Krea 3 vs Qwen Image 3.0：オープン路線はここで止まった

について最も役立つ事実は、Qwen Image 3.0そのベンチマークとは何の関係もない。アリババの画像モデルラインは2世代にわたってオープンだった——Qwen-Image 1.0と2.0はApache 2.0の下で公開され、同日に技術レポートも出された。そしてQwen-Image-2.1が9月に、より制限の厳しいQwen Research Licenceの下で続いた。Qwen Image 3.0は2026年8月4日から一般提供されているが、重みも技術レポートもパラメータ数もモデルカードもない。アリババをオープンな画像ラボたらしめたこのラインは、フラッグシップまであと1モデルというところで、ただ途切れてしまう。Krea 3は2026年10月15日リリースで、こちらもクローズドだ。だがKreaは少なくとも今年の前半にオープンな画像モデルを公開しており、両社は今や同じ方向へと同じ舵を切った。この対決の本質は、引き換えに何が得られるかにある。

Alibabaが公表をやめたもの、そして課金を始めたもの

Qwen Image 3.0は、Qwen CloudおよびAlibaba CloudのBailian / Model Studioにおいて、従量課金制のAPI製品としてのみ存在します。これは程度の違いではなく、種類の違いです。

• Qwen-Image 2.1 — 70億パラメータ、Qwen Research Licence、デフォルトでは非商用、商用利用にはメールでの別途ライセンス契約が必要です。デフォルト解像度2048×2048、7つのプリセット、40ステップ、RGBA透過の入出力、最大10枚の参照画像、描いた円やペイント注釈、または別個のマスクによる局所編集。

• Qwen Image 3.0 — 重みは一切公開されていません。リポジトリも、チェックポイントも、技術報告も、パラメータ数もありません。Artificial Analysis はオープンウェイトへのリンクなしでこれを掲載しており、それはこのリーダーボードなりの「同じこと」の言い表し方です。

• 2つのティア、そして両方ともボード上に — 異なる高さで並んでいる。 Qwen Image 3.0 StandardとQwen Image 3.0 Pro。Artificial Analysisは両方を掲載している。画像編集でProが1,085 Elo、Standardが1,062。アリババ自身はどちらのティアについてもベンチマークを公開していないため、リーダーボード上の順位が両者にとって唯一のスコアとなる。

• 料金は1画像あたり0.03ドルから0.04ドルです。Model Studioのドキュメントには、qwen-image-3.0で0.035ドルと記載されています。国内向け消費者価格はStandardで1画像あたり約¥0.18、1Kでは約¥0.25、Proの2Kでは約¥0.50に上がり、画像入力と編集入力はそれぞれ¥0.02で別々に課金されます。参照画像を2回目の処理に再投入すると、入力として再び課金されます。

Kreaも同様の動きを、より短い距離でやってのけた。Krea 2の重みはKrea 2 Community Licenceの下でオープンだが、Krea 3はそうではなく、セルフホスティングの答えはライセンス条件とハードウェアサイジングについてのエンタープライズ向けの会話になる。違いは、Kreaのオープンリリースは5か月前のものであり、Kreaはこれまでオープンウェイトのラボだったことがないという点だ。Alibabaのそれは、売り込みのすべてだった。

2つの異なる編集の問題、どちらも画像ごとの料金です

ここが、2つのモデルが互換でなくなる地点であり、それは品質の話ではありません。

• Qwen Image 3.0 は密度のために設計されています — テキスト、レイアウト、ドキュメント、構造。 ベンダーの主張：4,500トークンのプロンプト容量で、前世代の約4.5倍。数学やLaTeXを含め、約10ピクセルまでの判読可能なテキストレンダリング。20種類以上のフォントと100種類の芸術スタイルにわたる12言語でのネイティブレンダリング。単一モデルでの生成と画像から画像への編集。そして生成中にウェブ検索できる機能。

• Krea 3は精度と反復のために作られています。 依頼したものだけを変更し、製品のラベルとロゴをシャープに保ち、シリーズを通してキャラクターを維持し、請求額が主題にならないまま10万回実行できます。バウンディングボックスで新しい要素を配置し、マルチターン編集はターンをまたいで維持され、編集1回につき最大6つの参照が可能です。

