MAI-Image-2.7-Preview vs GPT-Image-2.5: ตัวแก้ไขที่คมชัดกว่ากับตัวที่คุณเรียกใช้ได้

เริ่มจากงานที่ต้องทำ ไม่ใช่ตารางอันดับ หากผลิตภัณฑ์ของคุณแก้ไขแคตตาล็อกภาพสินค้าข้ามคืนผ่าน API ตัวเลือกระหว่าง MAI-Image-2.7-Preview กับ GPT-Image-2.5ไม่ได้ใกล้เคียงกัน เพราะมีเพียงตัวเดียวในสองตัวนี้ที่รับคำขอได้ หากคุณกำลังตัดสินการแก้ไขภาพเอง — การปรับแสงฉากใหม่ การเปลี่ยนฉลาก การรักษาความสม่ำเสมอของตัวละครตลอดห้ารอบ — โมเดลใหม่ของ Microsoft มีสิทธิ์จริงในการขึ้นเป็นอันดับหนึ่ง และมันสร้างสิทธิ์นั้นด้วยผลคะแนนที่เฉือนกันจนยังเถียงกันได้ ดังนั้นการจับคู่นี้จึงไม่ใช่ "โมเดลไหนดีกว่า" แต่เป็น "คุณภาพการแก้ไขภาพคุ้มค่ากับ API สำหรับงานโปรดักชันแค่ไหน"

ไมโครซอฟต์เปิดตัว MAI-Image-2.7-Preview เมื่อวันที่ 27 ตุลาคม 2026 เป็นพรีวิวที่รองรับเฉพาะการแก้ไขภาพ เข้าถึงได้ผ่าน MAI Playground, Arena และ Artificial Analysis โดยไม่มีการติดตั้งใช้งานบน Microsoft Foundry และไม่มีราคาที่เผยแพร่ GPT-Image-2.5 ของ OpenAI เปิดให้ใช้งานทั่วไปตั้งแต่ 8 กันยายน 2026 ในสองรูปแบบ ได้แก่ Sunburst สำหรับคุณภาพ และ Flare สำหรับความเร็ว พร้อมตารางราคาสาธารณะ ความสามารถแบบข้อความเป็นภาพและการแก้ไขภาพ และ API ที่มีเอกสารประกอบ ความไม่สมมาตรนี้เป็นกรอบให้กับทุกตัวเลขด้านล่าง

ตัวเลข และน้ำหนักความสำคัญที่ตัวเลขเหล่านั้นมีอยู่

บนบอร์ด AA-Image-Editing v2.1 ของ Artificial Analysis ซึ่งประเมินเมื่อวันที่ 22 ตุลาคม 2026 GPT-Image-2.5 Sunburst (max) ครองอันดับหนึ่งด้วย 1,199 Elo ส่วน MAI-Image-2.7-Preview อยู่อันดับสองที่ 1,193 และ GPT-Image-2.5 Flare (max) อยู่อันดับสามที่ 1,182

• MAI-Image-2.7-Preview เทียบกับ Sunburst:ตามหลัง 6 Elo ที่ระดับคุณภาพสูงสุด

• MAI-Image-2.7-Preview เทียบกับ Flare: นำอยู่ 11 Elo ที่ระดับคุณภาพสูงสุด

• MAI-Image-2.7-Preview เทียบกับ MAI-Image-2.6: นำอยู่ 42 Elo

• Arena Edit:Microsoft รายงานว่า 2.7 อยู่อันดับที่ 3 และระบุว่าตนเองเป็นแล็บอันดับที่ 2

ตัวเลขเหล่านั้นมาจากโพสต์เปิดตัวของ Microsoft ซึ่ง reproduces กระดานของ Artificial Analysis; Artificial Analysis เป็นผู้ประเมินอิสระ ส่วน Microsoft เป็นช่องทางที่เราใช้อ่านข้อมูลนั้น ช่องว่าง Elo หกและสิบเอ็ดคะแนนอยู่ในช่วงที่องค์ประกอบของการโหวตและช่วงความเชื่อมั่นสามารถพลิกลำดับได้ ดังนั้นข้ออ้างที่ป้องกันได้จึงแคบกว่าที่ตารางบ่งชี้: 2.7 แข่งขันได้กับคอนฟิกูเรชัน GPT-Image-2.5 ที่ดีที่สุด และนำหน้าคอนฟิกูเรชันแบบเร็วอย่างชัดเจน ไม่ใช่เป็นตัวแก้ไขที่ดีที่สุดเพียงหนึ่งเดียวในโลก อันดับ 3 ของ Arena ที่ชี้ไปในทิศทางเดียวกันเป็นการสนับสนุน ไม่ใช่การยืนยัน เพราะกระดานทั้งสองใช้ผู้โหวตและสเกลต่างกัน

