Krea 3 vs Qwen Image 3.0: 오픈 라인은 여기서 멈췄다

에 대해 가장 유용한 사실은Qwen Image 3.0 그 벤치마크와는 아무 관련이 없다. 알리바바의 이미지 라인은 두 세대 동안 오픈이었다 — Qwen-Image 1.0과 2.0은 Apache 2.0으로 공개되면서 같은 날 기술 보고서도 함께 나왔고, Qwen-Image-2.1은 9월에 더 제한적인 Qwen Research Licence 아래 뒤따랐다. Qwen Image 3.0은 2026년 8월 4일부터 정식 제공되고 있으며, 가중치도, 기술 보고서도, 파라미터 수치도, 모델 카드도 없다. 알리바바를 오픈 이미지 연구소로 만든 그 라인은 플래그십에 한 모델 못 미친 채 그냥 멈춰 버린다.Krea 3도 2026년 10월 15일에 공개되어 역시 클로즈드다 — 하지만 Krea는 적어도 올해 초에 오픈 이미지 모델을 하나 공개했고, 이제 두 회사 모두 같은 방향으로 같은 전환을 이뤘다. 이 맞대결의 관건은 사실 그 대가로 무엇을 얻느냐에 있다.

Alibaba가 게시를 중단한 것, 그리고 요금을 부과하기 시작한 것

Qwen Image 3.0은 Qwen Cloud와 Alibaba Cloud의 Bailian / Model Studio에서 종량제 API 제품으로만 존재합니다. 이는 정도의 차이가 아니라 종류의 단절입니다.

• Qwen-Image 2.1 — 70억 개 파라미터, Qwen Research Licence, 기본적으로 비상업적 용도이며, 상업적 사용에는 이메일을 통한 별도 라이선스 협의가 필요합니다. 기본 해상도 2048×2048, 7가지 프리셋, 40단계, 입출력 모두 RGBA 투명도 지원, 최대 10장의 참조 이미지, 그린 원, 페인팅 주석 또는 별도 마스크를 통한 로컬 편집.

• Qwen Image 3.0 — 가중치가 전혀 없습니다. 저장소도, 체크포인트도, 기술 보고서도, 파라미터 수치도 없습니다. Artificial Analysis는 이를 오픈 가중치 링크 없이 등록해 두었는데, 이는 리더보드가 같은 사실을 전하는 방식입니다.

• 두 개의 티어, 그리고 둘 다 보드에 올라 있다 — 서로 다른 높이로. Qwen Image 3.0 Standard와 Qwen Image 3.0 Pro. Artificial Analysis는 둘 다 싣고 있다: Pro는 이미지 편집에서 Elo 1,085, Standard는 1,062. 알리바바 자체는 어느 티어에 대해서도 벤치마크를 공개하지 않으므로, 리더보드상의 위치가 둘 중 어느 쪽이 가진 유일한 점수다.

• 가격은 이미지당 $0.03에서 $0.04입니다. Model Studio 문서에는 qwen-image-3.0의 경우 $0.035로 기재되어 있습니다. 국내 소비자 가격은 Standard 기준 이미지당 약 ¥0.18이며, 1K에서는 약 ¥0.25, Pro의 2K에서는 ¥0.50까지 오릅니다. 이미지 입력과 편집 입력은 각각 ¥0.02로 별도 과금되며, 2차 처리를 위해 참조 이미지를 다시 입력하면 입력 요금이 다시 부과됩니다.

Krea는 이동 거리는 더 짧으면서 비슷한 행보를 취했다: Krea 2의 가중치는 Krea 2 Community Licence 아래 공개되어 있지만, Krea 3의 가중치는 그렇지 않으며, 셀프 호스팅에 대한 답은 라이선스 조건과 하드웨어 규모 산정에 관한 엔터프라이즈 논의이다. 차이점은 Krea의 공개 릴리스가 나온 지 다섯 달 되었다는 것과 Krea가 한 번도 오픈 웨이트 랩이었던 적이 없다는 것이다. Alibaba의 경우 그것이 전체 피치였다.