• 解像度 — Krea 3は2Kでネイティブにレンダリングし、印刷用には4Kに対応。Qwen Image 3.0は最大2048×2048で、1回の呼び出しで最大6枚の画像を返すことができます。1回あたりの生成枚数はQwenの強みであり、印刷向けの上限はKreaの強みです。

• インターフェース — Qwen のものはプロンプトと参照セットです。Krea のものはプロンプト、参照セット、そして変更を加えたい場所を示すために描くボックスです。

インフォグラフィック、新聞紙面、試験問題用紙、あるいは実際の文字が入ったUIモックアップを生成しているなら、Qwen Image 3.0はそのために設計されており、Krea 3はそうではありません。1つの製品を40のシーンに差し替え、ラベルが40回とも持ちこたえなければならないなら、それは逆です。両者のローンチページで示されている作例はほとんど重なっておらず、それは偶然ではありません。

独立した取締役会が語るもの — そのうちの一つについて

Qwen Image 3.0には測定された実績があり、それはフラッグシップにとってお世辞にも良いものとは言えない。

• 画像編集、2026年10月16日閲覧 — Qwen Image 3.0 Standard は、7,473 サンプルから 1,062 Elo、1,000 画像あたり $30 で、ボードの 21〜26 位のランク帯に位置する。Qwen Image 3.0 Pro は、12,851 サンプルから 1,085 Elo、1,000 画像あたり $40 で、15〜20 位帯に入っている。 23 Elo が、安価なティアと高価なティアの間の隔たりのすべてである。

• 同日のテキスト・トゥ・イメージ — Standard は 5,619 サンプルで Elo 1,069、1,000 あたり $30、Pro は 5,898 サンプルで Elo 1,094、1,000 あたり $40。同じ形、同じ差、わずかに広い。

• ボードの首位は他を大きく引き離している。OpenAIのGPT Image 2.5 Sunburstは編集で1,198、テキストから画像生成で1,217に位置し、Flare版は1,177と1,207でその背後につけている。QwenのProエディションは中位で、1万2千票のサンプルを伴っており、少なくとも主張ではなく測定値ではある。

• Qwenを面白くしているのはより弱い方のティアであり、今やそれは数値としても明らかだ。 Standardエディションは1000枚あたり10ドル安く、編集ではEloが23低い。そして、その差がそれよりも小さいと主張できるようなベンチマークをAlibabaは一切公表していない。このトレードオフ——価格が1割下がる代わりに、品質が測定可能なほど一段下がる——こそが実際の判断材料であり、ベンダー自身のローンチページが示していないのはまさにそれだ。

Krea 3にはこうしたものは何もない。Artificial Analysisの項目も、アリーナの結果も、第三者によるものも一切ない——2026年10月16日、ローンチの翌日の時点では。あるのは、手法が記載されたローンチページだけだ。速度の数値は、各モデルの12枚画像バッチにおけるリクエストから結果までの時間の中央値で、待ち時間を含み、2026年9月24日から10月1日にかけてKreaのプラットフォーム上で測定されたものだ。また、同じページ上の比較価格の1つは、その脚注で「検証待ちの暫定見積もり」と説明されている。このレベルの開示は珍しいが、それでもベンダーが自らを測定しているにすぎない。

正直に言えば、この比較の構図はこうだ。一方のモデルには、平凡な測定スコアと、隠れた安価な層がある。もう一方にはスコアがなく、価格は明かされている。どちらの立場も心地よいものではなく、両者のどちらを選ぶかは、どの種類の不確実性なら受け入れられるかを選ぶということだ。

コスト算術を、正直に実行する

定価ベースでは両者は十分に近く、違いは数字ではなく構造にある。

• Qwen Image 3.0 Standard — Model Studio の定価で画像1枚あたり $0.035、1,000枚あたりおよそ $30（Artificial Analysis の算出による）。Qwen Image 3.0 Pro は1,000枚あたりおよそ $40 です。

• Krea 3 — 1Kで1画像あたり0.03ドル、2Kで0.06ドル。 1Kでは両者の差は0.5セント以内だが、2KではKrea 3はQwen Standardの1画像あたりの定価のほぼ2倍になる。

• Qwenの従量課金には、Kreaにはない落とし穴があります。 画像入力と編集入力はそれぞれ¥0.02で別々に課金されるため、前回の結果を再入力する反復的なワークフローでは、その分を再び支払うことになります。画像1枚あたりの価格はプロンプトが長くなっても変わりませんが、トークン従量課金の場合は変わり得ます。

