MOSS-Image vs Krea 3: ตัวหนึ่งคิดค่าบริการต่อภาพ อีกตัวคิดค่าบริการต่อชั่วโมง

โมเดลสองตัวในการเปรียบเทียบนี้ตั้งราคาไว้คนละสกุลเงิน นี่จึงเป็นเหตุผลว่าทำไมการเปรียบเทียบที่ดูเหมือนจะตรงไปตรงมา — หกเซนต์กับศูนย์ — จึงเป็นการเปรียบเทียบที่ผิด K​rea 3 เปิดตัวเมื่อวันที่ 15 ตุลาคม 2026 เป็นโมเดลแก้ไขภาพแบบโฮสต์ที่มีอัตราค่าบริการประกาศไว้ชัดเจน คือ 0.06 ดอลลาร์ต่อภาพที่ความละเอียด 2K แบบเนทีฟ และใช้เวลาตั้งแต่ต้นจนจบไม่ถึงแปดวินาที ตามการวัดของผู้ให้บริการเอง M​OSS-Image เปิดตัวโดย OpenMOSS เมื่อวันที่ 16 ตุลาคม 2026 ในรูปแบบเช็กพอยต์ Apache 2.0 ได้แก่ M​OSS-Image-Base และ M​OSS-Image-SFT ไม่มีอัตราค่าบริการใด ๆ เลย คุณต้องเช่า GPU และจ่ายเป็นรายชั่วโมง ไม่ว่าคุณจะสร้างภาพหนึ่งภาพหรือสี่ร้อยภาพในชั่วโมงนั้น

ดังนั้นคำถามที่แท้จริงจึงไม่ใช่ว่าตัวไหนถูกกว่า แต่คือปริมาณงานของคุณในหนึ่งเดือนมีหน้าตาเป็นอย่างไร เพราะอัตราเหมาจ่ายต่อภาพกับอัตราคิดตามชั่วโมงจะตัดกันที่ปริมาณหนึ่ง ซึ่งขึ้นอยู่กับการใช้งานจริงของคุณเองทั้งหมด ต่ำกว่าจุดตัดนั้น K​rea ได้เปรียบเรื่องเงินและดีกว่ามหาศาลในเรื่องความหน่วง เหนือจุดนั้นขึ้นไป ต้นทุนส่วนเพิ่มต่อภาพของ M​OSS-Image เกือบเท่ากับค่ากระแสไฟฟ้า แทบไม่มีใครลงมือคำนวณ และนั่นคือการตัดสินใจทั้งหมด

ทั้งสองคนต้องการกล่อง และต้องการให้มันเป็นหน่วยที่แตกต่างกัน

เริ่มจากส่วนที่ทำให้พวกมันเปรียบเทียบกันได้เลย เพราะมันง่ายที่จะมองข้าม ทั้งสองตัวนี้ไม่ใช่เครื่องสร้างแบบพรอมต์แล้วภาวนา เครื่องมือแก้ไขของ Krea 3 มีกล่องขอบเขตสำหรับวางองค์ประกอบใหม่ และการแก้ไขแบบหลายรอบที่คงบริบทไว้ข้ามรอบ รูปแบบเลย์เอาต์ของ MOSS-Image รับอ็อบเจกต์ JSON เป็นพรอมต์ — สรุป บล็อกบวกกับ รายการ อาร์เรย์ที่แต่ละองค์ประกอบมีป้ายกำกับเป็น ข้อความ, ตัวละคร หรือ วัตถุ, คำบรรยาย, กล่องขอบเขต, และสำหรับองค์ประกอบข้อความ สตริงตามตัวอักษรที่จะแสดง

• ที่มาของกล่อง — MOSS-Image: ฟิลด์ JSON บนแต่ละรายการในพรอมป์ต์เลย์เอาต์ โดยใช้ bbox_format: "yxyx" ใน bbox_coord_space: "abs_centralized" กล่าวคือ พิกเซลแบบสัมบูรณ์ที่วัดจากจุดกึ่งกลางของแคนวาส Krea 3: ตัวควบคุมกรอบล้อมรอบ (bounding box) ในอินเทอร์เฟซการแก้ไขสำหรับการวางองค์ประกอบใหม่

• ความละเอียดเอาต์พุต — M​OSS-Image: ฝึกด้วยความละเอียด 256px, 512px และราว 1024² โดยงบโทเคนขยับจาก 576 → 3,072 → 8,192 K​rea 3: 2K แบบเนทีฟ พร้อมตัวอย่างที่ระบุไว้ที่ 2736 × 1536 px และ 1K ในราคาครึ่งเดียว