두 가지 서로 다른 편집 문제, 둘 다 이미지당 가격 책정

여기서 두 모델은 더 이상 서로 바꿔 쓸 수 없게 되는데, 이는 품질의 문제가 아니다.

• Qwen Image 3.0은 밀도, 즉 텍스트, 레이아웃, 문서, 구조를 위해 설계되었습니다. 벤더 측 주장: 4,500토큰 프롬프트 용량으로 이전 세대의 약 4.5배; 수학과 LaTeX를 포함해 약 10픽셀까지 판독 가능한 텍스트 렌더링; 20개 이상의 글꼴과 100가지 예술 스타일 전반에 걸친 12개 언어 네이티브 렌더링; 하나의 모델에서 생성과 이미지-투-이미지 편집; 그리고 생성 중 웹 검색 기능.

• Krea 3는 정밀함과 반복을 위해 만들어졌습니다. 요청한 것만 바꾸고, 제품의 라벨과 로고는 선명하게 유지하고, 시리즈 전반에 걸쳐 캐릭터를 일관되게 유지하며, 비용이 골칫거리가 되지 않은 채로 10만 번을 실행하세요. 바운딩 박스로 새 요소를 배치하고, 멀티턴 편집은 여러 턴에 걸쳐 유지되며, 편집당 최대 6개의 레퍼런스를 지원합니다.

• 해상도 — Krea 3는 기본적으로 2K로 렌더링하며 인쇄용으로는 4K를 지원합니다. Qwen Image 3.0은 최대 2048×2048이고 한 번의 호출로 최대 6장의 이미지를 반환할 수 있습니다. 호출당 이미지 수는 Qwen의 강점이고, 인쇄 상한은 Krea의 강점입니다.

• 인터페이스 — Qwen은 프롬프트와 참조 세트입니다. Krea는 프롬프트, 참조 세트, 그리고 변경이 어디에 적용될지 지정하기 위해 그리는 박스입니다.

인포그래픽, 신문 페이지, 시험지, 또는 실제 텍스트가 들어간 UI 목업을 생성하는 경우, Qwen Image 3.0은 바로 그 용도로 설계되었고 Krea 3는 그렇지 않았다. 하나의 제품을 40개의 장면에 갈아 끼우고 라벨이 40번 모두 살아남아야 하는 경우에는 그 반대다. 두 제품의 출시 페이지는 보여주는 예시에서 거의 겹치지 않는데, 그것은 우연이 아니다.

독립 위원회들은 무엇이라고 말하는가 — 그중 하나에 대하여

Qwen Image 3.0은 측정된 기록을 가지고 있는데, 플래그십치고는 탐탁지 않은 기록이다.

• 이미지 편집, 2026년 10월 16일 기준 — Qwen Image 3.0 Standard는 7,473개 샘플에서 1,062 Elo, 이미지 1,000장당 $30으로 리더보드의 21-26위 구간에 위치; Qwen Image 3.0 Pro는 12,851개 샘플에서 1,085 Elo, 이미지 1,000장당 $40으로 15-20위 구간에 위치. 23 Elo가 저렴한 등급과 비싼 등급 사이의 전체 차이다.

• 같은 날짜의 텍스트-이미지 변환 — Standard는 5,619개 샘플에서 1,069 Elo, 1,000개당 $30; Pro는 5,898개 샘플에서 1,094 Elo, 1,000개당 $40. 같은 형태, 같은 격차, 약간 더 넓음.

• 이사회의 리더들은 확실히 앞서 있습니다. OpenAI의 GPT Image 2.5 Sunburst는 편집 부문 1,198점, 텍스트-투-이미지 부문 1,217점으로 1위이며, Flare 변형 모델이 1,177점과 1,207점으로 그 뒤를 잇습니다. Qwen의 Pro 에디션은 1만 2천 표의 표본을 등에 업고 중위권에 위치하는데, 이는 적어도 주장이 아닌 하나의 측정값입니다.

