MAI Image 2.7 Preview เทียบกับ Qwen Image 3.0: การถอนตัวจากโอเพนเวตที่ไม่มีใครประกาศ

คำแนะนำที่เคยใช้ตัดสินการเปรียบเทียบนี้ใช้ไม่ได้อีกต่อไป จนถึงฤดูร้อนนี้ คำตอบสำหรับคำถาม "โมเดลภาพ Qwen หรือโมเดลปิดของอเมริกา" นั้นง่ายมาก: เลือก Qwen ดาวน์โหลดเวต Apache-2.0 รันเอง แล้วเลิกกังวลเรื่องตารางราคา Qwen Image 3.0 ทำให้สิ่งนั้นแตกสลาย เมื่อเปิดให้ใช้ทั่วไปในวันที่ 4 สิงหาคม 2026 มันมาพร้อมระดับบริการแบบเสียเงินสองระดับ, API แบบโฮสต์, และไม่มีเวต, ไม่มีโมเดลการ์ด, ไม่มีจำนวนพารามิเตอร์ และไม่มีรายงานทางเทคนิค — เป็นครั้งแรกที่สายผลิตภัณฑ์ภาพของ Alibaba ออกมาแบบปิด MAI Image 2.7 Preview ซึ่งประกาศโดย Microsoft AI เมื่อวันที่ 27 ตุลาคม 2026 ก็เป็นแบบปิดเช่นกัน และยังไม่มี API ด้วยซ้ำ ดังนั้นการเปรียบเทียบที่ตรงไปตรงมาจึงอยู่ระหว่างสองโมเดลที่คุณไม่สามารถโฮสต์เองได้ ซึ่งขายโดยอาศัยการเปิดเผยข้อมูลที่แทบจะตรงกันข้าม

การวางกรอบใหม่นั้นคือบทความนี้เอง ทุกอย่างที่เหลือ — ค่า Elo ราคาต่อภาพ เพดานความละเอียด — ล้วนตามมาจากว่าในสองสิ่งนี้ อันไหนที่ซื้อได้จริง และแต่ละบริษัทเต็มใจเปิดเผยอะไรเกี่ยวกับเรื่องนั้น

Qwen หยุดจัดส่งอะไรไปแล้ว

Qwen-Image 1.0 และ 2.0 เป็นสายโมเดลแบบเปิด มีเวทโมเดลภายใต้ Apache-2.0 เปิดให้ใช้ในวันเดียวกับที่ประกาศเปิดตัว พร้อมรายงานทางเทคนิคประกอบ และมีชุมชนที่นำไปไฟน์จูนจนใช้งานได้ครอบคลุมตั้งแต่การใส่เลตเทอริงในคอมิกไปจนถึงการออกแบบภายใน นั่นคือเหตุผลว่าทำไม “แค่โฮสต์เองก็พอ” จึงกลายเป็นคำแนะนำที่ยึดถือกันมา สัญญาอนุญาตอนุญาตให้ใช้เชิงพาณิชย์ได้ และเช็กพอยต์ก็เป็นเพียงไฟล์ที่ดาวน์โหลดได้

Qwen Image 3.0 ยุติเรื่องนั้น โมเดลนี้เปิดตัวแบบเฉพาะผู้ได้รับเชิญเมื่อวันที่ 22 กรกฎาคม 2026 และเปิดให้ใช้งานทั่วไป (GA) เมื่อวันที่ 4 สิงหาคม ในสองระดับคือ Standard และ Pro ผ่าน Qwen Cloud และ Model Studio ของ Alibaba Cloud ไม่มีการเผยแพร่ weights ของทั้งสองระดับ Alibaba ไม่ได้เผยแพร่จำนวนพารามิเตอร์ การ์ดโมเดล หรือรายงานทางเทคนิค และไม่ได้เผยแพร่ตัวเลข benchmark ใด ๆ เลย ไม่ว่าจะบน Qwen-Image-Bench หรือที่อื่นใด สัญญาณอิสระเพียงแหล่งเดียวคือ Artificial Analysis โดยในสแนปช็อตเดือนตุลาคม 2026 ของรายงานดังกล่าว Pro อยู่ที่ประมาณ 1,094 Elo ในงาน text-to-image และ 1,085 ในงานแก้ไขภาพ ส่วน Standard อยู่ที่ 1,062 ในงานแก้ไขภาพ

