Qwen-Image 2.1 vs. Krea 2: Welches offene Bildmodell du tatsächlich einsetzen kannst

Zwei offene Bildmodelle, beide innerhalb der letzten vier Monate zum Download veröffentlicht, beantworten dieselbe Frage auf entgegengesetzte Weise. Qwen-Image 2.1 ist das 7B-Text-zu-Bild- und Bildbearbeitungsmodell des Anbieters, veröffentlicht am 20. September 2026 unter einer Nur-für-Forschung-Lizenz – ausschließlich nicht-kommerziell. Krea 2 ist das erste Foundation-Bildmodell, das Krea von Grund auf trainiert hat, veröffentlicht als zwei Checkpoints im Juni 2026 unter der Krea 2 Community License, die kommerzielle Nutzung ohne Weiteres unterhalb einer Umsatzgrenze erlaubt. Auf dem Text-to-Image-Board von Artificial Analysis liegen die beiden heute innerhalb von elf Elo-Punkten zueinander. Bei der Frage, die ein Team tatsächlich beantworten muss, bevor es irgendetwas baut, sind sie sich keineswegs nah.

Was Krea 2 tatsächlich ist

Fangen Sie hier an, denn die Namensgebung ist irreführend und die meisten Vergleiche liegen daneben. Krea, das Unternehmen, betreibt eine gehostete Kreativplattform mit kostenpflichtigem Abonnement; Krea 2, das Modell, ist eine separate Sache, die zufällig denselben Namen trägt. Krea veröffentlichte es als Diffusion Transformer mit offenen Gewichten und zwei Checkpoints, veröffentlicht auf Hugging Face als krea/Krea-2-Raw und krea/Krea-2-Turbo, mit Inferenzcode in einem öffentlichen Repository.

Die Arbeitsteilung zwischen ihnen ist absichtlich und wird im eigenen Repository von Krea klar dargelegt: RAW ist die undistillierte Basis, gedacht für Fine-Tuning, Post-Training und LoRA-Training; Turbo ist ein destillierter Acht-Schritt-Checkpoint für schnelle Inferenz. Kreas Leitlinie lautet, auf RAW zu trainieren und Turbo auszuführen, und das LoRA-Ökosystem ist entsprechend aufgebaut – gegen die Basis trainierte Adapter werden zur Inferenzzeit auf den destillierten Checkpoint angewendet. Die beiden Checkpoints teilen eine Lizenz und eine Familie, sind jedoch nicht austauschbar und haben nicht dieselben Einstellungen.

Ein Detail, das man anmerken sollte, weil es jeden verwirren wird, der die Karte liest: Die Hugging-Face-Metadaten für beide Checkpoints nennen 13 Mrd. Parameter in der Seitenleiste, während im Text der Karte „Diffusion Transformer mit 12 Milliarden Parametern“ steht. Krea hat die beiden Zahlen nicht öffentlich in Einklang gebracht; betrachten Sie die Parameteranzahl daher als ungefähr zwölf bis dreizehn Milliarden und als unbestätigt, nicht als gesicherte Zahl.

Die Zahlen, von der Tafel, auf die beide Anbieter zeigen

Kreas Repository gibt an, dass Krea 2 das beste Text-zu-Bild-Modell eines unabhängigen Labors bei Artificial Analysis sei; der technische Bericht sagt, es sei „unter den Top 10“ und „auf dem zweiten Platz unter Modellen aus unabhängigen Laboren“. Das sind Kreas eigene Behauptungen, die im Juni aufgestellt wurden. Was das Live-Board am 13. Oktober 2026 zeigt, ist etwas enger gefasst – und es lohnt sich, direkt nachzulesen:

• Qwen-Image 2.1 — 1.038 Elo, 95%-Intervall 1.029 bis 1.047, aus 5.554 Stichproben, Rang 20 von 168. In der Preisspalte der Rangliste steht „Keine API verfügbar".

• Krea 2 Large — 1.027 Elo, Intervall 1.020 bis 1.034, aus 17.514 Stichproben, Rang 25 von 168, bei 60,00 $ pro 1.000 Bilder.

• Krea 2 Medium Turbo — 1.022 Elo, Intervall 1.014 bis 1.030, aus 6.454 Stichproben, bei 15,00 $ pro 1.000 Bilder.

• Krea 2 Medium — 1.014 Elo, Intervall 1.007 bis 1.021, aus 17.284 Stichproben, bei 30,00 $ pro 1.000 Bilder.

