Krea 3 Ultra, 5위에 오르다: 순위는 진짜, "Ultra"는 설정이다

2026년 10월 20일 저녁, Artificial Analysis의 이미지 편집 보드에서 세 행이 서로 1.1 Elo 이내에 있었습니다. Krea 3 Ultra는 그중 하나로 1150.58에 #5로 표시되었습니다. Nano Banana 2.1은 또 하나로 1151.65, #3이었습니다. MAI-Image-2.6은 세 번째로 1151.03, #4였으며 — 세 모델 모두 동일한 순위 범위인 3–6을 공개합니다. 이것이 이 리더보드에서 3자 통계적 동률이 보이는 모습이며, 헤드라인의 "#5"보다 결과에 대해 더 정확한 문장입니다. "#5"는 측정된 차이가 아니라 표시 순서이기 때문입니다. 이번과 같은 릴리스 뒤에 있는 문서화된 AI 장애와 에이전트 사건은 the OrcaRouter AI Incident Archive에 수집되어 있으며, 각 항목에는 자체 출처, 심각도, 신뢰도 등급 및 이의 제기 플래그가 포함되어 있습니다.

그날 두 가지 일이 있었는데, 둘을 혼동하기 쉽다. Krea는 Ultra 설정을 프리뷰에서 꺼냈다. 10월 20일 변경 로그부터 Max 플랜 이상의 모든 워크스페이스는 일반 Krea 3 엔드포인트에서 thinking_mode: "ultra"를 설정할 수 있다. 같은 변경 로그에서 Krea 3는 베타에서 벗어났다. 그리고 Artificial Analysis는 Ultra 구성을 자사 보드에 추가했고, 그것은 곧바로 자신 위의 두 모델과 동률을 기록했다. Krea 3 자체는 새로운 것이 아니다. Krea는 2026년 10월 15일에 이를 출시했고, Artificial Analysis는 그날 01:21 UTC에 보드에 기록했다. 새로운 점은 비싼 모드가 일반적으로 호출 가능해졌고 같은 24시간 안에 독립적인 점수를 받았다는 것이다.

기계적으로 "Ultra"란 무엇인가

이것은 체크포인트가 아닙니다. Krea 3 Ultra라는 별도의 가중치 파일은 없으며, Krea의 API는 두 번째 모델 ID를 노출하지 않습니다. 엔드포인트는 여전히 POST /generate/image/krea/krea-3이고, thinking_mode는 세 가지 값 중 하나를 사용합니다. fast에서는(기본값) 모델이 프롬프트를 확장하고 렌더링합니다. high에서는 더 강력한 추론 과정이 렌더링 전에 프롬프트와 참조 이미지로부터 편집을 계획합니다. ultra에서는 Krea가 여러 후보 편집을 생성하고, 이를 프롬프트와 참조 이미지에 비추어 점수화한 뒤 가장 좋다고 판단한 결과를 반환합니다.

그 메커니즘에는 분명한 한계가 있으며, 그 한계는 모두 사용자가 발견한 것이 아니라 Krea가 문서화한 것입니다:

• 해상도 — Ultra는 2K로만 출력합니다. Fast와 high는 1K 또는 2K로 출력하지만, Ultra는 그렇게 하지 않습니다.

• 레퍼런스 — Ultra는 image_urls에 이미지가 최소 하나 이상 필요합니다. 이 모드에서는 순수 텍스트 투 이미지 기능을 사용할 수 없습니다.

• 지연 시간 — 작업이 "몇 분씩 걸릴 수" 있습니다. Krea 문서는 상한을 약 10분, 우선순위가 "낮음"일 때는 약 16분으로 제시합니다. Krea 3를 흥미롭게 만들었던 8초 미만이라는 수치는 fast에 해당하는 것이지, 이 모드에 해당하는 것은 아닙니다.

• 플랜 — API는 Max 플랜 이상에서만 Ultra를 허용합니다.