มีประเด็นหนึ่งที่ควรพูดให้ชัด เพราะมันจะทำให้ใครก็ตามที่ค้นหาสับสน: อย่างน้อยมีเว็บไซต์เปรียบเทียบแห่งหนึ่งระบุว่า Qwen Image 3.0 เป็น Apache-2.0 พร้อมน้ำหนักโมเดลแบบเปิด นั่นผิด และเป็นความผิดพลาดแบบที่ทำให้ทีมเสียเวลาหนึ่งสัปดาห์ สาขาแบบเปิดของตระกูลนี้คือ Qwen-Image-2.1 ซึ่งเผยแพร่เมื่อวันที่ 20 กันยายน 2026 ภายใต้สัญญาอนุญาตสำหรับการวิจัยแบบไม่เชิงพาณิชย์ — เปิดให้ตรวจสอบและปรับแต่ง (fine-tune) ได้ แต่ไม่เปิดให้ใช้ในผลิตภัณฑ์ที่วางจำหน่าย หากแผนใดพึ่งพาการโฮสต์ Qwen ด้วยตนเอง แผนนั้นต้องพึ่งพา 2.1 หรือเวอร์ชันก่อนหน้า ไม่ใช่ 3.0

สิ่งที่ Microsoft เผยแพร่ และสิ่งที่ไม่ได้เผยแพร่

หลักฐานของ MAI Image 2.7 Preview เป็นภาพสะท้อนกลับกัน Microsoft เผยแพร่ข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับวิธีการจัดอันดับของมัน และแทบไม่มีข้อมูลเลยเกี่ยวกับว่ามันคืออะไร

อันดับนั้นเจาะจงมาก: เป็นอันดับสองบนกระดานจัดอันดับการแก้ไขภาพของ Artificial Analysis ด้วยคะแนน 1,193 Elo บน AA-Image-Editing v2.1 ซึ่งประเมินเมื่อวันที่ 22 ตุลาคม 2026 ตามหลัง GPT Image 2.5 Sunburst อยู่หกคะแนน และนำหน้า GPT Image 2.5 Flare อยู่สิบเอ็ดคะแนน Microsoft ยังรายงานว่าอยู่อันดับสามบน Arena Edit ระหว่าง MAI-Image-2.6 กับ 2.7 บริษัทระบุว่าทั้งการแก้ไขที่อิงการให้เหตุผลและการแก้ไขฉากและสไตล์ต่างขยับจากอันดับเจ็ดขึ้นเป็นอันดับหนึ่งในหมวดหมู่ของ Artificial Analysis โดยการแก้ไขข้อความและสัญลักษณ์จากอันดับหกขึ้นเป็นอันดับหนึ่ง และช่องว่างนำสูงสุดคือ 24 Elo ในหมวดฉากและสไตล์ สิ่งเหล่านี้เป็นคำอธิบายของบริษัทเองเกี่ยวกับกระดานจัดอันดับของบุคคลที่สาม — เป็นข้อกล่าวอ้างที่ผู้ขายรายงานเกี่ยวกับข้อมูลอิสระ ซึ่งเป็นข้อกล่าวอ้างประเภทที่ดีกว่าการใช้เบนช์มาร์กภายในองค์กร และยังไม่ใช่สิ่งเดียวกับการวัดผลที่คุณทำซ้ำได้

สิ่งที่ขาดหายไปคือทุกสิ่งที่ผู้ซื้อต้องการ ไม่มีข้อมูลความละเอียดเอาต์พุต ไม่มีค่าสูงสุดของภาพอ้างอิง ไม่มีอินเทอร์เฟซสำหรับมาสก์หรือกล่องขอบเขต ไม่มีการติดตั้งใช้งานผ่าน Foundry ไม่มีตารางราคา ไม่มีโมเดลการ์ด โมเดลนี้พร้อมใช้งานใน MAI Playground, Arena และ Artificial Analysis — ซึ่งเป็นพื้นที่ประเมินสองแห่งและเดโม — โดยมีการสัญญาว่าจะมีการสร้างภาพจากข้อความในภายหลัง

