Krea 3 Ultra landar på #5: Placeringen är verklig, "Ultra" är en inställning

På kvällen den 20 oktober 2026 låg tre rader på bildredigeringstavlan hos Artificial Analysis inom 1,1 Elo från varandra. Krea 3 Ultra var en av dem, med 1150,58, visad som #5. Nano Banana 2.1 var en annan, med 1151,65 och #3. MAI-Image-2.6 var den tredje, med 1151,03 och #4 – och alla tre publicerar samma placeringsintervall, 3–6. Det är så en statistisk oavgjordhet mellan tre ser ut på den här resultattavlan, och det är en mer korrekt mening om resultatet än "#5" i rubriken, som är en visningsordning snarare än en uppmätt skillnad. De dokumenterade AI-misslyckandena och agentincidenterna bakom lanseringar som den här samlas i OrcaRouter AI Incident Archive där varje post har egna källor, allvarlighetsgrad, konfidensnivå och flagga för omstridd status.

Det hände två saker den dagen, och de är lätta att blanda ihop. Krea flyttade ut sin Ultra-inställning ur förhandsvisningen: enligt ändringsloggen från den 20 oktober kan alla arbetsytor med en Max-plan eller högre ange thinking_mode: "ultra" på den vanliga Krea 3-slutpunkten. Samma ändringslogg tog Krea 3 ur beta. Och Artificial Analysis lade till Ultra-konfigurationen på sin resultattavla, där den genast hamnade på samma nivå som de två modellerna ovanför. Krea 3 i sig är inte nytt — Krea släppte det den 15 oktober 2026, och Artificial Analysis loggade det på resultattavlan kl. 01:21 UTC den dagen. Det nya är att det dyra läget blev allmänt anropbart och fick ett oberoende resultat inom samma 24 timmar.

Vad "Ultra" är, mekaniskt

Det är inte en checkpoint. Det finns ingen separat viktfil som heter Krea 3 Ultra, och Kreas API har inget andra modell-id: endpointen är fortfarande POST /generate/image/krea/krea-3, och thinking_mode antar ett av tre värden. Med fast, standardvärdet, expanderar modellen prompten och renderar. Med high, planerar en starkare resonemangsomgång redigeringen utifrån prompten och referensbilderna innan rendering. Med ultra, genererar Krea flera kandidatredigeringar, poängsätter dem mot din prompt och dina referenser och returnerar den som den bedömer vara bäst.

Den mekanismen har hårda gränser, alla dokumenterade av Krea snarare än upptäckta av användare:

Upplösning – Ultra matar endast ut i 2K. Fast och high klarar 1K eller 2K; Ultra gör inte det.

• Referenser — Ultra kräver minst en bild i image_urls. Ren text-till-bild är inte tillgänglig i det här läget.

• Latens – ett jobb "kan ta flera minuter". Kreas dokumentation anger taket till omkring tio minuter, eller omkring sexton med prioritet: "low". Siffran på under åtta sekunder som gjorde Krea 3 intressant gäller fast, inte detta.

• Plan — API:et accepterar Ultra endast för Max-planer och högre.

• Zero Data Retention – en begäran med ZDR-huvudet och thinking_mode: "ultra" returnerar HTTP 422. Företag som behöver ZDR utesluts helt från läget och begränsas till åtta referenser i stället för det vanliga maxvärdet.

Raden i resultattavlan med etiketten "Krea 3 (Ultra)" är en konfiguration av en modell som lanserades fem dagar tidigare och prissattes som ett tillägg snarare än såldes som en produkt. Den skillnaden spelar roll för alla som tolkar placeringen som ett skäl att byta leverantör: det som fick 1150.58 går att nå från samma endpoint som dina snabba redigeringar redan använder, genom att ändra en sträng.

Vad Artificial Analysis faktiskt mätte

{{1}}Tavlan{{/1}} rangordnar redigeringar av en indatabild mot en textinstruktion utifrån parvisa mänskliga preferenser. Röstare ser två anonyma redigeringar av samma bild under samma instruktion och väljer en; identiteterna avslöjas efteråt, och det finns en minsta visningstid innan en röst räknas. Alla röster anpassas samtidigt med en Bradley-Terry-modell och rapporteras som Elo, på en skala som är förankrad så att FLUX.2 [dev] ligger på 1000. Promptuppsättningen samplas jämnt över tio användningsfall och sju redigeringsåtgärder och uppdateras månadsvis.