Alle vier dieser Zeilen stammen vom Text-zu-Bild-Board. Auf dem Bearbeitungs-Board erscheint überhaupt nur Qwen-Image 2.1 – 1.072 Elo, Intervall 1.063 bis 1.081, aus 6.132 Stichproben, Rang 21 von 81. Auf diesem Board gibt es keinen Eintrag für Krea 2. Alle hier genannten Werte sind das Blind-Voting-Elo von Artificial Analysis, erfasst vom englischsprachigen Live-Leaderboard am 13. Oktober 2026; sie sind unabhängig von beiden Anbietern, und die Intervalle sind weit genug, dass die Lücke zwischen Qwen-Image 2.1 und Krea 2 Large nicht als Ranking gelesen werden sollte.

Die Zeilen „Krea 2 Large" und „Krea 2 Medium" sind ebenfalls nicht die offenen Checkpoints. Sie sind Kreas gehostete Tarifstufen, weshalb sie einen Preis pro Bild tragen und die offenen Repositories nicht. Den herunterladbaren Krea 2 RAW mit einem gehosteten Krea 2 Large zu vergleichen, heißt, einen Checkpoint mit einem Service zu vergleichen.

Die eigentliche Trennung verläuft beim Editing, nicht bei der Qualität.

Die Qualität ist so nah beieinander, dass das Board es nicht entscheidet. Die Leistungsfähigkeit tut es. Qwen-Image 2.1 ist ein Modell, das Generierung und Bearbeitung übernimmt: Es akzeptiert einen Prompt allein oder bis zu zehn Referenzbilder mit einer Anweisung, und es unterstützt lokale Bearbeitungen durch gezeichnete Kreise, gemalte Annotationen oder eine separate Maske, mit RGBA-Transparenz als Eingabe und Ausgabe. Die offene Veröffentlichung von Krea 2 ist eine Text-zu-Bild-Familie. Seine Modellkarte dokumentiert Prompt-zu-Bild-Generierung; es gibt keinen Editing-Checkpoint in der Organisation und keinen Masked-Edit-Modus im Inferenzskript, dessen Flags Prompt, Steps, Guidance, Auflösung, Seed und Bildanzahl abdecken — nichts, das ein Eingabebild entgegennimmt.

Diese Asymmetrie rührt vom veröffentlichten Material her, nicht davon, wozu die beiden Labore jeweils fähig sind. Kreas eigene Plattform verkauft Bearbeitungsfunktionen und stützt sich dabei auf eine Reihe von Bearbeitungsmodellen Dritter. Die relevante Tatsache für einen Leser, der Gewichte herunterlädt, ist enger gefasst: Wenn dein Workflow „nimm dieses Foto und ändere eine Sache daran“ verlangt, dann kann das offene Krea 2, das du herunterladen kannst, das nicht, und die gesamte Architektur von Qwen-Image 2.1 ist darauf ausgelegt, genau das zu tun.

Zwei Lizenzen, zwei verschiedene Mauern

Hier hört der Vergleich auf, eng zu sein, und dies ist der Teil, den die meisten Zusammenfassungen zu „beide sind offen“ verflachen. Keines von beiden ist Open Source im permissiven Sinne, und sie sind keineswegs unter denselben Bedingungen offen.

• Qwen-Image 2.1 — die Qwen-Forschungslizenzvereinbarung (Qwen Research License Agreement) vom 20. September 2026. Die Gewährung ist nicht exklusiv, weltweit, gebührenfrei und auf nicht-kommerzielle Zwecke beschränkt, wobei „nicht-kommerziell" als ausschließlich Forschung oder Evaluierung definiert ist. Alles andere erfordert eine separate kommerzielle Lizenz, die per E-Mail beantragt werden muss. Die Weitergabe ist an Bedingungen geknüpft: die Vereinbarung weitergeben, geänderte Dateien kennzeichnen, den Namensnennungshinweis mit der Angabe Hangzhou Tongyi Laboratory Technology Co., Ltd beibehalten, „Built with Qwen" anzeigen, wenn Sie Ausgaben zum Trainieren eines anderen Modells verwenden, das Sie verbreiten, und „Qwen" nicht als Hauptnamen eines Derivats verwenden. Es gilt chinesisches Recht mit Gerichtsstand in Hangzhou.

