Qwen-Image 2.1 против Krea 2: какую открытую модель изображений вы действительно можете внедрить

Две открытые модели генерации изображений, обе доступные для скачивания за последние четыре месяца, отвечают на один и тот же вопрос противоположным образом. Qwen-Image 2.1 — это 7B-модель вендора для генерации и редактирования изображений по текстовому описанию, выпущенная 20 сентября 2026 года под исследовательской лицензией — только для некоммерческого использования. Krea 2 — первая базовая модель генерации изображений, обученная Krea с нуля, опубликованная в виде двух чекпоинтов в июне 2026 года под лицензией Krea 2 Community License, которая допускает коммерческое использование без каких-либо оговорок при доходе ниже определённого порога. В сегодняшнем рейтинге генерации изображений по тексту от Artificial Analysis обе модели отстоят друг от друга в пределах одиннадцати пунктов Elo. А вот в вопросе, на который команде действительно приходится отвечать, прежде чем что-то создавать, они совсем не близки.

Что на самом деле представляет собой Krea 2

Начните здесь, потому что название вводит в заблуждение, и большинство сравнений делают неверные выводы. Krea как компания управляет облачной креативной платформой с платной подпиской; Krea 2 как модель — это отдельная сущность, которая просто совпадает по названию. Krea выпустила её как диффузионный трансформер с открытыми весами и двумя чекпоинтами, опубликованными на Hugging Face как krea/Krea-2-Raw и krea/Krea-2-Turbo, с кодом инференса в публичном репозитории.

Разделение труда между ними намеренно и прямо указано в собственном репозитории Krea: RAW — это недистиллированная база, предназначенная для тонкой настройки, постобучения и обучения LoRA; Turbo — это восьмишаговый дистиллированный чекпойнт, предназначенный для быстрого инференса. Krea рекомендует обучать на RAW, а запускать на Turbo, и её экосистема LoRA построена именно так — адаптеры, обученные на базе, применяются к дистиллированному чекпойнту во время инференса. Оба чекпойнта имеют общую лицензию и семейство, но они не взаимозаменяемы и у них не одинаковые настройки.

Одна деталь, о которой стоит упомянуть, поскольку она собьёт с толку любого, кто читает карточку: метаданные Hugging Face для обеих контрольных точек указывают 13 млрд параметров в боковой панели, тогда как в тексте карточки сказано «Diffusion Transformer с 12 миллиардами параметров». Krea публично не согласовала эти две цифры, так что считайте количество параметров примерно двенадцатью–тринадцатью миллиардами и неподтверждённым, а не устоявшимся числом.

Цифры с табло, на которое указывают оба поставщика

В репозитории Krea утверждается, что Krea 2 — лучшая модель преобразования текста в изображение от независимой лаборатории согласно Artificial Analysis; в техническом отчёте говорится, что она «входит в топ-10» и «занимает второе место среди моделей от независимых лабораторий». Это собственные заявления Krea, сделанные в июне. То, что показывает актуальная таблица на 13 октября 2026 года, выглядит немного скромнее, и это стоит прочитать напрямую:

• Qwen-Image 2.1 — 1 038 Elo, 95%-й интервал от 1 029 до 1 047, на основе 5 554 образцов, 20-е место из 168. В колонке цен таблицы лидеров указано: «API недоступен».

• Krea 2 Large — 1 027 Elo, интервал от 1 020 до 1 034, по 17 514 образцам, место 25 из 168, по цене 60,00 $ за 1 000 изображений.

• Krea 2 Medium Turbo — 1 022 Elo, интервал от 1 014 до 1 030, на основе 6 454 образцов, при $15,00 за 1 000 изображений.

• Krea 2 Medium — 1 014 Elo, интервал от 1 007 до 1 021, на основе 17 284 образцов, при $30,00 за 1 000 изображений.

Все четыре эти строки — с доски «текст — изображение». На доске редактирования вообще присутствует только Qwen-Image 2.1 — 1 072 Elo, интервал от 1 063 до 1 081, по 6 132 образцам, 21-е место из 81. Записи Krea 2 в этой таблице нет. Все приведённые здесь цифры — это Elo слепого голосования Artificial Analysis, взятые из актуальной англоязычной таблицы лидеров 13 октября 2026 года; они не зависят от обоих производителей, а интервалы достаточно широки, чтобы разрыв между Qwen-Image 2.1 и Krea 2 Large не следовало воспринимать как ранжирование.

Строки «Krea 2 Large» и «Krea 2 Medium» тоже не являются открытыми чекпойнтами. Это хостинговые тарифы Krea, поэтому у них есть цена за изображение, а у открытых репозиториев — нет. Сравнивать доступный для скачивания Krea 2 RAW с хостинговым Krea 2 Large — это всё равно что сравнивать чекпойнт с сервисом.

Настоящее различие — это редактирование, а не качество.

