Microsoft ha presentado MAI-Image 2.7, su nuevo modelo de inteligencia artificial para editar imágenes con instrucciones de texto, y el resultado le ha valido el segundo puesto en Artificial Analysis y el tercero en Arena Edit, dos clasificaciones independientes que miden las capacidades de los modelos de edición visual. La distancia respecto al líder, GPT Image 2.5 Sunburst (max) de OpenAI, es de apenas seis puntos Elo.
El nuevo modelo lo ha desarrollado el equipo de Microsoft AI como evolución directa de MAI-Image 2.6, presentado en agosto. No es un simple cambio de número de versión: la compañía ha centrado el desarrollo en resolver uno de los problemas más habituales de la edición generativa, la pérdida de coherencia cuando se modifica solo una parte de la imagen. Os explicamos a continuación en qué mejora exactamente: Microsoft detalla en el anuncio oficial de Microsoft AI que esta versión supera a la anterior en las diez categorías de uso y las siete acciones de edición que evalúa Artificial Analysis.
Qué cambia MAI-Image 2.7 respecto a su antecesor
Si repasamos cómo funciona, MAI-Image 2.7 está pensado para editar imágenes a partir de instrucciones escritas, no para generarlas desde cero. El sistema recibe una fotografía ya existente y aplica los cambios solicitados intentando conservar la identidad de los elementos que no deben tocarse, una tarea que hasta ahora generaba fallos frecuentes en este tipo de herramientas.
La mejora principal frente a MAI-Image 2.6 está en ese control fino: Microsoft ha trabajado para evitar que el modelo altere zonas de la imagen que deberían permanecer intactas, uno de los defectos más comunes en la edición generativa. Conviene matizar que los resultados y comparativas que maneja la compañía corresponden específicamente a tareas de edición, no a la generación de fotografías desde cero.
Este enfoque responde a una necesidad muy concreta en el trabajo creativo y empresarial: generar una imagen desde cero tiene poco recorrido si después no se puede retocar con precisión. Nosotros lo vemos sobre todo en el uso profesional: la edición controlada permite integrar la IA en tareas de diseño gráfico, marketing o restauración de archivos sin empezar de cero cada vez que hace falta un cambio puntual.
Así queda Microsoft en los rankings de edición con IA
En la clasificación AA-Image-Editing v2.1 de Artificial Analysis, consultada el 28 de octubre de 2026, MAI-Image 2.7 Preview suma 1.193 puntos Elo. Esa cifra le da el segundo puesto global, a solo seis puntos del líder, GPT Image 2.5 Sunburst (max), que se queda en 1.199 puntos. Los intervalos de confianza de ambos modelos se solapan, lo que indica que la diferencia real de calidad percibida entre ambos es mínima.
En Arena Edit el resultado es parecido: Microsoft logra 1.471 puntos, muy por encima de los 1.427 que sumaba MAI-Image 2.6, y se queda con la tercera posición del ranking. Por debajo se sitúa Google con Nano Banana 2.1, que prácticamente empata con MAI-Image 2.6 en Artificial Analysis con 1.151 puntos. Si comparamos ambas tablas, vemos que Microsoft ha escalado posiciones en las dos a la vez, algo que no sucedía con la generación anterior del modelo. Las posiciones, eso sí, pueden cambiar con cada nueva evaluación que publiquen ambas plataformas.
Cinco tareas que resuelve sin romper la imagen original
El modelo no se limita a aplicar filtros: interpreta la relación entre objetos, materiales, luz y entorno antes de tocar nada. Microsoft destaca cinco capacidades como las más representativas de esta versión, todas orientadas a modificar fotografías reales sin perder su identidad visual.
- Cambiar escenarios y estilos: traslada un producto a un entorno distinto manteniendo su forma y sus rasgos principales.
- Ajustar la iluminación: transforma las condiciones de luz de la escena sin reconstruirla a mano.
