Krea 3 対 MAI Image 2.5 Pro：メガピクセルは順位と同じではない

これらのモデルの一方は第三者による実測ランクを持ち、2K画像を返すことができない。もう一方は公開からまだ1日で、ランクは皆無、そしてネイティブで2Kをレンダリングする。MAI-Image-2.5-Proは、Microsoft AIの編集・生成モデルで、Artificial Analysisの画像編集リーダーボードでは、14,751件のブラインド比較に基づくElo 1,117で中位につけている——OpenAIのGPT Image 2.5 Sunburstが1,198で首位に立つボードにおいて、スコアでは11位。Krea 3は、Kreaが2026年10月15日にリリースしたもので、2Kで1画像あたり一律0.06ドル、エンドツーエンドで8秒未満を公表しており、いかなる種類の独立したスコアも持たない。したがって正直に言えば、実測済みの中位モデルと未測定のモデルとの比較であり、商品画像を生業として世に送り出しているなら、Eloより先に解像度の上限が決め手になる。200超のモデルをまたぐ単一のエンドポイントと、プロバイダー定価を0%のマークアップでそのまま通すこと、プロバイダーが劣化した際の自動フェイルオーバー、そして生成ステップを編集ステップへと連鎖させるパイプライン向けのルーティングDSL。 プロバイダーが劣化した際の自動フェイルオーバー

1メガピクセルの上限が議論のすべてだ

マイクロソフトは、MAI-Image-2.5-Pro の出力が 1,048,576 ピクセル、つまり 1024×1024 相当、約 100 万画素に上限が設けられていると文書化している。マイクロソフト自身のマーケティングでは 8K に言及しているが、公開されている上限はその解釈を裏付けておらず、この両者の隔たりこそ、このモデルについてまず理解すべき点である。

• MAI-Image-2.5-Pro の出力 — 上限は約1メガピクセルです。どれだけトークン予算を費やしても、画像はおよそ1024×1024で返ってきます。

• Krea 3の出力 — ネイティブ2K、印刷用には4Kも。Kreaのローンチページではネイティブ2Kが明記されており、印刷、大型スクリーン、キャンペーン素材向けとして4Kが記載されています。

• ピクセル数の違いは、4×～16×ともなると見た目だけのものではありません。2K の編集データは約 1 メガピクセルの出力の約 4 倍のピクセル数を持ち、4K は約 16 倍です。商品ページのヒーロー画像、印刷用インサート、スマートフォンより大きな画面では、それがアセットとプレースホルダーの違いになります。

• Kreaはまた、MAI-Image-2.5-Proのドキュメントでは約束されていないことにも対応しています。 Krea 3は変更が必要な領域を見つけ出し、そこだけをレンダリングして、触れていないピクセルはそのままの状態に保ちます。Kreaはこれを独自のPreciseモードにおける「変更ピクセル率」で測定していますが、これはベンダー自身の構成に対するベンダー測定であり、そのように明示されるべきものです。

この比較は、どちらか一方のモデルが優れているという話ではない。二つのモデルが異なる出力を目指して解を出しているという話だ。MAI-Image-2.5-Pro は、構図が良く、ライティングが適切で、文字も正しく入った画像を消費者に見せるために作られた。そこでは1メガピクセルで十分だ。Krea 3 は、2K のアセットをカタログに載せるために作られた。そこでは1メガピクセルでは十分ではない。

料金：トークンメーターに対する定額制

料金体系は出力と同じくらい異なっており、あなたを驚かせるのはトークンメーターです。

• Krea 3 — 1Kで1枚あたり$0.03、2Kで$0.06。1枚あたり、公表された定額価格。KreaのFAQによれば、ローンチ価格が定価であり、同社は価格が上がるのではなく下がると見込んでいる。

• MAI-Image-2.5-Pro — トークン単位の従量課金。Microsoft のプレビュー料金表には、テキスト入力トークン100万件あたり5ドル、画像入力トークン100万件あたり8ドル、画像出力トークン100万件あたり106ドルと記載されています。Microsoft は画像1枚あたりのトークン数を公表していません。

• Artificial Analysisのトークンから画像への換算を用いると、1024×1024で1,000枚あたりおよそ$108.50に相当しますが、これはベンダーが公表したものではなく導出された数値であるため、おおよその目安として受け止めておくべき数字です。

