
Krea 3 vs MAI Image 2.5 Pro: เมกะพิกเซลไม่เท่ากับอันดับ
- Orcaใหม่Orca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 71 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952ความฉลาด
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856ความฉลาด
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 740 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238ความฉลาด
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248ความฉลาด
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258ความฉลาด
- xAIGrok 4.72026-09-2146ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 35 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 821 tok/s
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040ความฉลาด
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453ความฉลาด77การเขียนโค้ด
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241ความฉลาด76การเขียนโค้ด
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245ความฉลาด76การเขียนโค้ด
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153ความฉลาด82การเขียนโค้ด
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 52 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 110 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642ความฉลาด72การเขียนโค้ด
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 184 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845ความฉลาด75การเขียนโค้ด
หนึ่งในโมเดลเหล่านี้มีอันดับที่วัดโดยบุคคลที่สาม และไม่สามารถสร้างภาพ 2K ได้ ส่วนอีกตัวเพิ่งเปิดตัวได้เพียงหนึ่งวัน ไม่มีอันดับใด ๆ เลย และเรนเดอร์ที่ 2K ได้โดยตรง MAI-Image-2.5-Pro โมเดลแก้ไขและสร้างภาพของ Microsoft AI อยู่ในตำแหน่งกลางตารางของลีดเดอร์บอร์ดการแก้ไขภาพของ Artificial Analysis ด้วยคะแนน 1,117 Elo จากการเปรียบเทียบแบบปกปิด 14,751 ครั้ง — อยู่อันดับที่สิบเอ็ดตามคะแนนบนบอร์ดที่นำโดย GPT Image 2.5 Sunburst ของ OpenAI ที่ 1,198 Krea 3 ซึ่งเปิดตัวโดย Krea เมื่อวันที่ 15 ตุลาคม 2026 ประกาศราคาคงที่ 0.06 ดอลลาร์ต่อภาพที่ความละเอียด 2K และใช้เวลาไม่ถึงแปดวินาทีตั้งแต่ต้นจนจบ และไม่มีคะแนนอิสระใด ๆ เลย