- Modificar textos y símbolos: sustituye palabras o elementos gráficos conservando la perspectiva y el material original.
- Restaurar imágenes: mejora fotografías y recursos visuales ya existentes.
- Realizar ediciones complejas: resuelve instrucciones que exigen entender cómo se relacionan los objetos entre sí.
Un ejemplo habitual sería partir de la foto de un producto y pedir que aparezca en un estudio con luz cálida conservando su forma; otro, cambiar el texto de un cartel sin que se note el retoque en la perspectiva ni en las sombras. Son operaciones que suelen fallar en los modelos generativos porque introducen cambios no pedidos o generan incoherencias en los detalles, y ahí es donde Microsoft dice haber concentrado el trabajo de esta versión.
La ventaja en estilos para quitar el primer puesto a OpenAI
Microsoft asegura superar en 24 puntos Elo al siguiente competidor dentro de la categoría de escenas y estilos en Artificial Analysis, su mejor resultado comparativo. Es una diferencia notable si nos fijamos solo en esa categoría, aunque no resulta suficiente para desbancar al líder en el cómputo global del ranking. Aun así, OpenAI conserva el primer puesto general gracias a GPT Image 2.5 Sunburst (max), y en Arena Edit dos variantes de la compañía también quedan por delante de Microsoft.
El panorama, por tanto, es más fragmentado que una simple carrera a dos: Microsoft gana terreno en nichos como la restauración o el cambio de estilos, OpenAI mantiene la ventaja en la suma global y Google compite en el mismo rango de puntuación que Nano Banana 2.1. Ningún modelo domina todas las tareas al mismo tiempo, y esa dispersión responde a que cada laboratorio ha priorizado un conjunto distinto de casos de uso durante el entrenamiento.
Qué no reflejan estas clasificaciones
Los puestos en Artificial Analysis y Arena Edit demuestran que Microsoft compite al máximo nivel en edición de imágenes, pero no dicen nada sobre otros factores que pesan en el uso real de la herramienta. Las puntuaciones Elo se calculan a partir de comparaciones y preferencias de evaluadores humanos, no de la velocidad de respuesta ni del coste por imagen.
Microsoft tampoco ha detallado el precio de acceso a la API ni los tiempos de procesamiento de MAI-Image 2.7, dos datos que resultarían decisivos para cualquier empresa que valore integrarlo en su flujo de trabajo. Además, estos resultados corresponden solo a la edición: el modelo no compite todavía en los rankings de generación de imágenes desde cero, un terreno distinto que Artificial Analysis y Arena evalúan por separado. Si nos ponemos en el lugar de quien quiera usarlo a diario, lo que de verdad importa no es solo la posición en una tabla, sino la consistencia de los resultados y la facilidad para integrarlo en las aplicaciones que ya usamos.
Cuándo llegará a Copilot y a Bing Image Creator
MAI-Image 2.7 está disponible ahora mismo en fase Preview, en la misma condición en la que puede consultarse su rendimiento en las plataformas Arena y Artificial Analysis frente a sus rivales. Desde ahí, cualquiera puede comparar sus resultados directamente con los de GPT Image 2.5 o Nano Banana 2.1 mientras el modelo sigue en fase de pruebas. Esa fase de pruebas es, de hecho, la que ha permitido a Microsoft publicar las comparativas frente a OpenAI y Google que hemos repasado antes.
La pregunta que más nos interesa a quienes usamos Microsoft 365 o Windows a diario es si esta tecnología acabará integrada en Copilot. Microsoft no ha confirmado todavía si MAI-Image 2.7 seguirá ese mismo camino hacia esa plataforma, hacia Windows 11 o hacia Microsoft 365, aunque el precedente apunta en esa dirección: su predecesor, MAI-Image 2.5, se convirtió en julio en el modelo predeterminado de Bing Image Creator y se integró también en funciones de edición de PowerPoint y OneDrive.