บรรทัดสเปก เทียบเคียงกันแบบเคียงข้าง

• การเปิดตัว — Qwen Image 3.0 แบบเฉพาะผู้ได้รับเชิญ 22 กรกฎาคม 2026, GA 4 สิงหาคม 2026; MAI Image 2.7 Preview 27 ตุลาคม 2026

• น้ำหนักโมเดล — ไม่มีการเผยแพร่สำหรับ Qwen Image 3.0 ซึ่งถือเป็นการกลับทิศจากเวอร์ชัน 1.0 และ 2.0; เช่นเดียวกันไม่มีสำหรับ MAI Image 2.7 Preview ซึ่งสอดคล้องกับแนวทางของ Microsoft ส่วนสาย Qwen ที่เปิดนั้นคือ Qwen-Image-2.1 ภายใต้สัญญาอนุญาตแบบไม่ใช้เชิงพาณิชย์

• ขอบเขต — Qwen Image 3.0 สร้างและแก้ไขได้ในระดับ Standard และ Pro; MAI Image 2.7 Preview แก้ไขเท่านั้น

• ความละเอียด — Qwen Image 3.0 สูงสุดที่ 2048×2048 ตามข้อมูลของผู้จำหน่ายเอง; ไม่มีการเผยแพร่สำหรับ 2.7 ซึ่งรุ่นก่อนหน้าจำกัดที่ 2,359,296 พิกเซล

ราคา — Qwen Image 3.0 Standard อยู่ที่ $0.03 ต่อภาพที่ความละเอียด 1K หรือ 2K โดยอินพุตสำหรับการแก้ไขอยู่ที่ประมาณ $0.003 ต่อรายการ ส่วน Pro อยู่ที่ $0.04 ที่ 1K และ $0.075 ที่ 2K สำหรับ MAI Image 2.7 Preview ยังไม่มีราคาที่ประกาศไว้

• การเข้าถึง — Qwen Image 3.0 อยู่บน Qwen Cloud, Alibaba Cloud Model Studio และ Qwen Chat; ส่วน 2.7 อยู่บน MAI Playground, Arena และ Artificial Analysis โดยไม่มี API

• ผลการทดสอบมาตรฐานที่เผยแพร่ — Qwen Image 3.0 ไม่มีผลการทดสอบมาตรฐานจากผู้ผลิตเลยแม้แต่รายการเดียว; ส่วน 2.7 มีอันดับบนกระดานจัดอันดับของบุคคลที่สามและการจัดอันดับตามหมวดหมู่ ซึ่งผู้ผลิตเป็นผู้อ้างอิง

ความเงียบสองแบบที่แตกต่างกัน

เป็นเรื่องน่าล่อใจที่จะจัดทั้งสองกรณีนี้ไว้ในหมวด “ไม่ได้จัดทำเอกสาร” แต่ทั้งสองไม่ใช่ความล้มเหลวชนิดเดียวกัน และสร้างความเสียหายให้ทีมในรูปแบบที่ต่างกัน

ความเงียบของ Alibaba เป็นเรื่องเกี่ยวกับขีดความสามารถ เรารู้จักอินเทอร์เฟซ ราคา สองระดับ และความละเอียดสูงสุด แต่เราไม่รู้ว่าโมเดลเก่งด้านใด เพราะไม่มีการเผยแพร่ benchmark และคะแนนอิสระเพียงรายการเดียวคือ snapshot เดือนตุลาคมที่ทำให้ Elo ด้านการแก้ไขภาพของ Pro อยู่ที่กลางระดับ 1,080 ซึ่งต่ำกว่าผู้นำบนกระดานนั้นอย่างสบาย ผู้ซื้อสามารถกำหนดราคางานได้ — Standard ราคา $0.03 ต่อภาพ ต่ำกว่า $0.0336 ของ Nano Banana 2.1 ที่ 1K แม้จะไม่ต่ำกว่าอัตราเหมาจ่ายหนึ่งเซนต์ของ Meta Muse Image — แต่ไม่สามารถคาดการณ์คุณภาพต่อกรณีการใช้งานได้หากไม่ทำการประเมินด้วยตนเอง

