MAI Image 2.7 Preview vs Nano Banana 2.1: 42 Elo thực sự đổi được gì

Gần như mọi con số trong đợt ra mắt MAI Image 2.7 Preview đều không thể so sánh với bất cứ thứ gì. Mô hình ra mắt ngày 27 tháng 10 năm 2026 với 1,193 Elo trên bảng AA-Image-Editing v2.1 của Artificial Analysis, và hầu hết các mô hình mà bạn muốn đặt lên so sánh với nó đều đã được đo vài tuần trước đó trên một bảng xếp hạng đã thay đổi kể từ đó. Nano Banana 2.1 là ngoại lệ. Mô hình của Google nằm trên cùng phiên bản của cùng bảng xếp hạng đó với 1,151, từ cùng đợt đánh giá ngày 22 tháng 10 năm 2026 — vì vậy 1,193 trừ 1,151 là phép trừ bạn được phép thực hiện. Khoảng cách là 42 Elo, và đây là phép so sánh trực tiếp sạch duy nhất mà lần ra mắt này mang lại cho bạn.

Điều đó khiến hai mô hình trở thành cặp đôi tự nhiên cho câu hỏi mà ai cũng thực sự có: liệu trình chỉnh sửa tốt nhất trên bảng xếp hạng có đáng dùng thay cho mẫu tốt rẻ nhất đi kèm mặt nạ, đầu ra 4K, mười bốn ảnh tham chiếu và một mức giá công bố hay không? Hóa ra câu trả lời phụ thuộc vào một phép tính mà chưa ai thực hiện trên đợt giảm giá của Nano Banana 2.1.

Tại sao so sánh này lại là so sánh công bằng duy nhất trên bảng

Bảng xếp hạng không phải nhiệt kế. Chúng là những tập thể luôn biến động — mô hình được thêm vào, mô hình bị ngừng hỗ trợ, phiếu bầu tích lũy — và một điểm số chỉ có ý nghĩa khi so với các con số khác được ghi nhận trong cùng một lượt đánh giá. Đây là cái bẫy trong phần lớn các bài đưa tin về đợt ra mắt 2.7. Biểu đồ của chính Microsoft đặt 2.7 ở 1.193, GPT Image 2.5 Sunburst ở 1.199, GPT Image 2.5 Flare ở 1.182, MAI-Image-2.6 ở 1.151, Krea 3 Ultra ở 1.151, Nano Banana 2.1 ở 1.151, MAI-Image-2.6-Flash ở 1.144 và GPT Image 2 ở 1.136 — tất cả đều từ cùng một lần chạy AA-Image-Editing v2.1, và chính điều đó khiến toàn bộ biểu đồ có thể được trích dẫn. Sáu điểm Elo ngăn cách 2.7 với vị trí dẫn đầu, và sáu điểm đó nằm trong mức nhiễu mà một bảng bình chọn mù có thể dịch chuyển trong một tuần.

Điều không phải là nhiễu chính là hình dạng của phân bố. Giữa 1,136 và 1,199 là tám mô hình đến từ bốn phòng thí nghiệm, tất cả đều nằm trong khoảng 63 điểm. Trong chỉnh sửa, vùng tiên phong rất đông đúc, và 42 điểm — khoảng cách 2.7 đến Nano-Banana-2.1 — chiếm khoảng hai phần ba toàn bộ độ trải của tám mô hình dẫn đầu. Đó là một sự tách biệt thực sự bên trong một trường đã bị nén lại, và nó cũng đủ nhỏ để một khối lượng công việc cụ thể có thể đảo ngược nó.

Các dòng thông số kỹ thuật, với các khoảng trống được đánh dấu

• Phát hành — Nano Banana 2.1 ra mắt ngày 6 tháng 10 năm 2026, thay thế Nano Banana 2 và nằm dưới Nano Banana Pro trong dòng sản phẩm của Google; MAI Image 2.7 Preview ra mắt ngày 27 tháng 10 năm 2026.

