Qwen-Image-2.1 對上 MAI-Image-2.6 Preview：一個有排名，一個可下載

MAI-Image-2.6 Preview高踞獨立圖像編輯排行榜榜首，而你買不到它。 Qwen-Image-2.1是任何人都能在今天下載並執行的 33 GB 檔案，卻完全沒有出現在那個排行榜上。這兩項事實之間的落差就是全部的比較，而這不是品質的比較——而是證據的比較。微軟的模型有陌生人的投票，卻沒有結帳頁面。另一款模型有免結帳的下載，卻沒有陌生人的投票。要在兩者之間做決定，就等於決定你能接受哪一種落差。Qwen-Image-2.1 於 2026 年 9 月 20 日開源；MAI-Image-2.6 Preview 自 2026 年 8 月 19 日起一直處於私人預覽階段。

排名實際上衡量的是什麼

Artificial Analysis 會進行盲測的成對比較，並將其轉換為 Elo 評分。在其圖像編輯排行榜 2026 年 9 月的快照中，MAI-Image-2.6 以約 1,122 分領先——超前約 1,117 分的 GPT Image 2（high）。在文字轉圖像方面，它則以約 1,149 分位居第二，落後約 1,178 分的 GPT Image 2（high）。這些都是真人投下的真實票數，他們在比較時並不知道輸出內容的來源，而這在證據等級上，明顯優於廠商自家的基準測試。

這個但書就內建在「Preview」這個詞裡。預覽版會從一個自我選擇的族群——也就是擁有邀請存取權的人——累積投票，而當一般可用版本取代它時，其分數可能出現實質變動。把 Elo 視為關於模型走向的強烈訊號，以及關於你最終將能呼叫的模型的微弱訊號。

Qwen-Image-2.1 的證據則恰恰相反。廠商自家的 Qwen-Image-Bench 給它 60.28 分，領先 Nano Banana 2.0 的 59.82 分與 GPT Image 1.5 的 59.65 分，在開放模型中排名第一。這些都是廠商自行跑出的數字，沒有第三方重現，而且差距不到一分——只要更換提示詞集，這種差距就會消失。唯一的獨立資料點是 GenAI Showdown 的人工評分結果，為 7/15，高於原始 Qwen-Image 的 4/15，但低於 Ideogram 4 的 8/15。在 Artificial Analysis 的圖像排行榜上，Qwen-Image-2.1 沒有列入紀錄。那不是一個差的分數，而是根本沒有分數，因為獨立 Elo 需要足夠多的人公開運行該模型才能產生投票，而一個才問世一天、且僅支援自行託管的模型，還沒有這個機會。

這兩個模型在表格上真正不同之處

• 使用權限 — Qwen-Image-2.1 為開放權重，約 33 GB，即日起可下載；MAI-Image-2.6 Preview 在 MAI Playground 與 Microsoft Foundry 上採邀請制，沒有公開 API，也沒有費率表。
• 解析度上限 — Qwen-Image-2.1 在 40 個推論步驟下，原生輸出最高可達 2048×2048，並具備七種長寬比預設；MAI-Image-2.5 系列將輸出上限設在約 1,048,576 像素，而 Microsoft 尚未公布 2.6 Preview 的更高數字。
• 透明度 — Qwen-Image-2.1 從 64 通道 RGBA 潛在空間輸出 alpha，並能從照片中擷取主體成透明圖層；MAI-Image 系列則未有透明背景輸出的相關記載。
• 參考圖片 — Qwen-Image-2.1 最多可接受 10 張，用於多主體合成與虛擬試穿；Microsoft 尚未公布預覽版本的參考圖片數量。
• 編輯控制 — Qwen-Image-2.1 可透過在同一道指令中以彩色圓圈標註多個區域、手繪塗抹標記，或另行提供原圖加遮罩組合（保留完整來源影像）來進行區域編輯；MAI-Image-2.5 被定位為編輯專門模型，具備局部編輯與臉部身分保留能力，而 2.6 Preview 也承襲了這項定位。
• 授權條款 — Qwen-Image-2.1 依 2026 年 9 月 20 日的 Qwen Research License Agreement 發布，僅限非商業使用；MAI-Image-2.6 Preview 為商業預覽版，未公布商業條款。

應該讓你停下來細想的，不是任何一列能力指標，而是最後一列：這兩個模型都沒有公開的商業條款書。其中一個直接禁止商業使用，除非你另行取得授權。另一個則完全沒有標價，因為目前根本還無法購買。

剪輯保真度是他們雙方都宣稱的主軸

兩款模型都打著同一個承諾在賣：你可以反覆編輯一張圖片，而主體不會漂移。微軟對 MAI-Image 系列的說法是保有人臉身分，並以視覺推理為後盾進行局部編輯——這款模型理應理解你指的是什麼，而不只是你指在哪裡。Qwen 對 Qwen-Image-2.1 的說明則明白點出它所鎖定的失效模式：反覆編輯下人臉身分的漂移，以及產品文字、紋理與形狀的扭曲變形。兩者都是廠商自己的說法，而兩者描述的是同一個問題。