• Krea 2 — die Krea 2 Community License. Die kommerzielle Nutzung ist gestattet, allerdings mit einer Umsatzbedingung: Sie und Ihre verbundenen Unternehmen müssen unter einer Million US-Dollar an gesamten, unternehmensweiten Jahresumsätzen bleiben, gemessen auf rollierender Zwölfmonatsbasis über alle Quellen hinweg. Oberhalb dieser Grenze ist vor jeder weiteren kommerziellen Nutzung eine Enterprise-Lizenz von Krea erforderlich. Bei einer Weitergabe müssen Sie die Vereinbarung weitergeben, dem Modellnamen das Präfix „Krea 2 [Ihr Modellname]“ voranstellen und den Attributionshinweis beibehalten. Krea erklärt, kein Eigentum an Outputs zu beanspruchen, und Sie besitzen Ihre Ableitungen vorbehaltlich der zugrunde liegenden Rechte von Krea. Es gilt das Recht von Delaware. Der Zugang ist an eine Vereinbarung und eine Richtlinie zur akzeptablen Nutzung geknüpft, und beide Kontrollpunkte tragen das Lizenz-Tag krea-2-community-license auf Hugging Face.

Nebeneinander gelesen sind die Formen unterschiedlich, statt dass eine strenger wäre. Qwen-Image 2.1 ist ein klares Nein für die kommerzielle Nutzung, mit einer Hintertür, die man verhandeln muss. Krea 2 ist ein Ja mit einer Obergrenze, und die Obergrenze ist ein konkreter, überprüfbarer Dollarbetrag statt einer Ermessensentscheidung. Für ein kleines Studio oder einen unabhängigen Entwickler ist dieser Unterschied die gesamte Entscheidung, und die Elo-Lücke ist Rauschen. Für alle oberhalb der Schwelle landen beide Modelle am selben Punkt: eine E-Mail an den Anbieter, bevor man ausliefert.

Was Sie jedes Einzelne im Betrieb kostet

Keine der beiden Zahlen wird vom Anbieter veröffentlicht, daher lautet die ehrliche Antwort, dass der Vergleich aus den Einstellungen statt aus einem Angebot erstellt werden muss.

• Sampling — Krea 2 RAW läuft mit 52 Schritten und einem Guidance-Scale von 3,5, Krea 2 Turbo mit 8 Schritten bei deaktivierter Guidance; Qwen-Image 2.1 verwendet standardmäßig 40 Schritte.

• Auflösung — Krea dokumentiert seinen Basis-Checkpoint bis 1K und seinen Turbo-Checkpoint über etwa 1K bis 2K hinweg; Qwen-Image 2.1 verwendet standardmäßig 2048×2048 mit sieben veröffentlichten Presets im selben Bereich.

• Was Sie herunterladen — das Qwen-Image 2.1 Diffusers-Repository umfasst 33,1 GB, der Großteil davon entfällt auf den Qwen3-VL 8B Text-Encoder. Krea hat keine entsprechende Größe für seine Checkpoints veröffentlicht.

• Womit es läuft — Qwen-Image 2.1 wurde mit dokumentierter Unterstützung in Diffusers, ComfyUI, vLLM-Omni, SGLang und LightX2V ausgeliefert, dazu AMD- und FlagOS-Pfade. Krea 2 dokumentiert ComfyUI und SGLang in seinem Repository, samt einem Inferenzskript und einer Handvoll Trainings-Toolkits für LoRA-Arbeit.

Krea veröffentlichte für den letzten Monat Downloadzahlen von 84.354 für Krea-2-Raw und 87.771 für Krea-2-Turbo, abgelesen am 13. Oktober 2026 – Zahlen der Hosting-Plattform, nicht von Krea, und kein Qualitätssignal.

Der einzige unabhängige Test, den es gibt, und was er nicht beweist

Es gibt einen direkten Vergleich, der wissenswert ist, und seine Grenzen müssen benannt werden. Ein am 21. September 2026 veröffentlichter japanischsprachiger Bericht ließ 28 Prompts durch beide Modelle laufen – mit identischen Prompts und Seeds auf einer RTX 5090 mit 32 GB, in ComfyUI v0.37.0 – und erzeugte 76 Vergleichsbilder. Die Bilanz: Krea 2 gewann 10, Qwen-Image 2.1 gewann 7, 9 endeten unentschieden und 2 scheiterten bei beiden. Der Autor fasste das Muster so zusammen, dass Qwen-Image 2.1 flachen symbolischen Inhalt gut verarbeitet, während Krea 2 die Struktur und Physik dreidimensionaler Objekte besser verarbeitet, und merkte an, dass das Ergebnis von Krea 2 mit 8 Schritten erreicht wurde, gegenüber 25 bei Qwen-Image 2.1.

