Krea 3 vs HY-Image 3.5：安い方のエディターは、ドキュメントがより劣る方だ

価格だけを見れば、この対決は始まる前から決着がついており、しかも新しいモデルにとっては逆方向だ。HY-Image 3.5は、Tencentの現行画像モデルで、識別子hy-image-v3.5-previewとして提供され、国際エンドポイントでは2K画像1枚あたり0.024ドル——コストは、K​rea 3が請求する額のおよそ40パーセントになる。Kreaは2026年10月15日、Krea 3を専用の編集モデルとしてリリースした。ネイティブ2Kで画像1枚あたり0.06ドル、売りは速度：編集1回あたりエンドツーエンドで8秒未満。つまり、新しい挑戦者が既存モデルを価格で下回ると期待して来たのなら、算数は逆のことを言っている。そして興味深い問いは、同じ編集作業に2.5倍の額をなぜ誰が払うのか、ということになる。

答えは明瞭さにあり、それは諸刃の剣だ。Tencentのモデルには独立した編集スコアがある——Elo 1,088、Artificial Analysisの画像編集ボードでランク付けされた69モデル中17位、5,775件のブラインド比較にわたる公表95%区間は1,074～1,102だ。Krea 3にはそれが一切ない。しかしTencentのモデルは、Krea 3が存在するずっと前からプレビューにあり、プレビューを終了する日付は公表されておらず、編集あたりの秒数の数値も一切公表されていない。Krea 3にはリリース日、価格、レイテンシの数値があり、外部の証拠はない。どちらのベンダーも完全な全体像を示しておらず、その二つの欠落は対称ではない。

2つのモデル、2種類の異なる未完成

最初に整理しておくべきはこれだ。なぜなら、片方の「プレビュー」という語と、もう片方の「ベータ」という語は、同じ問題を説明しているわけではないからだ。

TencentはHunyuan画像シリーズのプレビュー版を先に、正式版を後にリリースしており、現在の世代はその最初の状態にある。つまり、その隣に並ぶ第2の、安定した、プレビューではない識別子は存在せず、Tencentはそれがいつ現れるかについて日付を公表していない。ボードもまた、それをプレビュー表記で、HunyuanImage 3.5 (Preview) として登録している。これは、プレビューが歴史的なラベルではなく現在の状態であることの独立した裏付けである。

K​reaの状況は、より小規模な形で、より厄介だ。このモデルは2026年10月15日にK​rea 3として登場し、K​reaのローンチページとブログではそう呼んでいる。K​rea自身の料金表ではK​rea 3 Betaと記載されている。同じサイトの別の場所では、参照画像の上限がローンチ投稿では6、製品ページでは8と示されている。そのどれも、モデルが準備不足であることを示唆するものではない。むしろ、リリースから4日しか経っておらず、まだ整理されていないことを示している。しかし、プラン表にある文字列は「K​rea 3 Beta」であり、それは誰かの設定ファイルに紛れ込む類の細部だ。

• リリース状態 — HY-Image 3.5: プレビュー中、識別子 hy-image-v3.5-preview、安定版の指定について公表された日付はありません。K​rea 3: 2026年10月15日リリース、ローンチページでは K​rea 3、K​rea の計画表では K​rea 3 Beta という名称です。

• 独立編集ランキング — HY-Image 3.5: 69 件中 17 位、Elo 1,088、区間 1,074–1,102、サンプル数 5,775。K​rea 3: エントリなし、ランク外。

• 2K画像1枚あたりの価格 — HY-Image 3.5：国際エンドポイントでは$0.024、国内では¥0.15。課金は納品された出力画像のみ。Krea 3：2Kで$0.06、1Kで$0.03、一律。Kreaは、ローンチ価格がプロモーションではなく定価であると述べている。

• 速度 — HY-Image 3.5：1回の編集あたりの秒数は公表されていません。K​rea 3：2Kでエンドツーエンド8秒未満（ベンダー公称）。

• 参照画像 — HY-Image 3.5：1リクエストにつき最大5枚で、T​encentの資料では一貫してその数が示されている。K​rea 3：ローンチ時の投稿では6枚、製品ページでは8枚。

