Ming-Image-0.1-Design vs MAI Image 2.5 Pro: Megapixeltaket avgör

Det mest betydelsefulla talet i en jämförelse mellan Ming-Image-0.1-Design och MAI Image 2.5 Pro är inte en Elo-poäng. Det är 1 048 576. Det är utdatataket som Microsoft dokumenterar för MAI Image 2.5 Pro – ungefär 1024 x 1024 – medan inclusionAI:s Ming-Image-0.1-Design rekommenderar 2048 x 2048 och inte alls renderar vid mellanliggande storlekar, utan tvingar en begäran till antingen 1024- eller 2048-facket. Båda modellerna är verkligen bra på att få in läsbar text i en bild, vilket är anledningen till att de ständigt hamnar i samma diskussioner. Endast en av dem ger dig en layout på 4 megapixlar, och endast en av dem är prissatt per token på en hyperscalers premiumnivå.

Ming-Image-0.1-Design är inclusionAI:s 6B text-till-bild-modell, MIT-licensierad, vikter publicerade 17 september 2026. MAI Image 2.5 Pro är Microsoft AI:s kvalitetsnivå, i offentlig förhandsversion på Microsoft Foundry sedan 23 juli 2026. Inget av påståendena om deras textrendering har reproducerats utanför laboratoriet som gjorde dem – men ett av dem har gått genom en arena, och den skillnaden genomsyrar allt nedan.

Vad var och en är byggd för

MAI Image 2.5 Pro är toppen av Microsofts MAI-Image-2.5-familj och ligger ovanför MAI-Image-2.5 för balanserat arbete och MAI-Image-2.5-Flash för volym, medan MAI-Image-2.6 redan är i privat förhandsgranskning sedan den 19 augusti. Microsoft beskriver den som sin bildmodell med högsta återgivning hittills, inriktad på hero-bilder, detaljerad redigering och exakt återgivning av text i bilden. Den är byggd kring indata med flera bilder: leverantören rapporterar 94 % karaktärskonsekvens mellan genereringar och positionerar modellen för arbetsflöden där du tar en befintlig resurs, ändrar en sak och levererar den.

Ming-Image-0.1-Design är en generator från grunden, inte en redigerare. Prompt in, bild ut, ingen referensbild krävs. Dess domän är texttung grafisk design – UI-mockups, dashboards, infografik, affischer – och dess utmärkande mekaniska egenskap är att den avger native RGBA när prompten inleds med en av de dokumenterade transparensfraserna. En kompanjonmodell, Ming-Image-0.1-Design-Layer, delar upp en tillplattad design i 2–9 separata RGBA-PNG:er som återkomponeras till originalet.

• Utdatatak — Ming-Image-0.1-Design 2048 x 2048 rekommenderas, eller 1024 x 1024, där mellanliggande storlekar snäpps till en av dessa två, mot MAI Image 2.5 Pro som är begränsad till 1 048 576 pixlar, ungefär 1024 x 1024

• Kärnläge – enbart promptbaserad generering vs redigering av flera bilder med karaktärskonsistens över referenser

• Transparens — inbyggd RGBA från samplern, plus uppdelning i 2–9 lager via den medföljande modellen jämfört med ingen dokumenterad sådan

• Licens och åtkomst – MIT-vikter som du själv hostar vs en kommersiell förhandsversion på Microsoft Foundry

• Debiteringsenhet — din egen GPU-tid, ett 80 GiB-kort jämfört med per token, mätt på Foundry

• Oberoende text-till-bild-placering — Ming-Image-0.1-Design på #45, Elo 995, 21 342 prover mot MAI Image 2.5 Pro på #12, Elo 1 098, 13 521 prover

• Oberoende redigeringsplacering — ingen post vs MAI Image 2.5 Pro på #10, Elo 1 106, 13 581 prover

Läs de två arenanumren tillsammans

Artificial Analysis-tavlorna, avlästa den 24 september 2026, säger något mer specifikt än "en modell är bättre."