Качество настолько близко, что совет не может решить вопрос. Возможности — решают. Qwen-Image 2.1 — это одна модель, выполняющая генерацию и редактирование: она принимает либо только подсказку, либо до десяти референсных изображений с инструкцией, и поддерживает локальное редактирование с помощью нарисованных кругов, нарисованных пометок или отдельной маски, с поддержкой прозрачности RGBA на входе и выходе. Открытый релиз Krea 2 — это семейство моделей текст-в-изображение. В его карточке модели описана генерация изображений по текстовой подсказке; в организации нет чекпоинта для редактирования, и в скрипте инференса нет режима редактирования с маской, флаги которого охватывают подсказку, шаги, guidance, разрешение, seed и количество изображений — ничего, что принимало бы входное изображение.

Эта асимметрия проистекает из выпущенного материала, а не из того, что может делать та или иная лаборатория. Собственная платформа Krea продаёт редактирование, опираясь на набор сторонних моделей редактирования. Но для читателя, скачивающего веса, важный факт оказывается более узким: если вашему рабочему процессу нужно «взять эту фотографию и изменить в ней одну вещь», открытая Krea 2, которую можно скачать, этого не делает, а вся архитектура Qwen-Image 2.1 построена вокруг того, чтобы делать это.

Две лицензии, две разные стены

Здесь сравнение перестаёт быть близким, и именно эту часть большинство обзоров сводит к «оба открыты». Ни один из них не является открытым исходным кодом в разрешительном смысле, и они вовсе не открыты на одинаковых условиях.

• Qwen-Image 2.1 — Лицензионное соглашение об исследовательском использовании Qwen от 20 сентября 2026 года. Предоставляемая лицензия является неисключительной, действует по всему миру, не предполагает роялти и ограничена некоммерческими целями, при этом «некоммерческое использование» определяется как исключительно исследование или оценка. Любое иное использование требует отдельной коммерческой лицензии, запрашиваемой по электронной почте. При распространении действуют условия: передавайте соглашение вместе с продуктом, помечайте изменённые файлы, сохраняйте уведомление об авторстве с указанием Hangzhou Tongyi Laboratory Technology Co., Ltd, отображайте «Built with Qwen», если вы используете выходные данные для обучения другой модели, которую распространяете, и не используйте «Qwen» в качестве основного названия производной работы. Применимое право — китайское, юрисдикция — Ханчжоу.

• Krea 2 — Лицензия сообщества Krea 2. Коммерческое использование разрешено при условии соблюдения требования по выручке: вы и ваши аффилированные лица должны оставаться в пределах одного миллиона долларов США совокупной годовой выручки всей компании, рассчитанной на основе скользящего двенадцатимесячного периода по всем источникам. При превышении этого порога требуется корпоративная лицензия от Krea до любого дальнейшего коммерческого использования. При распространении вы обязаны передать это соглашение дальше, добавить к названию модели префикс — «Krea 2 [Название вашей модели]» — и сохранить уведомление об авторстве. Krea заявляет, что не претендует на права собственности на выходные данные, а вы владеете своими производными материалами при условии соблюдения основных прав Krea. Применяется законодательство штата Делавэр. Доступ предоставляется после заключения соглашения и принятия политики допустимого использования, и на обоих этих пунктах проверки указан тег лицензии krea-2-community-license на Hugging Face.

Если читать их рядом, условия различаются, а не так, что одни строже других. Qwen-Image 2.1 — категорическое «нет» для коммерческого использования, с лазейкой, которую нужно отдельно согласовывать. Krea 2 — «да» с потолком, и этот потолок — конкретная, проверяемая сумма в долларах, а не вопрос личного суждения. Для небольшой студии или независимого разработчика эта разница — это и есть всё решение, а разрыв в Elo — просто шум. Для всех, кто выше порога, обе модели в итоге приводят в одно и то же место: письмо вендору перед выпуском.

Сколько вам стоит запуск каждого из них

Ни одно из этих чисел не публикуется поставщиком, поэтому честный ответ таков: сравнение приходится строить на основе настроек, а не на основе котировки.

• Сэмплирование — Krea 2 RAW работает при 52 шагах с масштабом управления 3.5, Krea 2 Turbo — при 8 шагах с отключённым управлением; Qwen-Image 2.1 по умолчанию использует 40 шагов.

• Разрешение — Krea документирует свой базовый чекпойнт до 1K, а чекпойнт Turbo — примерно от 1K до 2K; Qwen-Image 2.1 по умолчанию использует 2048×2048 с семью опубликованными пресетами в том же диапазоне.

• Что вы скачиваете — репозиторий Qwen-Image 2.1 Diffusers занимает 33,1 ГБ, большая часть приходится на текстовый энкодер Qwen3-VL 8B. Krea не опубликовала соответствующий размер для своих чекпойнтов.