Läst den 20 oktober 2026, omkring 10:45 Pacific-tid, såg övre delen av tavlan ut så här:

#1 — GPT Image 2.5 Sunburst (max), 1198,71 Elo, 18 059 prover.

• #2 — GPT Image 2.5 Flare (max), 1181, 18 954 prover.

• #3 — Nano Banana 2.1, 1151,65, ±13, 6 684 prover.

• #4 — MAI-Image-2.6, 1151,03, ±12, 16 468 prover.

• #5 — Krea 3 (Ultra), 1150,58, ±14, 5 378 prover.

• #7 — GPT Image 2 (hög), 1136. #8 — Seedream 5.0 Pro, 1132.

• #11 — Krea 3 (Fast), 1125,11, ±14, 5 087 prover.

• #16 — Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image), 1106.

Luckorna inom de tre översta är mindre än deras egna konfidensintervall, vilket är anledningen till att Artificial Analysis publicerade den lättbegripliga versionen vid sidan av diagrammet: kvaliteten är "likvärdig med Nano Banana 2.1 och MAI-Image-2.6". Den visade placeringen överlevde oavgjort-läget eftersom resultattavlan sorterar efter punktuppskattningen; MAI-Image-2.6:s 1151,03 överträffar Kreas 1150,58 med 0,45 Elo, vilket är ungefär en tjugofemtedel av intervallets bredd.

Urvalsstorleken är den del av tabellen som en köpare bör väga in. Sunbursts #1 vilar på 18 059 röster. Krea 3 Ultras rad vilar på 5 378 – mer än tillräckligt för att placera den i toppgruppen, men inte tillräckligt för att skilja den från de två modellerna bredvid. Listans egen konvention, att publicera ett placeringsintervall i stället för en enda placering, är den ärliga tolkningen: 3–6.

Rangen som Krea skrev ut och rangen som tavlan visar

Kreas egen förklaring av benchmarken, publicerad 20 oktober, är öppen med en avvikelse som de flesta leverantörer skulle ha låtit vara. Ett kort i Kreas lanseringstråd visar Ultra på #4 hos Artificial Analysis med MAI-Image-2.6 på #5. Både ranglistesidan och det egna diagrammet från Artificial Analysis visar det omvända. Kreas inlägg säger att man använder ranglistan – vilket är rätt beslut, och värt att notera eftersom det är den typ av detalj som vanligtvis slätas ut i en lanseringsberättelse.

Företagets starkare påståenden ligger på andra topplistor, där fältet är tunnare. Arenas Multi-Image Edit-topplista har Ultra på #4 med 1435 ± 11 på 2 991 röster, markerad Preliminary, tre poäng över Nano Banana 2.1:s 1432 ± 6 på 10 284 röster. På Arenas enkelbildstavla ligger samma konfiguration på #8 med 1411 ± 11, med ett rankspann på 5–10 – inne i klungan, inte före den. Design Arena placerar Krea 3 på #4 av 51 med 1298 Elo. Det är tre olika skalor: Artificial Analysis förankrar FLUX.2 [dev] vid 1000, Design Arenas dokumentation beskriver en bas på 1200, och Arenas 1435 är inte jämförbart med någon av dem. Att subtrahera det ena från det andra ger ett tal som inte betyder något.

Där läget är starkt, och de tre ställen där det inte är det

Artificial Analysis delar upp redigering i 17 kategoritavlor, och formen på Krea 3 Ultras resultat är mer informativ än dess övergripande placering. I mätningen den 20 oktober ligger den bland de sju bästa i 14 av de 17 och i fem av de sju redigeringsåtgärderna.

• Bästa användningsområden — #2 inom Animation och spel (1178.77) och #2 inom Frontier (1169.73), båda efter GPT Image 2.5 Sunburst. #4 inom Produktivitet och kunskapsarbete, Detaljhandel och e-handel, Sociala medier och skaparcontent samt Marknadsföring och reklam.

• Bästa redigeringsåtgärder — #3 i Komposition & bildutsnitt (1182.68) och #4 i Resonemangsbaserad redigering (1186.82). Den andra är den som Kreas lansering lutade sig mot: redigeringar som kräver en slutledning om scenen snarare än ett bokstavligt utbyte.

