Krea 3 vs HY-Image 3.5: L'editor più economico è quello con la documentazione peggiore

Solo sul prezzo, questo confronto è finito prima ancora di iniziare, e nella direzione sbagliata per il modello più recente. HY-Image 3.5, l'attuale modello di immagini di T​encent — erogato con l'identificatore hy-image-v3.5-preview e prezzato a $0,024 per un'immagine 2K sull'endpoint internazionale — costa all'incirca il quaranta per cento di quanto K​rea 3 fa pagare. K​rea ha rilasciato K​rea 3 il 15 ottobre 2026 come modello di editing dedicato a $0,06 per immagine a 2K nativo, puntando sulla velocità: meno di 8 secondi per modifica, end-to-end. Quindi, se sei arrivato aspettandoti che il nuovo sfidante pratichi prezzi più bassi dell'incumbent, l'aritmetica dice l'opposto, e la domanda interessante diventa perché qualcuno dovrebbe pagare due volte e mezzo tanto per lo stesso lavoro di editing.

La risposta è la leggibilità, e vale in entrambe le direzioni. Il modello di T​encent ha un punteggio di editing indipendente — 1.088 Elo, diciassettesimo su sessantanove modelli classificati nella board di image-editing di Artificial Analysis, su un intervallo dichiarato al 95% da 1.074 a 1.102 su 5.775 confronti alla cieca. K​rea 3 non ne ha alcuno. Ma il modello di T​encent è in anteprima da molto prima che K​rea 3 esistesse, non ha una data pubblicata per uscire dall'anteprima e non ha alcun dato pubblicato sui secondi per modifica. K​rea 3 ha una data di rilascio, un prezzo, un valore di latenza e nessuna prova esterna. Nessuno dei due fornitori ti ha dato un quadro completo, e le due lacune non sono simmetriche.

Due modelli, due diversi tipi di incompiuto

Questa è la prima cosa da chiarire, perché la parola "preview" da una parte e la parola "beta" dall'altra non descrivono lo stesso problema.

Tencent rilascia prima l'anteprima della sua linea di immagini Hunyuan e più tardi la versione ufficiale, e la generazione attuale si trova nel primo di questi stati — non esiste un secondo identificatore stabile e non di anteprima che le stia accanto, e Tencent non ha pubblicato alcuna data per quando ne apparirà uno. Anche la classifica la registra sotto la designazione di anteprima, come HunyuanImage 3.5 (Preview), il che è una conferma indipendente che l'anteprima è lo stato attuale e non un'etichetta storica.

La situazione di K​rea è più ingarbugliata, ma su scala minore. Il modello è stato lanciato il 15 ottobre 2026 come K​rea 3, e la pagina di lancio e il blog di K​rea lo chiamano così. Le tabelle dei prezzi di K​rea lo elencano come K​rea 3 Beta. Altrove sullo stesso sito, il limite delle immagini di riferimento è indicato come sei nel post di lancio e otto nella pagina del prodotto. Niente di tutto ciò suggerisce che il modello non sia pronto; tutto ciò suggerisce un rilascio di quattro giorni che non è stato messo a posto. Ma "K​rea 3 Beta" è la stringa nella tabella dei piani, ed è il genere di dettaglio che finisce nel file di configurazione di qualcuno.

• Stato di rilascio — HY-Image 3.5: in anteprima, identificatore hy-image-v3.5-preview, nessuna data annunciata per una designazione stabile. K​rea 3: rilasciato il 15 ottobre 2026, denominato K​rea 3 nella pagina di lancio e K​rea 3 Beta nelle tabelle dei piani di K​rea.

• Classifica indipendente di editing — HY-Image 3.5: #17 di 69, 1.088 Elo, intervallo 1.074–1.102, 5.775 campioni. K​rea 3: nessuna voce, non classificato.

• Prezzo per immagine a 2K — HY-Image 3.5: $0,024 sull'endpoint internazionale, ¥0,15 per il mercato interno, addebitato solo per le immagini di output consegnate. K​rea 3: $0,06 a 2K, $0,03 a 1K, tariffa fissa, con K​rea che dichiara che il prezzo di lancio è il prezzo di listino anziché una promozione.

• Velocità — HY-Image 3.5: nessun dato pubblicato sui secondi per modifica. K​rea 3: meno di 8 secondi end-to-end a 2K, dichiarato dal fornitore.

• Immagini di riferimento — HY-Image 3.5: fino a cinque per richiesta, la cifra riportata in modo coerente nel materiale di T​encent. K​rea 3: sei nel post di lancio, otto nella pagina del prodotto.