• Zero Data Retention — ZDR 헤더와 thinking_mode: "ultra"를 포함한 요청은 HTTP 422를 반환합니다. ZDR이 필요한 기업은 해당 모드에서 완전히 제외되며, 일반적인 최대치 대신 참조 8개로 제한됩니다.

"Krea 3 (Ultra)"라는 이름이 붙은 리더보드 행은 닷새 전에 출시된 모델의 구성 중 하나로, 제품으로 판매된 것이 아니라 애드온으로 가격이 책정된 것입니다. 이 구분은 그 순위를 보고 벤더를 바꿔야 할 이유라고 해석하는 사람에게 중요합니다. 1150.58점을 받은 그 대상은, 문자열 하나만 바꾸면, 이미 빠른 편집에 사용 중인 동일한 엔드포인트에서 접근할 수 있는 것입니다.

Artificial Analysis가 실제로 측정한 것

리더보드는 입력 이미지의 편집본을 텍스트 지시문에 대해 쌍대 인간 선호도로 순위를 매깁니다. 투표자는 동일한 이미지에 동일한 지시문이 적용된 두 개의 익명 편집본을 보고 하나를 선택합니다. 정체는 이후에 공개되며, 투표가 집계되기 전까지 최소 시청 시간이 있습니다. 모든 투표는 한 번에 Bradley-Terry 모델로 적합되어 Elo로 보고되며, FLUX.2 [dev]가 1000에 위치하도록 고정된 척도를 사용합니다. 프롬프트 세트는 10개 사용 사례와 7개 편집 작업에 걸쳐 균등하게 샘플링되며 매월 갱신됩니다.

2026년 10월 20일 태평양 시간 기준 오전 10시 45분경에 확인했을 때, 보드 상단은 다음과 같았습니다:

• #1 — GPT Image 2.5 Sunburst(최대), 1198.71 Elo, 샘플 18,059개.

• #2 — GPT Image 2.5 Flare (max), 1181, 18,954개 샘플.

• #3 — Nano Banana 2.1, 1151.65, ±13, 6,684개 샘플.

• #4 — MAI-Image-2.6, 1151.03, ±12, 16,468개 샘플.

• #5 — Krea 3 (Ultra), 1150.58, ±14, 5,378개 샘플.

• #7 — GPT Image 2(높음), 1136. #8 — Seedream 5.0 Pro, 1132.

• #11 — Krea 3 (Fast), 1125.11, ±14, 샘플 5,087개.

• #16 — Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image), 1106.

상위 세 모델 내부의 격차는 각자의 신뢰구간보다 작으며, 그래서 Artificial Analysis는 차트와 함께 쉬운 말로 설명한 버전을 공개했습니다. 품질이 “Nano Banana 2.1 및 MAI-Image-2.6과 유사하다”는 것입니다. 표시된 순위가 동률 상황에서도 유지된 것은 순위표가 점 추정치를 기준으로 정렬하기 때문입니다. MAI-Image-2.6의 1151.03이 Krea의 1150.58을 0.45 Elo 차이로 앞서는데, 이는 신뢰구간 폭의 약 25분의 1에 해당합니다.

표본 수는 구매자가 비중 있게 고려해야 할 표의 항목이다. Sunburst의 #1은 18,059표에 근거한다. Krea 3 Ultra의 행은 5,378표에 근거한다 — 상위 그룹에 들기에는 충분히 많지만, 옆에 있는 두 모델과 구분하기에는 충분하지 않다. 단일 순위 대신 순위 범위를 공개하는 이 순위표 자체의 관례가 정직한 해석이다: 3–6.

Krea가 인쇄한 순위와 보드가 표시하는 순위

10월 20일 게시된 Krea 자체 벤치마크 해설은 대부분의 업체라면 그냥 넘겼을 불일치에 대해 솔직하게 밝히고 있다. Krea의 출시 스레드에 있는 카드에는 Ultra가 Artificial Analysis에서 4위, MAI-Image-2.6이 5위로 표시되어 있다. 리더보드 페이지와 Artificial Analysis 자체 차트는 모두 그 반대를 보여준다. Krea의 게시물은 리더보드를 사용한다고 말하는데 — 이는 올바른 판단이며, 일반적으로 출시 서사에서 매끄럽게 정리되는 종류의 세부 사항이기 때문에 주목할 만하다.