• Qwen을 흥미롭게 만드는 등급은 더 약한 쪽이며, 이제는 측정 가능할 정도로 그렇다. Standard 에디션은 이미지 1,000장당 10달러 더 저렴하고 편집에서 Elo가 23 더 나쁘며, Alibaba는 그 격차가 그보다 작다고 주장할 수 있게 해주는 어떤 벤치마크도 공개하지 않는다. 가격을 10% 깎는 대신 품질이 측정 가능하게 한 단계 떨어지는 그 맞바꿈이 바로 실제 결정이며, 공급업체 자체의 출시 페이지가 제시하지 않는 것도 바로 그것이다.

Krea 3에는 이런 것이 전혀 없다. 출시 하루 뒤인 2026년 10월 16일 기준으로 Artificial Analysis 등재 항목도, 아레나 결과도, 제3자 자료도 없다. 있는 것은 방법론이 적혀 있는 출시 페이지뿐이다. 속도 수치는 각 모델의 12개 이미지 배치에 대해, 대기 시간을 포함한 요청부터 결과까지 걸린 시간의 중앙값이며, 2026년 9월 24일부터 10월 1일까지 Krea 플랫폼에서 측정되었다. 또한 같은 페이지의 비교 가격 하나는 자체 각주에서 "검증 대기 중인 초안 추정치"라고 설명된다. 그런 수준의 공개는 드물며, 그것도 여전히 벤더가 스스로를 측정하는 것이다.

그래서 이 비교의 솔직한 형태는 이렇습니다: 한 모델은 평범한 측정 점수와 숨겨진 저가 등급을 가지고 있고, 다른 모델은 점수가 없으며 가격은 공개되어 있습니다. 어느 쪽 입장도 편안하지 않고, 둘 중에서 고르는 것은 어떤 종류의 불확실성을 감내할 수 있는지를 고르는 일입니다.

비용 계산, 정직하게 돌려보면

정가 기준으로 보면 두 제품은 차이가 거의 없을 정도로 비슷해서, 차이는 숫자가 아니라 구조에 있습니다.

• Qwen Image 3.0 Standard — Model Studio 공시 기준 이미지당 $0.035, 1,000장당 약 $30(Artificial Analysis 추산 기준). Qwen Image 3.0 Pro는 1,000장당 약 $40입니다.

• Krea 3 — 1K에서 이미지당 $0.03, 2K에서 $0.06. 1K에서는 두 서비스의 차이가 0.5센트 이내지만, 2K에서는 Krea 3가 Qwen Standard의 이미지당 정가보다 거의 두 배 높다.

• Qwen의 과금 방식에는 Krea에는 없는 함정이 있습니다. 이미지 입력과 편집 입력은 각각 ¥0.02씩 별도로 청구되므로, 이전 결과물을 다시 입력하는 반복 작업 흐름에서는 그 이미지에 대한 비용을 또 지불하게 됩니다. 이미지당 가격은 프롬프트가 길어져도 변하지 않지만, 토큰으로 과금되는 방식은 달라질 수 있습니다.

• Krea의 과금 방식에는 Qwen에는 없는 하한선이 있다. Krea 3의 이미지당 가격은 편집당 가격이며, 그게 전부다. 소규모 결과물을 위한 더 저렴한 요금제는 공개되지 않았다. Qwen Standard는 이를 밑돌 수 있으며, 두 서비스가 가장 많이 겹치는 구간에서는 실제로 그렇게 하고 있다.

실용적으로 보면: 워크로드가 중소형 이미지의 단일 패스 변환이라면 Qwen Image 3.0 Standard가 더 저렴할 가능성이 있고, Krea 3가 더 빠를 가능성이 있습니다. 하나의 자산에 대해 긴 멀티턴 편집 세션을 진행하는 경우라면, 약정하기 전에 모델링해야 할 숫자는 Qwen 측의 입력 사용량 과금입니다. 요금이 불어나는 지점이 바로 거기이기 때문입니다.

