MAI-Image-2.7-Preview 距榜首仅差六个 Elo——但仍未提供 API

微软最新的图像编辑器与 OpenAI 所售最佳图像编辑器之间，只差 6 个 Elo 分。2026 年 10 月 27 日，微软发布了 MAI-Image-2.7-Preview，它在 AA-Image-Editing v2.1 排行榜上首次亮相便以 1,193 分位列第 2 名，而 1,199 分则属于 GPT Image 2.5 Sunburst (max)——领先于 1,182 分的 GPT Image 2.5 Flare (max)，并以 42 分的优势领先微软自家的 MAI-Image-2.6。分数并不是奇怪的部分。奇怪的部分在于微软没有随它一同发布的一切：没有 Microsoft Foundry 部署，没有公布价格，也没有文生图模式。

这种组合让“Preview”成为该模型名称中最重要的一个词。微软有一款模型，独立的人工投票显示它与该类别领先者的差距在噪声范围内，而能接触到它的途径只有 MAI Playground、Arena Edit board 和 Artificial Analysis。对于一家六周前刚把 MAI-Image-2.6 连同价目表一起放进 Foundry 的公司来说，把后继模型作为 playground 演示发布，是一种刻意的先后顺序安排——而这改变了这个排名对任何正在构建产品的人究竟意味着什么。

董事会究竟说了什么，确切地说

下面的数字来自 Microsoft 的发布文章，该文章复现了 Artificial Analysis AA-Image-Editing v2.1 榜单；评估快照日期为 2026 年 10 月 22 日。Artificial Analysis 是一家独立评估机构，但这里的数字是通过 Microsoft 的图表传到我们这里的，我们并未自行重新运行该榜单。请将排序视为信号，将具体差距视为暂定值。

• GPT Image 2.5 Sunburst (max) — 1,199 Elo，第 1 名

• MAI-Image-2.7-Preview — 1,193 Elo，第 2 名

• GPT Image 2.5 Flare (max) — 1,182 Elo，第 3 名

• MAI-Image-2.6 — 1,151 Elo，与 Krea 3 (Ultra) 和 Nano Banana 2.1 并列

• MAI-Image-2.6-Flash — 1,144 Elo

• GPT Image 2（high） — 1,136 Elo

关于这份榜单，有两点很容易被误读。第一，2.7 不只是微软最好的编辑模型；它是唯一一个与榜首分差在十一分以内的非 OpenAI 模型，而且它位于 OpenAI 的两个 2.5 变体之间。第二，MAI-Image-2.6 看起来像是退步了。其实并没有。Artificial Analysis 将编辑榜重建为 v2.1，而旧榜单上的分数——微软在 9 月的文章中曾据此把 2.6 列为第一——不能与这些分数相减。在 v2.1 中，2.6 是得分为 1,151 的模型，2.7 是得分为 1,193 的模型。这才是这些数字唯一能支持的比较。

在另一个独立榜单 Arena 上，微软报告称其在 Arena Edit 上以 2.7 位列第 3，并表示这使微软 AI 成为该榜单上的第 2 大实验室。Arena 与 Artificial Analysis 使用不同的投票池和不同的评分标准，因此第 2 和第 3 并不矛盾——也不应把其中一个换算成另一个。

42分从何而来

微软的说法很具体：MAI-Image-2.7 在 Artificial Analysis 评估的全部 10 个用例和全部 7 项编辑操作上都优于 MAI-Image-2.6。它表示，该模型在增强与修复、基于推理的编辑、场景与风格，以及文本或符号编辑方面达到该品类的前沿水平，其中在场景与风格上的领先幅度最大——在这方面比次优模型高出 24 Elo。

类别排名的变化是同一主张更具体的体现。基于推理的编辑从第7名升至第1名，场景和风格从第7名升至第1名，文本或符号编辑从第6名升至第1名。对于单次版本升级而言，这些都是大幅跃升，而且它们与 Microsoft 在其自身示例中列出的用例一致：为整个场景重新设计风格或重新打光，更改文本和符号并使其保持融入，以及修复现有资产。

需要注意，这一点是结构性的。分类得分是对同一批偏好数据的不同切分，而正是这批数据生成了总体 Elo，并不是另外七个独立实验。如果 2.7 在总体上获胜，它通常也会在大多数切分中获胜。真正有信息量的是整体形态——一个在推理和文本编辑上原本处于中游的模型，现在却在这两项上领先——而不是单个排名的变化。而且本节中的每一项能力陈述，都是 Microsoft 对 Artificial Analysis 评估的定性描述；这比厂商基准测试是更强的证据形式，但仍不是对 Microsoft 工作流主张的受控第三方复现。

