Guides & Insights

Ming-Image-0.1-Design กับ MAI Image 2.5 Pro: เพดานเมกะพิกเซลเป็นตัวตัดสิน

ผู้เขียน

Magnus Corvin

วันที่เผยแพร่

Sep 24, 2026

โมเดลล่าสุด · 20ดูโมเดลทั้งหมด →

เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน

กลับไปยังโพสต์ทั้งหมด

ตัวเลขที่มีนัยสำคัญที่สุดในการเปรียบเทียบระหว่าง Ming-Image-0.1-Design กับ MAI Image 2.5 Pro ไม่ใช่คะแนน Elo มันคือ 1,048,576 นั่นคือเพดานเอาต์พุตที่ Microsoft ระบุไว้สำหรับ MAI Image 2.5 Pro — ประมาณ 1024 x 1024 — ในขณะที่ Ming-Image-0.1-Design ของ inclusionAI แนะนำ 2048 x 2048 และจะไม่เรนเดอร์ที่ขนาดระดับกลางเลย โดยจะสแนปคำขอไปยังขนาด 1024 หรือ 2048 อย่างใดอย่างหนึ่ง โมเดลทั้งสองเก่งจริง ๆ ในการใส่ข้อความที่อ่านออกลงในภาพ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมทั้งคู่จึงมักถูกพูดถึงในบทสนทนาเดียวกัน มีเพียงตัวเดียวเท่านั้นที่จะให้เลย์เอาต์ 4 เมกะพิกเซลแก่คุณ และมีเพียงตัวเดียวเท่านั้นที่คิดราคาต่อโทเค็นในระดับพรีเมียมของไฮเปอร์สเกลเลอร์

Ming-Image-0.1-Design เป็นโมเดลแปลงข้อความเป็นภาพขนาด 6B ของ inclusionAI อยู่ภายใต้สัญญาอนุญาต MIT และเผยแพร่น้ำหนักเมื่อวันที่ 17 กันยายน 2026 ส่วน MAI Image 2.5 Pro คือรุ่นระดับคุณภาพของ Microsoft AI ซึ่งเปิดให้ทดลองใช้สาธารณะบน Microsoft Foundry ตั้งแต่วันที่ 23 กรกฎาคม 2026 ยังไม่มีการกล่าวอ้างใดเกี่ยวกับความสามารถในการเรนเดอร์ข้อความของทั้งสองโมเดลที่ได้รับการทำซ้ำนอกห้องแล็บที่สร้างขึ้นมา แต่หนึ่งในนั้นเคยผ่านสนามอารีนา และความแตกต่างนี้ส่งผลต่อทุกอย่างด้านล่าง

แต่ละอันถูกสร้างมาเพื่ออะไร

MAI Image 2.5 Pro เป็นรุ่นสูงสุดในตระกูล MAI-Image-2.5 ของ Microsoft โดยอยู่เหนือ MAI-Image-2.5 สำหรับงานที่ต้องการความสมดุล และ MAI-Image-2.5-Flash สำหรับงานปริมาณมาก ส่วน MAI-Image-2.6 นั้นอยู่ในช่วง private preview แล้ว ณ วันที่ 19 สิงหาคม Microsoft อธิบายว่าเป็นโมเดลสร้างภาพที่มีความละเอียดสูงที่สุดของบริษัทจนถึงปัจจุบัน มุ่งเป้าไปที่ภาพหลัก การแก้ไขรายละเอียด และการเรนเดอร์ข้อความในภาพอย่างแม่นยำ โดยออกแบบมาเพื่อรองรับการป้อนข้อมูลหลายภาพ ผู้ให้บริการรายงานความสอดคล้องของตัวละครที่ 94% ในการสร้างภาพหลายครั้ง และวางตำแหน่งโมเดลนี้สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่คุณนำสินทรัพย์ที่มีอยู่มาเปลี่ยนเพียงจุดเดียวแล้วนำไปใช้งานได้เลย

