MOSS-Image против Krea 3: один выставляет счёт за изображение, другой — за час.

Две модели в этом сравнении оцениваются в разных валютах — именно поэтому очевидное сопоставление «шесть центов против нуля» оказывается неверным. Krea 3, выпущенная 15 октября 2026 года, — это облачная модель редактирования с опубликованным тарифом: $0,06 за изображение в нативном 2K, менее восьми секунд от начала до конца по собственным замерам вендора. MOSS-Image, выпущенная OpenMOSS 16 октября 2026 года под лицензией Apache 2.0 в виде чекпойнтов MOSS-Image-Base и MOSS-Image-SFT, тарифа не имеет вовсе. Вы арендуете GPU и платите за час — независимо от того, сгенерируете вы за него одно изображение или четыреста.

Так что настоящий вопрос не в том, какой из них дешевле. А в том, как выглядит ваша нагрузка за месяц, потому что фиксированная ставка за изображение и почасовая ставка пересекаются при объёме, который целиком зависит от вашей собственной загрузки. Ниже этой точки пересечения K​rea выигрывает в деньгах и колоссально выигрывает по задержке. Выше неё предельная стоимость одного изображения у M​OSS-Image приближается к стоимости электроэнергии. Почти никто не проводит этих расчётов, а ведь в них — всё решение.

Оба они хотят коробку, и они хотят её в разных единицах измерения.

Начните с той части, которая вообще делает их сопоставимыми, потому что её легко упустить. Ни один из них не является генератором в стиле «запрос и молись». Инструменты редактирования Krea 3 включают ограничивающие рамки для размещения новых элементов и многоходовые правки, сохраняющие контекст между ходами. Формат макета MOSS-Image принимает в качестве запроса объект JSON — сводка-блок плюс элементный массив, в котором каждый элемент несёт метку текст, персонаж или объект, подпись, ограничивающую рамку, а для текстовых элементов — буквальную строку для отображения.

• Откуда берётся рамка — MOSS-Image: JSON-поле у каждого элемента в промпте макета, использующее bbox_format: "yxyx" в bbox_coord_space: "abs_centralized", т. е. абсолютные пиксели, отсчитываемые от центра холста. Krea 3: элемент управления ограничивающей рамкой в своём интерфейсе редактирования для размещения новых элементов.

• Разрешение на выходе — MOSS-Image: обучена на 256 px, 512 px и примерно 1024², при этом бюджет токенов меняется: 576 → 3 072 → 8 192. Krea 3: нативные 2K, примеры указаны при 2736 × 1536 px, а 1K — вдвое дешевле.

• Референсные изображения — M​OSS-Image: элементы описываются структурно в промпте макета, а не предоставляются в виде референсных изображений. K​rea 3: до шести на правку в посте о запуске, восемь на странице товара — собственные материалы вендора приводят две цифры, и ни одна из них не была отозвана.

• Что вы создаёте — MOSS-Image: композиция по спецификации, в значительной степени из ничего. Krea 3: редактирование уже имеющегося изображения, при этом область за пределами правки остаётся нетронутой.

Именно эта последняя строка определяет большинство реальных сценариев использования. Если ваша задача — «взять это фото товара и заменить фон», M​OSS-Image — неподходящий инструмент: он не является редактором для правки на месте, и его производитель называет поведение при редактировании экспериментальным. Если ваша задача — «создать четыреста уникальных плакатов с определённым текстом в определённых местах», K​rea 3 — неподходящий инструмент, а в его собственных материалах мало информации о длинном тексте: примеры его запуска — на английском, а задокументированные сильные стороны — изменение товарных сцен, удаление объектов и очистка фотографий.

Скорость, где только одна сторона что-либо опубликовала

Главная цифра K​rea 3 — меньше восьми секунд на одно редактирование от начала до конца при 2K. Это показатель вендора, и вендор на удивление откровенно объясняет, откуда он взялся: тайминги — это медианное время от запроса до результата для пакета из двенадцати изображений каждой модели, включая время в очереди, измеренное на собственной платформе K​rea в период с 24 сентября по 1 октября 2026 года. Методология, указанная в бенчмарке, ценнее голой цифры, и здесь она есть. Но K​rea по-прежнему измеряет K​rea.