一场缺失了商业那一半的发布

MAI-Image-2.7-Preview 今日已在 {{1}}MAI Playground{{/1}}、{{2}}Arena{{/2}} 和 Artificial Analysis 上可用。Microsoft 的帖子称，公司“从编辑功能开始，文生图生成即将推出”。这就是全部可用性信息。Microsoft Foundry 的模型目录中没有 MAI-Image-2.7 条目，没有部署版本字符串，微软控制的任何地方也未公布每 token 费率。

与上一代产品相比，反差十分鲜明。MAI-Image-2.6 于 2026 年 9 月 4 日进入 Foundry，MAI-Image-2.6-Flash 也一同推出，并公布了价目表：主模型每百万文本输入 token 收费 5 美元，每百万图像输入 token 收费 8 美元，每百万图像输出 token 收费 38 美元；Flash 则分别为 1.75 美元、2.50 美元和 19 美元。Artificial Analysis 对 2.6 的单张图像估算约为 4 美分，Flash 约为 2 美分。这些并非 2.7 的价格——它们是迄今为止微软图像编辑成本的唯一公开参照。

对这次发布的如实描述是：Microsoft 有史以来最佳的编辑质量，可在 Playground 中免费使用，但没有生产合同。这对评估有用，对流水线却毫无用处。本周需要编辑端点的人，仍然只能在 Foundry 预览版中的 MAI-Image-2.6 和竞争对手之间做选择。

为什么先推出编辑器？

Microsoft 尚未解释这一先后顺序，因此这是推断，而非报道。但这种模式在产品界面上清晰可见。编辑才是微软图像工作真正落地的地方：PowerPoint、OneDrive、Bing Image Creator 和 Copilot 都远更需要“改这里，其余保持不变”的行为，而不是又一个文生图输入框。编辑也是更难实现差异化的能力，同时也是更容易针对具体需求进行演示的能力——重新打光场景、替换标签、修复扫描件。

相比之下，文生图领域拥挤，且服务成本高昂。暂缓推出这项能力，可以让微软在完成生成侧、并且大概还包括 Foundry 封装的同时，以最清晰的商业卖点交付该能力。风险在于，无论 Elo 表现多好，一个既没有定价、也没有 API 的预览版都无法转化为开发者的心智份额。9 月的 2.6 版本表明，微软知道如何做好商业化那一半；问题在于，2.7 还要在半交付状态下停留多久。

如果你现在就需要一个图像模型，该怎么办

在 MAI Playground 中用 2.7 针对你最难的五个编辑任务进行试用。Microsoft 宣称的那些类别——重打光、文本替换、修复——恰恰是在生产环境中容易出问题的类别，而免费试验场是判断 Elo 提升能否在你自己的素材上依然成立的最便宜方式。在它推出 Foundry 版本并公布价格之前，不要围绕它制定路线图。

对于生产环境的编辑工作，实际可选项是两个真正能接受请求的模型。MAI-Image-2.6 仍以 Microsoft Foundry 预览版形式按上述费率提供。在 OpenAI 这边，GPT-Image-2.5 Sunburst和 Flare 都是已上线的 API，且都能通过 OrcaRouter 用一个密钥以 0% 加价进行路由——按提供商标价原样透传，因此 OpenAI 的任何价格变动当天就会在此生效，而无需等待转售商更新。Sunburst 是占据本榜单首位的高质量档位；Flare 则是相同 token 费率下更便宜、更快的版本。

这就是当前市场尴尬的格局：编辑得分第二高的模型无法购买，而可购买的那两个模型正是它在追赶的对象。OrcaRouter 不托管 MAI-Image-2.7-Preview，我们也不会假装事实并非如此。

什么会使 2.7 从头条移到选项？

三件事，按重要性排序。在 Foundry 中上架并附上版本字符串和价目表，就能让它可被调用；价格等于或低于 MAI-Image-2.6，就会让它在规模化使用上具有吸引力；而文生图能力达到同等水平，就会让它成为替代品，而不是专用工具。这些都不是研究难题——它们是产品打包决策，而微软在 9 月的一次发布中为 2.6 做出了这三项决定。

在那之前，六个Elo的差距说明的是微软图像团队追赶OpenAI的速度有多快，而不是一个购买决策。编辑领域的王冠如今已进入争夺。API这把钥匙仍握在OpenAI手中，除非它自己弄丢。