Krea 3 vs MAI Image 2.5 Pro: Een megapixel is niet hetzelfde als een rang

Een van deze modellen heeft een gemeten third-party-rang en kan geen 2K-afbeelding retourneren. Het andere is een dag oud, heeft helemaal geen rang en rendert native op 2K. MAI-Image-2.5-Pro, het bewerkings- en generatiemodel van Microsoft AI, staat halverwege de ranglijst voor beeldbewerking van Artificial Analysis met 1.117 Elo uit 14.751 blinde vergelijkingen — elfde qua score op een ranglijst die wordt aangevoerd door OpenAI's GPT Image 2.5 Sunburst met 1.198. Krea 3, uitgebracht door Krea op 15 oktober 2026, publiceert een vast tarief van $0,06 per afbeelding op 2K en minder dan acht seconden end-to-end, en heeft geen enkele onafhankelijke score. De eerlijke weergave is dus een gemeten middenmootmodel tegenover een ongemeten model, en als je beroepsmatig productafbeeldingen levert, beslist het resolutieplafond het eerder dan de Elo. één endpoint voor meer dan 200 modellen met de lijstprijs van de provider doorgegeven met 0% opslag, automatische failover wanneer een provider verslechtert, en een routing-DSL voor pipelines die een generatiestap aaneenschakelen met een bewerkingsstap. automatische failover wanneer een provider verslechtert

Het plafond van 1 megapixel is het hele argument.

Microsoft documenteert de output van MAI-Image-2.5-Pro als beperkt tot 1.048.576 pixels — het equivalent van 1024×1024, ongeveer één megapixel. Microsofts eigen marketing verwijst naar 8K; de gepubliceerde limiet ondersteunt die lezing niet, en het verschil tussen beide is het eerste dat je over het model moet begrijpen.

• MAI-Image-2.5-Pro-uitvoer — beperkt tot ongeveer 1 megapixel. Ongeacht welk tokenbudget je uitgeeft, de afbeelding komt terug op ongeveer 1024×1024.

• Krea 3-uitvoer — native 2K, met 4K voor print. Krea's lanceringspagina noemt 2K native expliciet en vermeldt 4K voor print, grote schermen en campagne-assets.

• Het verschil in pixelaantal is niet cosmetisch bij 4× tot 16×. Een 2K-bewerking bevat ongeveer vier keer zoveel pixels als een uitvoer van 1 megapixel; 4K bevat ongeveer zestien keer zoveel. Voor een hero-afbeelding op een productpagina, een gedrukte insert of een scherm dat groter is dan een telefoon, is dat het verschil tussen een asset en een placeholder.

• Krea doet ook iets wat de documentatie van MAI-Image-2.5-Pro niet belooft. Krea 3 vindt de regio die het moet wijzigen en rendert alleen die, waardoor de onaangeroerde pixels blijven zoals ze waren. Krea meet dit met een cijfer voor het aandeel gewijzigde pixels in zijn eigen Precise-modus, wat een leveranciersmeting van een leveranciersconfiguratie is en als zodanig moet worden aangeduid.

De vergelijking is niet dat het ene model beter is. Het is dat de twee verschillende outputs nastreven. MAI-Image-2.5-Pro is gebouwd om een goed samengestelde, goed belichte afbeelding met correcte belettering aan een consument voor te leggen, waar één megapixel ruim voldoende is. Krea 3 is gebouwd om een 2K-asset in een catalogus te zetten, waar dat niet zo is.

Prijsstelling: een vast tarief tegenover een tokenmeter

De prijsstructuren zijn net zo verschillend als de outputs, en de tokenmeter is degene die je zal verrassen.

• Krea 3 — $0,03 per afbeelding bij 1K, $0,06 bij 2K. Per afbeelding, gepubliceerd, vast tarief. In de FAQ van Krea staat dat de introductieprijs de lijstprijs is en dat het bedrijf verwacht dat die eerder daalt dan stijgt.

• MAI-Image-2.5-Pro — afgerekend per tokens. De preview-tariefkaart van Microsoft vermeldt $5 per miljoen tekst-invoertokens, $8 per miljoen afbeeldings-invoertokens en $106 per miljoen afbeeldings-uitvoertokens. Microsoft publiceert geen tokens per afbeelding.

• Dat komt neer op ongeveer $108,50 per 1.000 afbeeldingen bij 1024×1024 met behulp van de token-naar-afbeeldingsconversie van Artificial Analysis, het cijfer dat je met de nodige voorzichtigheid moet bekijken omdat het een afgeleid getal is en niet een door de leverancier gepubliceerd getal.