ความเงียบของ Microsoft เป็นเรื่องของการจัดซื้อจัดจ้าง เรารู้คร่าว ๆ ว่ามันดีแค่ไหน เพราะคณะกรรมการที่ลงคะแนนแบบไม่ระบุตัวตนได้วัดมันไว้ และเรารู้ว่ามันอ้างว่าอยู่ในหมวดหมู่ใดบ้าง เราไม่รู้ว่ามันมีค่าใช้จ่ายเท่าไร ให้ผลลัพธ์ขนาดไหน ใช้ข้อมูลอ้างอิงกี่รายการ หรือจะเรียกใช้งานมันอย่างไร ผู้ซื้อคาดเดาคุณภาพได้แต่ซื้อไม่ได้

จัดอันดับสองสิ่งนี้ตามสิ่งที่แผนต้องการ และคำตอบขึ้นอยู่กับว่าคุณอยู่ในขั้นไหน ถ้าคุณกำลังเลือกโมเดลเพื่อสร้างต่อ ความเงียบของ Alibaba นั้นรับมือได้ — ทำการประเมินแบบเสียเงิน อินเทอร์เฟซมีเอกสารกำกับ ค่าใช้จ่ายทราบแน่นอน ถ้าคุณกำลังตัดสินใจว่าจะเดิมพันโรดแมปกับของ Microsoft หรือไม่ ความเงียบของมันรับมือไม่ได้ เพราะไม่มีอะไรให้อินทิเกรตด้วย

การแก้ไขในราคาเพียงเพนนีเดียวภายใต้ราคาของ Qwen หน้าตาเป็นอย่างไร

ราคาของ Qwen คือสิ่งที่เห็นเป็นรูปธรรมชัดเจนที่สุดในการเปรียบเทียบคู่นี้ และคุ้มค่าที่จะพิจารณาให้ละเอียด เพราะระดับชั้นราคาไม่ได้อยู่ตรงจุดที่คุณคาดว่าความแตกต่างจะอยู่

Standard ราคา $0.03 ต่อภาพ สำหรับ 1K หรือ 2K โดยอินพุตสำหรับการแก้ไขอยู่ที่ประมาณ $0.003 ต่อรายการ แบตช์งานรีทัชสินค้าจำนวนหนึ่งพันภาพที่มีอินพุตอ้างอิงสองรายการต่อการแก้ไขหนึ่งครั้งมีค่าใช้จ่าย $30 สำหรับเอาต์พุต บวกประมาณ $6 สำหรับอินพุต รวมแล้วประมาณ $36 ส่วน Pro ราคา $0.075 สำหรับเอาต์พุต 2K พร้อมข้อมูลอ้างอิงสองรายการจะอยู่ที่ประมาณ $81 สำหรับแบตช์เดียวกัน — คิดเป็นประมาณ 2.2 เท่าของ Standard สำหรับระดับที่มีสัญญาณอิสระเพียงอย่างเดียวคือสแนปช็อตเดือนตุลาคม

เพื่อเปรียบเทียบ Meta Muse Image จัดการภาพหนึ่งพันภาพชุดเดียวกันในราคาเหมารวม $10 และ Nano Banana 2.1 จัดการที่ความละเอียด 2K ในราคาประมาณ $50 ก่อนคิดค่าโทเค็นอินพุต Qwen Image 3.0 Standard นั้นแข่งขันได้แต่ไม่ใช่ตัวเลือกที่ถูกที่สุด และค่าอินพุตของมันทำให้ช่องว่างกว้างขึ้นในงานที่ใช้ข้อมูลอ้างอิงจำนวนมาก

เมื่อเทียบกับ MAI Image 2.7 Preview การคำนวณตัวเลขนั้นทำไม่ได้เลย และนั่นคือประเด็นสำคัญ พรีวิวฟรีในแง่ที่ว่าไม่มีใครเรียกเก็บเงินจากคุณ แต่ก็แพงในแง่ที่ว่าทุกภาพต้องแลกมาด้วยการทำงานของมนุษย์หนึ่งรอบ เมื่อมีภาพหนึ่งพันภาพ แรงงานก็คืองบประมาณทั้งหมด