• Phạm vi — Nano Banana 2.1 tạo và chỉnh sửa, được xây dựng trên Gemini 3.6 Flash; 2.7 chỉ chỉnh sửa, với tính năng chuyển văn bản thành hình ảnh được hứa hẹn nhưng chưa phát hành.

• Đầu ra — Nano Banana 2.1 cung cấp 1K, 2K và 4K với tỷ lệ khung hình từ 1:8 đến 8:1; Microsoft chưa công bố độ phân giải nào cho 2.7.

• Tham chiếu — tối đa mười bốn cho Nano Banana 2.1, được chia thành bốn nhân vật và mười đối tượng được giữ nhất quán; chưa công bố đối với 2.7.

• Kiểm soát — Nano Banana 2.1 hỗ trợ chỉnh sửa cục bộ dựa trên mặt nạ, trong đó bạn tô một vùng và chỉ vùng đó thay đổi, cùng với ba mức độ tư duy; Microsoft mô tả điểm mạnh của 2.7 theo trường hợp sử dụng — đổi phong cách, đổi ánh sáng, chỉnh sửa văn bản và ký hiệu — mà không có giao diện mặt nạ được công bố.

Giá — Nano Banana 2.1 có giá 0,0336 USD cho mỗi ảnh 1K, 0,0504 USD ở 2K và 0,113 USD ở 4K thông qua Gemini API, với các tác vụ chạy theo lô chỉ bằng một nửa giá; 2.7 không có mức giá công bố.

• {{1}}Truy cập{{/1}} — Nano Banana 2.1 có trong ứng dụng Gemini, AI Studio, Gemini API, AI Mode của Search, Google Ads, Flow và Stitch; 2.7 có trong MAI Playground, Arena và Artificial Analysis, không có API và không có trong danh sách Foundry.

Bảng mà bạn rút ra từ đó không khớp ở bất kỳ điểm nào ngoại trừ điểm số. Vậy thì điểm số tốt hơn hết là phải đáng giá rất nhiều.

Mức giảm giá 50% nổi tiếng thực ra nhỏ hơn vẻ ngoài.

Thông điệp chính của Google dành cho Nano Banana 2.1 là chi phí xuất hình ảnh chỉ còn một nửa so với trước: 30 đô la mỗi triệu token đầu ra, giảm từ 60 đô la. Điều đó đúng, và đối với chuyển văn bản thuần túy thành hình ảnh thì gần như giảm một nửa, vì phần lớn hóa đơn là đầu ra.

Chỉnh sửa là một dạng yêu cầu khác. Một thao tác chỉnh sửa đưa ảnh nguồn vào dưới dạng token đầu vào đồng thời tạo ra ảnh đầu ra, và Google đã tăng giá đầu vào cùng lúc — từ 0,50 đô la lên 1,50 đô la mỗi triệu token, tức là tăng gấp ba lần. Đầu ra văn bản và suy luận tăng từ 3 đô la lên 7,50 đô la mỗi triệu. Vì vậy, mức tiết kiệm thực tế cho một thao tác chỉnh sửa không phải là 50%; đó là chênh lệch giữa hai chi phí tuyến tính, và nó đổi dấu khi phía đầu vào trở nên đủ lớn.

Đặt nó dưới dạng bất đẳng thức. Gọi I là token đầu vào và O là token đầu ra cho một yêu cầu. Yêu cầu cũ tốn 0,5I + 60O và yêu cầu mới tốn 1,5I + 30O. Giá mới rẻ hơn đúng khi 1,5I + 30O < 0,5I + 60O, rút gọn thành I < 30O: đầu vào phải giữ dưới ba mươi lần đầu ra. Đó là một biên độ thoải mái cho một chỉnh sửa 1K và mỏng hơn nhiều đối với một chỉnh sửa 4K với một tập tham chiếu lớn, vì ảnh tham chiếu là đầu vào và đầu ra 4K không phải là ba mươi lần số token của các tham chiếu đã tạo ra nó.