Das ist ein Operator, ein Seed pro Prompt, ein visueller Judge und ein Monat vor diesem Artikel. Es ist kein Benchmark und kein Ranking. Wofür es gut ist, ist, Erwartungen zu kalibrieren: Die beiden Modelle liegen nah genug beieinander, dass jemand, der echte Prompts laufen lässt, auf beiden Seiten Siege sehen wird, was mit der Elo-Differenz von elf Punkten auf dem Live-Board übereinstimmt.

Wo OrcaRouter passt – und wo nicht

Keines dieser Modelle ist auf OrcaRouter vertreten, und das sollte man vor allem anderen sagen: Wir haben unsere eigene Live-Modellliste am 13. Oktober 2026 überprüft, und weder ein Qwen-Image-Modell noch ein Krea-Modell ist darauf zu finden. Bei beiden obigen Vergleichen geht es um Gewichte, die Sie selbst ausführen, oder um gehostete Endpunkte, die Sie direkt bei jedem Anbieter kaufen. Wenn eines von beiden über uns geroutet wird, erfolgt das Routing nach der Lizenzentscheidung, nicht an ihrer Stelle.

Der Grund, warum diese Unterscheidung hier wichtig ist, ist die Beschaffenheit des Problems. Qwen-Image 2.1 und Krea 2 sind nicht die letzten Bildmodelle, die eines der beiden Labore veröffentlichen wird, und die Lizenzbedingungen dieser Generation sind keine Richtschnur für die nächste – Krea hat sich bereits von einem Abonnementprodukt zu einer gemeinschaftslizenzierten offenen Veröffentlichung gewandelt, und das Unternehmen ist bei seinen früheren Qwen-Image-Checkpoints von Apache-2.0 zu einer reinen Forschungslizenz bei diesem hier übergegangen. Ein Team, das seine Bild-Pipeline auf dem SDK eines einzigen Anbieters standardisiert, muss diese Pipeline jedes Mal neu verhandeln, wenn sich die Lizenz verschiebt. OrcaRouter stellt über 200 Modelle hinter einem einzigen OpenAI-kompatiblen Endpunkt zum Listenpreis des Anbieters ohne Aufschlag bereit, mit automatischem Failover über Anbieter hinweg und einer Routing-DSL, mit der sich mehrere Modelle in einem einzigen Aufruf zusammenfassen lassen. Die entscheidende Eigenschaft ist nicht, dass wir diese beiden hosten – das tun wir nicht –, sondern dass dort, wo ein Modell über uns bereitgestellt wird, der Austausch des Modells hinter einem Aufruf eine Konfigurationsänderung ist statt eines Integrationsprojekts, und genau das erzwingt eine Lizenzänderung bei offenen Gewichten üblicherweise.

Welches soll man wählen?

Die Regel, nicht das Urteil. Wenn Sie bestehende Bilder bearbeiten müssen — ein Foto oder ein Produktfoto einspielen und einen Teil davon ändern, mit Masken arbeiten, transparente Assets erzeugen —, dann ist Qwen-Image 2.1 das Modell mit der entsprechenden Fähigkeit, und Krea 2s offener Release ist dabei kein Thema. Wenn Sie kommerziellen Output brauchen und ein kleines Team unterhalb der Umsatzgrenze sind, ist Krea 2 genau dafür lizenziert und Qwen-Image 2.1 dafür überhaupt nicht. Wenn Sie fine-tunen, ist Krea 2s RAW-Checkpoint ausdrücklich darauf ausgelegt, darauf trainiert zu werden, und sein LoRA-Ökosystem geht davon aus, dass Sie es tun; Qwen-Image 2.1 lässt sich im Rahmen einer auf Forschung beschränkten Lizenz fine-tunen, die einschränkt, was Sie mit dem Ergebnis machen dürfen. Wenn Sie über der Umsatzschwelle liegen und eines der beiden in der Produktion einsetzen wollen, schreiben Sie so oder so an einen Anbieter — Krea unter opensource@krea.ai, den Anbieter unter der Adresse im Lizenzvertrag — und die Wahl läuft darauf hinaus, welches Gespräch Sie lieber führen würden.

Der Umstand, der am häufigsten den Ausschlag gibt: die Lizenz, nicht die Rangliste. Die beiden Modelle liegen elf Elo-Punkte auseinander auf einer Rangliste, deren Intervalle breiter sind als das, und als gehostete Dienste liegen sie rund hundert Dollar pro Monat auseinander, und der einzige dieser Unterschiede, den ein Leser nicht umgehen kann, ist der, der in der Lizenzdatei steht.