Ming-Image-0.1-Design เป็นเจเนอเรเตอร์ที่สร้างจากศูนย์ ไม่ใช่ตัวแก้ไข ป้อนพรอมป์ต์เข้าไป ได้ภาพออกมา ไม่จำเป็นต้องมีภาพอ้างอิง ขอบเขตของมันคืองานออกแบบกราฟิกที่ข้อความหนาแน่น — ต้นแบบ UI, แดชบอร์ด, อินโฟกราฟิก, โปสเตอร์ — และคุณสมบัติทางกลไกที่โดดเด่นคือมันส่งออก RGBA แบบเนทีฟเมื่อพรอมป์ต์ขึ้นต้นด้วยหนึ่งในวลีความโปร่งใสที่จัดทำเอกสารไว้ โมเดลคู่หูชื่อ Ming-Image-0.1-Design-Layer จะแยกงานออกแบบที่แบนราบออกเป็นไฟล์ PNG แบบ RGBA แยกกัน 2–9 ไฟล์ ซึ่งประกอบกลับเป็นต้นฉบับได้

• ขีดจำกัดเอาต์พุต — Ming-Image-0.1-Design แนะนำ 2048 x 2048 หรือ 1024 x 1024 โดยขนาดระดับกลางจะถูกปรับให้ตรงกับหนึ่งในสองขนาดนั้น เทียบกับ MAI Image 2.5 Pro ที่จำกัดไว้ที่ 1,048,576 พิกเซล หรือประมาณ 1024 x 1024

• โหมดหลัก — การสร้างจากพรอมต์เพียงอย่างเดียว เทียบกับการแก้ไขหลายภาพด้วยความสม่ำเสมอของตัวละครข้ามภาพอ้างอิง

• ความโปร่งใส — RGBA แบบเนทีฟจาก sampler พร้อมการแยกองค์ประกอบ 2–9 เลเยอร์ผ่านโมเดลคู่ เทียบกับไม่มีเอกสารระบุ

• สิทธิ์การใช้งานและการเข้าถึง — เวทภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ที่คุณโฮสต์เอง เทียบกับพรีวิวเชิงพาณิชย์บน Microsoft Foundry

• หน่วยการเรียกเก็บเงิน — เวลา GPU ของคุณเอง การ์ด 80 GiB หนึ่งใบ เทียบกับต่อโทเคน ซึ่งคิดตามการใช้งานบน Foundry

• การจัดอันดับ text-to-image แบบอิสระ — Ming-Image-0.1-Design อยู่อันดับ #45, Elo 995, 21,342 ตัวอย่าง เทียบกับ MAI Image 2.5 Pro อยู่อันดับ #12, Elo 1,098, 13,521 ตัวอย่าง

• อันดับการแก้ไขแบบอิสระ — ไม่มีรายการเทียบกับ MAI Image 2.5 Pro ที่ #10, Elo 1,106, ตัวอย่าง 13,581 รายการ

อ่านหมายเลขอารีน่าทั้งสองพร้อมกัน

บอร์ดของ Artificial Analysis ซึ่งอ่านเมื่อวันที่ 24 กันยายน 2026 บอกสิ่งที่เจาะจงมากกว่า "โมเดลหนึ่งดีกว่า"

บนบอร์ด Text to Image, MAI Image 2.5 Pro อยู่ในอันดับที่ 12 ด้วย Elo 1,098 และช่วงความเชื่อมั่น 95% ที่ ±8 จาก 13,521 โหวต Ming-Image-0.1-Design อยู่ในอันดับที่ 45 ด้วย Elo 995, ±8, จาก 21,342 โหวต นั่นคือช่องว่าง 103 Elo บนบอร์ดที่ช่วงความเชื่อมั่นที่แคบหมายความว่ามันไม่ใช่สัญญาณรบกวน บนบอร์ด Image Editing, MAI Image 2.5 Pro อยู่ในอันดับที่ 10 ด้วย Elo 1,106 จาก 13,581 โหวต; Ming-Image-0.1-Design ไม่มีรายการอยู่ที่นั่นเลย