• Ten opzichte van zijn eigen broers en zussen is MAI-Image-2.5-Pro geprijsd als het premiumniveau — ongeveer 2,3 keer MAI-Image-2.5 tegen circa $48 per 1.000 en ongeveer 5,4 keer MAI-Image-2.5-Flash tegen circa $20 per 1.000. En dit zijn previewtarieven, die niet bindend zijn voor de prijs bij algemene beschikbaarheid.

Neem een bewerkingsvolume dat elk e-commerce team zou herkennen — 100.000 bewerkingen — en de kostenprofielen lopen sterk uiteen. Krea 3 op 2K kost $6.000 tegen adviesprijs. MAI-Image-2.5-Pro komt tegen het afgeleide tarief uit op ongeveer $10.850 voor bewerkingen die terugkomen op ongeveer een kwart van de resolutie. Tokenmeting betekent ook dat de rekening meebeweegt met de grootte van de instructies en het aantal referentieafbeeldingen, een eigenschap die een prijs per afbeelding simpelweg niet heeft.

Wat elke leverancier beweert, en wie het controleerde

Dit is waar de twee modellen het verst uiteenlopen, en het loopt tegengesteld aan de resolutievergelijking.

MAI-Image-2.5-Pro heeft echte metingen door een derde partij, en die meting plaatst het in de middenmoot in plaats van aan de top. Op de ranglijst voor beeldbewerking van Artificial Analysis, afgelezen op 16 oktober 2026, staat het op 1.117 Elo uit 14.751 blinde vergelijkingen — elfde qua score, op een lijst die wordt aangevoerd door OpenAI's GPT Image 2.5 Sunburst met 1.198. Dezelfde momentopname plaatst het veertiende qua score bij tekst-naar-afbeelding met 1.113 Elo uit 11.776 samples, tegenover een koploper bij tekst-naar-afbeelding met 1.217. Dat is een verschil van 104 Elo, en een aanzienlijk minder flatteuze positie dan de plaatsing bij beeldbewerking suggereert. Krea 3 komt op geen van beide ranglijsten voor.

Microsofts eigen cijfers hiervoor zijn door de leverancier gerapporteerd en niet gereproduceerd: 96,8% nauwkeurigheid van tekstweergave voor Chinees, Engels, Japans, Koreaans en Spaans; een beweerde verbetering van 27% in promptnaleving ten opzichte van GPT-Image-1.5 bij interne evaluaties; 94% consistentie van personages over meerdere afbeeldingen. Microsoft noemt ook cijfers zoals "tot 84% lagere GPU-kosten" in specifieke PowerPoint- en OneDrive-scenario's, wat een uitspraak is over twee Microsoft-producten en niet een algemene kostenclaim, en moet niet als zodanig worden gelezen.

Krea 3 heeft helemaal geen meting door derden. Het is gelanceerd op 15 oktober 2026 en de lanceringspagina is het volledige openbare verslag: minder dan acht seconden end-to-end bij 2K, tot zes referentieafbeeldingen, native 2K met 4K voor print, trainbare LoRA's op een product, persoon of stijl. De snelheidsdemo van Krea publiceert zijn eigen methodologie — mediane tijd van aanvraag tot resultaat voor een batch van twaalf afbeeldingen, inclusief wachttijd, gemeten op het eigen platform van Krea tussen 24 september en 1 oktober 2026 — en één vergelijkingsprijs op die pagina draagt de noot "een voorlopige schatting in afwachting van validatie." Je eigen methode vermelden op de lanceringspagina doen de meeste labs niet. Het blijft een leverancier die zichzelf meet, en het is geen vervanging voor 14.751 blinde stemmen.

Consistentie, training en waar de twee capaciteiten daadwerkelijk van elkaar verschillen

Beide modellen doen een consistentiebelofte, en ze komen daar via verschillende mechanismen.

• MAI-Image-2.5-Pro — consistentie van personages over meerdere afbeeldingen op 94%, volgens de leverancier. Het mechanisme is gebaseerd op prompts en referenties. Microsoft stelt dat zijn MAI-modellen zijn getraind op schone, traceerbare data zonder distillatie uit modellen van derden; dat is een claim over herkomst, niet over capaciteit.

• Krea 3 — LoRA fine-tuning op een product, persoon of stijl. Krea noemt het het eerste bewerkingsmodel dat je op deze manier kunt trainen; dat is een bewering over het vakgebied, en het controleerbare deel is dat Krea's API-referentie een "Train a custom style (LoRA)"-endpoint publiceert naast het Krea 3 bèta-endpoint. Training is een stap voor gegevensverzameling met eigen kosten, geen parameter.