• Что его запускает — Qwen-Image 2.1 вышел с документированной поддержкой в Diffusers, ComfyUI, vLLM-Omni, SGLang и LightX2V, а также с путями AMD и FlagOS. Krea 2 документирует ComfyUI и SGLang в своём репозитории, со скриптом инференса и несколькими инструментами обучения для работы с LoRA.

Krea опубликовала данные о количестве скачиваний: 84 354 для Krea-2-Raw и 87 771 для Krea-2-Turbo за последний месяц, по состоянию на 13 октября 2026 года — цифры с хостинговой платформы, а не от Krea, и не показатель качества.

Единственный существующий независимый тест — и что он не доказывает

Есть одно параллельное сравнение, о котором стоит знать, и нужно обозначить его ограничения. Статья на японском языке, опубликованная 21 сентября 2026 года, прогнала 28 промптов через обе модели с идентичными промптами и сидами на RTX 5090 с 32 ГБ, в ComfyUI v0.37.0, получив 76 сравнительных изображений. Её итоги: Krea 2 победила в 10 случаях, Qwen-Image 2.1 — в 7, 9 раз была ничья, и 2 случая не удались у обеих. В своём обобщении этой закономерности автор отметил, что Qwen-Image 2.1 хорошо справляется с плоским символьным контентом, тогда как Krea 2 лучше обрабатывает структуру и физику трёхмерных объектов, и заметил, что результат Krea 2 был получен за 8 шагов против 25 у Qwen-Image 2.1.

Это один оператор, один сид на промпт, один визуальный судья и один месяц до этой статьи. Это не бенчмарк и не рейтинг. Он хорош для калибровки ожиданий: две модели достаточно близки, так что человек, запускающий реальные промпты, будет видеть победы с обеих сторон, что согласуется с разрывом в одиннадцать пунктов Elo на актуальном табло.

Где OrcaRouter подходит, а где — нет

Ни одна из этих моделей не представлена на OrcaRouter, и об этом стоит сказать прежде всего: мы проверили наш собственный актуальный список моделей 13 октября 2026 года, и в нём нет ни модели Qwen-Image, ни модели Krea. Оба приведённых выше сравнения касаются весов, которые вы запускаете сами, или размещённых эндпоинтов, которые вы покупаете напрямую у каждого поставщика. Если какую-либо из них начнут маршрутизировать через нас, маршрутизация происходит после решения о лицензировании, а не вместо него.

Причина, по которой это различие здесь важно, — характер проблемы. Qwen-Image 2.1 и Krea 2 — не последние модели изображений, которые выпустят обе эти лаборатории, и условия лицензии на это поколение не являются ориентиром для следующего — Krea уже перешла от продукта по подписке к открытому релизу с лицензией для сообщества, а компания перешла с Apache-2.0 на своих более ранних чекпоинтах Qwen-Image к лицензии только для исследований на этом. Команда, которая стандартизирует свой конвейер обработки изображений на SDK одного поставщика, в итоге заново согласовывает этот конвейер каждый раз, когда лицензия меняется. OrcaRouter предоставляет более 200 моделей через одну совместимую с OpenAI конечную точку по прейскурантной цене провайдера с нулевой наценкой, с автоматическим переключением при сбое между провайдерами и DSL-маршрутизацией для объединения нескольких моделей в один вызов. Важное свойство не в том, что мы хостим эти две — мы не хостим, — а в том, что там, где модель обслуживается через нас, замена модели, стоящей за вызовом, — это изменение конфигурации, а не проект интеграции, к которому обычно вынуждает смена лицензии на открытые веса.

Какой выбрать?

Правило, а не вердикт. Если вам нужно редактировать существующие изображения — подать на вход фотографию или продуктовый снимок и изменить его часть, работать с масками, создавать прозрачные ассеты, — то Qwen-Image 2.1 — это модель, у которой такая возможность есть, а открытый релиз Krea 2 в этом разговоре даже не участвует. Если вам нужен коммерческий результат и вы небольшая команда ниже порога выручки, Krea 2 лицензирована именно для этого, а Qwen-Image 2.1 не лицензирована для этого вообще. Если вы занимаетесь дообучением, RAW-чекпоинт Krea 2 явно создан для того, чтобы на нём обучали, и её экосистема LoRA подразумевает, что вы это сделаете; Qwen-Image 2.1 можно дообучать по гранту, допускающему только исследования, который ограничивает то, что вы можете делать с результатом. Если вы выше порога выручки и хотите использовать любую из них в продакшене, вы в любом случае пишете вендору — Krea по адресу opensource@krea.ai, вендор по адресу в лицензионном соглашении, — и выбор сводится к тому, какой разговор вам приятнее вести.

Чаще всего всё решает вот что: лицензия, а не таблица лидеров. Две модели различаются на одиннадцать пунктов Elo в таблице, где интервалы шире этой разницы, и примерно на сто долларов в месяц как хостинговые сервисы, и единственное из этих различий, которое читатель не может обойти, — то, что напечатано в файле лицензии.