Ming-Image-0.1-Design 對比 Gemini Omni 1.1 Flash：設計交付成果需要兩者兼具
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要求 Ming-Image-0.1-Design 製作影片，結果卻得到一張靜態圖片。要求 Gemini Omni 1.1 Flash 製作靜態圖片，卻得到錯誤——它自己的文件把圖像生成、圖像編輯，以及交錯的圖像與文字輸出列為該模型不支援的功能。所以，把這兩者放在兩欄並列比較的頁面，就像是在拿渲染器跟投影機相比。真正值得比較的，是設計團隊一直弄錯的那件事：一份已交付的成品通常需要一個畫面和一個會動的素材，而這兩個模型各自只擁有其中一半，中間還有一個交接環節，會悄悄毀掉工作成果。
inclusionAI 的 6B 文字轉圖像模型 Ming-Image-0.1-Design，以 MIT 授權釋出，權重於 2026 年 9 月 17 日發布，專為文字密集的平面設計打造。Gemini Omni 1.1 Flash 是 Google 的正式環境影片模型，自 2026 年 8 月 27 日起全面開放使用，專為搭配同步音訊的短影音動態而打造。兩者並非彼此的替代品，而有趣的問題在於它們之間會發生什麼。
兩半，直白地說
先從每一個實際上回傳什麼開始，因為其餘一切都是由它衍生出來的。
• 輸出 — Ming-Image-0.1-Design 傳回靜態影像，在 12 個取樣步驟與 CFG 1.0 下最高可達 2048 x 2048，或為了速度為 1024 x 1024；Gemini Omni 1.1 Flash 傳回影片，最高可達 40 秒，由 10 秒的生成與延伸呼叫組裝而成
• 透明度 — 當提示詞以文件記載的透明度詞組開頭時，Ming-Image-0.1-Design 會輸出原生 RGBA，因此 alpha 直接來自取樣器；Gemini Omni 1.1 Flash 沒有透明輸出，而管線中也没有任何透明影片格式
• 結構 — Ming-Image-0.1-Design 的配套 Layer 模型會將扁平化設計拆解成 2–9 個獨立的 RGBA PNG，這些 PNG 可重新組合成原始設計；Gemini Omni 1.1 Flash 則會傳回單一扁平化短片
• 參考輸入 — Ming-Image-0.1-Design 僅從提示即可生成，無需參考圖像；Gemini Omni 1.1 Flash 每個提示最多接受 10 張圖像，以及最多三段 3 秒的參考影片片段，並在延伸場景時讀取最多 10 秒的先前影片片段
• 解析度上限 — Ming-Image-0.1-Design 原生為 2048；Gemini Omni 1.1 Flash 原生以 720p 渲染，並升頻至 1080p 和 4K，同時提供 360p 草稿層級
• 成本 — Ming-Image-0.1-Design 沒有託管價格，因為沒有託管端點，所以成本是你在單張 80 GiB 顯卡上的自有 GPU 時間；Gemini Omni 1.1 Flash 在 720p 下每秒計費 $0.10，而 360p 草稿層級約為每秒 $0.03
• 授權 — Ming-Image-0.1-Design 採用 MIT，允許商業使用；Gemini Omni 1.1 Flash 的商業 API，其輸出帶有 SynthID 浮水印
交接中斷之處
如果你正在打造一條同時產出這兩者的設計流程，方向只有單向：Ming-Image-0.1-Design 製作畫面，Gemini Omni 1.1 Flash 讓它動起來。反向並不存在。而兩者之間的接縫，正是設計工作流失的地方。
第一個犧牲的就是 Alpha 通道。以透明背景產生的 UI 素材，正是從一開始就該採用能輸出 RGBA 的取樣器的原因——它能直接疊上既有版面配置，不必經過去背處理。把那個畫面送進影片路徑後，透明度就消失了，因為沒有能保留透明度的透明影片輸出。透明度會保留在你的合成器中，在片段回來之後才套用，而不是在模型鏈中。在片段還不存在時就規劃合成的團隊，最後往往得重做。
第二個犧牲品是解析度。Ming-Image-0.1-Design 原生以 2048 渲染。Gemini Omni 1.1 Flash 原生以 720p 渲染，再向上放大。一張 2048 像素的設計畫面送進 720p 的渲染路徑，大部分細節都會被丟棄，而後續的放大是供應商端的步驟，並非你能掌控的。
第三項是文字。Ming-Image-0.1-Design 的整個前提是，渲染後的文字在實際閱讀的尺寸下仍保持清晰可讀——這正是它在 Artificial Analysis UI/UX Design 類別中獲得 1,084 Elo 所衡量的軸線。將該影格製作成動畫的影片模型並不會重新渲染文字；它只是移動被給予的像素。任何會改變畫面透視、比例或光線的動態，都會連帶移動文字排版，而在靜態影像中清晰可讀的小字，將無法在這樣的轉換中保留下來。
這些都不是任一模型的缺陷。當一項交付成果被拆分到兩個從未被設計成能彼此交接的系統時，就會發生這種情況；而解決方式是一項生產決策，不是模型選擇：決定交付成果的哪一層可以被扁平化，並刻意將其扁平化。
