Krea 3 vs HY-Image 3.5 : l'éditeur le moins cher est celui dont la documentation est la plus mauvaise

Sur le seul plan du prix, cette confrontation est terminée avant même d'avoir commencé, et dans le mauvais sens pour le modèle le plus récent. HY-Image 3.5, le modèle d'image actuel de T​encent — servi sous l'identifiant hy-image-v3.5-preview et facturé 0,024 $ pour une image 2K sur le point de terminaison international — coûte environ quarante pour cent de ce que K​rea 3 facture. K​rea a lancé K​rea 3 le 15 octobre 2026 comme modèle d'édition dédié à 0,06 $ par image en 2K natif, en mettant en avant la vitesse : moins de 8 secondes par édition, de bout en bout. Donc, si vous vous attendiez à ce que le nouveau challenger soit moins cher que le tenant du titre, l'arithmétique dit le contraire, et la question intéressante devient pourquoi quelqu'un paierait deux fois et demie plus cher pour le même travail d'édition.

La réponse est la lisibilité, et elle joue dans les deux sens. Le modèle de Tencent dispose d'un score d'édition indépendant — 1 088 Elo, dix-septième sur soixante-neuf modèles classés au classement d'édition d'images d'Artificial Analysis, selon un intervalle déclaré de 95 % allant de 1 074 à 1 102 sur 5 775 comparaisons à l'aveugle. Krea 3 n'en a aucun. Mais le modèle de Tencent est en préversion depuis bien avant que Krea 3 n'existe, n'a aucune date publiée de fin de préversion et n'a absolument aucun chiffre publié de secondes par édition. Krea 3 a une date de sortie, un prix, un chiffre de latence et aucune preuve externe. Aucun des deux fournisseurs ne vous a donné une image complète, et les deux lacunes ne sont pas symétriques.

Deux modèles, deux formes différentes d'inachevé

C’est la première chose à bien comprendre, car le mot « preview » d’un côté et le mot « beta » de l’autre ne décrivent pas le même problème.

Tencent livre d'abord la preview de sa gamme d'images Hunyuan, puis la version officielle, et la génération actuelle se trouve dans le premier de ces états — il n'existe aucun second identifiant stable, non-preview, à côté d'elle, et Tencent n'a publié aucune date pour l'apparition d'un tel identifiant. Le classement l'enregistre lui aussi sous la désignation preview, à savoir HunyuanImage 3.5 (Preview), ce qui corrobore indépendamment que preview est l'état actuel plutôt qu'un libellé historique.

La situation de Krea est plus confuse, à plus petite échelle. Le modèle a été lancé le 15 octobre 2026 sous le nom de Krea 3, et la page de lancement et le blog de Krea l'appellent ainsi. Les propres tableaux tarifaires de Krea le listent comme Krea 3 Beta. Ailleurs sur le même site, la limite d'images de référence est indiquée comme six dans l'article de lancement et huit sur la page produit. Rien de tout cela ne suggère que le modèle n'est pas prêt ; tout cela suggère une sortie qui a quatre jours et n'a pas été peaufinée. Mais « Krea 3 Beta » est la chaîne dans le tableau des forfaits, et c'est le genre de détail qui finit dans le fichier de configuration de quelqu'un.

• État de publication — HY-Image 3.5 : en aperçu, identifiant hy-image-v3.5-preview, aucune date annoncée pour une désignation stable. K​rea 3 : publié le 15 octobre 2026, nommé K​rea 3 sur la page de lancement et K​rea 3 Beta dans les tableaux de plans de K​rea.

• Classement indépendant d'édition — HY-Image 3.5 : #17 sur 69, 1 088 Elo, intervalle 1 074–1 102, 5 775 échantillons. Krea 3 : aucune entrée, non classé.

• Prix par image 2K — HY-Image 3.5 : 0,024 $ sur l'endpoint international, 0,15 ¥ en France, facturé uniquement sur les images de sortie livrées. K​rea 3 : 0,06 $ en 2K, 0,03 $ en 1K, tarif fixe, K​rea précisant que le prix de lancement est le prix catalogue et non une promotion.

• Vitesse — HY-Image 3.5 : aucun chiffre publié en secondes par édition. K​rea 3 : moins de 8 secondes de bout en bout en 2K, selon le fournisseur.

• Images de référence — HY-Image 3.5 : jusqu’à cinq par requête, le chiffre étant systématiquement repris dans les supports de Tencent. Krea 3 : six sur la publication de lancement, huit sur la page produit.

