MAI Image 2.7 Preview vs Krea 3：このシリーズで実際に信頼できる唯一のElo差

今週MAI Image 2.7 Previewが比較対象としている4つの編集モデルのうち、Krea 3だけが同じ尺度上にスコアを置いている。両者はArtificial AnalysisのAA-Image-Editing v2.1ボードに掲載されており、そのボードでKrea 3 Ultraは1,151 Eloを保持している。これはMAI-Image-2.6やNano Banana 2.1と同じ数値で、3モデルが第2ティアの首位で並んでいる。MAI Image 2.7 Previewは1,193でデビューし、両者の間には42ポイントの差がある。

それは、他の比較にはない意味で実際の数値です。同じボード、同じスコアリング実行、同じスナップショットです。また、壊れやすいほど小さいものでもあります。信頼区間付きのリーダーボード上での42ポイントのElo差は、全体としては確かな優位性であり、あなたの特定の資産に対する保証ではありません。

そのため、興味深い問いは「どちらが優れているか」ではなく、「42ポイントも高いモデルにはできないが、Krea 3にはできることは何か」になる。なぜなら、その答えは長いリストになるからだ。

同じ盤面、そして42ポイントで何が手に入るか

Artificial Analysisのスコアは1,193で2.7、総合2位。6ポイント差でGPT Image 2.5 Sunburstの最大ティアに次ぎ、GPT Image 2.5 Flareを11ポイント上回る。Krea 3 Ultraは1,151で、すぐ下のグループに位置し、Microsoftの前世代と同水準だ。

カテゴリー別の詳細を見ると、さらに明確になる。Microsoftによれば、2.7は2.6と比べて10のユースケースすべて、7つの編集アクションすべてで改善しており、Artificial Analysisでは7つのアクションのうち4つで首位となっている。すなわち、強化と復元、推論ベースの編集、シーンとスタイル、テキストまたは記号の編集で、シーンとスタイルでは24ポイント差と最大の差をつけている。首位を取れていない3つ、構図、個別オブジェクトの編集、同一性の保持はOpenAIが握っている。

Krea 3と照らし合わせて読むと、そのプロファイルは42ポイントが分散しているのではなく集中していることを示唆している。Krea 3から2.7へ移行するユーザーは、フレーム全体の作業——このシーンをリスタイルする、この写真のライティングを変える、このスキャンを復元する——で最大の向上を期待する一方、Krea 3が明示的に作られている領域的・マスク的・精緻に境界付けられた編集では、はるかに少ない向上しか期待しないだろう。

ターンが回ってくるたびに8秒間の対決

Krea 3を特徴づける数字はレイテンシーです。同社は、ネイティブ2Kでエンドツーエンドの編集を8秒未満で行い、最速の構成では4～5秒程度になると主張しており、このモデルはまだリアルタイムではないものの、インタラクティブに感じられるほどには近いと説明しています。その数字が実際の負荷環境でも成り立つかは別問題ですが、この主張は具体的であり、大半のローンチ時の主張にはない検証可能性を備えています。

MAI Image 2.7 Previewにはエンドポイントがないため、レイテンシの数値はありません。その操作モデルはMAI Playgroundのブラウザタブで、一度に1枚の画像を扱うものであり、マイクロソフトはこのプレビュー版についてスループット、キュー、レートに関する情報を公開していません。以前のMAI-Image-2プレイグラウンドでは、1日に約15回の生成が可能で、その間に待ち時間があると報告されていましたが、その数値は2.7について確認されたものではなく、前提とすべきではありません。

結果は段階的ではなく構造的なものだ。8秒の編集はデザインツール内に収まるほど速く、だからこそKreaは3を、編集モードを備えた生成器ではなく商用チーム向けのエディタとして位置づけている。プレイグラウンドの往復は評価には十分速いが、構築の土台にするにはあまりにも遅い。両者の速度を比較することは、二つの速度を比較することではなく、一つのレイテンシ値と存在しない値とを比較することだ。

LoRAトレーニングは、対応するものが存在しない能力である

Krea 3は、特定の製品、人物、スタイルに対してLoRAをトレーニングすることをサポートしており、同社はこれがこの方法でトレーニング可能な最初の編集モデルだと主張している。「最初」が成り立つかどうかは別として、この機能はどちらの仕様書においても最も重要な事柄だ。

汎化する編集モデルは、単発の作業に役立つ。自社のカタログでチューニングできる編集モデルは、別種の資産だ。プロンプトでは説明できないアングルから自社製品がどう見えるかを学習し、リクエストのたびに参照画像を必要としなくなる。固定した製品ラインを持つスタジオにとって、それは呼び出しごとのコストを、一度きりの学習コストとより安価な呼び出しに変える。

MAI Image 2.7 Previewは、比較に値するものを何も提供しておらず、現状の形では提供できません。トレーニング用インターフェースも、重みも、APIも存在しないからです。Microsoftのモデルはブラウザ上で借りる能力であり、Kreaのモデルは適応させられる能力です。

スタイル参照は同じアイデアの軽量版であり、Krea 3はリージョナル編集やバウンディングボックス制御と並んで、それらにも対応しています。パターンは一貫しています。Kreaはコントロールを提供し、Microsoftは{{1}}判断{{/1}}を提供します。