แล้วภาพก็พลิกในสไลซ์เดียวที่สำคัญสำหรับทีมออกแบบ ในสไลซ์ UI/UX Design ของบอร์ดเดียวกัน MAI Image 2.5 Pro อยู่อันดับ 10 ด้วย 1,131 Elo จาก 1,241 โหวตในสไลซ์นั้น และ Ming-Image-0.1-Design อยู่อันดับ 16 ด้วย 1,084 Elo จาก 2,100 โหวต ช่องว่างแคบลงจาก 103 Elo เหลือ 47 และโมเดลที่ไม่เคยถูกวัดผลด้านการแก้ไขภาพก็ปิดระยะห่างเกือบทั้งหมดทันทีที่พรอมป์ตกลายเป็นพรอมป์ตงานออกแบบ

นั่นคือลักษณะของทางเลือกนี้ MAI Image 2.5 Pro เป็นโมเดลภาพทั่วไปที่ดีกว่าและเป็นตัวแก้ไขภาพที่ดีกว่าเมื่อวัดผลแล้ว Ming-Image-0.1-Design เป็นผู้เชี่ยวชาญที่ทำได้ดีเกินกว่าอันดับโดยรวมของมันเมื่องานเป็นเรื่องเลย์เอาต์ และเป็นเพียงตัวเดียวในสองตัวที่มีเส้นทางสำหรับพื้นหลังโปร่งใส

ข้อแม้หนึ่งประการสำหรับชุดตัวเลขทั้งสองชุดนี้: ตัวเลขเหล่านี้เป็นตัวเลขแบบแบ่งส่วน (slice) และส่วนต่างๆ ก็เปลี่ยนแปลงไปมา จำนวนโหวต 13,521 ของ MAI Image 2.5 Pro บนบอร์ดทั้งหมดนั้นมากพอที่ช่วงความเชื่อมั่นของมันจะแคบ แต่ส่วนตามกรณีการใช้งาน (use-case slice) ที่มีโหวตราวพันกว่าคะแนนรองรับอยู่นั้นเป็นตัวเลขที่อ่อนกว่า และคำอ้างของผู้ขายที่อยู่เบื้องหลังโมเดลทั้งสองนั้นยังไม่มีใครตรวจสอบยืนยัน

A rendered two-column scoreboard headed 'Six dimensions', titled 'Ming-Image-0.1-Design vs MAI Image 2.5 Pro'. The Ming-Image-0.1-Design column reads: output ceiling 2048 x 2048; mode prompt-only generation; transparency native RGBA plus layers; price basis own GPU time on an 80 GiB card; full board #45, Elo 995, 21,342 votes; UI/UX slice #16, Elo 1,084, 2,100 votes. The MAI Image 2.5 Pro column reads: output ceiling 1,048,576 pixels; mode multi-image editing with 94% consistency claimed; transparency none documented; price basis $106 per 1M image output tokens; full board #12, Elo 1,098, 13,521 votes; UI/UX slice #10, Elo 1,131, 1,241 votes.

สิ่งที่ Microsoft อ้าง และสิ่งที่ต้องแลก

ตัวเลขของ Microsoft เองสำหรับ MAI Image 2.5 Pro ทั้งหมดเป็นข้อมูลที่ผู้ขายรายงานเอง และไม่มีข้อมูลใดที่ถูกทำซ้ำโดยอิสระ:

• ความแม่นยำในการเรนเดอร์ข้อความ 96.8% โดยระบุว่าครอบคลุมภาษาจีน อังกฤษ ญี่ปุ่น เกาหลี และสเปน — แม้ว่าเอกสารชุดเดียวกันจะจำกัดเอาต์พุตไว้ที่ประมาณหนึ่งเมกะพิกเซล ดังนั้นวลี "8K" ที่แนบมากับข้อกล่าวอ้างนี้จึงควรตีความว่าเป็นเรื่องการตลาดมากกว่า

• ความสามารถในการทำตามพรอมต์ดีขึ้น 27% เมื่อเทียบกับ GPT-Image-1.5 ในการประเมินภายในของ Microsoft

• ความสม่ำเสมอของตัวละครในหลายภาพข้ามการสร้าง 94%

• ลดต้นทุน GPU ได้สูงสุด 84–89% เมื่อเทียบกับโมเดล GPT ในสถานการณ์เฉพาะของ Microsoft เช่น PowerPoint และ OneDrive — เป็นตัวเลขเฉพาะสถานการณ์ ไม่ใช่ตัวเลขทั่วไป