• Kreaの課金には下限があり、Qwenにはない。Krea 3の1枚あたりの価格は編集1回あたり、それでおしまいで、小さい出力向けの、公表されたより安い料金プランは存在しない。Qwen Standardはそれを下回ることができ、実際に下回っている——両者が最も重なる料金帯において。

実用的な見方：あなたのワークロードが小〜中サイズ画像のシングルパス変換なら、Qwen Image 3.0 Standard はおそらくより安く、Krea 3 はおそらくより高速です。1つのアセットに対する長いマルチターン編集セッションなら、契約する前にモデル化すべき数字は Qwen 側の入力計量です。そこが請求額の雪だるま式に増えるポイントだからです。

可用性、そしてルーティング層の位置づけ

Qwen Image 3.0はQwen CloudおよびAlibaba CloudのBailian / Model Studioで提供されており、Krea 3はkrea.ai、ベータ版として文書化されたKrea APIエンドポイント、および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。どちらもOrcaRouterのカタログにはありません — 当社の画像ラインナップは、OpenAIのGPT-Imageモデル、xAIのGrok Imagine画像モデル、GoogleのImagenおよびGemini画像ファミリーに及んでいます。当社はAlibabaのQwenテキストモデルを取り扱っていますが、Qwen画像モデルは取り扱っていません。

それが重要になるのはアダプター問題です。高密度なテキストレイアウトのためにQwen Image 3.0を、カタログの反復処理のためにKrea 3を求めるチームは、2つの課金モデルを持つ2つのクローズドなベンダーを運用することになります。一方はトークン単位、もう一方は画像単位で課金されます。これはまさに、単一のエンドポイントが解消するために作られた統合の形です：200以上のモデルにわたる1つのキー、プロバイダの定価を0%のマークアップでそのまま提供し、ベンダーの価格変更が同日に反映される、あるプロバイダが劣化した際のプロバイダ間の自動フェイルオーバー、そして2つ目のSDKなしで一方のワークロードの生成ステップと他方の編集ステップを表現できるルーティングDSL。

そもそもこの比較を私たちのページに掲載している理由は、これらがどちらも、ダウンロードするモデルではなく呼び出すモデルだからです。どちらのベンダーも重みを提供してくれないのであれば、あなたの優位性は、それらをどれだけ安く、どれだけ確実に呼び出せるかに完全にかかっています — そしてそれはモデルの問題ではなく、ルーティングの問題です。

決定

• 高密度なテキスト、ドキュメント、レイアウト、多言語レンダリング — Qwen Image 3.0。ベンダーの主張は具体的かつ異例だ — 約10ピクセルまで判読可能な文字、LaTeXや数学も含まれ、20以上のフォントで12言語 — そしてこのバッチの他のどのモデルもそこに位置づけられていない。

• 大量生産における製品とキャラクターの一貫性 — Krea 3. 編集ごとに6つの参照、バウンディングボックス、精密モード、そしてモデル自体でのLoRAトレーニング。これらはQwen Image 3.0では公開されていない.

• 画像1枚あたりの呼び出しが最も安く、中位の品質でも構わない場合 — Qwen Image 3.0 Standard で1,000枚あたり約30ドル。編集におけるその1,062 Eloは実測値であり、リーダーボード首位より136低い。存在しないのは、その差がより小さいと主張するベンダーのベンチマークだ。

• 契約前に必要なのは実測された数値だ — Krea 3ではなく、Qwen Image 3.0だ。Qwenの両ティアがそれを備えており、安価なティアも同様に備えている。これはKrea 3には提供できないことだ。どちらの数値も調達文書の冒頭に掲げるようなものではないが、どちらも引用できる数値ではある。

今年、両ラボが行ったことのうち、どちらのローンチよりも注目に値することが一つある。アリババは、最先端の画像ラボがオープンウェイトと技術レポートを同じ日に出せることを二世代にわたって証明し、そして重要なモデルではそれをやめた。Kreaは5月に一度それをやったきり、繰り返していない。それは偶然ではなく進む方向性であり、だからこそ、モデルを統合せずに呼び出せる能力が、より移植性の高いスキルになっている。