ดังนั้นการวางกรอบอย่างตรงไปตรงมาคือโมเดลที่ถูกวัดผลระดับกลางตารางเทียบกับโมเดลที่ยังไม่ถูกวัดผล และหากคุณส่งมอบภาพสินค้าเป็นอาชีพ เพดานความละเอียดจะเป็นตัวตัดสินก่อนที่ Elo จะได้ตัดสิน ปลายทางเดียวที่ครอบคลุมมากกว่า 200 โมเดล พร้อมราคาตามรายการของผู้ให้บริการที่ส่งต่อโดยไม่บวกเพิ่ม 0% การสลับอัตโนมัติเมื่อผู้ให้บริการมีปัญหา และ DSL สำหรับกำหนดเส้นทางสำหรับไปป์ไลน์ที่เชื่อมขั้นตอนการสร้างเข้ากับขั้นตอนการแก้ไข การสลับอัตโนมัติเมื่อผู้ให้บริการมีปัญหา
เพดาน 1 เมกะพิกเซลคือข้อโต้แย้งทั้งหมด
เอกสารของ Microsoft ระบุว่าเอาต์พุตของ MAI-Image-2.5-Pro ถูกจำกัดไว้ที่ 1,048,576 พิกเซล — เทียบเท่า 1024×1024 หรือประมาณหนึ่งเมกะพิกเซล การตลาดของ Microsoft เองอ้างถึง 8K; ขีดจำกัดที่เผยแพร่ไม่สนับสนุนการตีความเช่นนั้น และช่องว่างระหว่างสองสิ่งนี้คือสิ่งแรกที่ต้องเข้าใจเกี่ยวกับโมเดลนี้
• เอาต์พุต MAI-Image-2.5-Pro — ถูกจำกัดไว้ที่ประมาณ 1 เมกะพิกเซลไม่ว่าคุณจะใช้งบโทเคนเท่าใด ภาพที่ได้จะกลับมาที่ประมาณ 1024×1024
• ผลลัพธ์ Krea 3 — 2K แบบเนทีฟ พร้อม 4K สำหรับงานพิมพ์ หน้าเปิดตัวของ Krea ระบุ 2K แบบเนทีฟอย่างชัดเจน และระบุ 4K สำหรับงานพิมพ์ จอขนาดใหญ่ และแอสเซ็ตแคมเปญ
• ความแตกต่างของจำนวนพิกเซลไม่ใช่เพียงเรื่องของรูปลักษณ์ภายนอกที่ระดับ 4× ถึง 16× งานแก้ไขระดับ 2K มีจำนวนพิกเซลประมาณสี่เท่าของเอาต์พุต 1 เมกะพิกเซล; 4K มีประมาณสิบหกเท่า สำหรับภาพหลักบนหน้าสินค้า ใบแทรกสิ่งพิมพ์ หรือหน้าจอที่ใหญ่กว่าโทรศัพท์ นั่นคือความแตกต่างระหว่างชิ้นงานจริงกับภาพแทนชั่วคราว
• Krea ยังทำสิ่งหนึ่งที่เอกสารประกอบของ MAI-Image-2.5-Pro ไม่ได้ให้สัญญาไว้ Krea 3 จะค้นหาบริเวณที่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงและเรนเดอร์เฉพาะบริเวณนั้น โดยปล่อยให้พิกเซลที่ไม่ถูกแตะต้องคงอยู่เหมือนเดิม Krea วัดค่านี้ด้วยตัวเลขสัดส่วนของพิกเซลที่เปลี่ยนแปลงในโหมด Precise ของตัวเอง ซึ่งถือเป็นการวัดจากผู้จำหน่ายบนการกำหนดค่าของผู้จำหน่าย และควรระบุให้ชัดเจนว่าเป็นเช่นนั้น
การเปรียบเทียบนี้ไม่ใช่ว่าโมเดลหนึ่งดีกว่า แต่อยู่ที่ว่าทั้งสองกำลังแก้โจทย์เพื่อผลลัพธ์ที่ต่างกัน MAI-Image-2.5-Pro ถูกสร้างขึ้นเพื่อนำภาพที่จัดองค์ประกอบดี แสงดี และตัวอักษรถูกต้องมาให้ผู้บริโภคดู ซึ่งแค่ 1 เมกะพิกเซลก็เพียงพอแล้ว ส่วน Krea 3 ถูกสร้างขึ้นเพื่อนำแอสเซต 2K ไปใส่ในแคตตาล็อก ซึ่งตรงนั้นไม่เพียงพอ