• 出力上限 — HY-Image 3.5：T​encent自身の言葉で「最大2K」。K​rea 3：ネイティブ2Kで、例は2736 × 1536 pxとして引用され、1Kは半額。

• オープンウェイト — どちらも提供していません。どちらのベンダーからもダウンロード可能なチェックポイントはありません。Tencent の ComfyUI ノードはローカルで実行するのではなく API を呼び出し、Krea はセルフホスティングをエンタープライズライセンスの相談としてのみ提供しています。

編集Eloがもたらすものともたらさないもの

八十一分の十六というのは、紛れもなく立派な順位であり、この比較全体の中で唯一、独立して算出された数字でもある。精密に読む価値がある。

HY-Image 3.5 は、テキストto画像ボードよりも編集ボードで高いスコアを出している——1,088 に対し、テキストto画像ではトップ60圏外——その分裂こそが、このモデルの性格を一行で表している。純粋な生成の好みでは、良くても中位にとどまる。編集では上位4分の1に入る。編集ボードの首位は、OpenAI の GPT Image 2.5 Sunburst が 1,198、Flare が 1,177 で、Nano Banana 2.1 と Microsoft の MAI-Image-2.6 が 1,148 で並んでいる。したがって Tencent はフロンティアより約110 Elo下に位置する——約±14の間隔で見ても、丸めの違いではなく実際の差だ。

その数値が教えてくれないのは、制作現場の編集者にとってまさに死活問題となる点だ。Eloはブラインドの好み投票の平均であり、フレームの変更していない部分が変更されずに保たれたかどうかについては何も語らない。そしてそれは、Kreaが「precision」と呼ぶ指標を軸に、自社の売り込み全体を組み立ててきたまさにその点である——編集領域外のピクセルのうち、変更されずに残ったものの割合を、位置合わせ後に4分の1の解像度で比較したもので、同じプロンプトで各モデルにつき1回試行する。Kreaのprecisionテストは自社実施であり、その前提で読むべきだ。それでもこれは正しい問いであり、独立系のボードはどちらのモデルについてもこの問いに答えていない。

誰も宣伝しない非対称性：多言語テキスト

ここには、どちらのベンダーの比較ページにも表れない機能差があり、英語圏以外に製品を届けるチームにとって、それが決定的な差となる。

T​encentによるHY-Image 3.5の主張は、画像内にレンダリングされるテキストの精度が中国語と英語の両方で向上したというものだ。それはベンダーの主張であり、このモデルをテキストレンダリングで採点する独立系の評価機関はなく、T​encentの外部で再現されたこともない — しかし、それはこのモデルが明示的にそのために作られた能力に関する主張であり、このカテゴリーで最も確実に起こる失敗を狙ったものである。中国語のキャンペーン素材、パッケージ、ポスターを制作する人は、これをこの対決のどちら側もこの主題について述べた唯一のこととして受け止めるべきだ。

K​rea 3の公開資料には、それに匹敵する内容は何も記されていない。ローンチ時の例は英語で、文書化されている強みは製品シーンの変更、オブジェクトの削除、写真のクリーンアップだ。これは中国語における弱さの証拠ではなく、いかなる主張も存在しないということであり、ローカライゼーションのパイプラインにとっては同じこと、すなわち未検証を意味する。

ちなみに、両モデルには同じ方向に共通の盲点がある。Krea 3 はキャラクターシートに名前を付けないままだが実在させている。一連の編集と参照にわたる一貫性である。Tencent はマルチ参照条件付けと一貫性の主張を文書化しており、同様に、名前付きのキャラクターシート機能やキャラクターごとのアセットオブジェクトを文書化していない。繰り返し登場するキャストを構築しているなら、どちらの側でもパイプラインは自分で組み立てることになる。

リトライを含めたコストの議論

まずは公表されている料金を額面通りに受け取ってみよう。HY-Image 3.5は2K画像1枚あたり$0.024、対するKrea 3は$0.06で、2.5倍の差であり、月に10万枚となれば$2,400対$6,000になる。Tencentの課金は納品された出力画像にのみ基づくため、フィルタリングされたリクエストや失敗したリクエストには課金されない。そのため、雑多なワークロードでは、実効料金がリクエスト単位の請求の場合よりも提示料金に近くなる。

