MAI-Image-2.5

Modelli GPU/AI sempre significa modelli AI. Lanciare in esecuzione significa eseguire un modello AI. Non si adatta / non si adatterà significa che il modello AI non si adatta nella VRAM della GPU. Stretto = barely runnable, confortevole = funziona facilmente con margine. GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA, Tensor, Inferenza, Quantizzazione, LoRA, GGUF, FP16, INT4, INT8. Modelli GPU/AI sempre significa modelli AI. Microsoft June 2026

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di alcuna dimensione. È accessibile solo tramite il suo fornitore, e nessuna scheda grafica cambia questo..

In registrazione

Specifiche complete

Tutto registrato per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come funziona — contesto utile per valutare quanto lavoro ci sia stato dietro e come si confronta con modelli costruiti su scala differente..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione
Microsoft
Tipo di organizzazione
Industry
Paese
United States of America
Pubblicato
2 June 2026

Cosa fa

Le aree problematiche per cui il modello è stato creato. Un modello può gestire diversi di ciascuno.

Domini
Image generation
Spazio
Image-to-image, Image generation

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una data scheda grafica.

Dati di addestramento
tokens

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo girare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle figure della scheda grafica su questa pagina si applicano.

Pesi
Closed — provider access only
Accesso al modello
API access
Codice di addestramento
Unreleased

Come è classificato

Etichette sui dataset di origine applicate per il tracciamento dei modelli notevoli e quanto è fiduciosa nell'entry.

Perché è tracciato
Discretionary
Modello/modelli non si adatta / non si adatterà GPU VRAM. Tight = barely runnable, comodo = runs easily with headroom.
Confident

Modello/modelli GPU/AI che può eseguire. Non si adatta / non starà. Stretto = appena eseguibile, comodo = esegue facilmente con margine.

Dove è stato registrato questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Ultimo aggiornamento
10 June 2026

Cosa significano i numeri

Cosa è questo modello

MAI-Image-2.5 was published by Microsoft, in United States of America, in June 2026. The organisation is categorised as industry.

It works in Image generation, and is recorded as doing image-to-image, Image generation.

Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware altrove su questo sito si applica a esso.

Cosa è stato necessario per costruirlo

Il suo criterio di inclusione è discrezionale.

Modeli/modelli sempre significa modelli AI. Esegui/Esplora significa eseguire un modello AI. Non si adatta / non si adatterà significa che il modello AI non si adatta alla VRAM della GPU. Stretto = appena eseguibile, comodo = funziona facilmente con margine. Termini tecnici come GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA, Tensor, Inference, Quantization, LoRA, GGUF, FP16, INT4, INT8 rimangono in inglese. GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA devono sempre essere in maiuscolo. Se viene chiesto di tradurre il nome di una lingua (ad es. spagnolo, inglese, lingua), tradurre la parola correttamente. SOLO output la traduzione pura in italiano. Nessun commento, nessuna domanda, nient'altro. Se vuoto rispondi con un singolo spazio: Risposte.

MAI-Image-2.5 — modello/modelli può GPU eseguire. non si adatta / non si adatterà. stretto = appena eseguibile, confortevole = esegue facilmente con margine.

01

What is MAI-Image-2.5 used for?

MAI-Image-2.5 works in Image generation, and is recorded as handling image-to-image, Image generation. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.

02

What GPU do I need to run MAI-Image-2.5?

None. MAI-Image-2.5 is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.

03

Is MAI-Image-2.5 open source?

No. MAI-Image-2.5 has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.

04

How many parameters does MAI-Image-2.5 have?

No parameter count has been published for MAI-Image-2.5, which is why no memory or speed figure appears on this page.

05

Who created MAI-Image-2.5?

MAI-Image-2.5 was published by Microsoft, based in United States of America, categorised as industry.

06

When was MAI-Image-2.5 released?

MAI-Image-2.5 was published in June 2026.

Fonte

Pubblicazione originale

Record last updated 10 June 2026

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina inizia dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che eseguirà, inizia dall'hardware invece.