参照カウントは双方とも厄介だ

Krea 3のドキュメントは、受け付ける参照画像の数について自ら矛盾している。ローンチ投稿では6枚とされている。製品ページとAPIドキュメントでは8枚とされている。APIは5枚目以降の参照画像を縮小し、完全な詳細には4枚以下を推奨しており、Zero Data Retentionモードでは枚数が4枚に制限される。これらはいずれもKrea自身の数値であり、異なる時期に異なるサーフェス向けに公開されたものだ。

それは欺瞞ではなく、スペックシートがどのように古くなるかについての注意喚起として指摘する価値がある。参照上限は解像度、メモリ、課金モデルの産物であり、ベンダーがサービングスタックを調整するにつれて変化する。

MAI Image 2.7 Preview では、相当する数値はまったく存在しません。Microsoft は参照画像の最大数、解像度、品質階層、マスクの取り決めのいずれも公表していません。前身の MAI-Image-2.6 は最大5つの参照画像を受け付け、出力を約1536×1536に制限していました。2.7 がいずれかの制限を継承していると仮定するのは推測にすぎません。この点で、Krea 3 はより詳細に文書化されているわけではありません。文書化されており、曖昧さは存在しないのではなく可視化されているのです。

思考モードと慎重であることのコスト

Krea 3は高速モードとハイシンキングモードを備えており、料金はその違いを反映しています。標準設定の2Kでは画像1枚あたり$0.06、ハイシンキングの2Kでは$0.08、1Kではそれぞれ$0.05と$0.03です。入力画像は1メガピクセルあたり$0.02で別途課金されます。出力はネイティブ2Kで、印刷や大判用途向けに4Kオプションがあります。

2モード設計は編集に適している。編集の難易度は極端に二峰性だからだ。地平線をまっすぐにする作業と反射を再構築する作業は同じ仕事ではなく、両方に同じ料率を払うと簡単なケースに過大な料金を払うことになる。簡単な編集を高速モードに、複雑な編集を高度な思考に振り分けるチームは、リクエストごとに品質を判断することなく請求額を大幅に削減できる。

MAI Image 2.7 Previewには階層もモードも価格もありません。その品質はモデルが出力するもの次第で、コストはアナリストの午後ひとつ分です。

リーダーボードに対するCPI-Bench

Kreaは、Krea 3 UltraのCPI-Benchスコアが5点満点中4.81であると挙げており、これはGPT Image 2.5の後ろ、GPT Image 2、Seedream 5 Pro、Nano Banana 2およびProの前に位置づけられます。これはベンダーが報告したベンチマーク結果であり、そのように受け取るべきものです。独立したランキングではなく、比較対象の集合はそれを公表した企業によって選ばれています。

とはいえ、それはEloボードが十分に捉えていない点を指し示している。すなわち、商業的なクリエイティブ制作物に対するユーザー選好であり、CPI-Benchはまさにそれを中心に構築されている。Krea自身の売り込みでは、このモデルはGPT Image 2より10倍速く、Nano Banana Proより4倍速いとされており、単位時間あたりの使える出力を評価するベンチマークでは、遅いモデルがブラインドのペアワイズ比較でより高いスコアを出しても、速いモデルが有利になる。

Microsoftの証拠は逆方向を示している。同社の数字はリーダーボード上の順位——編集ボードで2位、Arena Editで1,470ポイントにより3位、2.6から45ポイントの向上で、これによりMicrosoftはそのボードで2位のラボとなる——に加え、それらの実行から導かれた一連のカテゴリ別主張だ。どちらも正当だが、どちらも相手モデルとの直接対決ではない。

評決はスコアではなく職種で分かれる

今四半期に商品へ編集機能を組み込むつもりなら、既定の選択肢はKrea 3だ。それはEloの高さゆえではない。APIがあり、公開された価格があり、レイテンシの数値があり、参照コントロールやリージョナルマスクがあり、安価な編集のための高速モードがあり、自社カタログ向けのLoRAトレーニングもある。MAI Image 2.7 Previewにはそれらが一つもない。42ポイントのリードも、呼び出せないパイプラインと向き合えば持ちこたえられない。

人が手作業で行う作業のためにエディターを選ぶなら、このランキングには意味がある。シーンのスタイル変更、ライティングのやり直し、修復は、2.7の優位差が集中している領域であり、Playgroundで作業するデザイナーはその利点を直接活かせる。

フロンティアが切り替えるに値するほど進んだかどうかを判断しようとしているなら、正直な見方は、あるボードで42ポイント進んだというもので、これは母集団規模では意味があり、単一の難しい画像の規模では小さい。決着をつける実用的な方法は、最も難しい編集5つを両方で実行することだ — 2.7のArena比較は無料で、Krea 3は同じ5つを2Kで約30セントかかる。

OrcaRouterはどちらのモデルもホストしていないため、これは現時点でのルーティング判断ではありません。これは編集レイヤーを何の上に構築するかという判断であり、現在ルーティング可能なレイヤー — そのボード上で2.7を挟むOpenAIの画像ティアで、プロバイダー定価のままマークアップなし — は、プレビュー品質のモデルが実力を証明する間、フォールバックチェーンに置けるものです。