เอกสารข้อมูลจำเพาะที่บันทึกไว้เป็นหลักฐานรองรับคำกล่าวอ้างเหล่านั้น: อินพุตข้อความสูงสุด 32,000 โทเค็น, หน้าต่างบริบทขนาด 131k, โทเค็นเอาต์พุต 4,096, อินพุตภาพ JPEG และ PNG และเพดานเอาต์พุต 1,048,576 พิกเซล เพดานนั้นเป็นปัญหาของผู้ซื้อ โปรแกรมแก้ไขคุณภาพสูงที่ไม่สามารถเกินหนึ่งเมกะพิกเซลได้คือเครื่องมือสำหรับทำแอสเซตโซเชียลและเว็บ ไม่ใช่เครื่องมือสำหรับงานพิมพ์ และต่อให้เรนเดอร์ข้อความได้แม่นยำเพียงใดก็ไม่เปลี่ยนจำนวนพิกเซล

การคิดราคาบน Foundry คิดตามจำนวนโทเคน: 5 ดอลลาร์ต่อโทเคนอินพุตข้อความ 1 ล้านโทเคน, 8 ดอลลาร์ต่อโทเคนอินพุตรูปภาพ 1 ล้านโทเคน, 106 ดอลลาร์ต่อโทเคนเอาต์พุตรูปภาพ 1 ล้านโทเคน Microsoft ไม่ได้เผยแพร่จำนวนโทเคนต่อรูปภาพ ดังนั้นตัวเลขต่อรูปภาพใด ๆ จึงเป็นผลจากการคำนวณทางคณิตศาสตร์มากกว่าจะเป็นราคาที่ประกาศอย่างเป็นทางการ เมื่อใช้การแปลงของ Artificial Analysis รูปภาพขนาด 1024 x 1024 หนึ่งรูปจะอยู่ที่ประมาณ 108.50 ดอลลาร์ต่อ 1,000 รูป — ประมาณ 2.3 เท่าของ MAI-Image-2.5 ในตระกูลเดียวกันที่ประมาณ 48 ดอลลาร์ต่อ 1,000 รูป และ 5.4 เท่าของ MAI-Image-2.5-Flash ที่ประมาณ 20 ดอลลาร์ต่อ 1,000 รูป ระดับ Pro เป็นการตั้งราคาพรีเมียมโดยเจตนา ราคา Preview ก็ไม่ใช่ราคา GA และอัตราค่าบริการอาจเปลี่ยนแปลงได้ก่อนการเปิดให้ใช้งานทั่วไป

Ming-Image-0.1-Design ไม่มีการ์ดอัตราค่าบริการของผู้ขายให้เปรียบเทียบ เนื่องจากไม่มีปลายทางที่โฮสต์ไว้ บอร์ด Artificial Analysis ระบุไว้ที่ $30.00 ต่อ 1,000 ภาพ ซึ่งเป็นคอลัมน์ที่ได้มาจากบอร์ดมากกว่าราคาผู้ขายที่เผยแพร่ — inclusionAI ส่งมอบน้ำหนักและสูตรการให้บริการ ไม่ใช่ API ต้นทุนที่แท้จริงคือ CUDA GPU หนึ่งตัวที่มี VRAM 80 GiB, BF16, 12 ขั้นตอนการสุ่มที่ CFG 1.0 และเอาต์พุต 2048 พิกเซลที่แนะนำ สิบสองขั้นตอนที่ guidance 1.0 เป็นตัวสุ่มแบบ distilled หรือ guidance-free ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้การเรนเดอร์ 2048 พิกเซลมีราคาที่จ่ายได้ที่จำนวนขั้นตอนนั้น และสูตรที่แนะนำของการ์ดยังรันโมเดลภาษาภาพด้านหน้าของโมเดล diffusion เพื่อเขียนพรอมต์สั้น ๆ ใหม่ให้เป็นเลย์เอาต์ JSON สไตล์ Figma ที่มีโครงสร้างพร้อมพิกัด ลำดับชั้น ข้อมูลจำเพาะสี และข้อความตามจริง