• Limite di output — HY-Image 3.5: "fino a 2K" nelle parole di Tencent. Krea 3: 2K nativo, con esempi riportati a 2736 × 1536 px, e 1K a metà prezzo.

• Pesi aperti — nessuno dei due. Nessun checkpoint scaricabile da nessuno dei due fornitori; i nodi ComfyUI di Tencent chiamano l'API invece di girare in locale, e Krea offre il self-hosting solo nell'ambito di una trattativa per una licenza enterprise.

Cosa ti dà e cosa non ti dà un Elo di editing

Il sedicesimo posto su ottantuno è un piazzamento davvero buono, ed è l'unico numero prodotto in modo indipendente in tutto questo confronto. Vale la pena leggerlo con precisione.

HY-Image 3.5 ottiene un punteggio più alto nella classifica di editing che in quella text-to-image — 1.088 contro una posizione text-to-image fuori dalle prime sessanta — e questa separazione è il carattere del modello in una riga. Quanto alla preferenza di generazione grezza, è al massimo a metà classifica. Nell'editing è nel quartile superiore. I leader della classifica di editing sono GPT Image 2.5 Sunburst di O​penAI a 1.198 e Flare a 1.177, con Nano Banana 2.1 e MAI-Image-2.6 di M​icrosoft appaiati a 1.148, quindi T​encent si trova circa 110 Elo sotto la frontiera — un divario reale, non una differenza di arrotondamento, su intervalli di circa ±14.

Ciò che quel numero non può dirti è la cosa da cui un editor di produzione vive o muore. Elo è una media di voti di preferenza alla cieca; non dice nulla sul fatto che la parte invariata della tua inquadratura sia rimasta invariata, che è esattamente ciò su cui Krea ha basato tutta la sua presentazione con una metrica che chiama precision — la percentuale di pixel al di fuori dell'area di modifica lasciati invariati, confrontati a un quarto di risoluzione dopo l'allineamento, un tentativo per modello con lo stesso prompt. Il test di precisione di Krea è eseguito internamente e va letto come tale. Resta comunque la domanda giusta, e la classifica indipendente non risponde per nessuno dei due modelli.

L'asimmetria che nessuno pubblicizza: il testo multilingue

Qui c'è una differenza di capacità che nessuna pagina di confronto dei due fornitori farà emergere, e per i team che distribuiscono al di fuori dell'inglese è quella decisiva.

La dichiarazione di Tencent per HY-Image 3.5 riguarda una maggiore precisione sul testo renderizzato all'interno dell'immagine, sia in cinese che in inglese. Si tratta di un'affermazione del fornitore, nessuna board indipendente valuta questo modello sul rendering del testo, e non è stata riprodotta al di fuori di Tencent — ma è un'affermazione su una capacità per cui il modello è esplicitamente progettato, ed è mirata al fallimento più affidabile della categoria. Chiunque produca materiali di campagna in lingua cinese, packaging o poster dovrebbe leggerla come l'unica cosa che entrambe le parti di questo confronto hanno detto sull'argomento.

Il materiale pubblicato di Krea 3 non dice nulla di comparabile. I suoi esempi di lancio sono in inglese e i suoi punti di forza documentati sono i cambi di scena di prodotto, la rimozione di oggetti e la pulizia delle foto. Non è prova di debolezza in cinese; è l'assenza di qualsiasi affermazione, che per una pipeline di localizzazione equivale alla stessa cosa — non testato.

Entrambi i modelli hanno, incidentalmente, un punto cieco condiviso nella stessa direzione. Krea 3 mantiene le schede dei personaggi senza nome ma reali: coerenza attraverso una sequenza di modifiche più riferimenti. Tencent documenta il condizionamento multi-riferimento e un'affermazione di coerenza, e ugualmente non documenta alcuna funzione di scheda del personaggio con nome o oggetto risorsa per personaggio. Se stai costruendo un cast ricorrente, stai assemblando la pipeline da solo su entrambi i lati.

L'argomento dei costi, con i ritentativi inclusi

Prendi innanzitutto per buoni i prezzi pubblicati. HY-Image 3.5 a $0,024 per immagine 2K contro Krea 3 a $0,06 è un fattore di due e mezzo, e a centomila immagini al mese ciò equivale a $2.400 contro $6.000. La fatturazione di Tencent si basa solo sulle immagini di output consegnate, quindi una richiesta filtrata o non riuscita non viene addebitata, il che rende la tariffa effettiva più vicina a quella dichiarata su carichi di lavoro disordinati di quanto lo sarebbe una fatturazione per richiesta.