• 同シリーズの他モデルと比べて、MAI-Image-2.5-Pro はプレミアム層として価格設定されています — MAI-Image-2.5 の約2.3倍で1,000あたりおよそ48ドル、MAI-Image-2.5-Flash の約5.4倍で1,000あたりおよそ20ドルです。また、これらはプレビュー料金であり、一般提供時の価格を拘束するものではありません。

どのeコマースチームも見覚えのある編集ボリューム、つまり10万件の編集を取ってみると、その姿は大きく異なってくる。Krea 3の2Kは定価で6,000ドル。MAI-Image-2.5-Proは導出レートで、約4分の1の解像度で返ってくる編集に対しておよそ10,850ドルの領域にある。トークン計量はまた、請求額が指示のサイズと参照画像の数に応じて動くことを意味しており、これは1画像あたりの価格には到底備わっていない性質だ。

各ベンダーが主張している内容と、それを検証したのは誰か

ここが2つのモデルが最も大きくかけ離れている点であり、解像度の比較とは逆方向になっている。

MAI-Image-2.5-Proには実際の第三者による測定結果があり、その測定は同モデルを集団のトップではなく中位に位置づけている。2026年10月16日時点で確認したArtificial Analysisの画像編集リーダーボードでは、14,751件のブラインド比較からEloスコア1,117を記録しており、スコア順では11位で、首位はOpenAIのGPT Image 2.5 Sunburstの1,198である。同じスナップショットでは、テキスト・トゥ・イメージ部門において11,776件のサンプルからElo 1,113でスコア順14位となっており、同部門の首位は1,217である。これは104 Eloの差であり、編集部門での順位が示唆するよりもかなり見劣りする位置づけだ。Krea 3はどちらのボードにも登場しない。

マイクロソフト自身によるそれに関する数値はベンダー報告によるもので、再現されていない。中国語、英語、日本語、韓国語、スペイン語にわたる96.8%のテキストレンダリング精度、社内評価でGPT-Image-1.5に対するプロンプト追従性が27%向上したという主張、94%の複数画像キャラクター一貫性。マイクロソフトはまた、特定のPowerPointおよびOneDriveシナリオにおける「最大84%のGPUコスト削減」といった数字も挙げているが、これは一般的なコスト主張ではなく、2つのマイクロソフト製品に関する記述であり、そのように読むべきではない。

Krea 3には第三者による測定が一切ない。2026年10月15日にローンチされ、公開記録のすべてはローンチページにある。2Kでエンドツーエンド8秒未満、参照画像は最大6枚、ネイティブ2K、印刷用は4K、製品・人物・スタイルに対してトレーニング可能なLoRA。Kreaの速度デモは自社の方法論を公開している——キュー時間を含む12枚画像バッチのリクエストから結果までの時間の中央値で、2026年9月24日から10月1日の間にKrea自身のプラットフォーム上で測定された——そしてそのページの比較価格の1つには「検証待ちの暫定見積もり」という注記が付いている。ローンチページで自社の手法を明示するのは、ほとんどのラボがやっている以上のことだ。それでもベンダーが自らを測定していることに変わりはなく、14,751件のブラインド投票の代わりにはならない。

一貫性、トレーニング、そして2つの能力が実際に異なる点

両方のモデルは一貫性を約束しており、そこに至るメカニズムは異なります。

• MAI-Image-2.5-Pro — マルチ画像でのキャラクター一貫性94%、ベンダー報告値。 その仕組みはプロンプトと参照画像に基づくものです。Microsoftは、自社のMAIモデルはクリーンで追跡可能なデータで学習されており、サードパーティ製モデルからの蒸留は行っていないと述べていますが、これは能力に関する主張ではなく来歴に関する主張です。

• Krea 3 — 製品、人物、またはスタイルに対するLoRAファインチューニング。 Kreaはこれを、この方法でトレーニングできる初の編集モデルだと称している。それはこの分野に関する主張であり、検証できる部分は、KreaのAPIリファレンスがKrea 3ベータエンドポイントの隣に「Train a custom style (LoRA)」エンドポイントを公開しているという点だ。トレーニングはそれ自体にコストがかかるデータ収集のステップであり、パラメータではない。