より安い数字には、2つの注意点が付きまといます。$0.024 は国際エンドポイントの料金です。国内の数字は 2K 画像で ¥0.15 で、トラフィックが別の経路でルーティングされる場合、支払う金額は変わります。そして、このモデルはプレビュー中です — プレビュー価格とは、まだ変化し終えていないものの価格であり、それはこの料金を定数ではなく設定値として保持する根拠であって、使うことに対する反論ではありません。

Kreaの反論は、価格ではなくリトライ回数にある。1編集6セントなら、5回パスを回して最良のものを選んでも30セントで、会議は不要だ。6セント対0.024ドルでは、その差は十分に小さいため、判断は請求額ではなく、封じ込めと速度で下されるべきである——これは、2.5倍の価格差から始まった比較としては奇妙な結論だが、正直な結論でもある。

それぞれをどこで呼び出せるか、そしてルーターがそれに対して何を行うか

どちらのモデルも、自分の手元に置けるものではない。Tencentはチェックポイントも、ローカルライセンスも、オフラインで使う手段も公開していない。利用する方法として文書化されているのはすべて、Tencent自身のAPIか、Tencent自身の製品のいずれかだ。Kreaのセルフホスティングの答えは、交渉されたライセンスの下で自前のGPU上に構築するエンタープライズプランだ。つまりどちらも呼び出しであり、実務上の問題は、どれだけの呼び出しを管理したいかということになる。

それに対するOrcaRouterの答えは、数百のモデルを束ねる単一のOpenAI互換エンドポイントであり、プロバイダーの定価をそのまま反映して上乗せは一切なし——つまりベンダーの値上げは次回の更新時ではなくその日のうちに請求に反映される——さらにリクエストごとに特定のモデルを固定するためのルーティングDSLと、プロバイダーでエラーが起きたときの自動フェイルオーバーを備えています。カバレッジについて正直に言うと、当社は現在HY-Image 3.5やKrea 3をルーティングしていないため、どちらもベンダーに直接問い合わせる必要があります。その間このエンドポイントがもたらすのは、どちらかをベンチマーク比較する際に対象となるモデル——GPT Image 2やGoogleの新しい画像モデルなど——がすでに1つのキーの背後に揃っているという点です。つまり比較検討は3つの統合ではなく設定変更で済み、Tencent側のプレビューから安定版への移行やKrea 3 Betaの名称変更も、移行作業ではなく1行の編集で済みます。

どれが、どの仕事向けですか？

中国語のアセットを出荷するなら、この2つのうちテキストレンダリングに関する主張を場に出しているのは HY-Image 3.5 だけで、しかも2つの中で圧倒的に安い方でもある。プレビューが現在のリリース状態であり、安定版識別子の日付はまだ決まっておらず、それに紐づく唯一の独立した品質数値は、コンテインメントについて何も語らないブラインド嗜好の平均値にすぎないことを理解した上で臨んでほしい。

英語のプロダクト画像やキャンペーン画像を大量に編集していて、チームの不満が実時間（wall-clock time）にあるなら、K​rea 3 はより新しく、より速く、特定の意味ではよりドキュメントが充実した選択肢です——そして、より高価な選択肢でもあります。ただし、それに付随するすべての性能値は K​rea 自身によるものであること、その参照数は2通りに記載されていること、そして外部による計測がただの1件もないまま4日前に世に出たばかりであることを理解したうえで臨んでください。

決め手はどちらのベンダーの資料にもない。それは、あなたの編集がフレームを正確に維持しなければならないかどうか——その場合、自分の画像で実行すべき指標は両モデルでのKreaの精度テストだ——それとも、あなたのアセットが中国語を正しくレンダリングしなければならないかどうか——その場合、テストはリーダーボードではなくヘッドラインだ——ということだ。どちらの実験も1日未満で済み、どちらもこの記事の冒頭に出てきた2つの価格タグより多くを教えてくれる。

数字からは分からないのは、それが現場で何か問題を起こしていないかどうかだ。このクラスのモデルに関する、記録されたAIインシデントやエージェントの障害は、OrcaRouter AIインシデントアーカイブに集められており、各項目にはそれぞれの情報源、深刻度、信頼度グレード、異議ありフラグが付されている。