Due avvertenze devono accompagnare la cifra più bassa. Lo $0,024 è la tariffa endpoint internazionale; la cifra nazionale è ¥0,15 per un'immagine 2K, e se il tuo traffico viene instradato diversamente cambia l'importo che paghi. E il modello è in anteprima: un prezzo di anteprima è il prezzo di una cosa che non ha finito di cambiare, il che è un argomento a favore del mantenere la tariffa come valore di configurazione anziché come costante, non un argomento contro il suo utilizzo.

La controargomentazione di Krea non è il prezzo, è il numero di tentativi. A sei centesimi per modifica, eseguire cinque passaggi e scegliere il migliore costa trenta centesimi e nessuna riunione. A sei centesimi contro 0,024 $, il divario è abbastanza piccolo che la decisione dovrebbe basarsi sul contenimento e sulla velocità anziché sulla fattura — che è una conclusione strana per un confronto che si è aperto con una differenza di prezzo di due volte e mezzo, ed è quella onesta.

Dove puoi chiamare ciascuno, e cosa fa un router al riguardo

Nessuno dei due modelli è un modello che puoi tenere tra le mani. Tencent non pubblica alcun checkpoint, nessuna licenza locale e nessuna via offline; ogni modo documentato per accedervi è l'API di Tencent stessa o uno dei prodotti di Tencent stessa. La risposta di Krea al self-hosting è un piano enterprise che gira sulle tue GPU con una licenza negoziata. Quindi in entrambi i casi si tratta di chiamate, e la domanda pratica è quante chiamate vuoi gestire.

La risposta di OrcaRouter a questo è un unico endpoint compatibile con OpenAI per qualche centinaio di modelli, con i prezzi di listino dei provider passati tal quali e senza aggiungere nulla — quindi una variazione di prezzo del fornitore arriva sulla tua fattura lo stesso giorno anziché al rinnovo successivo — e in più un DSL di routing per fissare un modello specifico per richiesta e il failover automatico quando un provider genera errori. Per essere chiari sulla copertura: oggi non instradiamo HY-Image 3.5 né K​rea 3, quindi entrambi significano chiamare direttamente il fornitore. Nel frattempo, ciò che l'endpoint ti offre è che i modelli con cui metteresti a confronto l'uno o l'altro — tra cui GPT Image 2 e i modelli di immagini più recenti di G​oogle — sono già dietro un'unica chiave, quindi il confronto è un cambio di configurazione anziché tre integrazioni, e un passaggio da preview a stabile sul lato di T​encent o una rinomina di K​rea 3 Beta è una modifica di una riga anziché una migrazione.

Quale, per quale lavoro?

Se distribuisci risorse in lingua cinese, HY-Image 3.5 è l'unico dei due a portare sul tavolo una dichiarazione sul rendering del testo, ed è anche il più economico dei due di gran lunga. Parti dal presupposto che preview sia il suo attuale stato di rilascio, che non sia stata fissata una data per un identificatore stabile e che l'unico numero di qualità indipendente a esso associato sia una media di preferenze alla cieca che non dice nulla sul contenimento.

Se stai modificando immagini di prodotto e di campagna in inglese su larga scala e la lamentela del tuo team è il tempo effettivo, K​rea 3 è l'opzione più recente, più veloce e meglio documentata nel senso specifico — e anche la più costosa. Affrontala sapendo che ogni dato sulle prestazioni a essa associato è di K​rea stessa, che il suo numero di riferimenti è documentato in due modi e che è entrato nel mondo quattro giorni fa senza una singola misurazione esterna.

Lo spareggio non sta nel materiale di nessuno dei due fornitori. Dipende dal fatto che le tue modifiche debbano riprodurre esattamente un fotogramma, nel qual caso la metrica da eseguire sulle tue immagini è il test di precisione di K​rea su entrambi i modelli, oppure che i tuoi asset debbano renderizzare correttamente il cinese, nel qual caso il test è un titolo e non una classifica. Entrambi gli esperimenti richiedono meno di un giorno, ed entrambi ti diranno più dei due cartellini del prezzo che hanno aperto questo articolo.

Ciò che i numeri non possono dirti è se qualcosa sia andato storto sul campo: gli incidenti documentati di IA e i fallimenti degli agenti relativi ai modelli di questa classe sono raccolti in l'OrcaRouter AI Incident Archive, dove ogni voce riporta le proprie fonti, il grado di gravità, il livello di confidenza e il flag di contestazione.