• 参照数 — Krea 3 は編集1回につき最大6枚。MAI-Image-2.5-Pro の仕様書には、参照画像数ではなく、32,000トークンのテキスト入力上限、131kのコンテキストウィンドウ、4,096トークンの出力上限が掲載されています。

• インターフェース — Krea 3は、要素配置用のバウンディングボックスと、ターンをまたいで維持されるマルチターン編集を追加。MAI-Image-2.5-Proの公開済み機能セットは、対象を絞ったオブジェクト置換、レイアウト変更、画像内テキストの更新、アーティファクトのクリーンアップに対応する。

本当に異なる能力はLoRAトレーニングです。そのリスト上のほかのすべては、参照条件付き編集のバリエーションであり、どちらもそれを実現しています。繰り返し直面する問題が、数百枚の画像にわたってずれてはいけない特定のSKUや特定の顔であるなら、この2つのうち一方はそのための仕組みを備えており、もう一方はパーセンテージを提供しています。

在庫状況、およびプレビュー用のアスタリスク

MAI-Image-2.5-Pro は Microsoft Foundry および無料の MAI Playground で提供されており、2026年7月23日にパブリック プレビューとして発表されました。プレビューは形式上のものではなくステータスです。つまり、料金表が変更される可能性があり、エンドポイントの仕様が変更される可能性があり、モデルが撤回される可能性があります。その兄弟である MAI-Image-2.6 は 2026年8月19日にプライベート プレビューに入ったため、このファミリーは、統合対象となるモデルの下で今も動き続けています。

Krea 3は、krea.ai上で、文書化されたベータエンドポイントで提供されるKrea APIを通じて、また一連の第三者流通パートナーを通じて提供されています。Kreaはさらに、エンタープライズ顧客向けに、顧客自身のGPU上でのセルフホスティングも提供しています。ライセンス条件とハードウェアのサイジングについては協議が必要で、これは製品機能というよりも調達上の話です。

どちらのモデルもOrcaRouterのカタログにはありません。当社の画像ラインはOpenAIのGPT-Imageモデル、xAIのGrok Imagine画像モデル、GoogleのImagenおよびGemini画像ファミリーです。MicrosoftのMAI-ImageラインとKreaのモデルはいずれも存在しません。これらのいずれかを運用する購入者にとって当社が状況を一変させるのは、その1つ上のレイヤーです：200以上のモデルにまたがる単一のエンドポイントで、プロバイダーの定価を0%のマークアップでそのまま適用し、プロバイダーが劣化した際の自動フェイルオーバー、そして生成ステップを編集ステップへと連鎖させるパイプライン用のルーティングDSLを備えています。大手ベンダーのプレビューモデルこそ、背後にフェイルオーバーパスを用意しておく価値のある依存対象であり、小規模ベンダーのベータモデルならなおさらです。

ワークロードが求めているのはどちらですか？

• 測定された編集品質は最高、出力は約1メガピクセル、エンタープライズ向けの調達はすでにMicrosoft内部で済んでいる — MAI-Image-2.5-Pro。1,117というEloは両モデルが持つ中で最も強い根拠であり、消費者向けのアセットや画面上だけで完結するアセットでは、解像度の上限が制約になることはおそらくない。

• 2Kまたは4K出力、画像単位の予算配分、大量処理 — Krea 3。導出された画像あたりコストの半分強で4倍のピクセル数を実現し、公表された定額価格と、それを引き下げるという明示的な意向を伴います。

• キャンペーン全体を通じて同一に保たなければならないブランドアセット — Krea 3。編集モデルに対するLoRAトレーニングは、どちらの側でも公表されている唯一の仕組みであり、Kreaが前面に押し出している能力です。

• 調達文書に数字を併記できなければならないモデル — MAI-Image-2.5-Pro。 Krea 3には価格、レイテンシの公称値、参照カウントがある。だがランクはない。

この2つに関してできる最も有益なことは、両者を代替品として扱うのをやめることだ。一方は、解像度の上限とプレビューラベルを備えた、実測済みの画質リーダーであり、もう一方は、カタログに必要な解像度と価格を備えた、実測されていないスループット重視の一手だ。1つ目をヒーローショットに、2つ目を千点のバリエーションに使えば、どちらが優れているかという議論は意味をなさなくなる。