Krea 3 vs Krea 2: 두 모델, 하나의 로고, 겹침 없음

의 관계를 이해하는 가장 빠른 방법은 Krea 2와 Krea 3둘 다 처리할 수 있는 단일 프롬프트를 작성해 보는 것입니다. 그럴 수 없으며, 품질 때문이 아닙니다. Krea 2는 텍스트-투-이미지 파운데이션 모델입니다. 단어를 주면 이미지를 만들어 주고, 2026년 5월 12일에 공개되었으며, 이후 가중치가 공개적으로 공개되었는데, 그 이름은 Krea-2-Raw와 Krea-2-Turbo. Krea 3, 2026년 10월 15일에 출시되었으며, 그런 일을 전혀 할 수 없습니다. 그것은 편집기입니다: 이미지나 참조 세트를 받아서 당신이 변경하라고 말한 것을 변경합니다. 다섯 달이 그들을 분리하며, API에서 하나가 다른 하나를 대체할 수 있는 부분은 없습니다. 공급자가 성능 저하될 때 자동 장애 조치 표현할 수 있게 해주는 라우팅 DSL

하나는 이미지를 만들고, 다른 하나는 그것을 바꿉니다.

그 구분은 마케팅이 아니라 결과물에서 비롯될 때 더 믿음이 간다.

• Krea 2의 추론 스크립트는 프롬프트, 스텝, 가이던스, 해상도, 시드, 이미지 개수를 입력받습니다. 이들은 모두 생성 파라미터입니다. 입력 이미지를 받는 플래그는 없으며, Krea의 공개 저장소에는 편집 체크포인트가 존재하지 않습니다. 이를 둘러싼 플랫폼은 편집 기능을 판매하지만, 그것은 Krea 2가 아니라 다른 연구소들의 편집 모델을 호출함으로써 이루어집니다.

• Krea 3의 출시 페이지는 편집 카탈로그입니다. 소파를 바꾸고 러그와 독서하는 여자는 그대로 두세요. 컵을 체리 레드로 바꾸세요. 광고판을 다른 브랜드용으로 새로 입히세요. 선화와 평면적인 6색 팔레트를 하나의 건축 사진으로 구현하세요. 2K로 네이티브 렌더링되며 인쇄용으로는 4K를 지원하고, 페이지의 모든 예시는 이미 존재하는 무언가에서 시작됩니다.

• 레퍼런스 개수는 서로 반대 방향을 가리킵니다. Krea 2의 스타일 제어는 모델에 하나의 룩을 제공하는 것, 즉 스타일 레퍼런스와 무드보드를 통해 엄선된 이미지 모음이 미학을 이끄는 방식에 관한 것입니다. Krea 3의 레퍼런스는 운영적입니다: 편집당 최대 6개이며, 각각은 출력에 그대로 유지되어야 하는 인물, 제품 또는 스타일입니다.

• 속도는 작업이 다르기 때문에 다르게 측정됩니다. Krea 2의 페이지는 15초 이내의 출력을 주장합니다. Krea 3는 2K 편집의 처음부터 끝까지 8초 미만을 주장합니다. Krea 3의 수치는 편집을 거치는 왕복이고, Krea 2의 수치는 무에서의 생성입니다.

빈 캔버스가 있다면 Krea 2가 바로 그 모델입니다. 클라이언트가 이미 승인한 애셋이 있고, 나머지는 건드리지 않은 채 한 부분만 바꾸고 싶다면 Krea 2는 도움이 되지 못하며, Krea 3가 바로 그러한 경우를 위해 존재합니다.

Krea 2 사용자가 Krea 3에 굳이 신경 써야 하는 이유

두 가지가 서로 어우러지기 때문이고, 바로 그 조합이 흥미로운 부분이니까.

Krea 3에 대한 Krea 자체의 출시 자료에서는 이 모델이 "Krea 2의 스타일 감각을 갖고 있어 그림, 벡터 아트, 잉크 드로잉에 작동하며 각각을 고유한 매체로 유지한다"라고 말한다. 이는 계승된 미적 판단력에 대한 주장이며, 공급업체가 세대 간 연속성을 원할 때 하는 종류의 주장이다. 이를 측정 가능한 속성이라기보다는 의도에 대한 설명으로 받아들여라.

측정 가능한 것은 이 페어링이다. Krea 2는 히어로 이미지와 그 스타일 변형을 생성하고, Krea 3는 승인된 부분을 다시 생성하지 않으면서 그 히어로를 포맷, 언어, 컬러웨이 전반에 맞게 적응시킨다. 2단계 파이프라인은 Krea 자체가 시연하는 바로 그것이다 — 팩샷은 라이프스타일 장면이 되고, 광고는 시리즈로 확장되며, 포스터는 다른 언어로 현지화된다 — 그리고 그 단계들 중 어느 것도 생성 문제가 아니다.

• Krea 2로 생성하고, Krea 3로 조정하세요. 비용이 많이 드는 창의적 결정은 생성 단계에서 한 번만 이루어지고, 비용이 적게 드는 반복 작업은 편집 단계에서 이루어집니다.