มีสองเรื่องที่ควรพูดให้ชัดเจนในฝั่งของเราเอง เรามิได้จัดเส้นทางให้โมเดลใดในสองตัวนี้: ไม่มีโมเดลภาพของ Microsoft และไม่มีโมเดลของ inclusionAI ปรากฏอยู่ในแคตตาล็อกของ OrcaRouter ดังนั้นทั้งสองกรณีนี้จึงหมายถึงเส้นทางของผู้จำหน่ายเองหรือฮาร์ดแวร์ของคุณเอง สิ่งที่เลเยอร์การจัดเส้นทางมีไว้จริง ๆ คือการเป็นฝั่งผู้เล่นรายเดิมในบทเปรียบเทียบนี้ — ปลายทางเดียวที่เข้ากันได้กับ OpenAI ครอบคลุมกว่า 200 โมเดลราคาตามรายการของผู้ให้บริการถูกส่งผ่านโดยไม่บวกเพิ่ม 0% ดังนั้นเมื่อผู้จำหน่ายเปลี่ยนราคา ก็มีผลทันทีในวันเดียวกัน พร้อมการสลับไปยังผู้ให้บริการรายอื่นโดยอัตโนมัติเมื่อเกิดข้อขัดข้อง การรันชุดพรอมป์ต์เดียวกันกับโมเดลภาพแบบโฮสต์ที่คุณเชื่อถืออยู่แล้ว และกับตัวใดตัวหนึ่งในสองตัวนี้ เป็นงานที่แค่กดปุ่มเดียว ไม่ใช่เรื่องของการจัดซื้อจัดจ้าง

Screenshot of the Artificial Analysis Text to Image Leaderboard captured 24 September 2026, cropped to the rows around both models. MAI-Image-2.5-Pro appears at row 12, creator Microsoft AI, Elo 1,098, range 8-13, 13,521 samples, July 2026, $108.5 per 1k imgs. Nano Banana 2 Lite appears at row 13 with Elo 1,092. Ming-Image-0.1-Design appears at row 45, creator InclusionAI, Elo 995, range 39-50, 21,342 samples, September 2026, $30.0 per 1k imgs, with the Open Weights badge. The Open Weights badge also appears on Ideogram 4.0 (Quality) at row 34 and on FLUX.2 [dev] at row 40.

คำถามเรื่องขนาดที่ไม่มีใครถาม

มีตัวเลขตัวที่สองที่ทำให้ด้านการดาวน์โหลดของการเปรียบเทียบนี้ซับซ้อนขึ้น และควรกล่าวถึงเพราะโมเดลนี้ถูกทำการตลาดว่าเป็น 6B diffusion transformer ของ Ming-Image-0.1-Design มีพารามิเตอร์ 6.15B แพ็กเกจมีขนาดประมาณ 52.88 GB เพราะตัวเข้ารหัสข้อความแบบมัลติโมดัลมี 17.01B และตัวเชื่อมต่อเพิ่มอีก 3.09B — รวมแล้วประมาณ 26B พารามิเตอร์ที่ BF16 transformer ของ Layer companion มีขนาดเป็นสองเท่าที่ 12.31B และแพ็กเกจของมันใหญ่กว่าอีกที่ประมาณ 65.20 GB ข้อกำหนด VRAM 80 GiB เป็นผลมาจากทุกสิ่งทุกอย่างที่ต้องคงอยู่ในหน่วยความจำควบคู่ไปกับ transformer ไม่ใช่มาจากตัวเลข 6B

MAI Image 2.5 Pro มีโปรไฟล์ตรงกันข้าม: ไม่มีอะไรให้ดาวน์โหลด ไม่มีอะไรให้เสิร์ฟ และมีเพดานที่ตายตัวสำหรับสิ่งที่คุณผลิตได้ด้วยมัน ปัญหาสองข้อนั้นข้อไหนแย่กว่ากัน ขึ้นอยู่ทั้งหมดว่าทีมของคุณใช้งาน GPU อยู่แล้วหรือไม่

A rendered summary card headed 'The arithmetic', titled 'What the two price tags are actually measuring', listing four rows: the MAI Image 2.5 Pro token rates of $5 per 1M text input, $8 per 1M image input and $106 per 1M image output; the per-image arithmetic of about $108.50 per 1,000 images at 1024 x 1024, roughly 2.3x MAI-Image-2.5 and 5.4x MAI-Image-2.5-Flash; that Ming-Image-0.1-Design has no vendor rate card and the board lists $30.00 per 1,000 images as a board-derived column; and the pixel ceiling of 1,048,576 for MAI Image 2.5 Pro against 2048 x 2048, four times the area, for Ming-Image-0.1-Design.