더 강한 주장은 경쟁이 덜 치열한 다른 보드에 있습니다. Arena의 Multi-Image Edit 리더보드에서 Ultra는 2,991표에서 1435 ± 11로 4위이며 Preliminary로 표시되어 있고, 10,284표에서 1432 ± 6인 Nano Banana 2.1보다 3점 높습니다. Arena의 단일 이미지 보드에서 같은 구성은 1411 ± 11로 8위이며 순위 범위는 5–10입니다. 즉 경쟁 집단 안에 있을 뿐, 그보다 앞서는 것은 아닙니다. Design Arena는 Krea 3를 1298 Elo로 51개 중 4위에 올립니다. 이들은 서로 다른 세 가지 척도입니다. Artificial Analysis는 FLUX.2 [dev]를 1000에 기준으로 삼고, Design Arena 문서는 기준을 1200으로 설명하며, Arena의 1435는 둘 중 어느 것과도 비교할 수 없습니다. 하나에서 다른 하나를 빼면 아무 의미 없는 숫자가 나옵니다.

모드가 강한 곳, 그리고 그렇지 않은 세 곳

Artificial Analysis는 편집을 17개 카테고리 보드로 나누는데, Krea 3 Ultra 결과의 형태는 전체 순위보다 더 많은 정보를 준다. 10월 20일 기준으로 Krea 3 Ultra는 17개 중 14개에서 상위 7위 안에 들며, 7개 편집 작업 중 5개에서도 그렇다.

• 최적 활용 사례 — 애니메이션 및 게임 부문 2위(1178.77), 프런티어 부문 2위(1169.73)로, 두 부문 모두 GPT Image 2.5 Sunburst에 이은 2위입니다. 생산성 및 지식 업무, 리테일 및 이커머스, 소셜 미디어 및 크리에이터 콘텐츠, 마케팅 및 광고 부문에서는 4위입니다.

• 가장 뛰어난 편집 작업 — Composition & Framing 부문 3위(1182.68), Reasoning-Based Edit 부문 4위(1186.82). 두 번째는 Krea의 출시가 내세운 바로 그 항목이다. 단순한 교체가 아니라 장면에 대한 추론이 필요한 편집 말이다.

• 상위 7위권 밖 — 실사 영화 부문 10위, 향상 및 복원 부문 8위, 장면 및 스타일 편집 부문 18위. 재조명, 리스타일링, 배경 교체는 가장 취약한 카테고리로, 제품을 새로운 장면에 배치하는 것을 마케팅의 핵심으로 내세우는 모델에게는 어색한 공백이다.

그 목록에 관해 두 가지 주의할 점이 있습니다. 카테고리 보드는 각각 수백 표를 담고 있습니다 — Text Rendering에는 302표, Commercial Design에는 455표 — 오차 범위가 ±20에서 ±38이므로, 한 카테고리의 #2가 다음 새로고침 때 #5가 될 수 있습니다. 또한 Krea의 자체 게시물에 따르면, Artificial Analysis의 스레드는 "17개 카테고리 중 15개에서 톱 7" 및 "7개 편집 작업 중 6개"라고 했지만, 실제 페이지에는 14개와 5개로 표시되었습니다. 해당 스레드의 차트는 10월 16일 기준 Elo로 표시되어 있었고, 페이지는 그 이후로 바뀌어 있었습니다.

통화 비용은 얼마이며, 왜 그 수치가 $0.06이 아닌가

Krea는 Krea 3의 가격을 구성 요소별로 책정하며, 구성 요소는 누적됩니다. 기본 가격은 1K 이미지당 $0.03 또는 2K당 $0.06입니다. 각 1K 참조는 $0.02를 추가하고, 각 2K 참조는 $0.07을 추가합니다. High thinking은 생성당 $0.02를 추가합니다. Ultra는 생성당 $0.20을 추가하며, 2K 전용입니다.

