MAI-Image-2.7-Preview 對上 GPT-Image-2.5：更銳利的編輯器 vs 隨傳隨到的那一位

從工作任務開始，而不是排行榜。如果你的產品要透過 API 在一夜之間編輯一批產品照片，那麼在MAI-Image-2.7-Preview與GPT-Image-2.5之間的選擇毫無懸念，因為兩者中只有一個能接受請求。如果你評判的是編輯本身——重新打光場景、替換標籤、讓角色在五輪中保持一致——微軟的新模型確實有資格問鼎榜首，而它提出這個主張時，得分差距小得足以引人爭論。因此，這場對決不是「哪個模型更好」，而是「編輯品質對生產級 API 而言值多少」。

Microsoft 於 2026 年 10 月 27 日發布 MAI-Image-2.7-Preview。這是僅供編輯用途的預覽版，可透過 MAI Playground、Arena 和 Artificial Analysis 使用，但沒有 Microsoft Foundry 部署，也未公布價格。OpenAI 的 GPT-Image-2.5 自 2026 年 9 月 8 日起全面提供，分為兩種版本——講求品質的 Sunburst 與講求速度的 Flare——具備公開價目表、文字轉圖像與編輯功能，以及有文件記載的 API。這樣的不對稱，構成了以下每一個數字的背景脈絡。

數字，以及它們有多大分量

在 Artificial Analysis 的 AA-Image-Editing v2.1 排行榜上（評估日期為 2026 年 10 月 22 日），GPT-Image-2.5 Sunburst（max）以 1,199 Elo 領先。MAI-Image-2.7-Preview 以 1,193 位居第二。GPT-Image-2.5 Flare（max）以 1,182 排名第三。

• MAI-Image-2.7-Preview 對比 Sunburst： 落後 6 Elo，處於最高品質等級

• MAI-Image-2.7-Preview 對比 Flare： 領先 11 Elo，於最高品質等級

• MAI-Image-2.7-Preview 對比 MAI-Image-2.6： 領先 42 Elo

• Arena 編輯：微軟回報 2.7 排名第 3，並將自身列為第 2 的實驗室

那些數字來自 Microsoft 的發布文章，該文重現了 Artificial Analysis 排行榜；Artificial Analysis 是獨立評測機構，Microsoft 則是我們讀取該榜單的管道。六分與十一分的 Elo 差距，落在投票組成與信賴區間可能翻轉排序的範圍內，因此可站得住腳的說法比表格所暗示的更窄：2.7 能與最佳的 GPT-Image-2.5 配置競爭，並明顯領先快速版，而不是說它是世界上唯一最佳的編輯器。Arena No. 3 指向同一方向，屬於佐證而非確認，因為這兩個排行榜使用不同的投票者與量表。

還有一個與成本有關的注意事項：OpenAI 的數字是「max」等級。那是該系列中最昂貴的設定，並非大多數正式環境流量所使用的等級。

每個模型實際上究竟是什麼

• 模式： MAI-Image-2.7-Preview 推出時僅支援編輯功能，文字轉圖像功能「即將推出」；GPT-Image-2.5 則透過同一系列提供文字轉圖像與編輯功能。

• 變體：Microsoft 推出一款 2.7 預覽版；OpenAI 以相同的 token 費率推出 Sunburst（品質優先）與 Flare（延遲優先）。

• 存取： 2.7 已在 MAI Playground、Arena 和 Artificial Analysis 中；GPT-Image-2.5 是公開 API。

• 價格：2.7 未公布任何價格；GPT-Image-2.5 每百萬文字輸入 token 收費 $5、每百萬圖片輸入 token 收費 $8、每百萬圖片輸出 token 收費 $30，快取輸入則為 $1.25 與 $2.00。

• 品質層級：OpenAI 提供 low、medium、high、xhigh 與 max；Microsoft 尚未針對 2.7 發布對等的控制項。

• 參考圖片：OpenAI 支援多參考編輯，依其自家文件最多可達 16 張圖片；Microsoft 已為 MAI-Image-2.6 公布五張，尚未公布 2.7 的上限。

規格表最容易含糊其詞的地方，就是參考圖片與解析度的細節。MAI-Image-2.6 將輸出上限設為 2,359,296 像素——1536×1536——並接受五張參考圖片，這兩點都記載於 Microsoft Foundry 的 API 參考文件中。Microsoft 尚未公布 2.7 的對應規格，因此不宜假設 2.6 的限制會原封不動沿用。OpenAI 的 2.5 系列在發表資料中宣稱更高的解析度上限，不過已公布的 token 範例最高只到 1536×1024，因此實際上限取決於你請求的尺寸。若固定 4K 交付物是硬性要求，請以實際 API 驗證，而不是依賴任一廠商的行銷頁面。