Hệ quả thực tế: nếu khối lượng công việc của bạn là “một ảnh nguồn vào, một ảnh có kích thước tương tự ra” — mô tả phần lớn các pipeline ảnh sản phẩm và chỉnh sửa ảnh — thì giá chỉnh sửa của Nano Banana 2.1 tốt hơn đáng kể so với phiên bản tiền nhiệm, nhưng không phải bằng một nửa, và một pipeline 4K với bốn hoặc năm ảnh tham chiếu có thể gần như không thấy mức giảm nào. Nếu khối lượng công việc của bạn là tạo chỉ bằng prompt, bạn được giảm đúng một nửa, và chế độ hàng loạt lại giảm tiếp một nửa.

42 Elo sẽ xuất hiện ở đâu, nếu có

Chi tiết theo danh mục của Microsoft hữu ích hơn điểm tổng thể của nó, vì nó cho biết mức tăng đến từ đâu. Giữa MAI-Image-2.6 và 2.7, các chỉnh sửa dựa trên suy luận đã tăng từ vị trí thứ bảy lên thứ nhất, chỉnh sửa bối cảnh và phong cách từ thứ bảy lên thứ nhất, và chỉnh sửa văn bản hoặc ký hiệu từ thứ sáu lên thứ nhất. Khoảng cách dẫn đầu lớn nhất ở một hạng mục là 24 Elo về bối cảnh và phong cách so với mô hình tốt thứ hai. Đó là những tuyên bố của nhà cung cấp về các danh mục của Artificial Analysis, và quy luật này rất nhất quán: 2.7 đã làm tốt hơn ở những chỉnh sửa đòi hỏi phải đánh giá toàn bộ hình ảnh thay vì chỉ sửa cục bộ.

Những điểm yếu đã được công bố của Nano Banana 2.1 gần như là mặt đối lập hoàn toàn của điều đó. Model card của chính Google thừa nhận văn bản nhỏ bị mờ ở 1K, đôi khi nhầm lẫn trái/phải, độ giống nhân vật không hoàn hảo, cùng khả năng suy luận 3D và tính xác thực còn hạn chế. Nhầm lẫn trái/phải là một lỗi suy luận không gian; văn bản nhỏ bị mờ ở 1K là một lỗi phụ thuộc vào độ phân giải. Cả hai đều không phải kiểu lỗi mà một thao tác relight cảnh có thể cải thiện.

Vậy cách hiểu trung thực về 42 Elo là nó tập trung đúng vào chỗ Microsoft nói: chỉnh phong cách toàn ảnh, thay đổi ánh sáng, văn bản được tích hợp vào một bố cục sẵn có, và những chỉnh sửa đòi hỏi mô hình phải hiểu vật thể và ánh sáng liên hệ với nhau như thế nào. Nếu công việc của bạn trông như vậy, khoảng cách có khả năng sẽ thấy rõ. Nếu công việc của bạn là tách mặt nạ một vật thể ra khỏi ảnh chụp sản phẩm và đưa một vật thể khác vào, thì bạn không đang kiểm tra khía cạnh mà 2.7 vượt trội, và một mặt nạ bạn thực sự có thể vẽ được đáng giá hơn một điểm số.

Câu hỏi về chiếc mặt nạ chính là điều mang tính quyết định.

Đây là điểm khác biệt kém hào nhoáng nhất và cũng là điểm thường quyết định một tích hợp thực tế. Chỉnh sửa dựa trên mặt nạ nghĩa là con người đã quyết định thay đổi nào; việc của mô hình là làm cho thay đổi trông tự nhiên như vốn có. Chính cách phân chia công việc đó là lý do các công cụ chỉnh sửa trong quy trình sản xuất có thể được xem xét đánh giá: người đánh giá có thể thấy vùng được tô và chỉ đánh giá vùng đó.

MAI Image 2.7 Preview, như được nêu trong tài liệu, nhận một chỉ dẫn và một hình ảnh. Mô tả của Microsoft về bộ khả năng — tạo lại phong cách cho cảnh, thay đổi văn bản, khôi phục tài nguyên — hoàn toàn được điều khiển bằng chỉ dẫn, không có tham số mask nào được công bố, không có điều khiển hộp giới hạn và không có giới hạn tối đa nào được tài liệu hóa đối với ảnh tham chiếu. Rất có thể nó vẫn chấp nhận mask; đơn giản là không có giao diện nào được công bố để lập trình dựa vào, mà với một nhà phát triển thì đó chính là cùng một vấn đề.