• Utanför topp sju — #10 i Live-Action Film, #8 i Enhancement & Restoration och #18 i Scene & Style Edit. Omljussättning, omstyling och bakgrundsbyte är de svagaste kategorierna, vilket är en besvärande lucka för en modell vars marknadsföring bygger på att placera produkter i nya scener.

Två varningar om den listan. Kategoritavlorna har några hundra röster var – 302 i Text Rendering, 455 i Commercial Design – med intervall på ±20 till ±38, så en #2 i en kategori kan vara en #5 vid nästa uppdatering. Och Kreas eget inlägg noterar att tråden från Artificial Analysis sade "topp 7 i 15 av 17 kategorier" och "6 av 7 redigeringsåtgärder" medan den aktiva sidan visade 14 och 5. Trådens diagram var stämplade med Elo per den 16 oktober; sidan hade redan ändrats.

Vad ett samtal kostar, och varför siffran inte är 0,06 dollar

Krea prissätter Krea 3 per komponent, och komponenterna staplas. Baspriset är 0,03 USD per 1K-bild eller 0,06 USD per 2K. Varje 1K-referens lägger till 0,02 USD, varje 2K-referens lägger till 0,07 USD. High thinking lägger till 0,02 USD per generering. Ultra lägger till 0,20 USD per generering och är endast 2K.

Ta ett exempel. En 2K Ultra-redigering med en 2K-referens kostar $0.06 + $0.07 + $0.20 = $0.33. Lägg till fyra 2K-referenser, vilket är vanligt för en produktfotografering, och det blir $0.06 + $0.28 + $0.20 = $0.54. Samma jobb på fast med samma fyra referenser kostar $0.34. Så Ultra-premien är ungefär dubbel i det låga intervallet och cirka 60 % i det höga — inte de 3,3× som $0.20 mot $0.06 antyder, och inte heller den fasta kostnad som raden "$0.06 per bild" i lanseringsinlägget antyder. Kreas jämförelse vid lanseringen, "$0.06 vs Nano Banana Pros $0.135 och GPT Image 2:s $0.22", beskriver Fast-läget utan referenser.

Det är här en routers aritmetik är värd något. OrcaRouter förmedlar leverantörernas listpriser med 0 % påslag, så priset per anrop som en modells leverantör publicerar är det belopp du faktureras – inklusive ett tillägg som Krea lägger på, om Krea är leverantören. Krea 3 Ultra finns inte i vår katalog i dag; Ultra säljs via Kreas eget API på en Max-plan, och det är det enda sättet att ställa in läget. Det vi däremot routar är den andra halvan av jämförelsen – O​penAI:s gpt-image-2 och gpt-image-2.5, x​AI:s Grok Imagine Image samt G​oogle:s Nano Banana, Nano Banana 2 och Nano Banana Pro – bakom en enda nyckel, med automatisk failover när en leverantör returnerar fel eller begränsar anropstakten. Om argumentet för 0,33 USD per redigering är att det ersätter en redigering för 0,06 USD plus omförsök, är samma nyckel stället där du mäter om det stämmer.

Läsningen som överlever veckan

Krea 3 Ultra är ett riktigt resultat: ett redigeringsprogram som fem dagar efter lanseringen tangerar de bästa medelprisade Google- och Microsoft-modellerna på en resultattavla där den har en tiondel av deras röstantal, och det gör den genom ett lägesbyte snarare än en ny produkt. Det är också ett resultat med en snäv topp: de två kategorier där den är #2 är kategorier där GPT Image 2.5 Sunburst ligger 13 respektive 29 Elo före, och scen- och stilarbetet som de flesta marknadsföringsteam faktiskt betalar för är där den rankas som #18.

Det man bör hålla ögonen på är inte placeringen. Det är antalet sampel och priset för modellen. Krea 3:s 5 378 röster kommer att öka, och om 1150,58 håller sig som de gör, blir den lika ställningen en placering snarare än en artefakt av ett litet sampel. Samtidigt kostar Ultra $0,20 per generering utöver ett baspris som redan skalar med varje referens du skickar – vilket innebär att den praktiska frågan för ett produktionsteam inte är ”är Ultra bättre än Krea 3”, utan ”hur många redigeringar per kampanj motiverar att betala ungefär dubbelt så mycket för att modellen ska välja sitt eget bästa svar”. Det är ett test du kan köra på dina egna briefar den här veckan, och ingen resultattabell kommer att köra det åt dig.