ข้อควรระวังอีกข้อที่ส่งผลต่อต้นทุน: ตัวเลขของ OpenAI เป็นระดับ "max" ซึ่งเป็นการตั้งค่าที่แพงที่สุดในกลุ่ม และไม่ใช่ระดับที่ทราฟฟิกโปรดักชันส่วนใหญ่ใช้งาน

แต่ละโมเดลจริงๆ แล้วคืออะไร

• โหมด: MAI-Image-2.7-Preview เปิดตัวด้วยความสามารถในการแก้ไขภาพเท่านั้น โดยการสร้างภาพจากข้อความจะ "เร็ว ๆ นี้"; GPT-Image-2.5 รองรับทั้งการสร้างภาพจากข้อความและการแก้ไขภาพภายใต้ตระกูลเดียวกัน

• รูปแบบ: Microsoft ส่งมอบพรีวิว 2.7 หนึ่งรายการ; OpenAI ส่งมอบ Sunburst (เน้นคุณภาพเป็นอันดับแรก) และ Flare (เน้นความหน่วงเป็นอันดับแรก) ในอัตราโทเคนที่เท่ากัน

• การเข้าถึง: 2.7 อยู่ใน MAI Playground, Arena และ Artificial Analysis; GPT-Image-2.5 เป็น API สาธารณะ

• ราคา: 2.7 ยังไม่มีราคาที่เผยแพร่; GPT-Image-2.5 เรียกเก็บ 5 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นอินพุตข้อความ, 8 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นอินพุตภาพ และ 30 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุตภาพ โดยอินพุตที่แคชไว้มีราคา 1.25 และ 2.00 ดอลลาร์

• ระดับคุณภาพ: OpenAI เปิดให้ใช้ low, medium, high, xhigh และ max; Microsoft ยังไม่ได้เผยแพร่ตัวควบคุมที่เทียบเท่าสำหรับ 2.7

• รูปภาพอ้างอิง: OpenAI รองรับการแก้ไขแบบหลายภาพอ้างอิง สูงสุด 16 ภาพ ตามเอกสารของ OpenAI เอง; Microsoft เผยแพร่ห้าภาพสำหรับ MAI-Image-2.6 และยังไม่ได้เผยแพร่ขีดจำกัดสำหรับ 2.7

รายละเอียดเรื่องภาพอ้างอิงและความละเอียดคือจุดที่เอกสารสเปกเริ่มคลุมเครือ MAI-Image-2.6 จำกัดเอาต์พุตไว้ที่ 2,359,296 พิกเซล — 1536×1536 — และรับภาพอ้างอิงได้ห้าภาพ โดยทั้งสองอย่างมีระบุไว้ในเอกสารอ้างอิง API ของ Microsoft Foundry Microsoft ยังไม่ได้เผยแพร่ค่าที่เทียบเท่ากันของ 2.7 และไม่ปลอดภัยที่จะสรุปว่าขีดจำกัดของ 2.6 ยังคงเดิมโดยไม่เปลี่ยนแปลง ตระกูล 2.5 ของ OpenAI โฆษณาเพดานความละเอียดที่สูงกว่าในสื่อเปิดตัว แม้ว่าตัวอย่างโทเค็นที่เผยแพร่จะสูงสุดเพียง 1536×1024 ดังนั้นเพดานที่ใช้ได้จริงจึงขึ้นอยู่กับขนาดที่คุณร้องขอ หากไฟล์ส่งมอบ 4K แบบตายตัวเป็นข้อกำหนดที่เคร่งครัด ให้ตรวจสอบกับ API จริงแทนที่จะดูจากหน้าโฆษณาของผู้จำหน่ายรายใดรายหนึ่ง

ค่าใช้จ่ายในการเลือกเอดิเตอร์ที่ดีกว่า

ลองคำนวณจากภาพสี่เหลี่ยมจัตุรัส 10,000 ภาพที่ขนาด 1024×1024 ที่ระดับคุณภาพสูงสุด GPT-Image-2.5 มีค่าใช้จ่ายประมาณ $0.211 ต่อภาพ หรือราว $2,110 ที่ระดับ high ประมาณ $0.053 ต่อภาพ หรือ $527 ที่ระดับ medium ประมาณ $0.013 ต่อภาพ หรือ $132 ตัวเลขเหล่านี้เป็นค่าประมาณจากโทเค็นเอาต์พุตตามอัตราที่ OpenAI ประกาศไว้ ไม่ใช่ใบเสนอราคา และการแก้ไขภาพจะเพิ่มค่าใช้จ่ายด้านอินพุตของภาพเข้ามาด้วย เพราะภาพอ้างอิงถูกคิดค่าใช้จ่ายเป็นอินพุต