• Aantal referenties — Krea 3 tot zes per bewerking; de specificatielijst van MAI-Image-2.5-Pro publiceert een plafond voor tekstinvoer van 32.000 tokens, een contextvenster van 131k en een uitvoerplafond van 4.096 tokens in plaats van een aantal referentieafbeeldingen.

• Interface — Krea 3 voegt begrenzingskaders toe voor het plaatsen van elementen en bewerkingen over meerdere beurten die tussen beurten standhouden; de gepubliceerde capaciteiten van MAI-Image-2.5-Pro omvatten gerichte objectvervanging, lay-outwijzigingen, tekstupdates in de afbeelding en het opruimen van artefacten.

De wezenlijk andere capaciteit is LoRA-training. Al het andere op die lijst is een variatie op referentie-geconditioneerde bewerking, wat beide doen. Als je terugkerende probleem een specifieke SKU of een specifiek gezicht is dat niet mag afwijken over honderden afbeeldingen, dan levert een van deze twee daarvoor een mechanisme en de andere een percentage.

Beschikbaarheid, en de asterisk bij de voorvertoning

MAI-Image-2.5-Pro wordt aangeboden op Microsoft Foundry en in de gratis MAI Playground, en werd op 23 juli 2026 aangekondigd in openbare preview. Preview is een status, geen formaliteit: het betekent dat de tariefkaart kan veranderen, de vorm van het eindpunt kan veranderen, en het model kan worden ingetrokken. Het zustermodel, MAI-Image-2.6, ging op 19 augustus 2026 in private preview, dus de familie is nog volop in beweging onder het model waartegen je zou integreren.

Krea 3 wordt aangeboden op krea.ai, via de Krea API op een gedocumenteerd bèta-eindpunt, en via een reeks externe distributiepartners. Krea biedt ook zelfhosting aan enterpriseklanten op hun eigen GPU's, waarbij licentievoorwaarden en de benodigde hardwarecapaciteit nog besproken moeten worden — wat een inkoopgesprek is in plaats van een productfunctie.

Geen van beide modellen staat in de catalogus van OrcaRouter. Onze beeldlijn bestaat uit OpenAI's GPT-Image-modellen, xAI's Grok Imagine-beeldmodel en Google's Imagen- en Gemini-beeldfamilies; Microsofts MAI-Image-lijn en Krea's modellen ontbreken beide. Waar we het beeld voor een koper die een van deze draait wél veranderen, is dat één laag hoger: één endpoint voor meer dan 200 modellen met de lijstprijs van de provider doorgegeven tegen 0% markup, automatische failover wanneer een provider verslechtert, en een routerings-DSL voor pijplijnen die een generatiestap aan een bewerkingsstap koppelen. Een previewmodel van een grote leverancier is precies het soort afhankelijkheid waar je een failoverpad achter wilt hebben, en een bètamodel van een kleine leverancier nog veel meer.

Welke wil je workload?

• Hoogste gemeten bewerkkwaliteit, output rond één megapixel, enterprise-inkoop al binnen Microsoft — MAI-Image-2.5-Pro. De 1.117 Elo is het sterkste bewijs dat een van beide modellen heeft, en bij consumentgerichte of enkel op het scherm getoonde assets zal het resolutieplafond mogelijk nooit knellen.

• 2K- of 4K-uitvoer, budgettering per afbeelding, hoog volume — Krea 3. Vier keer zoveel pixels voor iets meer dan de helft van de afgeleide kosten per afbeelding, met een gepubliceerde vaste prijs en de uitgesproken bedoeling om die te verlagen.

• Een merkasset die identiek moet blijven gedurende een campagne — Krea 3. LoRA-training op het bewerkingsmodel is het enige gepubliceerde mechanisme aan beide kanten, en het is de capaciteit waarmee Krea vooroploopt.

• Een model waar je een getal naast moet kunnen zetten in een inkoopdocument — MAI-Image-2.5-Pro. Krea 3 heeft een prijs, een latencyclaim en een aantal referenties. Het heeft geen rang.

Het nuttigste dat je met dit tweetal kunt doen, is ze niet langer als vervangers van elkaar te behandelen. De één is een gemeten kwaliteitsleider met een resolutieplafond en een previewlabel; de andere is een ongemeten doorvoerstrategie met de resolutie en de prijs die een catalogus nodig heeft. Gebruik de eerste voor de herofoto's en de tweede voor de duizend varianten, en de discussie over welke beter is, doet er niet meer toe.