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Microsoft AI 发布图像编辑模型 MAI-Image 2.7 预览版：Arena 编辑榜第 3、Artificial Analysis 图像编辑榜第 2
10 月 27 日，Microsoft AI 在宣布，图像编辑模型 MAI-Image 2.7 以预览版（preview）形式发布。页面援引第三方评估称，该模型在 Arena Edit 排行榜列第 3，微软称这使 Microsoft AI 成为该榜实验室（lab）中的第 2 名；在第三方评测机构 Artificial Analysis 的图像编辑排行榜上，它列第 2。
运营 Arena 榜单的 当天发帖确认了前一项名次：MAI-Image-2.7-Preview（榜单所用名称）以 1,470 分列 Image Edit Arena 总榜第 3，比上一代 MAI-Image-2.6（现列第 7）高出 45 分。微软页面则称，2.7 在 Artificial Analysis 评估的全部 10 个用例和 7 个编辑动作上均超过 2.6。
Arena 官方确认：所列六个类别名次全部上升
Arena.ai 在推文中列出类别名次：MAI-Image-2.7-Preview 在 Product, Branding & Commercial Design（产品、品牌与商业设计）、Portraits（人像）和 Photorealistic & Cinematic Imagery（写实与电影感影像）三类列第 3，在 Text Rendering（文字渲染）与 Cartoon, Anime & Fantasy（卡通、动漫与奇幻）列第 4，在 3D Imaging & Modeling（3D 成像与建模）列第 5。推文称所有类别都较 2.6 有提升；按推文给出的数字，提升幅度最大的是文字渲染，从第 11 升到第 4。
Arena 上的名次由用户对匿名输出的偏好投票产生。模型聚合平台 OrcaRouter 在中描述了它的用法：盲测并排对比（blind side-by-side voting），放入一张照片、要求重新打光，在不知道输出来自哪个模型的情况下选择更喜欢的一张。
这个第 3 名把 MAI 家族带回 2.6 九月发布时所在的位置。微软 9 月 4 日在 上发布 2.6 时，它同样列 Arena 图像编辑榜第 3；七周多过去，2.6 已滑至第 7。公告头图为此选用的动词是“re-establishes”（重新确立）。
Artificial Analysis 榜：1,193 Elo，7 个编辑动作中 4 个列第一
公告文字没有给出 Artificial Analysis 的具体分数，但页面内嵌了一张数据源标注为“Artificial Analysis - AA-Image-Editing v2.1”的榜单图，图注说明分数来自盲测偏好投票，Elo 即由这类投票累积出的相对分值。OrcaRouter 转述的榜单数字是：列首为 GPT Image 2.5 Sunburst 的 max 档（最高质量档位，1,199），MAI-Image-2.7-Preview 以 1,193 列第 2，落后 6 分；再往下是 GPT Image 2.5 Flare 的 max 档（1,182）——公告标题所称“高于 GPT Image 2.5 Flare”指的就是这 11 分的差距。被替换的 MAI-Image-2.6 得 1,151 分，与 Krea 3（Ultra）、Nano Banana 2.1 同分；2.7 比 2.6 高出 42 Elo。OrcaRouter 注明，其引用的是 10 月 22 日的榜单快照。
类别层面，官方页面称 2.7 在修复与增强（enhancement and restoration）、基于推理的编辑（reasoning-based edits）、场景与风格（scene and style）、文字与符号编辑（text or symbol editing）四个类别“到达类别前沿”，其中场景与风格领先次名 24 Elo，是优势最大的一项；页面另一张图表还显示，“基于推理的编辑”从上一代的第 7 升至第 1。OrcaRouter 对同一套数据的统计是：2.7 在 7 个编辑动作中 4 个列第一，未列第一的构图（composition）、单个物体编辑（individual-object edits）与身份保持（identity preservation）三类由 OpenAI 的模型占据。
Arena 的 1,470 分与 Artificial Analysis 的 1,193 分分属两套各自独立的 Elo 体系，不能跨榜比较；Artificial Analysis 的榜单页本次未能直接访问核对，上述 AA 数字以公告内嵌图表和 OrcaRouter 的转述为准。
官方点名的四类编辑能力
官方页面把 2.7 的改进集中在“最难做对”的编辑上，列出四类：对整个场景重新风格化（restyle）或重新打光（relight）；修改画面中的文字与符号，同时让它们与场景保持一体；修复与增强已有素材；以及需要理解物体、光照与环境如何协同工作的编辑。页面给出的例子同样具体：把产品移进新背景、调整光照与情绪、在不破坏整体的前提下重做单个物体。
OrcaRouter 的分析认为，四类能力中“文字与符号编辑”的商业场景最直接：包装样稿、门店招牌、导出图片里的图表标签、同一标签的区域变体，难点都不在画出新文字，而在保住文字所附着表面的光照、透视与材质反应。它的判断是，多数图像模型能把一个词渲染出来，但经常是“浮在画面上”而不是“长在场景里”；微软把这一差距当作卖点，属于可以上手检验的说法。
参照系：上一代 2.6 发布当天上线 Foundry、按 token 计价
9 月 4 日，微软将 MAI-Image-2.6 与 MAI-Image-2.6-Flash 以公开预览形式上线 Microsoft Foundry，发布当天即公布按 token 计的定价：2.6 文本输入 5 美元/百万 token 起、图像输入 8 美元/百万 token 起、图像输出 38 美元/百万 token 起；Flash 版三档分别为 1.75、2.50 与 19 美元。OrcaRouter 换算，这一计价约合单张图片 4 美分，Flash 版约 2 美分。功能上，2.6 支持单次请求最多 5 张参考图的多参考编辑、可引入真实世界信息的 web grounding（网络接地），以及 1.5K 分辨率输出；发布时它还占据 Arena 文生图（text-to-image）榜第 2。
预览阶段只有网页端入口，没有 API 与价格
2.7 这次公布的试用渠道是三个网页端入口：Arena、Artificial Analysis 与 MAI Playground。公告全文没有提及 API 与定价；OrcaRouter 的报道同样写明，目前没有 API、没有 Microsoft Foundry 上架、没有公布价格，微软也未公布 2.7 在参考图数量、分辨率或输出档位上的限制。对需要把它接进生产流程的团队来说，目前没有可调用的端点，Foundry 里可部署的仍是 2.6。
官方页面没有给出 2.7 进入 Foundry、开放 API 或上线文生图的时间表，只留下一句“文本生成图像即将推出”。