• Plafond de sortie — HY-Image 3.5 : « jusqu'à 2K », selon les propres termes de Tencent. Krea 3 : 2K natif, avec des exemples annoncés à 2736 × 1536 px, et la 1K à moitié prix.

• Poids ouverts — aucun des deux. Aucun checkpoint téléchargeable auprès de l'un ou l'autre fournisseur ; les nœuds ComfyUI de Tencent appellent l'API plutôt que de s'exécuter localement, et Krea ne propose l'auto-hébergement que sous la forme d'une discussion de licence d'entreprise.

Ce qu'un Elo d'édition vous apporte — et ce qu'il ne vous apporte pas

Seizième sur quatre-vingt-un est un classement vraiment bon, et c’est le seul chiffre produit de manière indépendante dans toute cette comparaison. Il mérite une lecture précise.

HY-Image 3.5 obtient un meilleur score au classement de l'édition qu'à celui du texte-vers-image — 1 088 contre un placement en texte-vers-image hors du top soixante — et cette fracture résume le caractère du modèle en une ligne. En matière de préférence brute pour la génération, il se situe au mieux en milieu de tableau. En édition, il figure dans le premier quart. Les leaders du classement de l'édition sont GPT Image 2.5 Sunburst d'OpenAI à 1 198 et Flare à 1 177, Nano Banana 2.1 et MAI-Image-2.6 de Microsoft étant à égalité à 1 148 ; Tencent se situe donc environ 110 Elo sous la frontière — un véritable écart, et non une différence d'arrondi, sur des intervalles d'environ ±14.

Ce que ce chiffre ne peut pas vous dire est ce sur quoi un monteur de production joue sa vie. L’Elo est une moyenne de votes de préférence à l’aveugle ; il ne dit rien sur le fait que la partie inchangée de votre image soit restée inchangée, ce sur quoi K​rea a précisément construit tout son argumentaire avec une métrique qu’il appelle précision — la part de pixels en dehors de la zone d’édition laissés inchangés, comparée à un quart de résolution après alignement, une tentative par modèle avec le même prompt. Le test de précision de K​rea est réalisé par K​rea elle-même et doit être interprété comme tel. C’est toujours la bonne question, et le classement indépendant n’y répond pour aucun des deux modèles.

L'asymétrie dont personne ne fait la promotion : le texte multilingue

Il existe ici une différence de capacités qu'aucune page de comparaison des deux fournisseurs ne mettra en évidence, et pour les équipes qui livrent en dehors de l'anglais, c'est elle qui est décisive.

La revendication de Tencent pour HY-Image 3.5 porte sur une meilleure précision du texte rendu à l'intérieur de l'image, en chinois comme en anglais. C'est une affirmation de fournisseur : aucun classement indépendant n'évalue ce modèle sur le rendu de texte, et elle n'a pas été reproduite en dehors de Tencent — mais elle concerne une capacité pour laquelle le modèle est explicitement conçu, et elle vise l'échec le plus systématique de la catégorie. Quiconque produit des supports de campagne, des emballages ou des affiches en chinois devrait y voir la seule chose que l'un ou l'autre camp de cette confrontation ait dite sur le sujet.

La documentation publiée de Krea 3 ne dit rien de comparable. Ses exemples de lancement sont en anglais et ses atouts documentés sont les modifications de scènes de produits, la suppression d’objets et le nettoyage de photos. Ce n’est pas une preuve d’une faiblesse en chinois ; c’est l’absence de toute affirmation, ce qui, pour un pipeline de localisation, revient au même — non testé.

Incidemment, les deux modèles partagent un angle mort dans la même direction. Krea 3 conserve des fiches de personnage non nommées mais bien réelles : la cohérence sur une séquence de modifications, plus des références. Tencent documente le conditionnement multi-référence et une affirmation de cohérence, et documente tout autant l'absence de fonctionnalité de fiche de personnage nommée ou d'objet d'actif par personnage. Si vous construisez une distribution récurrente, vous assemblez vous-même le pipeline d'un côté comme de l'autre.

L'argument du coût, avec les tentatives incluses

Prenez d'abord les tarifs publiés pour argent comptant. HY-Image 3.5 à 0,024 $ par image 2K contre K​rea 3 à 0,06 $, c'est un facteur de deux et demi, et à cent mille images par mois, cela représente 2 400 $ contre 6 000 $. La facturation de T​encent ne porte que sur les images de sortie livrées, donc une requête filtrée ou échouée n'est pas facturée, ce qui, sur des charges de travail désordonnées, rend le tarif effectif plus proche du tarif annoncé qu'une facturation par requête ne le ferait.

