우리 마이크로소프트가 달라졌어요?
마이크로소프트의 AI기술은 사실 일반 소비자 입장에선 허접함 그 자체였어. MS Copilot은 ChatGPT 짝퉁 느낌이고, 할루시네이션이 너무 심해서 진지한 대화를 나누다간 속아넘어가기 일쑤였지.
오피스 안에 들어온 Copilot은 헛소리나 늘어놓으면서 "그건 제가 할 수 없습니다" 이런 소리만 반복하곤 했고.
마이크로소프트에서 제공하던 이미지 생성 서비스인 MS Designer, Bing Image Creator도 평가가 좋지 않았던 게 사실이야.
너도 그 사이트에 들어가봤을 거고, 아마도 '이건 그냥 어린애들 그림그리기 놀이하는 곳이네'라고 생각한 뒤 다른 이미지생성 사이트로 이동했을 거라고 생각해. 네가 정말 진지하게 이미지를 생성하려고 했었다면 말이야.
2024년 12월, Microsoft Designer 사용자 한 명이 이미지 생성 결과가 예전과 달라졌다며 불만글을 올렸어. 얼굴과 옷의 디테일은 뭉개지고, 화면은 지나치게 밝아졌고, 이미지 앞쪽에는 흐릿한 글자까지 떠다닌다는 거야.
예전 프롬프트를 그대로 넣었는데 결과가 나빠졌다며 불만을 토로했지. 그로부터 한 달도 지나지 않아 Bing Image Creator에서도 비슷한 일이 터졌어.
새 모델이 두 배 빨라지고 화질도 좋아졌다는 발표와 달리, 이용자들은 그림이 밋밋해지고 디테일이 사라졌다고 항의했지. 결국 Microsoft는 이전 모델로 되돌리기로 했어.
그런데 2026년 10월, Microsoft가 발표한 자체 이미지 모델 MAI Image 2.7이 GPT Image 2.5와 편집 평가에서 최상위권을 다투고 있어. 놀라운 일이지.
그동안 MS의 이미지 생성기술은 누구의 기술이었을까
✦ MS 이미지 생성/편집 모델 변천사
OpenAI 통합에서 자체 모델까지
| 시기 | 일어난 일 |
|---|---|
| 2023-03 | Bing Image Creator 등장 (DALL·E 기반) |
| 2024-12-18 | DALL·E 3 PR16 배포 |
| 2025-01-08 | PR13 롤백 발표 |
| 2025-04-23 | Microsoft 365 Copilot Create에 GPT-4o 도입 |
| 2025-10-13 | MAI-Image-1 발표 |
| 2025-11-04 | Bing Image Creator 모델 선택지 추가 |
| 2025-12~2026-03 | GPT-Image-1.5 교체 롤아웃 |
| 2026-03-19 | MAI-Image-2 발표·배포 시작 |
| 2026-09-04 | MAI-Image-2.6 공개 |
| 2026-10-27 | MAI Image 2.7 편집 프리뷰 |
Bing Image Creator가 처음 등장한 2023년 3월, Microsoft가 Bing과 Edge 안에 생성 기능을 넣었지만, 이미지를 만드는 엔진은 OpenAI의 DALL·E였어.
이후 Copilot에 들어간 Designer의 Image Creator도 DALL·E 3를 사용했어. 2025년 4월에는 Microsoft 365 Copilot의 Create 기능에 OpenAI의 GPT-4o 이미지 생성기가 들어갔지.
그리고 2025년 12월부터 2026년 3월까지 Microsoft 365 Copilot과 Copilot Chat의 이미지 생성 기능은 GPT-4o에서 GPT-Image-1.5로 교체됐어.
즉, Microsoft에서 그동안 제공해온 이미지 생성 서비스는 거의 다 OpenAI의 이미지 모델을 제품 안에 통합해 제공한 거야.
사용자가 Microsoft의 서비스에서 이미지를 만들더라도, 실제 이미지를 생성하는 모델은 OpenAI 기술이었던 거지.
2024년 12월 18일, Bing Image Creator에는 OpenAI DALL·E 3의 PR16 버전이 배포되기 시작했어. Microsoft는 이미지 생성 속도가 두 배 빨라지고 품질도 높아진다고 자신했지.
