же ошибка, и команде они обходятся по-разному.

Молчание Alibaba касается возможностей. Мы знаем интерфейс, цену, два тарифа и максимальное разрешение; мы не знаем, в чём модель сильна, потому что ни один бенчмарк не был опубликован, а единственная независимая оценка — это октябрьский снимок, который ставит Elo редактирования Pro на уровень середины 1080-х, что заметно ниже лидеров в этой таблице. Покупатель может рассчитать стоимость работы — $0.03 за изображение в Standard ниже $0.0336 у Nano Banana 2.1 при 1K, хотя и не ниже фиксированной цены Meta Muse Image в один цент — но не может предсказать качество для каждого сценария использования, не проведя собственную оценку.

Молчание Microsoft связано с закупками. Мы примерно знаем, насколько она хороша, потому что это измерила комиссия по слепому голосованию, и мы знаем, на какие категории она претендует. Мы не знаем, сколько она стоит, какого размера выдаёт результаты, сколько ссылок принимает и как её вызвать. Покупатель может предсказать качество и не может купить.

Оценивайте эти два варианта по тому, что требуется плану, и ответ зависит от этапа, на котором вы находитесь. Если вы выбираете модель, на которой строить, молчание Alibaba можно пережить — проведите платную оценку, интерфейс задокументирован, размер счёта известен. Если вы решаете, стоит ли ставить дорожную карту на Microsoft, его молчание пережить нельзя, потому что интегрироваться не с чем.

Как выглядит редактирование за копейки по цене Qwen

Ценообразование Qwen — самый конкретный аспект в этом сравнении, и с ним стоит разобраться, потому что разница между тарифами не там, где вы её ожидаете.

Standard — $0.03 за изображение, 1K или 2K, при этом входные данные для редактирования стоят около $0.003 каждый. Пакет из тысячи изображений для ретуши товаров с двумя референсными входными данными на каждое редактирование стоит $30 за выходные изображения плюс около $6 за входные данные, то есть примерно $36. Pro — $0.075 за выходное изображение 2K и два референса — обходится почти в $81 для того же пакета, что примерно в 2,2 раза дороже Standard для уровня, единственным независимым сигналом которого является октябрьский снимок.

Для сравнения, Meta Muse Image делает те же тысячу изображений за фиксированные $10, а Nano Banana 2.1 — в 2K примерно за $50 без учёта входных токенов. Qwen Image 3.0 Standard конкурентоспособен, но не самый дешёвый, и из-за платы за входные токены разрыв увеличивается при работе с большим количеством референсов.

В случае с MAI Image 2.7 Preview арифметику вообще не посчитать — и в этом вся суть. Превью бесплатно в том смысле, что счёт вам никто не выставляет, и дорого в том смысле, что каждое изображение требует человеческого цикла «туда-обратно». На тысяче изображений ручной труд — это весь бюджет.

Именно заявление о категории и нужно проверять

Самое конкретное утверждение Microsoft о MAI Image 2.7 Preview состоит в том, что теперь он лидирует в категории редактирования на основе рассуждений Artificial Analysis, поднявшись с седьмого места. Это узкое, проверяемое утверждение, и именно вокруг него стоит строить эксперимент — потому что это также то утверждение, на которое Qwen Image 3.0 не может ответить.

Alibaba не опубликовала никаких сведений о рассуждениях, использовании инструментов или многошаговом редактировании. Что действительно утверждает её документация — это набор практических текстовых возможностей: промпты объёмом до 4 500 токенов, текст, читаемый вплоть до примерно 10 пикселей, двенадцать поддерживаемых языков, более двадцати шрифтов, до шести выходных вариантов за вызов и переписывание промптов на стороне сервера. Практические отзывы описывают её как сильную в UI-макетах и диаграммах, но с периодически искажённым мелким текстом и более высокой задержкой, чем у моделей уровня Flash.

Итак, две модели нацелены на разные типы ошибок. Qwen Image 3.0 оптимизирована под рендеринг текста и точность компоновки за один проход. MAI Image 2.7 Preview оптимизирована под правки, где нужно суждение о том, как должно измениться всё изображение целиком. Если ваша задача — плакат с большим количеством текста, вы проверяете сильную сторону Qwen. Если задача — «поместить этот товар в ту комнату и согласовать освещение», вы проверяете сильную сторону Microsoft, и таблица лидеров говорит, что Microsoft здесь впереди — на чужих изображениях.

Где ни один из них не берёт трубку

Ни та, ни другая модель не доступна на OrcaRouter, и об этом стоит сказать прямо, а не намекать на обратное. Там есть набор моделей изображений, которые действительно можно вызвать — GPT Image 2.5 Sunburst и Flare, семейство GPT Image 2, Imagen 4 в трёх уровнях, линейка Nano Banana от Google, Grok Imagine Image — через один ключ по прайс-листовым ценам провайдеров без наценки.

Это важно для этого конкретного решения, потому что от этого зависит, как вы его примете. Возможности Qwen Image 3.0 не имеют подтверждённых бенчмарков от производителя, поэтому единственный способ узнать, превосходит ли Qwen Image 3.0 модель, которую вы уже используете, — прогнать одни и те же брифы через обе модели. У OrcaRouter есть DSL маршрутизации, который позволяет одним вызовом распределить один бриф по нескольким моделям и собрать результаты в едином формате, а объединение моделей идёт на шаг дальше, позволяя панели моделей отвечать вместе, когда одна и та же правка никак не получается. Ни одна из этих функций не делает MAI Image 2.7 Preview доступной для вызова — пока этого не делает ничто — но первая позволяет собрать доказательства за или против Qwen Image 3.0, не привязываясь к его консоли, а вторая нужна, когда правка с высокой нагрузкой на рассуждения должна удаться с первой попытки.

Что делать и от каких предположений отказаться

Перестаньте предполагать, что линейка изображений Qwen открыта. В версии 3.0 это не так. Если ваша архитектура зависит от скачиваемых весов, нужная вам модель — Qwen-Image-2.1, а лицензия, которую вы будете читать, — некоммерческая; это значит, что у плана самостоятельного развертывания есть юридическая граница, которую нужно проверить, а не только счет за оборудование.

Если вам на этой неделе нужен недорогой редактор с документированным интерфейсом, Qwen Image 3.0 Standard по цене $0.03 за изображение — разумный вариант с необычной оговоркой: никто, включая поставщика, не сказал вам, в чём он хорош. Заложите ресурсы на оценку, а не на решение.

Если задача — редактирование всей сцены и вы можете позволить себе ручной цикл, проведите вторую половину дня в Arena с MAI Image 2.7 Preview. Лидерство в категории на основе рассуждений — самое конкретное заявление в анонсе и то, которое, скорее всего, подтвердится, поскольку это единственное заявление, подкреплённое прогоном на стенде, а не пресс-релизом.

И держите в уме одну дату. В тот момент, когда Microsoft выставит MAI Image 2.7 Preview в Foundry с ценой за изображение, это сравнение превратится из описания двух путей покупки в настоящее состязание, и правка Qwen за $0.03 станет тем числом, которое нужно побить. А до тех пор у одной из этих моделей есть цена и проблема, а у другой — оценка и стена.