ข้อกล่าวอ้างเชิงหมวดหมู่คือสิ่งที่ต้องทดสอบ

ข้อกล่าวอ้างที่เจาะจงที่สุดของ Microsoft เกี่ยวกับ MAI Image 2.7 Preview คือตอนนี้มันครองอันดับหนึ่งในหมวดการแก้ไขภาพที่อิงการให้เหตุผลของ Artificial Analysis ซึ่งขยับขึ้นมาจากอันดับเจ็ด นั่นเป็นข้อกล่าวอ้างที่แคบและทดสอบได้ และเป็นข้อกล่าวอ้างที่คุ้มค่าจะออกแบบการทดลองขึ้นมาล้อมรอบ — เพราะมันยังเป็นข้อกล่าวอ้างที่ Qwen Image 3.0 ตอบไม่ได้เช่นกัน

Alibaba ไม่ได้เผยแพร่สิ่งใดเกี่ยวกับการให้เหตุผล การใช้เครื่องมือ หรือการแก้ไขหลายขั้นตอน สิ่งที่เอกสารของบริษัทระบุไว้คือชุดความสามารถด้านข้อความที่ใช้งานได้จริง ได้แก่ พรอมต์สูงสุด 4,500 โทเคน ข้อความที่อ่านออกได้จนถึงประมาณ 10 พิกเซล สิบสองภาษาพื้นเมือง ฟอนต์มากกว่ายี่สิบแบบ เอาต์พุตสูงสุดหกรายการต่อการเรียก และการเขียนพรอมต์ใหม่ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ รายงานจากการทดลองใช้จริงระบุว่าแข็งแกร่งด้าน UI mockups และไดอะแกรม โดยบางครั้งข้อความขนาดเล็กอาจเพี้ยน และมีความหน่วงสูงกว่ารุ่นระดับ Flash

ดังนั้นทั้งสองโมเดลจึงมุ่งเป้าไปที่จุดล้มเหลวที่แตกต่างกัน Qwen Image 3.0 ถูกปรับแต่งมาเพื่อการเรนเดอร์ข้อความและความแม่นยำของเลย์เอาต์ภายในรอบเดียว ส่วน MAI Image 2.7 Preview ถูกปรับแต่งมาเพื่อการแก้ไขที่ต้องอาศัยการตัดสินใจว่าทั้งฉากควรเปลี่ยนแปลงอย่างไร หากงานของคุณคือโปสเตอร์ที่มีตัวอักษรจำนวนมาก คุณกำลังทดสอบแกนจุดแข็งของ Qwen但如果เป็น "วางสินค้านี้ลงในห้องนั้นและทำให้แสงสอดคล้องกัน" คุณกำลังทดสอบของ Microsoft และตารางจัดอันดับบอกว่า Microsoft นำอยู่ในด้านนี้ — บนภาพของคนอื่น

ที่ที่ทั้งสองคนไม่รับสาย

ทั้งสองโมเดลไม่ได้อยู่บน OrcaRouter และควรพูดตรง ๆ เรื่องนั้นแทนที่จะสื่อเป็นนัยว่าเป็นอย่างอื่น สิ่งที่มีอยู่คือชุดโมเดลรูปภาพที่เรียกใช้ได้จริง — GPT Image 2.5 Sunburst และ Flare, ตระกูล GPT Image 2, Imagen 4 ในสามระดับ, ไลน์ Nano Banana ของ Google, Grok Imagine Image — อยู่เบื้องหลังคีย์เดียวในราคาตามรายการของผู้ให้บริการโดยไม่บวกเพิ่ม