하지만 이용자 반응은 정반대였어. X와 Reddit에는 이전보다 사실감이 떨어지고, 옷감과 조명 표현이 밋밋해졌으며, 결과물이 만화처럼 변했다는 비교 이미지가 올라오기 시작했지.
이 사안은 단순한 불만으로 끝나지 않았어. Microsoft 검색 책임자 조르디 리바스는 일부 문제를 확인했다며 PR16을 내리고 이전 버전인 PR13으로 되돌리겠다고 밝혔지.
속도와 품질을 높였다는 업데이트가 이용자 반응 때문에 롤백된 거야. 이미지 모델의 벤치마크는 좋아졌지만, 사람들이 원하는 그림을 만들지 못하면 실패한 거니까.
MS Designer에 대한 불만도 이어졌어.
2026년 3월, Microsoft 365 Premium 구독자는 "예전에는 프롬프트 하나에 쓸 만한 이미지 네 장을 받았는데, 이제는 오래 기다려도 품질이 떨어지는 한 장만 나온다"고 글을 올렸어.
댓글에는 전문 작업에 쓰기 어려울 만큼 결과물이 나빠졌다는 경험담도 이어졌고.
특히 화면 비율도 답답한 부분이었어. 2026년 4월, Bing Image Creator 관련 질문에서는 21:9 울트라와이드 비율과 본격적인 image-to-image 편집을 지원해 달라는 요구가 나왔지.
Microsoft 365 Copilot Create의 이미지 크기 선택은 정사각형 1024×1024, 세로형 1024×1536, 가로형 1536×1024의 세 가지 프리셋밖에 없었거든.
MS: 이제 우리도 스스로 이미지 만들어요! 데헷!
Microsoft가 방향을 바꾼 건 2025년 10월이야. 이때 공개한 MAI-Image-1은 처음으로 완전히 자체 개발한 이미지 생성 모델이었어.
11월에는 Bing Image Creator의 모델 선택 메뉴에 MAI-Image-1이 DALL·E 3, GPT-4o와 나란히 들어갔지.
이어서 2026년 3월 공개한 MAI-Image-2는 Copilot과 Bing Image Creator에도 배포되기 시작했어. 9월에는 MAI-Image-2.6이 Microsoft Foundry 개발자용으로 공개됐지.
여러 이미지를 참고해 편집하고, 웹 정보를 반영해 이미지를 만들고, 화면 구성에 맞춰 화면비를 조정하는 기능을 갖췄어. 해상도는 최대 1.5K까지 지원했고.
✦ MAI Image 2.7 편집 기능
기존 이미지를 정교하게 다듬는 작업
그리고 드디어 10월 27일, MAI Image 2.7이 등장했어. 이번 모델은 이미지를 처음부터 만드는 기능보다, 기존 이미지를 얼마나 정교하게 편집하는지에 집중해.
장면 전체의 조명과 분위기를 바꾸거나, 제품을 다른 배경으로 옮기고, 이미지 안의 글자를 수정하거나, 오래된 이미지를 복원하는 작업이 대표적이야.
MAI-Image 2.7의 성능은?
✦ Artificial Analysis 편집 평가
2026년 10월 31일 확인, Elo 기준
| 모델 | Elo | 95% 신뢰구간 | 표본 |
|---|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Sunburst (max) | 1199 | 1188–1210 | 18,250 |
| MAI Image 2.7 Preview | 1193 | 1178–1208 | 4,891 |
| GPT Image 2.5 Flare (max) | 1182 | 1171–1193 | 19,136 |
가장 눈에 띄는 결과는 Artificial Analysis의 이미지 편집 리더보드야.
2026년 10월 31일 확인 기준으로 GPT Image 2.5 Sunburst가 1,199 Elo로 1위, MAI Image 2.7 프리뷰가 1,193으로 2위, GPT Image 2.5 Flare가 1,182로 3위였어.
실사용 입장에서 GPT Image 2.5의 Sunburst 티어와 Flare 티어 사이에 큰 차이를 느끼기 어렵다는 점을 생각하면, MAI가 벤치마크 점수로는 이미 GPT Image 2.5를 따라잡은 거야.
평가 표본은 MAI가 4,891개, Sunburst가 18,250개, Flare가 19,136개였어. 95% 신뢰구간은 MAI가 1,178~1,208, Sunburst가 1,188~1,210으로 서로 겹쳐.