MAI-Image-2.7 ยังไม่มีราคา ดังนั้นสิ่งเดียวที่ใช้เป็นจุดอ้างอิงได้คือรุ่นก่อนหน้า MAI-Image-2.6 ใน Foundry มีราคาอยู่ที่ 5 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุตข้อความ, 8 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุตภาพ และ 38 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาต์พุตภาพ ซึ่ง Artificial Analysis ประเมินว่าอยู่ที่ประมาณ 0.039 ดอลลาร์ต่อภาพ — ประมาณ 390 ดอลลาร์สำหรับ 10,000 ภาพในจำนวนเดียวกัน หาก 2.7 เปิดตัวในอัตราที่ใกล้เคียงกัน ก็จะอยู่ระหว่างระดับราคาสูงและกลางของ GPT-Image-2.5 ในแง่ต้นทุน ขณะที่ได้คะแนนสูงกว่าโมเดล Flare นั่นเป็นเพียง "หาก" ไม่ใช่ข้อค้นพบ และ Microsoft ไม่ได้ให้สัญญาณใด ๆ ว่ามันจะอยู่ตรงจุดไหน

มีกับดักค่าใช้จ่ายที่สองในลำดับชั้นของ OpenAI ระดับต่าง ๆ ถูกเปลี่ยนชื่อใน 2.5 โดยการตั้งค่า high แบบใหม่ใช้โควต้าโทเคนประมาณเท่ากับ medium แบบเก่า และ max ใช้ประมาณเท่ากับ high แบบเก่า ทีมที่ย้ายจาก gpt-image-2 โดยไม่เปลี่ยนพารามิเตอร์ quality ได้เรนเดอร์ที่ถูกกว่าในสิ่งที่เคยเป็นการตั้งค่าคุณภาพต่ำกว่า ตรวจสอบว่ารหัสของคุณขอระดับใดจริง ๆ ก่อนเปรียบเทียบใบเรียกเก็บเงินกับของไตรมาสที่แล้ว

จุดไหนที่ 2.7 ดีกว่าอย่างแท้จริง

คำกล่าวอ้างตามหมวดหมู่ของ Microsoft เป็นส่วนที่มีประโยชน์ในโพสต์ของบริษัท โดยระบุว่า 2.7 พัฒนาขึ้นจาก 2.6 ในทุก 10 กรณีการใช้งาน และทุก 7 การดำเนินการแก้ไขที่ Artificial Analysis ประเมิน ไปถึงระดับแนวหน้าในด้านการปรับปรุงและฟื้นฟู การแก้ไขแบบอิงเหตุผล ฉากและสไตล์ และการแก้ไขข้อความหรือสัญลักษณ์ และนำโมเดลที่ดีรองลงมาอยู่ 24 Elo ในด้านฉากและสไตล์ การกระโดดของอันดับนั้นมาก โดยการแก้ไขแบบอิงเหตุผลกับฉากและสไตล์ขยับจากอันดับ 7 ขึ้นเป็นอันดับ 1 ทั้งคู่ และการแก้ไขข้อความหรือสัญลักษณ์จากอันดับ 6 ขึ้นเป็นอันดับ 1

เหล่านั้นคือการแก้ไขที่มักล้มเหลวบ่อยที่สุดในการผลิตจริง การจัดแสงผลิตภัณฑ์ใหม่ให้เข้ากับสภาพแวดล้อมใหม่ การแทนที่ป้ายโดยไม่ทำให้ทัศนียภาพบิดเบี้ยว การฟื้นฟูแอสเซ็ตคุณภาพต่ำโดยไม่แต่งรายละเอียดขึ้นมาเอง — แต่ละอย่างต้องให้โมเดลเข้าใจว่าฉากทำงานอย่างไร ไม่ใช่แค่รู้ว่าควรวาดตรงไหน ส่วนต่าง 24 Elo ในด้านฉากและสไตล์ หากยังคงอยู่ได้ ก็เป็นความแตกต่างในทางปฏิบัติที่มากกว่าช่องว่างโดยรวมหกคะแนนที่บ่งชี้ เพราะมันกระจุกตัวอยู่ตรงจุดที่เครื่องมือแก้ไขทั่วไปมักสร้างอาร์ติแฟกต์ที่เห็นได้ชัดพอดี