選擇更好編輯器的代價

以 10,000 張 1024×1024 的方形影像來計算這筆費用。在最高品質下，GPT-Image-2.5 每張約 $0.211，總計約 $2,110。在高品質下，每張約 $0.053，總計約 $527。在中品質下，每張約 $0.013，總計約 $132。這些數字是根據 OpenAI 公布的費率推算出的輸出 token 估算值，並非報價；而且編輯功能會額外加上影像輸入成本，因為參考影像會以輸入計費。

MAI-Image-2.7 目前尚未公布價格，因此唯一的參照基準就是它的前代產品。Foundry 中的 MAI-Image-2.6 每百萬文字輸入 token 收費 5 美元、每百萬圖片輸入 token 收費 8 美元、每百萬圖片輸出 token 收費 38 美元，Artificial Analysis 估計約為每張圖片 0.039 美元——同樣的 10,000 張約需 390 美元。若 2.7 以相近的價率推出，其成本將介於 GPT-Image-2.5 的高階與中階方案之間，而評分則高於 Flare 模型。但這只是「如果」，並非已確認的發現，且 Microsoft 尚未透露它最終會落在哪個價位。

OpenAI 的層級階梯中還有第二個成本陷阱。這些層級在 2.5 中重新命名了：新的 high 設定大約使用舊 medium 的 token 預算，而 max 大約使用舊 high 的。從 gpt-image-2 轉換過來、quality 參數維持不變的團隊，雖然拿到較便宜的渲染結果，但實際上是在過去屬於較低品質的設定下渲染。在把帳單與上一季相比之前，先確認你的程式碼實際要求的是哪一個層級。

2.7 真正更好的地方

微軟對各分類的宣稱是其貼文中有用的部分。它表示，2.7 在 Artificial Analysis 評估的全部 10 個使用案例與全部 7 種編輯動作上，都比 2.6 有所改進，在增強與修復、基於推理的編輯、場景與風格，以及文字或符號編輯方面達到前沿水準，並在場景與風格上以 24 Elo 領先次佳模型。排名躍升幅度很大：基於推理的編輯與場景和風格都從第 7 名升至第 1 名，文字或符號編輯則從第 6 名升至第 1 名。

那些是最常在正式生產環境中失敗的編輯。把產品重新打光並置入新環境、替換招牌而不扭曲透視、修復低品質素材而不憑空捏造細節——每一項都要求模型理解場景如何運作，而不只是知道該在哪裡塗畫。若場景與風格上 24 Elo 的領先能維持，其實際差異會比整體六分的差距所暗示的更大，因為它恰好集中在通用編輯器往往會產生明顯瑕疵的地方。

OpenAI 的反駁論點不是類別分數，而是多輪一致性：Sunburst 定位於編輯密集的工作流程，在這些流程中，同一主體必須在數輪變更後仍保持一致；而 OpenAI 自家的文件建議，當像素必須維持完全相同時，應將已核准的編輯合成回原始版本。這等於承認，即使是最好的編輯器也會偏移。Microsoft 尚未發布同等的多輪評估，因此，對迭代設計最重要的那項工作流程，反而只有最少的可比較證據。

在沒有兩份合約的情況下同時執行兩者

這就是這場對決不再對稱的地方。GPT-Image-2.5 Sunburst 與 Flare 都在 OrcaRouter 上，只需一組 API 金鑰和一個帳務關係，並以 0% 加價提供——供應商定價原樣傳遞，且供應商效能下降時會自動容錯轉移。你可以把草稿迭代送到 Flare、把最終算圖送到 Sunburst，而不必開第二個帳戶；路由規則也能依任務類型而非程式碼分支來完成切換。

MAI-Image-2.7-Preview 目前不在 OrcaRouter 上，而且在 Microsoft 公開 API 之前也不可能上架。現階段它是個 playground 模型：需手動操作、由人工介入，適合評估與素材製作，但不是能放在佇列後方執行的東西。這不是在貶低該模型的品質；而是基準測試贏家與可靠依賴之間的差別。

那通電話

• 你本季度需要一個編輯端點： GPT-Image-2.5。Sunburst 用於最終素材，Flare 用於迭代量。與 2.7 之間的六個 Elo 差距，比不發布的代價還小。

• 你需要對少數高價值素材進行一次最完美的編輯： 在遊樂場中測試 MAI-Image-2.7-Preview。場景重新風格化與文字替換是 Microsoft 宣稱領先幅度最大的領域，而這些值得對主視覺圖像進行人工檢查。

• 你需要文字生圖，也需要編輯功能：GPT-Image-2.5，就這樣。2.7 還無法生成。

• 您在大用量下對成本相當敏感：請以實際的編輯尺寸來衡量 Flare 的價格，而非只看每張圖片表面的數字。當您送出多張參考圖時，影像輸入權杖會佔絕大多數。

老實說，總結就是：微軟打造了更好的編輯器，而 OpenAI 賣的仍然是更好的產品。只要 2.7 還停留在預覽階段，這兩件事就能同時成立——而等到微軟推出 Foundry 版本並公布價格的那一天，這場比較就會有第二幕。