MOSS-Image вообще не имеет опубликованных данных о задержке, и стоит понять почему, прежде чем считать это упущением. Настройки сэмплирования по умолчанию — flow-matching Euler при 50 шагах, CFG 3.0, shift 5.0 и negative-branch skip-layer guidance на слое 22. Путь guidance по умолчанию требует двух forward-проходов transformer на каждом шаге. Поэтому задержка MOSS-Image — это не свойство модели, как в случае с размещённым эндпоинтом; это свойство GPU, которую вы под неё ставите, выбранного числа шагов и того, отказываетесь ли вы от guidance или запускаете дистилляцию. Сообщество выпустило INT8- и INT4-квантования, 4-шаговую DMD LoRA и 8-шаговый дистиллированный вариант примерно в течение суток после релиза, что говорит о том, что люди сочли 50-шаговый дефолт слишком медленным для интерактивной работы и исправили это сами.

Итак, честное сравнение по скорости таково: K​rea 3 называет число, которое зависит от K​rea, а у M​OSS-Image числа нет, потому что оно зависит от вас. Стандартный 50-шаговый режим при двух прямых проходах на шаг — это не быстро. А 8-шаговая дистиллированная сборка на арендованной видеокарте, возможно, окажется быстрой. Ни одно из этих утверждений нельзя проверить ни на одной странице вендора, а второе вы можете проверить сами за полдня.

Арифметика пересмотра — вот где шесть центов перестают иметь значение

Вот расчёт, который меняет решение, и он исходит из собственной формулировки K{{1}}rea.

При цене $0,06 за правку запуск пяти проходов и выбор лучшего из них стоит тридцать центов — и никакого совещания. В этом неявный посыл Krea, и он хорош, потому что альтернатива дешёвой повторной попытке — час работы дизайнера. Сто тысяч правок в месяц в разрешении 2K — это $6 000, и Krea прямо заявляет, что стартовая цена — это цена по прайс-листу и что она ожидает, что цена будет снижаться, а не расти, что делает $6 000 потолком, а не полом.

Сторона MOSS-Image в той же арифметике — это не ставка, а проблема утилизации. Лицензия — Apache 2.0 без порога по выручке, и для справки: в окрестностях этого сравнения есть модель с открытыми весами от другого поставщика стоимостью $0.008 за изображение — но открытый путь работает не так. Загрузка составляет около 27,2 ГБ, из которых примерно 16,8 ГБ на четырёх шардах — это замороженный текстовый энкодер Qwen3.5-9B, а около 10,2 ГБ на трёх — трансформер. Значок 5B описывает только диффузионный генератор, и энкодер — это большая половина занимаемого на диске места.

Побьёт ли это шесть центов, зависит от трёх чисел, которые вы уже знаете: вашего тарифа за GPU-час, вашего количества изображений в час при том числе шагов, на котором вы остановитесь, и того, какую долю месяца карта действительно занята. Команда, работающая на стабильной производственной линии, получит низкую эффективную стоимость за изображение и должна хостить самостоятельно. Команда, которой нужно сорок изображений во вторник днём, не должна арендовать для этого GPU и не должна делать вид, что цена лицензии — это цена изображения.

Утверждение о тонкой настройке, выдвигаемое обеими сторонами и не доказанное ни одной из них.

Это тот раздел, который обычно упускают при сравнении характеристик, и это самое интересное, что объединяет эти две модели.

Утверждение Krea заключается в том, что Krea 3 — первая модель редактирования, которую можно дообучить на конкретном продукте, человеке или стиле, чтобы пакшот бренда или повторяющийся персонаж оставался неизменным на протяжении кампании. Механизм можно проверить — в справочнике API есть эндпоинт «Train a custom style (LoRA)» — а то, выдерживает ли слово «первый» проверку, — это утверждение об области, а не измерение. Это утверждение Krea. Но механизм существует, он задокументирован, и это единственный опубликованный путь на стороне Krea для фиксации субъекта.

Аналог от OpenMOSS носит структурный, а не коммерческий характер. Base — это предобученный чекпойнт, намеренно оставленный недистиллированным: в карточке модели прямо указано, что не применялись пост-обучение или дистилляция параметров инференса, таких как CFG, — чтобы сохранить информацию об обучении и чтобы обучение LoRA оставалось жизнеспособным. Это вендор, который сознательно поставляет худший вариант по умолчанию в обмен на лучшую основу для обучения, и это самый ясный сигнал во всём релизе о том, для кого предназначен чекпойнт Base.

Оба утверждения указывают на одного и того же покупателя: на того, у кого есть повторяющийся объект, который не должен дрейфовать. Ни один из поставщиков не опубликовал измерение дрейфа, а сообщество строит вокруг MOSS-Image — упаковка для ComfyUI, квантованные версии, дистиллированные LoRA — всё это появилось примерно за сутки, что говорит о том, что путь обучения реален, хотя поставщик не опубликовал ни одного результата обучения.