การกำหนดราคา: อัตราคงที่เทียบกับมาตรวัดโทเคน
โครงสร้างราคาแตกต่างกันพอ ๆ กับผลลัพธ์ และมิเตอร์โทเค็นนี่แหละที่จะทำให้คุณประหลาดใจ
• Krea 3 — 0.03 ดอลลาร์ต่อภาพที่ความละเอียด 1K, 0.06 ดอลลาร์ที่ 2K ต่อภาพ แบบเปิดเผยเป็นราคาคงที่ FAQ ของ Krea ระบุว่าราคาเปิดตัวคือราคาที่ประกาศไว้ และบริษัทคาดว่าราคาจะปรับลงมากกว่าจะปรับขึ้น
• MAI-Image-2.5-Pro — คิดค่าบริการตามจำนวนโทเคน อัตราค่าบริการพรีวิวของ Microsoft ระบุไว้ที่ 5 ดอลลาร์ต่อโทเคนข้อความขาเข้าหนึ่งล้านโทเคน, 8 ดอลลาร์ต่อโทเคนภาพขาเข้าหนึ่งล้านโทเคน และ 106 ดอลลาร์ต่อโทเคนภาพขาออกหนึ่งล้านโทเคน Microsoft ไม่ได้เผยแพร่จำนวนโทเคนต่อภาพ
• ซึ่งแปลงออกมาได้ประมาณ $108.50 ต่อ 1,000 ภาพที่ขนาด 1024×1024 โดยใช้การแปลงโทเคนเป็นภาพของ Artificial Analysis ซึ่งเป็นตัวเลขที่ควรถือไว้อย่างไม่ต้องยึดติดนัก เพราะเป็นตัวเลขที่ได้มาจากการคำนวณ ไม่ใช่ตัวเลขที่ผู้ขายเผยแพร่เอง
• เมื่อเทียบกับรุ่นพี่น้องของตัวเอง MAI-Image-2.5-Pro ถูกกำหนดราคาไว้ในระดับพรีเมียม — อยู่ที่ประมาณ 2.3 เท่าของ MAI-Image-2.5 ซึ่งราว 48 ดอลลาร์ต่อ 1,000 และประมาณ 5.4 เท่าของ MAI-Image-2.5-Flash ซึ่งราว 20 ดอลลาร์ต่อ 1,000 และนี่เป็นราคาพรีวิว ซึ่งไม่ผูกมัดราคาตอนเปิดให้บริการทั่วไป
ลองพิจารณาปริมาณงานแก้ไขที่ทีมอีคอมเมิร์ซใดก็ตามจะคุ้นเคย — 100,000 งานแก้ไข — แล้วรูปแบบค่าใช้จ่ายจะแตกต่างกันอย่างชัดเจน Krea 3 ที่ 2K ราคาตามประกาศอยู่ที่ $6,000 ส่วน MAI-Image-2.5-Pro ที่อัตราซึ่งคำนวณได้นั้นอยู่ราว $10,850 สำหรับงานแก้ไขที่ได้ผลลัพธ์กลับมาที่ความละเอียดประมาณหนึ่งในสี่ การคิดค่าบริการตามโทเคนยังหมายความว่ายอดบิลจะเปลี่ยนไปตามขนาดของคำสั่งและจำนวนภาพอ้างอิง ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่ราคาต่อภาพไม่มีเลย
สิ่งที่ผู้ขายแต่ละรายอ้าง และใครเป็นผู้ตรวจสอบ
นี่คือจุดที่โมเดลทั้งสองแตกต่างกันมากที่สุด และมันไปในทิศทางตรงกันข้ามกับการเปรียบเทียบความละเอียด