På Text to Image-tavlan ligger MAI Image 2.5 Pro på plats 12 med ett Elo på 1 098 och ett 95 % konfidensintervall på ±8 över 13 521 röster. Ming-Image-0.1-Design ligger på plats 45 med 995 Elo, ±8, över 21 342 röster. Det är en skillnad på 103 Elo på en tavla där det snäva intervallet innebär att det inte är brus. På Image Editing-tavlan ligger MAI Image 2.5 Pro på plats 10 med 1 106 Elo på 13 581 röster; Ming-Image-0.1-Design har ingen post där alls.

Då ändras bilden i den enda kategori som spelar roll för ett designteam. I UI/UX Design-kategorin på samma resultattavla ligger MAI Image 2.5 Pro på plats 10 med 1 131 Elo över 1 241 röster i kategorin, och Ming-Image-0.1-Design ligger på plats 16 med 1 084 Elo över 2 100 röster. Avståndet minskar från 103 Elo till 47, och modellen som aldrig har benchmarkats på redigering tar igen större delen av avståndet i samma ögonblick som promptarna är designpromptar.

Det är så valet ser ut. MAI Image 2.5 Pro är den bättre generella bildmodellen och den bättre redigeraren, mätt. Ming-Image-0.1-Design är en specialist som presterar långt över sin övergripande placering när uppgiften är en layout, och den är den enda av de två med en väg för transparent bakgrund.

Ett förbehåll för båda uppsättningarna siffror: dessa är segmentsiffror, och segmenten rör sig. MAI Image 2.5 Pro:s röstantal på 13 521 i hela resultattavlan är tillräckligt stort för att intervallet ska vara snävt, men ett användningsfallssegment med drygt tusen röster bakom sig är en mjukare siffra, och leverantörens påståenden bakom båda modellerna är inte verifierade av någon.

Vad Microsoft hävdar, och vad det kostar

Microsofts egna siffror för MAI Image 2.5 Pro, alla leverantörsrapporterade och inga oberoende reproducerade:

• 96,8 % textrenderingsnoggrannhet, anges omfatta kinesiska, engelska, japanska, koreanska och spanska – men samma dokumentation begränsar utdata till ungefär en megapixel, så formuleringen "8K" som kopplas till påståendet bör närmast ses som marknadsföring

• 27 % bättre promptföljsamhet än GPT-Image-1.5 i Microsofts interna utvärderingar

• 94 % karaktärskonsekvens över flera bilder och genereringar

• Upp till 84–89 % lägre GPU-kostnad jämfört med GPT-modeller i specifika Microsoft-scenarier som PowerPoint och OneDrive – en scenariobaserad siffra, inte en generell

Det dokumenterade specifikationsbladet underbygger dessa påståenden: textinmatning på upp till 32 000 tokens, ett kontextfönster på 131k, 4 096 utdatatokens, bildinmatning i JPEG och PNG samt utdatataket på 1 048 576 pixlar. Det taket är köparens problem. Ett högkvalitativt redigeringsprogram som inte kan överskrida en megapixel är ett verktyg för sociala medier och webbmaterial, inte ett tryckverktyg, och hur noggrann textåtergivningen än är ändrar det inte pixelantalet.

Prissättningen mäts i token på Foundry: 5 USD per miljon token för textinmatning, 8 USD per miljon token för bildinmatning och 106 USD per miljon token för bildutmatning. Microsoft publicerar inte antal token per bild, så varje siffra per bild är en uträkning snarare än en offert. Med konverteringen från Artificial Analysis hamnar en bild på 1024 x 1024 nära 108,50 USD per 1 000 bilder – ungefär 2,3× syskonmodellen MAI-Image-2.5 på omkring 48 USD per 1 000, och 5,4× MAI-Image-2.5-Flash på omkring 20 USD per 1 000. Pro-nivån är ett medvetet premium. Prissättning för förhandsversion är inte heller GA-prissättning, och prislistan kan ändras före allmän tillgänglighet.