예를 들어 보겠습니다. 2K 참조 이미지 하나를 사용한 2K Ultra 편집은 $0.06 + $0.07 + $0.20 = $0.33입니다. 제품 촬영에서 흔한 일인 2K 참조 이미지 네 개를 추가하면 $0.06 + $0.28 + $0.20 = $0.54입니다. 동일한 작업을 fast에서 같은 참조 이미지 네 개로 하면 $0.34입니다. 따라서 Ultra 프리미엄은 저가 쪽에서는 대략 두 배, 고가 쪽에서는 약 60%입니다 — $0.20 대 $0.06이 시사하는 3.3배도 아니고, 출시 게시물의 "$0.06 per image" 문구가 암시하는 균일한 비용도 아닙니다. Krea의 출시 비교인 "$0.06 vs Nano Banana Pro's $0.135 and GPT Image 2's $0.22"는 참조 이미지가 없는 fast 경로를 설명합니다.

라우터의 계산이 실제 가치를 발휘하는 지점이 바로 여기입니다. OrcaRouter 공급자 정가를 0% 마크업으로 그대로 전달하므로, 모델 공급업체가 공개한 호출당 금액이 곧 청구 금액입니다. Krea가 공급자인 경우 Krea가 추가하는 할증료도 포함됩니다. Krea 3 Ultra는 현재 저희 카탈로그에 없습니다. Ultra는 Max 플랜에서 Krea 자체 API를 통해 판매되며, 해당 모드를 설정하는 유일한 방법입니다. 저희가 라우팅하는 것은 비교의 나머지 절반입니다: OpenAI의 gpt-image-2와 gpt-image-2.5, xAI의 Grok Imagine Image, Google의 Nano Banana, Nano Banana 2, Nano Banana Pro를 하나의 키 뒤에서 제공하며, 공급자 오류나 속도 제한 시 자동 장애 조치가 이루어집니다. 편집 1회에 $0.33을 지불하는 근거가 $0.06 편집에 재시도를 더한 비용을 대체한다는 것이라면, 그 대체가 실제로 이루어지는지는 바로 이 동일한 키에서 측정할 수 있습니다.

일주일을 견뎌내는 독서

Krea 3 Ultra는 실질적인 성과입니다. 출시 닷새 만에 투표 수가 최고의 중가형 Google 및 Microsoft 모델들의 10분의 1에 불과한 리더보드에서 그들과 동률을 이루며, 그것도 신제품이 아닌 모드 전환만으로 해냅니다. 다만 정상이 좁은 결과이기도 합니다. Krea 3 Ultra가 2위인 두 카테고리에서는 GPT Image 2.5 Sunburst가 13점과 29점 Elo 앞서 있고, 대부분의 마케팅 팀이 실제로 비용을 지불하는 장면 및 스타일 작업에서는 18위입니다.

주목할 것은 순위가 아닙니다. 표본 수와 해당 모드의 가격입니다. Krea 3의 5,378표는 늘어날 것이고, 1150.58이 지금처럼 유지된다면 동점은 작은 표본의 부산물이 아니라 실제 순위가 됩니다. 한편 Ultra는 생성당 $0.20가 들며, 여기에 이미 보내는 모든 레퍼런스에 따라 올라가는 기본 가격이 더해집니다. 즉 제작 팀의 실질적인 질문은 "Ultra가 Krea 3보다 더 나은가"가 아니라 "모델이 스스로 최선의 답을 고르게 하기 위해 대략 두 배를 지불할 가치가 있는 캠페인당 편집 수는 몇 개인가"입니다. 이는 이번 주에 여러분의 브리프로 직접 실행할 수 있는 테스트이며, 어떤 리더보드도 대신 실행해 주지 않습니다.