Deux réserves doivent accompagner le tarif moins élevé. Les 0,024 $ correspondent au tarif international du point de terminaison ; le tarif national est de 0,15 ¥ pour une image 2K, et si votre trafic est acheminé différemment, le montant que vous payez change. Et le modèle est en préversion — un prix de préversion, c'est le prix d'une chose qui n'a pas fini de changer, ce qui plaide pour conserver le tarif comme valeur de configuration plutôt que comme constante, et non contre son utilisation.

Le contre-argument de Krea n’est pas le prix, c’est le nombre de réessais. À six centimes la modification, lancer cinq passes et choisir la meilleure coûte trente centimes et aucune réunion. À six centimes contre 0,024 $, l’écart est assez faible pour que la décision se prenne sur le confinement et la vitesse plutôt que sur la facture — ce qui est une conclusion étrange pour une comparaison qui s’ouvrait sur un écart de prix de deux fois et demie, et c’est pourtant la conclusion honnête.

Où vous pouvez appeler chacun, et ce qu’un routeur fait à ce sujet

Aucun des deux modèles ne peut être tenu dans ses propres mains. T​encent ne publie aucun checkpoint, aucune licence locale et aucune voie hors ligne ; tous les moyens documentés d’y accéder passent par l’API de T​encent ou par l’un de ses propres produits. La réponse d’auto-hébergement de K​rea est une offre entreprise exécutée sur vos propres GPU dans le cadre d’une licence négociée. Donc les deux se résument à des appels, et la question pratique est de savoir combien d’appels vous souhaitez gérer.

La réponse d'OrcaRouter à cela, c'est un point de terminaison compatible OpenAI couvrant quelques centaines de modèles, avec les prix catalogue des fournisseurs répercutés sans aucun ajout — une modification tarifaire chez un fournisseur se répercute donc sur votre facture le jour même, et non au prochain renouvellement — plus un DSL de routage permettant d'épingler un modèle précis pour chaque requête et un basculement automatique en cas d'erreur d'un fournisseur. Pour être transparents sur la couverture : nous ne routons pas HY-Image 3.5 ni K​rea 3 aujourd'hui, ce qui signifie que dans les deux cas, il faut passer par le fournisseur directement. Ce que le point de terminaison vous apporte en attendant, c'est que les modèles auxquels vous compareriez l'un ou l'autre — GPT Image 2 et les modèles d'image plus récents de G​oogle, entre autres — sont déjà derrière une seule clé, de sorte que le comparatif se résume à un changement de configuration plutôt qu'à trois intégrations, et qu'une transition d'aperçu à stable du côté de T​encent ou un renommage de K​rea 3 Beta représente une modification d'une seule ligne plutôt qu'une migration.

Lequel, pour quel travail ?

Si vous livrez des ressources en langue chinoise, HY-Image 3.5 est le seul des deux à mettre sur la table une revendication concernant le rendu du texte, et c'est aussi le moins cher des deux, et de loin. Partez du principe que l’aperçu est son état de publication actuel, qu’aucune date n’a été fixée pour un identifiant stable, et que le seul chiffre de qualité indépendant qui lui est associé est une moyenne de préférences à l’aveugle qui ne dit rien sur le confinement.

Si vous éditez à grande échelle des visuels de produits et de campagnes en anglais et que votre équipe se plaint du temps d'horloge, Krea 3 est l'option la plus récente, la plus rapide, la mieux documentée dans ce sens précis — et la plus chère. Partez du principe que chaque chiffre de performance qui lui est associé provient de Krea elle-même, que son nombre de références est documenté de deux manières, et qu'il a vu le jour il y a quatre jours sans la moindre mesure externe.

Le critère décisif ne figure dans la documentation d’aucun des deux fournisseurs. Il consiste à savoir si vos retouches doivent conserver une image à l’identique, auquel cas la métrique à exécuter sur vos propres images est le test de précision de K​rea sur les deux modèles, ou si vos ressources doivent afficher correctement le chinois, auquel cas le test est un titre, et non un classement. Les deux expériences prennent moins d’une journée, et toutes deux vous en apprendront plus que les deux étiquettes de prix qui ont ouvert cet article.

Ce que les chiffres ne peuvent pas vous dire, c'est si quelque chose a mal tourné sur le terrain : les incidents d'IA documentés et les défaillances d'agents concernant les modèles de cette classe sont recensés dans l'OrcaRouter AI Incident Archive, où chaque entrée comporte ses propres sources, sa gravité, son niveau de confiance et son indicateur de contestation.