เรื่องนี้สำคัญต่อการตัดสินใจครั้งนี้โดยเฉพาะ เพราะขึ้นอยู่กับว่าคุณจะหาข้อสรุปอย่างไร ความสามารถของ Qwen Image 3.0 ยังไม่ถูกทดสอบ benchmark โดยผู้จำหน่าย ดังนั้นวิธีเดียวที่จะรู้ว่ามันเอาชนะโมเดลที่คุณใช้อยู่ได้หรือไม่ คือการรันโจทย์เดียวกันผ่านทั้งสองตัว และความสามารถของ OrcaRouter DSL สำหรับกำหนดเส้นทางช่วยให้การเรียกครั้งเดียวกระจายโจทย์เดียวไปยังหลายโมเดลและรวบรวมผลลัพธ์ออกมาในรูปแบบเดียว และการรวมโมเดลไปอีกขั้นด้วยการให้กลุ่มโมเดลตอบร่วมกันเมื่อการแก้ไขเพียงครั้งเดียวยังล้มเหลวซ้ำ ๆ ไม่มีคุณสมบัติใดทำให้ MAI Image 2.7 Preview เรียกใช้งานได้ — ยังไม่มีสิ่งใดทำได้ — แต่คุณสมบัติแรกคือวิธีที่คุณจะสร้างหลักฐานสนับสนุนหรือคัดค้าน Qwen Image 3.0 โดยไม่ต้องผูกมัดกับคอนโซลของมัน และคุณสมบัติหลังคือสิ่งที่คุณจะเลือกใช้เมื่อการแก้ไขที่ต้องใช้การให้เหตุผลหนัก ๆ จำเป็นต้องสำเร็จในการลองครั้งแรก

สิ่งที่ต้องทำ และสิ่งที่ต้องหยุดคิดไปเอง

หยุดคิดไปเองว่าสายผลิตภัณฑ์ภาพของ Qwen นั้นเปิดอยู่ มันไม่เปิด ในเวอร์ชัน 3.0 ถ้าสถาปัตยกรรมของคุณต้องพึ่งพาเวตที่ดาวน์โหลดได้ โมเดลที่คุณต้องการคือ Qwen-Image-2.1 และไลเซนส์ที่คุณกำลังจะได้อ่านนั้นเป็นแบบไม่ใช่เชิงพาณิชย์ — ซึ่งหมายความว่าแผนการโฮสต์เองมีขอบเขตทางกฎหมายให้ต้องตรวจสอบ ไม่ใช่แค่บิลค่าฮาร์ดแวร์เท่านั้น

หากคุณต้องการเครื่องมือแก้ไขราคาถูกที่มีอินเทอร์เฟซพร้อมเอกสารประกอบภายในสัปดาห์นี้ Qwen Image 3.0 Standard ในราคา $0.03 ต่อภาพถือเป็นตัวเลือกที่สมเหตุสมผล แต่มีข้อแม้แปลก ๆ คือ ไม่มีใคร รวมถึงผู้ขายของมันด้วย ที่บอกคุณได้ว่ามันเก่งเรื่องอะไร จัดสรรงบสำหรับการประเมิน ไม่ใช่การตัดสินใจ

หากงานคือการแก้ไขทั้งฉากและคุณพอจะลงแรงทำซ้ำด้วยมือได้ ลองใช้เวลาช่วงบ่ายใน Arena กับ MAI Image 2.7 Preview ดูสิ การขึ้นเป็นผู้นำในหมวดหมู่ที่อิงการให้เหตุผลเป็นข้อกล่าวอ้างที่เจาะจงที่สุดในการเปิดตัว และเป็นข้อที่โอกาสจะเป็นจริงมากที่สุด เพราะเป็นข้อกล่าวอ้างเดียวที่หนุนด้วยผลการรันบนกระดานจัดอันดับ ไม่ใช่ข่าวประชาสัมพันธ์

และให้จับตาวันหนึ่งไว้ให้ดี ทันทีที่ Microsoft เปิดตัว MAI Image 2.7 Preview ใน Foundry พร้อมราคาต่อรูป การเปรียบเทียบนี้จะเปลี่ยนจากการอธิบายเส้นทางการซื้อสองทางไปสู่การแข่งขันจริง และราคาแก้ไขภาพของ Qwen ที่ $0.03 จะกลายเป็นตัวเลขที่ต้องเอาชนะ จนถึงตอนนั้น หนึ่งในโมเดลเหล่านี้มีราคาและมีปัญหา ส่วนอีกตัวมีคะแนนและมีกำแพง