# Microsoft AI 發布 MAI-Image-2.5 模型，在 Artificial Analysis 評測中取得文字生成圖像第二名與圖像編輯第三名的佳績

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> 原作者：Microsoft AI (@MicrosoftAI) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-06-26

> 原始來源：https://x.com/MicrosoftAI/status/2070203160006639815

## 證據與延伸閱讀

- [Microsoft AI 發布 MAI-Image-2.5 模型，在 Artificial Analysis 評測中取得文字生成圖像第二名與圖像編輯第三名的佳績。](https://msft.it/6013vUa5U)

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## 中文摘要

Microsoft AI 發布 MAI-Image-2.5 模型，在 Artificial Analysis 評測中取得文字生成圖像第二名與圖像編輯第三名的佳績。

**模型效能與評測表現**
Microsoft AI 於 2026 年 6 月 26 日正式推出 MAI-Image-2.5，該模型在 Artificial Analysis 的競技場（Arena）排行榜中表現強勁，特別是在圖像編輯領域位居第二，超越了 Nano Banana 2.1。根據官方數據，相較於前一代 MAI-Image-2，MAI-Image-2.5 整體分數提升了 75 分，其中在「文字渲染」與「卡通、動漫及奇幻」類別的進步最為顯著，分別提升了 107 分與 90 分。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/0283742bcc881732.jpg)
> MAI-Image-2.5 在 Text to Image Leaderboard 以 Elo 分數 1276 分位居第 2 名，僅次於 GPT Image 2 (high) 的 1339 分。

**核心功能與應用場景**
MAI-Image-2.5 強調高保真度的生成能力與精確的編輯控制，具備以下技術特點：
- **複雜視覺推理**：能理解場景結構、光影、比例及空間關係，確保編輯後的物件與原圖背景完美融合。
- **細粒度編輯控制**：支援局部編輯，如替換物件、更新文字或移除動態模糊，同時保持原圖其餘部分的完整性。
- **身分一致性**：在變更姿勢、表情或視角時，能有效維持臉部特徵與身分的一致性。
- **產品整合**：目前已整合至 PowerPoint 用於生成簡報素材，並逐步推廣至 OneDrive，協助使用者進行背景清理與影像增強。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/ab6b4a05edaa6ef9.jpg)
> MAI-Image-2.5 在 Artificial Analysis 圖像編輯排行榜中以 1252 Elo 分數排名第 3，MAI-Image-2.5-Flash 則以 1238 分排名第 6。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/fd2b3f7413a3b5cb.jpg)
> MAI-Image-2.5 的編輯結果去除車窗水滴，並讓背景街景清晰對焦。

**開發者資源與定價**
為了滿足不同生產環境的需求，Microsoft 同步推出了標準版 MAI-Image-2.5 與高效率的 MAI-Image-2.5-Flash。開發者可透過以下管道存取模型：
- [Foundry API](https://msft.it/6011vUa5W)
- [MAI Playground](https://msft.it/6012vUa5o)
- [OpenRouter](https://openrouter.ai)

在定價方面，MAI-Image-2.5 的收費標準為文字輸入每 1M token 5 美元、圖像輸入每 1M token 8 美元、圖像輸出每 1M token 47 美元；而 MAI-Image-2.5-Flash 則提供更具成本效益的選擇，分別為 1.75 美元、1.75 美元與 19.50 美元。官方提醒，儘管模型內建多層安全防護機制，但仍可能反映訓練資料中的偏見，建議在敏感領域使用時務必進行人工審核。

## 媒體內容

**MAI-Image-2.5 在 Text to Image Leaderboard 以 Elo 分數 1276 分位居第 2 名，僅次於 GPT Image 2 (high) 的 1339 分。**

**數據表**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| 圖表資料：GPT Image 2 (high) | 1339 |
| MAI-Image-2.5 | 1276 |
| HiDream-O1-Image-1.5 | 1264 |
| GPT Image 1.5 (high) | 1264 |
| Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) | 1255 |
| Cosmos3-Super-Text2Image | 1228 |
| Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | 1219 |
| MAI-Image-2.5-Flash | 1215 |
| Krea 2 Medium | 1207 |
| Recraft V4.1 Utility Pro | 1207 |
| grok-imagine-image-quality | 1202 |
| Recraft V4.1 Utility | 1196 |
| Seedream 4.0 | 1194 |
| FLUX.2 [max] | 1193 |
| MAI-Image-2 | 1190 |

**MAI-Image-2.5 在 Artificial Analysis 圖像編輯排行榜中以 1252 Elo 分數排名第 3，MAI-Image-2.5-Flash 則以 1238 分排名第 6。**

**數據表**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| 圖表資料：GPT Image 1.5 (high) | 1261 |
| GPT Image 2 (high) | 1260 |
| MAI-Image-2.5 | 1252 |
| Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) | 1248 |
| Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | 1247 |
| MAI-Image-2.5-Flash | 1238 |
| grok-imagine-image-quality | 1235 |
| HunyuanImage 3.0 Instruct (Fal) | 1229 |
| Luma UNI 1 Max | 1225 |
| Kling Image 3.0 Omni | 1221 |
| grok-imagine-image | 1217 |
| FLUX.2 [max] | 1211 |
| Kling Image 3.0 | 1209 |
| HiDream-O1-Image | 1208 |
| Kling Image O1 | 1206 |

**MAI-Image-2.5 的編輯結果去除車窗水滴，並讓背景街景清晰對焦。**

**數據表（1）Original**

|   | 內容 |
| --- | --- |
| 狀態 | 透過降雨濕滑車窗觀察模糊街景。 |

**數據表（2）MAI-Image-2.5**

|   | 內容 |
| --- | --- |
| 狀態 | 去除車窗水滴，背景街景清晰對焦。 |

**數據表（3）GPT Image 2 (high)**

|   | 內容 |
| --- | --- |
| 狀態 | 轉換為城市繁華街區視角，背景對焦。 |

**數據表（4）Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview)**

|   | 內容 |
| --- | --- |
| 狀態 | 轉換為夜間日式街區視角，背景對焦。 |

**數據表（5）編輯 Prompt**

|   | 內容 |
| --- | --- |
| 文字 | Remove the water from the window and bring the background into focus. |

## 標籤

新產品, Benchmark, AIGC, Microsoft