每一半實際上真正擅長什麼
Ming-Image-0.1-Design 的佐證來自第三方競技場。它在 Artificial Analysis 文字轉圖像排行榜上，於 104 個模型中排名第 45，Elo 為 995，累計 21,342 票；並在該排行榜的 UI/UX 設計分項中，以該分項 2,100 票、1,084 Elo 位居開放權重模型之首。這兩個數字之間的落差，正是對該模型最誠實的描述：它是有實測數據的專才，而非通才。其 Layer 配套模型的數據——在 Crello 測試集上、1024 下的 RGB L1 誤差 0.0574 與 alpha soft IoU 0.8923——是廠商自行報告且未經重現的，應照此標註。
Gemini Omni 1.1 Flash 的證據同樣獨立，但來自不同的排行榜。在 Artificial Analysis 上，截至 2026 年 9 月 2 日，它在無音訊類別的文字轉影片與圖像轉影片競技場中都位居榜首，Elo 分別為 1,324 和 1,364。啟用音訊後，它降至 1,237 和 1,180——排名第二與第四。那個音訊落差是規格表會隱藏、排行榜會揭露的細節，在你圍繞某個榜首宣稱編列活動預算之前，值得先知道。
這兩個榜單並不重疊，而這正是重點。沒有哪個競技場會把一張設計靜態圖和一段十秒短片拿來互相評比，任何暗示並非如此的報導，都是在憑空發明一個計分板。
每次嘗試的分拆代價
這兩半的經濟特性無法相提並論，也不應被平均合併為同一條預算項目。
在靜態影像方面，一旦硬體到位，Ming-Image-0.1-Design 每張影像的成本為零。這讓迭代在真正重要的意義上變得免費：你可以在一個下午產生二十個儀表板變體，然後丟掉其中十九個。在動態影像方面，Gemini Omni 1.1 Flash 上一段 10 秒 720p 短片收費約 $1.00；同樣的 10 秒在 360p 草稿層級約為 $0.30；一段完整的 40 秒 720p 場景——一次生成加上三次延伸呼叫——落在 $4.00 左右。Google 尚未公布 1080p 與 4K 層級的每秒費率，而經銷商列出每秒 $0.15 與 $0.30 的報價屬於市場估計，而非供應商數字，因此任何高解析度製作預算都仍是暫定的。
實際結果是，這兩個部分需要截然相反的工作方式。在靜態影像上反覆迭代，因為重試不必花錢。在影片上則要一次到位，因為每次重試都得計費。在影片這部分反覆迭代的團隊，就是最後被帳單嚇到的團隊，因為第一幀不花任何成本，而重拍卻所費不貲。
路由層在這種情況下能切入的空間，比推銷話術所暗示的要狹窄，值得精確說明。Ming-Image-0.1-Design 是 MIT 授權的下載項目——OrcaRouter 不路由任何 inclusionAI 模型，所以它只能在你的硬體上執行，否則根本跑不起來。Gemini Omni 1.1 Flash 是供應商 API，有自己的金鑰和自己的按秒計費表，我們同樣不路由它；Google 尚未將 Omni 影片 API 開放給第三方路由。我們在動態影像方面確實有提供的是 Kling 的影片系列，包括 kling-v3、kling-v3-omni 和 kling-video-o1，再加上 MiniMax H3——所以如果交付成果中動畫的那一半需要的是託管路由，而不是再簽一份供應商合約，我們這邊有這個選項。在圖像方面，我們提供 OpenAI GPT-Image 系列、Google 的 Imagen 4 各級方案與 Gemini 圖像預覽，以及 xAI 的 Grok Imagine 圖像端點。因為供應商定價以 0% 加成原價轉嫁，而非加價，所以其中任何一項的供應商降價，我們這邊當天就即時生效。
決策，一次完成
• 你需要可編輯的設計素材——Ming-Image-0.1-Design，而圖層分解正是關鍵。透明去背、圖示、精靈圖與圖層合成，正是能輸出 RGBA 的取樣器能從管線中省去一整個階段的地方。
• 你需要可量測的動態——Gemini Omni 1.1 Flash。它是兩者中唯一在排行榜頂端擁有獨立競技場結果的，也是唯一擁有可讓你放入預測的公開每秒價格的。
• 兩者你都需要——影片那半的預算要以每次嘗試為單位，而不是以每個素材為單位；不要假設 alpha 通道會保留下來；並且要在片段回來之後才規劃合成。
• 你得推銷這份輸出——Gemini Omni 1.1 Flash 無疑是較安全的那一半，因為 MIT 涵蓋了 Ming-Image-0.1-Design 的權重，而 Google 的 API 條款則涵蓋了影片部分。浮水印就是交換的代價：每一段 Omni 片段都帶有 SynthID，而 Ming-Image-0.1-Design 的輸出則完全沒有。
接下來值得關注的，不是又一場正面對決，而是 inclusionAI 是否會為 Ming-Image-0.1-Design 附加託管端點——這將消除 80 GiB 的入門成本，並徹底改變這項比較——以及 Google 是否會縮小 Omni 影片評測榜上的音訊落差。決定一份設計交付成果中哪一半能拿到預算的，是這兩件事實，而不是又一個計分板。