Ming-Image-0.1-Design har ingen leverantörsprislista att jämföra med, eftersom det inte finns någon hostad slutpunkt. Artificial Analysis-tavlan listar det till 30,00 USD per 1 000 bilder, vilket är en kolumn härledd från tavlan snarare än ett publicerat leverantörspris – inclusionAI levererar vikter och ett serveringsrecept, inte ett API. Den verkliga kostnaden är en CUDA-GPU med 80 GiB VRAM, BF16, 12 samplingssteg vid CFG 1,0 och en rekommenderad utdata på 2048 pixlar. Tolv steg vid guidance 1,0 är en destillerad eller guidance-fri sampler, vilket är det som gör en 2048-pixelrendering överkomlig vid det stegantalet, och kortets rekommenderade recept kör också en bild- och språkmodell framför diffusionsmodellen för att skriva om en kort prompt till en strukturerad JSON-layout i Figma-stil med koordinater, hierarki, färgspecifikationer och ordagrann text.

Två saker som är värda att vara precisa kring på vår egen sida. Vi routar ingen av modellerna: varken någon Microsoft-bildmodell eller någon inclusionAI-modell finns i OrcaRouter-katalogen, så båda dessa innebär leverantörens egen väg eller din egen hårdvara. Vad routningslagret faktiskt är till för är den befintliga sidan av jämförelsen – en OpenAI-kompatibel slutpunkt över 200+ modeller, leverantörens listpris vidarebefordrat med 0 % påslag så att en leverantörsprisändring är live samma dag, och automatisk failover mellan leverantörer. Att köra samma promptuppsättning mot en hostad bildmodell du redan litar på och mot någon av dessa är ett enknappsjobb snarare än ett inköpsjobb.

Storleksfrågan ingen ställer

Det finns ett andra tal som komplicerar nedladdningssidan av denna jämförelse, och det är värt att nämna eftersom modellen marknadsförs som 6B. Ming-Image-0.1-Designs diffusionstransformator har 6,15B parametrar. Paketet är ungefär 52,88 GB, eftersom den multimodala textkodaren är 17,01B och connectorn tillför 3,09B – totalt runt 26B parametrar i BF16. Layer companions transformator är dubbelt så stor med 12,31B, och dess paket är ännu större på ungefär 65,20 GB. Kravet på 80 GiB VRAM är en följd av allt som är resident tillsammans med transformatorn, inte av 6B-siffran.

MAI Image 2.5 Pro har den motsatta profilen: inget att ladda ner, inget att serva och ett hårt tak för vad du kan producera med den. Vilket av dessa två problem som är värre beror helt och hållet på om ditt team redan kör GPU:er.

Väljer en

• Du redigerar befintliga bilder i hög kvalitet och kan rymmas inom en megapixel — MAI Image 2.5 Pro. Den har en verklig placering på redigeringstavlan på plats 10, ett stort antal röster bakom sin genereringspoäng och en dokumenterad flerbildspipeline med en leverantörsrapporterad konsekvenssiffra. Priset återspeglar allt detta.

• Du genererar texttunga layouter och behöver transparens eller redigerbara lager — Ming-Image-0.1-Design. Inbyggt RGBA och nedbrytning i 2–9 lager är inte funktioner som MAI Image 2.5 Pro erbjuder oavsett pris, och utdata på 2048 x 2048 är fyra gånger pixelbudgeten.

• Du behöver utdata i tryckupplösning – ingendera. Den ena är begränsad till en megapixel, och den andra maxar på 2048 kvadrat.

• Du behöver en siffra som du kan försvara i en granskning — MAI Image 2.5 Pro på de fullständiga resultattavlorna, Ming-Image-0.1-Design på UI/UX-delen, och ingen av dem för textåtergivningsnoggrannhet, där båda uppsättningarna av påståenden är leverantörsrapporterade och inte reproducerade.

Den ärliga slutklämmen är att dessa två modeller egentligen inte konkurrerar. MAI Image 2.5 Pro är en premiumredigerare som hostas online, med ett upplösningstak och ett pris därefter; Ming-Image-0.1-Design är en gratis nedladdning som leder fältet för öppna vikter inom en designspecifik del av arenan och begär ett 80 GiB-kort i utbyte. Det som är värt att hålla ögonen på är om Microsoft höjer megapixeltaket före GA och om inclusionAI någonsin kopplar en endpoint till dessa vikter – för endera av dessa åtgärder skulle göra detta till en riktig direkt konfrontation i stället för en jämförelse mellan två olika typer av åtaganden.