MAI-Image-2.5-Pro มีผลการวัดจากบุคคลที่สามจริง และผลการวัดนั้นจัดให้มันอยู่กลางกลุ่ม มากกว่าจะอยู่บนสุดของกลุ่ม บนกระดานจัดอันดับการแก้ไขภาพของ Artificial Analysis ณ วันที่อ่านเมื่อ 16 ตุลาคม 2026 มันอยู่ที่ 1,117 Elo จากการเปรียบเทียบแบบปกปิด 14,751 ครั้ง — เป็นอันดับที่สิบเอ็ดตามคะแนน บนกระดานที่มี GPT Image 2.5 Sunburst ของ OpenAI นำอยู่ที่ 1,198 ภาพรวมชุดเดียวกันนี้จัดให้มันอยู่อันดับที่สิบสี่ตามคะแนนในหมวด text-to-image ที่ 1,113 Elo จากตัวอย่าง 11,776 ชิ้น เทียบกับผู้นำด้าน text-to-image ที่ 1,217 นั่นคือช่องว่าง 104 Elo และเป็นตำแหน่งที่ดูไม่น่ายกย่องเท่าที่ตำแหน่งด้านการแก้ไขภาพบ่งชี้ Krea 3 ไม่ปรากฏอยู่บนกระดานใดเลยทั้งสองกระดาน
ตัวเลขของ Microsoft เองเกี่ยวกับเรื่องนี้เป็นข้อมูลที่ผู้ขายรายงานและยังไม่มีการทำซ้ำ: ความแม่นยำในการเรนเดอร์ข้อความ 96.8% ในภาษาจีน อังกฤษ ญี่ปุ่น เกาหลี และสเปน; อ้างว่ามีการปรับปรุงการปฏิบัติตามพรอมต์ 27% เมื่อเทียบกับ GPT-Image-1.5 ในการประเมินภายใน; ความสอดคล้องของตัวละครในหลายภาพ 94% Microsoft ยังอ้างอิงตัวเลข เช่น "ต้นทุน GPU ต่ำลงสูงสุด 84%" ในสถานการณ์เฉพาะของ PowerPoint และ OneDrive ซึ่งเป็นข้อความเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ Microsoft สองรายการ มากกว่าจะเป็นข้อเรียกร้องเรื่องต้นทุนโดยทั่วไป และไม่ควรตีความให้เป็นเช่นนั้น
Krea 3 ไม่มีข้อมูลการวัดจากบุคคลที่สามเลย มันเปิดตัวเมื่อวันที่ 15 ตุลาคม 2026 และหน้าเปิดตัวก็เป็นบันทึกสาธารณะทั้งหมด: ตั้งแต่ต้นจนจบต่ำกว่าแปดวินาทีที่ 2K รูปอ้างอิงสูงสุดหกรูป 2K แบบเนทีฟพร้อม 4K สำหรับงานพิมพ์ LoRA ที่เทรนได้บนสินค้า บุคคล หรือสไตล์ การสาธิตความเร็วของ Krea เผยแพร่วิธีการของตัวเอง — เวลามัธยฐานจากคำขอถึงผลลัพธ์ของชุดภาพสิบสองรูป รวมเวลารอคิว วัดบนแพลตฟอร์มของ Krea เองระหว่างวันที่ 24 กันยายน ถึง 1 ตุลาคม 2026 — และราคาเปรียบเทียบหนึ่งรายการบนหน้านั้นมีหมายเหตุว่า "ประมาณการฉบับร่างที่รอการตรวจสอบยืนยัน" การตั้งชื่อวิธีการของคุณเองบนหน้าเปิดตัวนั้นมากกว่าที่แล็บส่วนใหญ่ทำ มันยังคงเป็นการที่ผู้ขายวัดตัวเอง และไม่ใช่สิ่งทดแทนการโหวตแบบไม่เปิดเผย 14,751 เสียง

ความสม่ำเสมอ การฝึก และจุดที่ความสามารถทั้งสองแตกต่างกันจริง ๆ
โมเดลทั้งสองให้คำมั่นเรื่องความสอดคล้อง และไปถึงเป้านั้นด้วยกลไกที่แตกต่างกัน
• MAI-Image-2.5-Pro — ความสอดคล้องของตัวละครแบบหลายภาพที่ 94% ตามที่ผู้ขายรายงาน กลไกนี้ขับเคลื่อนด้วยพรอมต์และข้อมูลอ้างอิง Microsoft ระบุว่าโมเดล MAI ของตนได้รับการฝึกบนข้อมูลที่สะอาดและตรวจสอบย้อนกลับได้ โดยไม่มีการกลั่นความรู้จากโมเดลของบุคคลที่สาม ซึ่งเป็นการกล่าวอ้างเกี่ยวกับแหล่งที่มา มากกว่าการกล่าวอ้างเกี่ยวกับความสามารถ