Với giám đốc sáng tạo làm việc từng hình một, cách làm dựa trên chỉ dẫn nhanh hơn và thường tốt hơn. Với quy trình phải tạo ra dấu vết kiểm toán, mask không phải là thứ có thì tốt, không có cũng chẳng sao.

Mỗi thứ nằm ở đâu và bạn phải tốn gì để tiếp cận

Nano Banana 2.1 là một trong những mô hình hình ảnh được phân phối rộng rãi nhất trên thế giới: Gemini API, AI Studio, ứng dụng Gemini, Chế độ AI của Tìm kiếm, Google Ads, Flow và Stitch. Mức độ phân phối không phải là thông số kỹ thuật, nhưng nó quyết định bạn phải thực hiện bao nhiêu công việc tích hợp trước khi biết được liệu mô hình có phù hợp hay không.

MAI Image 2.7 Preview nằm ở ba nơi, trong đó hai nơi là bề mặt đánh giá. Đó là lựa chọn có chủ đích cho một bản xem trước, và nó cũng là một rào cản: một nhóm muốn kiểm thử mức 42 Elo trên tài sản riêng của mình thì phải làm thủ công trong trình duyệt, từng ảnh một, và không thể viết script cho thử nghiệm đó.

Về phía giá cả, có một chi tiết hạ tầng cụ thể đáng để biết. OrcaRouter cung cấp dòng sản phẩm hình ảnh của Google theo giá niêm yết của nhà cung cấp với mức tăng giá 0% — Nano Banana 2 ở mức $0.15 mỗi yêu cầu và Nano Banana Pro ở mức $0.24 hiện nay — nên khi nhà cung cấp thay đổi giá, phía chúng ta sẽ nhận được thay đổi đó cùng ngày nó đến với phía Google thay vì chờ đàm phán lại. Việc bản thân 2.1 có được bổ sung hay không là một quyết định về danh mục, không phải quyết định về giá; khi được bổ sung, bạn sẽ được tính theo mức giá đầu ra đã giảm một nửa, vì không có gì nằm giữa bạn và giá niêm yết.

Quy tắc quyết định

Nếu các chỉnh sửa của bạn là những đánh giá trên toàn bộ hình ảnh — thay đổi ánh sáng cho cảnh này, đổi phong cách cho căn phòng này, thêm văn bản mới lên tấm biển này và làm cho nó trông như được in — hãy dùng MAI Image 2.7 Preview trong Arena hoặc Playground tuần này và so sánh nó với Nano Banana 2.1 trên mười hình ảnh của riêng bạn. Đó chính là trục mà 2.7 tuyên bố dẫn trước 24 điểm, và so sánh mù là phép thử duy nhất có thể áp dụng rộng.

Nếu các chỉnh sửa của bạn mang tính cục bộ và được chỉ định rõ — thay nhãn này, bỏ dây cáp này, mở rộng nền này — thì Nano Banana 2.1 thắng ở khả năng nói chính xác điều gì cần thay đổi, với $0.0336 cho đầu ra 1K, có 4K khi đích đến cần và mười bốn ảnh tham chiếu khi cần nhất quán thương hiệu. 42 Elo không bao giờ có cơ hội phát huy tác dụng, vì bạn không hỏi câu hỏi mà nó trả lời.

Nếu hôm nay bạn cần một trình chỉnh sửa trong pipeline và cả hai điều đó đều không mô tả đúng bạn, thì các mô hình trên bảng đó là những mô hình có giao diện được công bố. MAI Image 2.7 Preview sẽ là một lựa chọn thực sự thú vị vào ngày nó có một giao diện như vậy; bảng xếp hạng đã cho bạn biết những gì có thể mong đợi từ nó, và điều duy nhất còn thiếu là khả năng tự mình tìm hiểu.