• 참조 이미지가 그대로 이어집니다. Krea 3는 편집당 최대 6개의 참조를 사용할 수 있으며, Krea 2의 스타일 작업을 위해 설정해 둔 캐릭터나 제품을 모든 프롬프트에서 다시 설명하는 대신 일관성 참조로 Krea 3에 넘길 수 있습니다.

• 속도가 이 조합을 실용적으로 만드는 이유입니다. 8초 미만의 편집은 충분히 짧기 때문에, 변형을 반복 작업하는 데 드는 주의력이 그 프롬프트를 작성하는 데 드는 것보다 적습니다.

가격은 같은 숫자, 같은 형태입니다

둘 다 이미지당 과금되며, Krea 3의 요금은 공교롭게도 Krea 2의 공개 범위 안에 들어갑니다. 그래서 호스팅 방식과 다운로드 방식의 차이를 명확히 짚어볼 가치가 있습니다.

• Krea 3 — 1K 기준 이미지당 $0.03, 2K 기준 $0.06. Krea의 FAQ에 따르면 이는 프로모션 요금이 아닌 정가이며, 회사는 이 가격이 인하될 것으로 예상한다고 밝혔습니다.

• Krea 2, 다운로드 완료 — 이미지당 가격이 전혀 없습니다. RAW 및 Turbo 체크포인트는 Krea 2 커뮤니티 라이선스에 따라 Hub에서 제공됩니다. 비용은 호출당이 아니라 하드웨어와 라이선스의 수익 조건으로 지불합니다.

• Krea 2, 호스팅 방식 — Artificial Analysis는 1,000장당 15달러, 30달러, 60달러의 세 가지 등급을 제시합니다 각각 Medium Turbo, Medium, Large에 해당합니다. 이는 서비스되는 엔드포인트이며, 체크포인트가 아닙니다.

• 다운로드한 체크포인트를 호스팅 서비스와 비교하는 것은 서로 다른 것을 비교하는 셈입니다. 호스팅 이미지 1,000장당 $60과 Krea 3 편집 1,000건당 $60 — 숫자는 서로 닮아 보이지만, 하나는 생성을 사는 것이고 다른 하나는 편집을 사는 것입니다.

마지막 항목은 두 모델이 상업적으로 서로를 잠식하지 않는 실질적인 이유입니다. 두 모델이 같은 가격대에 위치하는 것은 이미지 업계 전반의 이미지당 가격이 그 가격대에 정착했기 때문이지, 같은 수요를 두고 경쟁하기 때문이 아닙니다.

오픈 웨이트 라인은 Krea 3까지 확장되지 않습니다

Krea 2의 오픈 공개는 두 가지 사이에서 가장 중대한 차이이며, '오픈'이 무엇을 가져다주었는지에 대해 정확히 짚고 넘어갈 가치가 있습니다.

• 두 개의 체크포인트, 두 가지 역할. RAW는 증류되지 않은 베이스로, 파인튜닝, 포스트 트레이닝, LoRA 학습을 위해 만들어졌습니다. Turbo는 빠른 추론을 위한 8단계 증류 체크포인트입니다. 문서화된 워크플로는 RAW에서 학습하고 Turbo에서 실행하는 것이며, 커뮤니티의 LoRA 생태계가 그렇게 구축된 이유입니다.

• 라이선스는 허용적이지 않습니다. Krea 2 Community Licence는 귀하와 귀하의 계열사가 모든 출처에서 직전 12개월 매출이 미화 100만 달러 미만으로 유지되는 동안 상업적 사용을 허용합니다. 이를 초과하는 경우 추가 상업적 사용 전에 Krea로부터 엔터프라이즈 라이선스를 받아야 합니다. 재배포 시에는 계약서, "Krea 2 [Your Model Name]" 접두어 및 저작자 표시 고지를 함께 포함해야 합니다. 델라웨어주 법이 적용됩니다.

• Krea 3은 공개되지 않았습니다. 이에 대한 체크포인트는 없습니다. 출시 FAQ에서 자체 호스팅에 관한 질문에 답변합니다 — "예, 엔터프라이즈 플랜에서 가능합니다. Krea 3는 자체 클라우드의 자체 GPU에서 실행됩니다" — 이는 다운로드가 아니라 라이선스에 관한 논의입니다.

• API 레퍼런스는 Krea 3를 베타 엔드포인트로 등록합니다. 이 모델은 api.krea.ai/generate/image/krea/krea-3/에서 제공되며, Krea 자체 문서에서 "Krea 3 Beta"로 표기되어 있고, 그 옆에는 베타 표기가 없는 세 개의 Krea 2 엔드포인트가 있습니다. Krea의 출시 게시물은 오늘 베타를 시작한다는 말로 시작합니다.

그래서 두 모델은 개방성 경계의 반대편에 있을 뿐만 아니라 생성/편집 경계의 반대편에도 위치하며, Krea를 표준으로 삼으려는 사람은 자신의 워크로드가 각 경계의 어느 쪽에 속하는지 알아야 합니다.