ข้อโต้แย้งของ OpenAI ไม่ใช่คะแนนตามหมวดหมู่ แต่เป็นความสอดคล้องในหลายรอบ: Sunburst ถูกวางตำแหน่งสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่เน้นการแก้ไข ซึ่งซับเจกต์เดียวกันต้องคงสภาพอยู่ผ่านการเปลี่ยนแปลงหลายรอบ และเอกสารของ OpenAI เองแนะนำให้คอมโพสิตงานแก้ไขที่อนุมัติแล้วกลับเข้ากับต้นฉบับ เมื่อพิกเซลต้องคงเดิมทุกประการ นั่นคือการยอมรับว่าแม้แต่เครื่องมือแก้ไขที่ดีที่สุดก็ยังคลาดเคลื่อน Microsoft ยังไม่ได้เผยแพร่การประเมินแบบหลายรอบที่เทียบเท่ากัน ดังนั้นเวิร์กโฟลว์เดียวที่สำคัญที่สุดสำหรับการออกแบบแบบวนซ้ำ จึงเป็นเวิร์กโฟลว์ที่มีหลักฐานเทียบเคียงได้น้อยที่สุด

การรันทั้งสองโดยไม่มีสัญญาสองฉบับ

นี่คือจุดที่การเปรียบเทียบไม่สมดุลอีกต่อไป GPT-Image-2.5 Sunburst และ Flare ต่างอยู่บน OrcaRouter ภายใต้ API key เดียวและความสัมพันธ์ด้านการเรียกเก็บเงินเดียว โดยคิดอัตราบวกเพิ่ม 0% — ราคาตามรายการของผู้ให้บริการถูกส่งต่อตรง พร้อม failover อัตโนมัติหากผู้ให้บริการมีประสิทธิภาพลดลง คุณสามารถส่งรอบฉบับร่างไปยัง Flare และส่งงานเรนเดอร์ขั้นสุดท้ายไปยัง Sunburst ได้โดยไม่ต้องเปิดบัญชีที่สอง และกฎการกำหนดเส้นทางสามารถสลับตามประเภทงานแทนที่จะเป็นตามสาขาโค้ด

MAI-Image-2.7-Preview ไม่มีให้ใช้บน OrcaRouter และจะเป็นไปไม่ได้เลยจนกว่า Microsoft จะเปิด API สาธารณะออกมา ทุกวันนี้มันเป็นโมเดลแบบ playground คือต้องสั่งทำทีละครั้งโดยมีคนคอยกำกับ เหมาะสำหรับการประเมินผลและงานด้านแอสเซ็ต แต่ไม่ใช่สิ่งที่คุณจะเอาไปวางไว้หลังคิวได้ นั่นไม่ใช่การติคุณภาพของโมเดล แต่เป็นความต่างระหว่างผู้ชนะบนเบนช์มาร์กกับสิ่งที่ต้องพึ่งพาในระบบจริง

การโทร

• ไตรมาสนี้คุณต้องมีเอนด์พอยต์สำหรับการแก้ไข: GPT-Image-2.5. ใช้ Sunburst สำหรับแอสเซ็ตสุดท้าย และ Flare สำหรับปริมาณงานที่ต้องวนซ้ำ ช่องว่าง 6 คะแนน Elo ที่ตามหลัง 2.7 นั้นเล็กกว่าต้นทุนของการไม่ส่งมอบเสียอีก

• คุณต้องการการแก้ไขที่ดีที่สุดเพียงครั้งเดียวบนแอสเซ็ตมูลค่าสูงเพียงไม่กี่รายการ:ทดสอบ MAI-Image-2.7-Preview ใน playground การปรับสไตล์ฉากและการแทนที่ข้อความคือจุดที่ Microsoft อ้างว่ามีความได้เปรียบมากที่สุด และสิ่งเหล่านี้คุ้มค่าที่จะตรวจสอบด้วยตนเองบนภาพหลัก

• หากคุณต้องการทั้งการสร้างภาพจากข้อความและการแก้ไขภาพ: GPT-Image-2.5 เท่านั้น จบเรื่อง ส่วน 2.7 ยังสร้างภาพไม่ได้

• คุณไวต่อต้นทุนเมื่อใช้งานในปริมาณมาก:ให้เปรียบเทียบราคาของ Flare กับขนาดการแก้ไขจริงของคุณ ไม่ใช่ตัวเลขต่อภาพที่โฆษณาไว้ โทเค็นจากอินพุตรูปภาพจะเป็นปัจจัยหลักเมื่อคุณส่งภาพอ้างอิงหลายภาพ

สรุปตามตรงคือ Microsoft สร้าง editor ที่ดีกว่า และ OpenAI ยังขายผลิตภัณฑ์ที่ดีกว่า สองสิ่งนี้เป็นจริงพร้อมกันได้ตราบใดที่ 2.7 ยังเป็นพรีวิว และในวันที่ Microsoft ออกเวอร์ชัน Foundry พร้อมกำหนดราคาให้มัน การเปรียบเทียบนี้ก็จะมีองก์ที่สอง