• รูปภาพอ้างอิง — M​OSS-Image: องค์ประกอบต่างๆ ถูกอธิบายเชิงโครงสร้างไว้ในพรอมป์ต์เลย์เอาต์ แทนที่จะจัดหาเป็นรูปภาพอ้างอิง K​rea 3: สูงสุดหกภาพต่อการแก้ไขหนึ่งครั้งบนโพสต์เปิดตัว และแปดภาพบนหน้าสินค้า — เอกสารของเจ้าของผลิตภัณฑ์เองระบุตัวเลขไว้สองค่า และไม่มีค่าใดถูกถอนออกไป

• สิ่งที่คุณกำลังสร้าง — M​OSS-Image: การจัดองค์ประกอบ จากข้อกำหนด โดยส่วนใหญ่เริ่มจากศูนย์ K​rea 3: การแก้ไขภาพที่คุณมีอยู่แล้ว โดยปล่อยบริเวณภายนอกที่แก้ไขไว้ตามเดิม

บรรทัดสุดท้ายนั่นแหละคือสิ่งที่ตัดสินงานจริงส่วนใหญ่ ถ้างานของคุณคือ “เอาภาพถ่ายสินค้านี้ไปเปลี่ยนฉากหลัง” MOSS-Image ก็เป็นเครื่องมือที่ผิด — มันไม่ใช่โปรแกรมแก้ไขแบบแก้ในที่ และผู้ขายของมันติดป้ายว่าความสามารถในการแก้ไขเป็นเพียงฟีเจอร์ทดลอง ถ้างานของคุณคือ “ผลิตโปสเตอร์ไม่ซ้ำกันสี่ร้อยชิ้นที่มีข้อความเฉพาะในตำแหน่งเฉพาะ” Krea 3 ก็เป็นเครื่องมือที่ผิด และสื่อของมันเองก็มีเนื้อหาเกี่ยวกับข้อความยาวน้อยมาก — ตัวอย่างเปิดตัวเป็นภาษาอังกฤษ จุดแข็งที่ระบุไว้คือการเปลี่ยนฉากสินค้า การลบวัตถุ และการทำความสะอาดภาพถ่าย

ความเร็ว ซึ่งมีเพียงฝ่ายเดียวเท่านั้นที่เผยแพร่สิ่งใด ๆ

ตัวเลขสำคัญของ K​rea 3 อยู่ที่ต่ำกว่าแปดวินาทีต่อการแก้ไข ตั้งแต่ต้นจนจบ ที่ความละเอียด 2K เป็นตัวเลขจากผู้ขาย และผู้ขายก็เปิดเผยอย่างตรงไปตรงมาผิดปกติว่ามันมาจากไหน: การจับเวลาคือค่ามัธยฐานของเวลาตั้งแต่ร้องขอจนได้ผลลัพธ์ของแบตช์สิบสองภาพของแต่ละโมเดล โดยรวมเวลาคิว วัดบนแพลตฟอร์มของ K​rea เองระหว่างวันที่ 24 กันยายนถึง 1 ตุลาคม 2026 ระเบียบวิธีวิจัยที่พิมพ์อยู่บนเกณฑ์มาตรฐานมีค่ามากกว่าตัวเลขเปล่า ๆ และอันนี้ก็มีมัน ก็ยังคงเป็น K​rea ที่วัด K​rea

M​OSS-Image ไม่มีตัวเลขความหน่วงที่เผยแพร่เลยแม้แต่ค่าเดียว และก็น่าจะทำความเข้าใจว่าทำไมจึงเป็นเช่นนั้น ก่อนที่จะตีความว่ามันเป็นการละเว้น ค่าเริ่มต้นของการสุ่มคือ flow-matching Euler ที่ 50 สเต็ป ด้วย CFG 3.0, shift 5.0 และ negative-branch skip-layer guidance ที่เลเยอร์ 22 เส้นทาง guidance แบบค่าเริ่มต้นต้องใช้การ forward ผ่าน transformer สองครั้งต่อหนึ่งสเต็ป ดังนั้นความหน่วงของ M​OSS-Image จึงไม่ใช่คุณสมบัติของตัวโมเดลอย่างที่มันเป็นสำหรับ hosted endpoint — แต่เป็นคุณสมบัติของ GPU ที่คุณวางรองรับไว้ต่างหาก จำนวนสเต็ปที่คุณเลือก และว่าคุณจะตัด guidance ทิ้งหรือรัน distillation หรือไม่ ภายในเวลาราวหนึ่งวันหลังเปิดตัว ชุมชนก็ปล่อย INT8 และ INT4 quantisation, DMD LoRA แบบ 4 สเต็ป และตัวแปร distilled แบบ 8 สเต็ปออกมาแล้ว ซึ่งบอกได้ว่าผู้คนพบว่าค่าเริ่มต้นที่ 50 สเต็ปนั้นช้าเกินไปสำหรับงานแบบอินเทอร์แอกทีฟ และ他们也แก้มันด้วยตัวเอง