• Krea 3 — การปรับละเอียดด้วย LoRA บนสินค้า บุคคล หรือสไตล์ Krea เรียกมันว่าเป็นโมเดลแก้ไขตัวแรกที่คุณสามารถเทรนได้ด้วยวิธีนี้ ซึ่งเป็นข้อกล่าวอ้างเกี่ยวกับวงการ และส่วนที่ตรวจสอบได้คือเอกสารอ้างอิง API ของ Krea เผยแพร่ปลายทาง "Train a custom style (LoRA)" ไว้ข้าง ๆ ปลายทางเบต้าของ Krea 3 การเทรนเป็นขั้นตอนการเก็บข้อมูลที่มีค่าใช้จ่ายของตัวเอง ไม่ใช่พารามิเตอร์
• จำนวนภาพอ้างอิง — Krea 3 รองรับได้สูงสุดหกภาพต่อการแก้ไขหนึ่งครั้ง; ส่วนสเปกของ MAI-Image-2.5-Pro ระบุเพดานอินพุตข้อความไว้ที่ 32,000 โทเคน หน้าต่างบริบท 131k และเพดานเอาต์พุต 4,096 โทเคน แทนที่จะระบุจำนวนภาพอ้างอิง
• อินเทอร์เฟซ — Krea 3 เพิ่มกล่องขอบเขตสำหรับการวางองค์ประกอบ และการแก้ไขแบบหลายรอบที่คงอยู่ต่อเนื่องกันหลายรอบ; ชุดความสามารถที่เผยแพร่ของ MAI-Image-2.5-Pro ครอบคลุมการแทนที่วัตถุแบบเจาะจง การเปลี่ยนเลย์เอาต์ การอัปเดตข้อความในภาพ และการล้างสิ่งแปลกปลอม
ความสามารถที่แตกต่างอย่างแท้จริงคือการเทรน LoRA สิ่งอื่น ๆ ในรายการนั้นล้วนเป็นรูปแบบหนึ่งของการแก้ไขโดยอ้างอิงภาพเงื่อนไข ซึ่งทั้งสองตัวก็ทำได้ ถ้าปัญหาที่คุณเจอซ้ำ ๆ คือ SKU เฉพาะ หรือใบหน้าเฉพาะที่ต้องไม่เพี้ยนไปตลอดภาพนับร้อยภาพ หนึ่งในสองตัวนี้มีกลไกสำหรับเรื่องนั้นมาให้ ส่วนอีกตัวมีมาให้แค่เปอร์เซ็นต์
ความพร้อมใช้งาน และเครื่องหมายดอกจันในตัวอย่าง
MAI-Image-2.5-Pro ให้บริการบน Microsoft Foundry และใน MAI Playground ฟรี และได้รับการประกาศเมื่อวันที่ 23 กรกฎาคม 2026 ในสถานะพรีวิวสาธารณะ พรีวิวเป็นสถานะ ไม่ใช่แค่พิธีการ ซึ่งหมายความว่าเรตการ์ดอาจเปลี่ยนแปลงได้ รูปแบบของ endpoint อาจเปลี่ยนแปลงได้ และโมเดลอาจถูกถอดออกได้ โมเดลพี่น้องอย่าง MAI-Image-2.6 เข้าสู่พรีวิวแบบส่วนตัวเมื่อวันที่ 19 สิงหาคม 2026 ดังนั้นตระกูลนี้จึงยังคงเคลื่อนไหวอยู่ภายใต้โมเดลที่คุณจะนำไปผสานรวมด้วย
Krea 3 ให้บริการบน krea.ai ผ่าน Krea API ที่เอนด์พอยต์เบต้าซึ่งมีเอกสารประกอบ และผ่านพาร์ทเนอร์จัดจำหน่ายบุคคลที่สามหลายราย Krea ยังมีข้อเสนอการโฮสต์เองสำหรับลูกค้าองค์กรบน GPU ของตนเอง โดยเงื่อนไขใบอนุญาตและการกำหนดขนาดฮาร์ดแวร์จะหารือกัน ซึ่งเป็นบทสนทนาด้านการจัดซื้อจัดจ้างมากกว่าจะเป็นฟีเจอร์ของผลิตภัณฑ์