實際差別在於哪一個是你今天下午就能測試的。Qwen-Image-2.1 是一次下載加一條 diffusers 管線——QwenImage21Pipeline已合併進 Diffusers，並在 ComfyUI、SGLang、vLLM-Omni 與 LightX2V 中獲得首日支援。你可以對自己的主體跑二十次編輯迭代，自行判斷漂移程度。MAI-Image-2.6 Preview 需要邀請才能使用，因此對大多數人而言，在權限開放之前，保真度問題仍只是個說法。

還有一項編輯專屬的能力值得特別提出，因為它相當不尋常。Qwen-Image-2.1 能把局部編輯串接成簡單的逐格動畫——產生去背剪影的同一套透明度機制，也讓一連串的區域編輯得以堆疊出動態。它不是影片模型，也不該拿來和影片模型相比，但這是一種不必碰觸影片端點就能產出短循環的廉價方式。

成本，以及為何這兩個數字都不在價格頁面上

Qwen-Image-2.1 沒有託管價格，因為它沒有託管端點。成本來自你自己的 GPU 時間，而服務效能的數字已經公開：SGLang-Diffusion 測得在單張 B200 上進行 1024×1024、40 步生成需 2.748 秒，在 RTX PRO 6000 Blackwell 96 GB 上為 8.23 秒，而在 24 GB 的 RTX 4090 上使用 Cache-DiT 與 INT8 核心則為 4.74 秒，僅計去噪部分。這些是單次請求延遲，而非吞吐量，但已足以用來初步檢核一張卡是否能涵蓋你的用量。

MAI-Image-2.6 Preview 本身沒有公佈的價格——Microsoft 透過 Foundry 和 Playground 販售，而非公開的價目表。獨立委員會確實列出一個價格，而這是唯一與此模型相關的價格信號：每 1,000 張圖片 38.9 美元，由 Artificial Analysis 針對預覽版記錄。這個價格介於標準版 MAI-Image-2.5 的每 1,000 張 48.1 美元和 MAI-Image-2.6-Flash 的 19.5 美元之間，這大致是中階模型應該落腳的位置。將其視為該委員會的數字，而非你可以實際購買的報價。

在這樣的決策中，OrcaRouter 的定位在託管端，而把這一點說清楚很重要。這兩個模型我們都不路由。MAI-Image-2.6 Preview 在仍維持邀請制期間，只能透過 Microsoft 自家的介面取得，而我們完全沒有提供 Microsoft 的影像路由。Qwen-Image-2.1 僅限自架，而我們不路由任何版本的 Qwen-Image 模型。我們確實提供的是你會用來與這些模型搭配的影像產品線：OpenAI 的 GPT-Image-2、GPT-Image-1.5 與 GPT-Image-1-mini，Google 的 Imagen 4 各層級與 Gemini 影像預覽，以及 xAI 的 Grok Imagine 影像端點 —— 200+ 個模型，透過單一 OpenAI 相容端點提供，供應商牌價原樣傳遞、零加成，跨供應商自動容錯移轉、可用於組合備援的路由 DSL，以及用於 panel 式呼叫的模型融合。這種原樣傳遞對這類比較很重要：當該集合中的供應商調整價格時，我們的數字會在同一天跟著變動，這是讓路由層在直接供應商定價面前保持誠實的唯一方式。

你能接受哪個差距？

• 你需要一個站得住腳的數字——如果你能取得存取權，就選 MAI-Image-2.6 Preview。編輯評測看板最上方的獨立盲投票勝過供應商自家的基準測試，而如果這項決定必須向其他人交代，那才是經得起檢視的證據。
• 你今天就得推出東西——Qwen-Image-2.1。權重是公開的，框架支援它，而且授權條款允許立即進行研究與評估。不必邀請，也不必排隊等候。
• 你需要透明度或 2K——Qwen-Image-2.1，而這是這張表上唯一差距不大的一列。Alpha 是從取樣器輸出的，而 MAI-Image 系列完全沒有記錄過透明輸出。
• 你需要把輸出拿去賣——以目前情況來說，兩者都不行。Qwen-Image-2.1 若無另行取得授權便禁止這麼做，而 MAI-Image-2.6 Preview 根本買不到。若要用于商業化流程，請選擇有公開價目表和商業授權的方案。

值得關注的兩件事，都與同一個落差正在縮小有關。如果 Microsoft 讓 MAI-Image-2.6 結束預覽，並公布公開的價目表，它就不再只是排行榜上的新奇事物，而會成為一個可購買的選項，且擁有榜上最佳的獨立編輯證據。如果 Qwen 公布 Qwen-Image-2.1 的商業條款，且該模型開始出現在獨立榜單上，那麼授權條款那一列就不再獨力撐起一切。在那之前，誠實的解讀是：這不是兩款產品之間的對決——而是兩種缺失資訊之間的對決。