가용성, 그리고 라우팅 계층이 어디에 위치하는지

Qwen Image 3.0은 Qwen Cloud와 Alibaba Cloud의 Bailian / Model Studio에서 제공되며, Krea 3는 krea.ai에서, 베타로 문서화된 Krea API 엔드포인트를 통해, 그리고 여러 제3자 배포 파트너를 통해 제공됩니다. 둘 다 OrcaRouter의 카탈로그에는 없습니다 — 우리의 이미지 라인은 OpenAI의 GPT-Image 모델, xAI의 Grok Imagine 이미지 모델, Google의 Imagen 및 Gemini 이미지 제품군으로 이어집니다. 우리는 Alibaba의 Qwen 텍스트 모델은 취급하지만, Qwen 이미지 모델은 취급하지 않습니다.

그것이 중요한 지점은 어댑터 문제입니다. 조밀한 텍스트 레이아웃에는 Qwen Image 3.0을, 카탈로그 반복 작업에는 Krea 3을 쓰려는 팀은 서로 다른 두 청구 모델을 가진 두 개의 폐쇄형 벤더를 운영해야 합니다. 하나는 토큰 단위로, 다른 하나는 이미지 단위로 과금합니다. 이것이 바로 단일 엔드포인트가 해소하도록 만들어진 통합의 형태입니다: 200개 이상의 모델에 하나의 키, 0% 마크업으로 그대로 전달되는 공급자 정가 목록 가격이라 벤더의 가격 변경이 당일 바로 반영되고, 공급자 중 하나의 성능이 저하될 때 공급자 전반에 걸친 자동 장애 조치, 그리고 두 번째 SDK 없이 한 워크로드의 생성 단계와 다른 워크로드의 편집 단계를 표현할 수 있는 라우팅 DSL.

이 비교가 우리 페이지에 있는 이유는, 이 둘 모두 다운로드하는 모델이 아니라 호출하는 모델이기 때문입니다. 두 공급업체 모두 가중치를 제공하지 않을 때, 당신의 우위는 그것들을 얼마나 저렴하고 안정적으로 호출할 수 있는가에 전적으로 달려 있습니다 — 그리고 그것은 모델의 문제가 아니라 라우팅의 문제입니다.

결정

• 밀도 높은 텍스트, 문서, 레이아웃, 다국어 렌더링 — Qwen Image 3.0. 업체의 주장은 구체적이고 이례적입니다 — 약 10픽셀까지 판독 가능한 글자, LaTeX와 수학 포함, 20개 이상의 폰트에 걸친 12개 언어 — 그리고 이번 배치의 다른 어떤 모델도 그 지점에 자리하지 않습니다.

• 대량 작업에서도 제품과 캐릭터 일관성 유지 — Krea 3. 편집당 6개의 레퍼런스, 바운딩 박스, 정밀 모드, 그리고 모델 자체에 대한 LoRA 학습까지 — Qwen Image 3.0은 이를 공개하지 않습니다.

• 이미지당 가장 저렴한 호출이 필요하고 중위권 품질을 감수할 수 있다면 — 1,000장당 약 $30인 Qwen Image 3.0 Standard. 편집 부문에서의 Elo 1,062점은 실제로 측정된 수치이며 선두보다 136점 낮습니다; 격차가 더 좁다고 주장하는 벤더 벤치마크는 존재하지 않습니다.

• 서명하기 전에 측정된 수치가 필요합니다 — Krea 3가 아니라 Qwen Image 3.0입니다. 두 Qwen 등급 모두 수치를 제공하며, 더 저렴한 등급도 마찬가지인데, 이는 Krea 3가 제공할 수 있는 것보다 낫습니다. 두 수치 모두 조달 문서 맨 위에 올릴 만한 것은 아니지만, 둘 다 인용할 수 있는 수치입니다.

올해 두 연구소가 모두 한 한 가지 일은 두 출시 중 어느 것보다 더 주목할 가치가 있다. Alibaba는 프런티어 이미지 연구소가 오픈 가중치와 기술 보고서를 같은 날 내놓을 수 있음을 두 세대에 걸쳐 입증했지만, 정작 중요한 모델에 대해서는 그만두었다. Krea는 5월에 한 번 그렇게 했고, 이후 반복하지 않았다. 그것은 우연이 아니라 나아가는 방향이며, 모델을 통합하지 않고 호출할 수 있는 능력이 더 이식성 높은 역량이 된 이유다.