กำลังเลือกหนึ่ง

• คุณกำลังแก้ไขภาพที่มีอยู่ด้วยคุณภาพสูง และสามารถอยู่ในระดับหนึ่งเมกะพิกเซลได้ — MAI Image 2.5 Pro โดยมีตำแหน่งบนกระดานการแก้ไขจริงที่อันดับ 10 มีจำนวนโหวตมากมายรองรับคะแนนการสร้างของมัน และมีไปป์ไลน์แบบหลายภาพที่มีเอกสารประกอบพร้อมค่าความสอดคล้องซึ่งผู้ขายรายงาน ราคาสะท้อน所有这些

• คุณกำลังสร้างเลย์เอาต์ที่มีข้อความหนาแน่น และต้องการความโปร่งใสหรือเลเยอร์ที่แก้ไขได้ — Ming-Image-0.1-Design RGBA แบบเนทีฟและการแยกเป็น 2–9 เลเยอร์ไม่ใช่คุณสมบัติที่ MAI Image 2.5 Pro มีให้ไม่ว่าจะจ่ายในราคาเท่าใด และเอาต์พุต 2048 x 2048 ก็มีพิกเซลเป็นสี่เท่าของงบพิกเซล

• คุณต้องการเอาต์พุตความละเอียดระดับงานพิมพ์ — ไม่มีตัวไหนทำได้เลย ตัวหนึ่งจำกัดไว้ที่หนึ่งเมกะพิกเซล ส่วนอีกตัวสูงสุดที่ 2048×2048

• คุณต้องการตัวเลขที่คุณสามารถปกป้องได้ในการรีวิว — MAI Image 2.5 Pro บนบอร์ดเต็มชุด, Ming-Image-0.1-Design บนสไลซ์ UI/UX และไม่มีตัวไหนเลยในด้านความแม่นยำในการเรนเดอร์ข้อความ ซึ่งข้อกล่าวอ้างทั้งสองชุดเป็นข้อมูลที่ผู้ขายรายงานเองและยังไม่ถูกทำซ้ำ

บทสรุปที่ตรงไปตรงมาคือ สองโมเดลนี้ไม่ได้แข่งขันกันจริง ๆ MAI Image 2.5 Pro เป็นตัวแก้ไขภาพแบบโฮสต์ระดับพรีเมียมที่มีเพดานความละเอียดและราคาที่สอดรับกัน ส่วน Ming-Image-0.1-Design เป็นดาวน์โหลดฟรีที่เป็นผู้นำในกลุ่มโมเดลโอเพนเวทในสไลซ์อารีนาเฉพาะด้านการออกแบบ และต้องแลกมาด้วยการ์ด 80 GiB สิ่งที่ควรจับตาคือ Microsoft จะยกเพดานเมกะพิกเซลก่อน GA หรือไม่ และ inclusionAI จะผูกเอนด์พอยต์เข้ากับน้ำหนักโมเดลเหล่านี้หรือไม่ — เพราะไม่ว่าความเคลื่อนไหวใดในสองอย่างนี้จะทำให้กลายเป็นการเทียบแบบประจันหน้าจริง ๆ แทนที่จะเป็นการเปรียบเทียบระหว่างความผูกมัดสองแบบที่ต่างกัน

Ming-Image-0.1-Design กับ MAI Image 2.5 Pro: เพดานเมกะพิกเซลเป็นตัวตัดสิน

แต่ละอันถูกสร้างมาเพื่ออะไร

อ่านหมายเลขอารีน่าทั้งสองพร้อมกัน

สิ่งที่ Microsoft อ้าง และสิ่งที่ต้องแลก

คำถามเรื่องขนาดที่ไม่มีใครถาม

กำลังเลือกหนึ่ง

ผลิตภัณฑ์

ทรัพยากร

สำหรับผู้ให้บริการ

เข้าร่วมคอมมูนิตี้ของเรา

จากบล็อก

ผู้ให้บริการโมเดล