그래서 MAI가 GPT Image 2.5의 최상위 변형을 확실히 앞섰다고 할 수는 없지만, 같은 최상위권에서 경쟁할 만한 점수까지 올라온 건 맞아. Microsoft는 특히 장면과 스타일을 바꾸는 편집 항목에서 다른 모델들을 앞섰다고 밝혔어.
✦ Arena 단일 이미지 편집 순위
2026년 10월 23일 표시, Artificial Analysis와 별도 척도
| 모델 | 점수 | 투표 수 |
|---|---|---|
| GPT Image 2.5 Sunburst | 1517±5 | 90,545 |
| GPT Image 2.5 Flare | 1482±5 | 87,941 |
| MAI Image 2.7 Preview | 1471±10 | 3,402 |
Arena의 단일 이미지 편집 순위에서도 MAI Image 2.7은 1,471점으로 3위였어. GPT Image 2.5 Sunburst는 1,517점, Flare는 1,482점이었지.
MAI는 3,402표를 받았고, 두 GPT 모델은 각각 90,545표와 87,941표를 기록했어.
점수에 비해 표를 별로 받지는 못했는데, 아마도 MAI가 일반 사용자들 입장에서는 생소하다보니 아직도 성능에 비해 큰 관심을 받지 못하는 게 아닌가 싶네.
독립 창작자 DrSadek은 MAI Image 2.7, GPT Image 2.5 Sunburst Max, Nano Banana 2.1에 같은 이미지와 프롬프트를 넣어 다섯 가지 편집을 비교했어.
코트 색 바꾸기, 낮 장면을 저녁으로 바꾸기, 향수병을 도자기 꽃병으로 교체하기, 포스터 문구 수정 같은 작업에서 세 모델은 대체로 요청을 잘 수행했지. 포스터 글자도 모두 맞게 썼고, 줄 배치만 달랐어.
✦ 연속 편집에서 갈린 의자 색
세 가지 요청을 차례로 적용했을 때
차이는 편집을 연속해서 시켰을 때 나타났어. 먼저 쿠션을 파란색으로 바꾸고, 옷깃을 빨간색으로 바꾼 다음, 배경을 녹음실로 바꾸라는 세 가지 요청을 차례로 적용했지.
이 과정에서 MAI와 Nano Banana는 요청하지 않은 의자 색까지 바꿨어. GPT Image는 의자의 색상을 잘 보존했고.
이 장면이 이미지 편집의 까다로운 부분을 잘 보여줘. 원하는 곳을 바꾸는 것만큼, 건드리지 말아야 할 곳을 그대로 유지하는 것도 중요하거든. 포스터나 제품 이미지를 세밀하게 다듬는 작업이라면 이런 작은 변화가 최종 결과에 큰 영향을 주니까.
MAI-Image가 GPT Image의 경쟁자가 되길
MAI Image 2.7은 아직 이미지 편집 프리뷰야. 지금은 MAI Playground와 Arena, Artificial Analysis에서 편집 성능만 시험할 수 있고, 텍스트만 입력해 새 이미지를 만드는 기능은 추후 공개 예정이야.
그래서 편집 능력은 꽤나 뛰어난 게 맞지만, 순수한 이미지 생성능력까지 GPT Image를 따라잡았는지는 더 검증이 필요해.
내가 느끼기에는, 현재 최고의 이미지 편집 모델인 GPT Image는 버전을 더해갈수록 사용자의 지시사항을 무시하고 자기가 원하는 스타일만 계속 그려내는 경향이 강해지는 것 같아. 나만 그렇게 느끼나?
예전에는 프롬프트를 바꾸면 굉장히 창의적인 그림들이 많이 나왔잖아. 그런데 가면 갈수록 로컬 이미지 생성모델의 증류(Distilled) 버전처럼, 사람이 보기에 좋은 '예쁜 이미지'만 만들어내는 경향이 강해지는 것 같거든.
MAI Image가 새로운 대체서비스로 발돋움해서 소비자들에게 선택권을 주면 좋겠어.
일단, MAI-Image의 이미지 생성 능력이 공개되면 그때 또 한 번 살펴보도록 하자.
이번 글은 여기서 마칠게. 또 만나자.
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🌐 영어 버전: MAI Image 2.7 Catches Up to GPT Image 2.5 in Image Editing!
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