Microsoft представила MAI-Image-2-Efficient — ускоренный и более дешёвый ИИ-генератор изображений
Microsoft представила обновлённый генератор изображений MAI-Image-2-Efficient — оптимизированную версию модели MAI-Image-2, создающей картинки по текстовому описанию. Новинка рассчитана на производственные сценарии, где важны скорость, масштабируемость и низкая стоимость, а не максимальная художественная детализация. По данным Microsoft, MAI-Image-2-Efficient работает на 22% быстрее оригинальной MAI-Image-2 и обеспечивает четырёхкратный прирост эффективности при снижении затрат примерно на 41%.
По ряду параметров MAI-Image-2-Efficient превосходит не только свою предшественницу, но и конкурирующие системы. Модель генерирует изображения на 40% быстрее, чем Google Gemini 3.1 Flash, Gemini 3.1 Flash Image и Gemini 3 Pro Image, что делает её привлекательной для массового создания контента. При этом оригинальная MAI-Image-2 остаётся флагманом Microsoft для задач, где важны максимальная фотореалистичность, проработанные портреты и кинематографические сцены, а скорость генерации не является критичной.
Новая версия уже доступна разработчикам на платформах Microsoft Foundry и MAI Playground. Стоимость использования MAI-Image-2-Efficient составляет $5 за 1 млн входящих и $19,50 за 1 млн выходящих токенов, тогда как у MAI-Image-2 цена входа такая же, но исходящие токены стоят $33 за 1 млн. В ближайшее время MAI-Image-2-Efficient появится также в Copilot, Bing и других сервисах компании, расширяя линейку доступных ИИ-инструментов для генерации изображений.
MAI-Image-2 была запущена в марте на платформах Copilot, Bing Image Creator и MAI Playground и уже успела занять третье место в рейтинге Arena.ai среди генераторов изображений. Позднее Microsoft добавила модель на платформу Foundry наряду с MAI-Voice-1 и MAI-Transcribe-1. MAI-Image-2-Efficient создавалась как решение для массовой генерации контента — товарных изображений, маркетинговых материалов, UI-макетов, иллюстраций для соцсетей, заглушек и миниатюр продуктов, где приоритетом являются скорость, объём и снижение расходов, а не пиксельная точность каждого кадра.