ทั้งสองโมเดลไม่ได้อยู่ในแคตตาล็อกของ OrcaRouter สายงานโมเดลภาพของเราคือโมเดล GPT-Image ของ OpenAI โมเดลภาพ Grok Imagine ของ xAI และตระกูลโมเดลภาพ Imagen กับ Gemini ของ Google ส่วนไลน์ MAI-Image ของ Microsoft และโมเดลของ Krea ต่างก็ไม่มีให้บริการ จุดที่เราเข้าไปเปลี่ยนแปลงภาพรวมให้กับผู้ซื้อที่ใช้งานโมเดลใดโมเดลหนึ่งในสองตัวนี้คือชั้นที่สูงขึ้นไปหนึ่งระดับ: เอนด์พอยต์เดียวที่ครอบคลุมโมเดลมากกว่า 200 รายการ โดยส่งผ่านราคาตามรายการของผู้ให้บริการโดยไม่บวกเพิ่ม 0% มีการสลับไปใช้เส้นทางสำรองอัตโนมัติเมื่อผู้ให้บริการมีประสิทธิภาพลดลง และมี DSL สำหรับกำหนดเส้นทางสำหรับไปป์ไลน์ที่เชื่อมขั้นตอนการสร้างภาพเข้ากับขั้นตอนการแก้ไขภาพ โมเดลพรีวิวจากผู้ผลิตรายใหญ่เป็นสิ่งที่ต้องพึ่งพาประเภทที่ควรมีเส้นทางสำรองรองรับอยู่เบื้องหลังพอดี และโมเดลเบต้าจากผู้ผลิตรายเล็กยิ่งควรมีมากกว่าเสียอีก
อันไหนที่เวิร์กโหลดของคุณต้องการ
• คุณภาพการแก้ไขภาพที่วัดได้สูงสุด เอาต์พุตประมาณหนึ่งเมกะพิกเซล การจัดซื้อในระดับองค์กรอยู่ใน Microsoft อยู่แล้ว — MAI-Image-2.5-Pro คะแนน Elo 1,117 ถือเป็นหลักฐานที่แข็งแกร่งที่สุดที่ทั้งสองโมเดลมี และสำหรับเนื้อหาที่มุ่งสู่ผู้บริโภคหรือใช้บนหน้าจอเท่านั้น เพดานความละเอียดอาจไม่เป็นข้อจำกัดเลย
• เอาต์พุต 2K หรือ 4K, การจัดงบประมาณต่อภาพ, ปริมาณสูง — Krea 3พิกเซลมากกว่าสี่เท่า ในต้นทุนต่อภาพที่คำนวณได้เพียงกว่าเล็กน้อยของครึ่งหนึ่ง พร้อมราคาคงที่ที่ประกาศไว้ และเจตนาที่ระบุชัดว่าจะลดราคาลง
• สินทรัพย์แบรนด์ที่ต้องคงเดิมเหมือนกันตลอดแคมเปญ — Krea 3. การฝึก LoRA บนโมเดลสำหรับการแก้ไขเป็นกลไกเดียวที่เผยแพร่แล้วของทั้งสองฝ่าย และเป็นความสามารถที่ Krea กำลังชูเป็นจุดเด่น
• โมเดลที่คุณต้องสามารถระบุตัวเลขกำกับไว้ได้ในเอกสารจัดซื้อจัดจ้าง — MAI-Image-2.5-Pro Krea 3 มีราคา มีการอ้างอิงเรื่องความหน่วง และมีจำนวนการอ้างอิง แต่ไม่มีอันดับ

สิ่งที่มีประโยชน์ที่สุดที่คุณทำได้กับคู่นี้ คือเลิกมองว่ามันใช้แทนกันได้ ตัวหนึ่งเป็นผู้นำด้านคุณภาพที่ผ่านการวัดค่า มีเพดานความละเอียดและป้ายพรีวิว ส่วนอีกตัวเป็นตัวเลือกที่เน้นปริมาณงานโดยไม่ได้วัดค่า พร้อมความละเอียดและราคาที่แคตตาล็อกต้องการ ใช้ตัวแรกกับภาพหลัก และใช้ตัวที่สองกับภาพตัวเลือกนับพันแบบ แล้วการถกเถียงว่าตัวไหนดีกว่าก็จะหมดความสำคัญไปเอง