• Где живёт LoRA — K​rea 3: размещённая конечная точка на платформе K​rea, обученная на модели K​rea на инфраструктуре K​rea. M​OSS-Image: ваши собственные веса, ваш собственный запуск обучения, ваш собственный GPU, с чекпойнтом, который поставщик намеренно оставил в обучаемом состоянии.

• Во что это вам обходится — Krea 3: разговор об обучении — это разговор о лицензии. MOSS-Image: разговор об обучении — это ваш счёт за электричество и чья-то неделя.

• Что вы получаете взамен — K​rea 3: стиль, который можно вызвать, на чужом аптайме. M​OSS-Image: чекпойнт, которым владеете вы, и который продолжает работать, даже если вендор уйдёт.

Доступ и то, где роутер вписывается в конвейер из двух инструментов

Krea 3 закрыта. Krea уже выпускала открытые веса — Krea 2 RAW и Turbo есть на Hub — но Krea 3 в их числе нет, а в FAQ Krea самостоятельное развёртывание отнесено к корпоративным планам, на ваших собственных GPU, с условиями лицензии и подбором оборудования, которые обсуждаются отдельно. Так что это выбор. MOSS-Image — это загрузка, и эта загрузка и есть весь продукт.

Ни одного из них нет в каталоге OrcaRouter — мы обслуживаем более 200 моделей, и ни одна из этих двух не входит в их число — так что в обоих случаях придётся обратиться к первоисточнику: для Krea 3 — собственный API Krea и несколько сторонних платформ; для MOSS-Image — репозитории и ваше собственное оборудование.

В подобном пайплайне роутер полезен тем, что берёт на себя ту часть, которая не относится ни к одной из моделей. Размещение элемента в кадре — обычно лишь один шаг задачи, для которой также нужен хостируемый генератор базового изображения, отдельная модель для апскейла и проход по подписям или оценке, — и именно здесь один эндпоинт на несколько сотен моделей с автоматическим переключением при сбое и прайс-листы провайдеров, передаваемые с нулевой наценкой, снимают работу по интеграции, а не работу с моделью. DSL маршрутизации важен по той же причине: если шаг базового изображения и шаг редактирования — это две разные модели, закрепить каждую в одном конфиге на запрос лучше, чем держать два вендорских SDK. Это сантехника, и архитектура самой M​OSS-Image напоминает о том, чего стоит сантехника по отношению к модели: сильнейший сквозной результат вендора по компоновке был получен пайплайном, чья половина, отвечающая за спецификацию промпта, целиком работает на сторонней модели.

Какой именно — и кроссовер, который всё решает

Берите Krea 3, если результат работы — редактирование существующего изображения, если ваша команда измеряет собственную задержку в минутах и если ваш объём настолько неравномерен, что арендованная GPU простаивала бы большую часть месяца. Шесть центов при полном цикле менее восьми секунд, документированная история о точности и эндпоинт LoRA на собственной инфраструктуре вендора — это связный продукт для такой задачи, а то, что стартовая цена указана как цена по прайс-листу, означает, что экономика вряд ли ухудшится. Заранее знайте, что все показатели производительности, относящиеся к нему, — собственные показатели Krea, что количество референсов документировано двумя способами и что у него нет никакой независимой оценки, — и это полностью объясняет его отсутствие в лидербордах, поскольку он был выпущен за день до того, как были собраны данные для исследования этой статьи.

Выбирайте MOSS-Image, если вы создаёте составные изображения по спецификации при стабильном объёме, если ограничивающая рамка в JSON-промпте лучше подходит вашему пайплайну, чем рамка в чьём-то интерфейсе, или если владение чекпоинтом — для вас требование, а не предпочтение. Apache 2.0 без порога по выручке делает юридическую проверку короткой, Base-чекпоинт намеренно сделан обучаемым, а схема компоновки — это настоящая спецификация. Учитывайте, что задержка зависит от вас, что энкодер составляет большую часть загрузки, что квантованные версии от сообщества существуют потому, что стандартные 50 шагов работают медленно, и что ни один из бенчмарков вендора никем не был воспроизведён.

Точка перехода — не загадка. Разделите ваши месячные расходы на GPU на количество изображений в месяц и сравните результат с шестью центами. Если вы не можете уверенно оценить количество изображений в час, эта неопределённость и есть ответ: арендуйте K​rea на месяц, генерируйте тот объём, который действительно ожидаете, и пусть счёт покажет, стоит ли строить открытый путь. Это более дешёвый эксперимент, чем арендовать карту на месяц, чтобы это выяснить.

Задокументированные сбои ИИ и инциденты с агентами, стоящие за такими релизами, как этот, собраны в OrcaRouter AI Incident Archive, где каждая запись содержит собственные источники, уровень серьёзности, степень уверенности и флаг оспаривания.