각자가 스코어보드에서 어디에 위치하는지

이 섹션은 두 모델이 가장 비교하기 어려운 부분이자, 벤더의 침묵이 가장 큰 신호가 되는 곳입니다.

Krea 2에는 독립적인 기록이 있는데, 그 규모도 상당하다. 2026년 10월 16일 기준 Artificial Analysis의 텍스트-투-이미지 리더보드에서 Krea 2 Large는 14,090개 샘플에서 Elo 1,034, 이미지 1,000장당 60달러에 자리한다; Krea 2 Medium Turbo는 5,672개 샘플에서 Elo 1,018; Krea 2 Medium은 14,045개 샘플에서 Elo 1,013이다. 그 리더보드에는 102개 모델이 등재되어 있고 선두는 1,217이므로, Krea 2 Large는 1만 4천 표의 샘플을 등에 업은 중간권 모델이다 — 미화된 수치가 아닌 실제 측정치다. 이미지 편집 리더보드에는 Krea 2 항목이 아예 없는데, 이는 "Krea 2는 편집하지 않는다"는 사실을 리더보드로 표현한 것과 같다.

Krea 3에 대해서는 아무것도 없습니다. Artificial Analysis 항목도, 아레나 결과도, 어떤 종류의 중립적 실행도 없습니다 — 2026년 10월 15일에 출시되었고 이 연구는 그다음 날 수집되었습니다. 지금까지 여기에 붙은 수치는 Krea 자체의 것입니다: 8초 미만, 2K에서 $0.06, 레퍼런스 6개, 제품 또는 인물로 학습. Krea의 속도 데모는 자체 방법론을 공개합니다 — 대기 시간을 포함한 12개 이미지 배치의 요청-결과 중앙값 시간, 2026년 9월 24일부터 10월 1일까지 Krea 플랫폼에서 측정 — 그리고 같은 페이지의 비교 가격 하나가 검증 대기 중인 초안 추정치라고 명시합니다. 이는 출시 페이지로서는 이례적으로 솔직한 태도이며, 여전히 벤더가 스스로를 측정하는 것입니다.

구매자에게 미치는 결과는 분명합니다. Krea 2는 오늘 리더보드에 올릴 수 있고 조달 문서에 기재할 수 있는 모델입니다. Krea 3는 파일럿에 투입할 수 있는 모델입니다.

두 공급업체를 각각 운영하지 않고 둘 다 실행하기

두 모델 파이프라인에서 까다로운 부분은 모델이 아니라 배관입니다. 두 개의 API 표면, 두 가지 인증 체계, 두 세트의 요청 한도, 동시에 서로 다른 방식으로 중단될 수 있는 두 가지입니다.

OrcaRouter는 현재 Krea 모델을 어느 것도 제공하지 않으므로, 이미 Krea를 직접 호출하고 있다면 여기서 달라지는 것은 없습니다. 우리가 제공하는 것은 다중 모델 파이프라인을 통합 프로젝트가 아니라 구성으로 만들어 주는 계층입니다: 200개 이상의 모델을 아우르는 단일 엔드포인트, 제공업체 성능이 저하될 때 자동 장애 조치, "여기서 생성하고 저기서 편집한다"를 한 번의 호출로 표현할 수 있게 해 주는 라우팅 DSL, 그리고 제공업체 정가를 그대로 전달하는 0% 마크업 — 따라서 Krea가 FAQ에서 예상하는 가격 인하를 실제로 실행한다면, 그 인하는 벤더가 게시하는 당일 우리 쪽에서도 적용됩니다.

한 공급업체의 생성 모델과 같은 공급업체의 편집 모델을 함께 사용하는 파이프라인에서, 그 가치는 개별 호출 하나에서의 절감에 있지 않습니다. 새 체크포인트나 새 가격을 도입하는 데 코드 변경이 필요하지 않다는 사실에 있습니다.

실제로 해야 할 일

입력이 프롬프트라면 Krea 2를 사용하세요. 입력이 에셋이라면 Krea 3을 사용하세요. 사람들이 계속 찾는 그 겹침은 이름 짓기에서 생긴 부산물입니다. Krea가 신제품을 연속선상에 번호로 붙였기 때문인데, 그것은 후속 제품처럼 읽히지만 형제 제품처럼 작동합니다.

답이 나올 가능성이 높은 순서대로, 지켜볼 만한 세 가지가 있다. Krea 3가 독립적인 점수를 받을지 여부다. 현재 Krea 3에는 가격과 지연 시간 주장은 있지만 제3자 측정은 없기 때문이다. Krea 2의 오픈 웨이트가 3세대 대응 버전을 얻을지 여부다. Krea의 로드맵상 표현은 지금까지 오픈 릴리스보다 해상도와 연산 효율성을 가리키고 있기 때문이다. 그리고 "$0.06은 정가입니다"라는 문구가 유효할지 여부다. 바로 그 한 문장이 Krea 자체 출시 자료의 물량 계산을 성립시키기 때문이다.