ดังนั้น การเปรียบเทียบความเร็วอย่างตรงไปตรงมาคือ: Krea 3 อ้างตัวเลขที่ขึ้นอยู่กับ Krea และ MOSS-Image ไม่มีตัวเลข เพราะมันขึ้นอยู่กับคุณ ค่าดีฟอลต์ 50 สเต็ปที่ใช้สองฟอร์เวิร์ดต่อสเต็ปไม่ถือว่าเร็ว บิลด์กลั่น 8 สเต็ปบนการ์ดที่เช่ามาอาจจะเร็วก็ได้ ไม่มีข้อความใดในสองข้อนั้นที่ตรวจสอบได้จากหน้าของผู้ขายรายใด และข้อที่สองคุณตรวจสอบได้เองภายในบ่ายเดียว

การคำนวณการแก้ไข ซึ่งเป็นจุดที่หกเซนต์ไม่สำคัญอีกต่อไป

นี่คือการคำนวณที่เปลี่ยนการตัดสินใจ และมันเริ่มต้นจากกรอบของ K​rea เอง

ที่ราคา $0.06 ต่อการแก้ไข การรันห้ารอบแล้วเลือกอันที่ดีที่สุดมีค่าใช้จ่ายสามสิบเซนต์และไม่ต้องมีการประชุม นั่นคือข้อเสนอโดยนัยของ K​rea และเป็นข้อเสนอที่ดี เพราะทางเลือกแทนการลองซ้ำราคาถูกคือเวลาหนึ่งชั่วโมงของนักออกแบบ การแก้ไขหนึ่งแสนครั้งต่อเดือนที่ 2K คิดเป็น $6,000 — และ K​rea ระบุชัดเจนว่าราคาเปิดตัวคือราคาตามรายการ และคาดว่าราคาจะลดลงมากกว่าจะเพิ่มขึ้น ซึ่งทำให้ $6,000 เป็นเพดานไม่ใช่พื้น

ฝั่งของ MOSS-Image ในสมการเดียวกันไม่ใช่เรื่องอัตรา แต่เป็นปัญหาการใช้งาน สัญญาอนุญาตคือ Apache 2.0 โดยไม่มีเกณฑ์รายได้ และมีโมเดลแบบเปิดน้ำหนักราคา $0.008 ต่อภาพจากผู้ขายอีกรายในย่านเดียวกันของการเปรียบเทียบนี้เพื่ออ้างอิง — แต่นั่นไม่ใช่ลักษณะการทำงานของเส้นทางเปิด ไฟล์ดาวน์โหลดมีขนาดประมาณ 27.2 GB โดยประมาณ 16.8 GB กระจายอยู่สี่ชาร์ดเป็นตัวเข้ารหัสข้อความ Qwen3.5-9B ที่ถูกแช่แข็ง และประมาณ 10.2 GB กระจายอยู่สามชาร์ดเป็นทรานส์ฟอร์มเมอร์ ป้าย 5B อธิบายเฉพาะตัวสร้างแบบดิฟฟิวชันเท่านั้น และตัวเข้ารหัสคือครึ่งที่ใหญ่กว่าของพื้นที่จัดเก็บบนดิสก์

ว่าสิ่งนั้นจะดีกว่าหกเซนต์หรือไม่ ขึ้นอยู่กับตัวเลขสามตัวที่คุณรู้อยู่แล้ว: อัตราค่า GPU ต่อชั่วโมงของคุณ จำนวนภาพต่อชั่วโมงของคุณที่จำนวนสเต็ปที่คุณเลือก และสัดส่วนของเดือนที่การ์ดถูกใช้งานจริง ทีมที่เดินสายการผลิตอย่างสม่ำเสมอจะได้ต้นทุนต่อภาพที่แท้จริงต่ำ และควรโฮสต์เอง ทีมที่ต้องการภาพสี่สิบภาพในบ่ายวันอังคารไม่ควรเช่า GPU เพื่อมัน และไม่ควรทำเป็นว่าราคาไลเซนส์คือราคาต่อภาพ

ข้ออ้างเรื่องการปรับละเอียด ซึ่งทั้งสองฝ่ายต่างกล่าวอ้างและไม่มีฝ่ายใดพิสูจน์ได้

นี่คือส่วนที่การเปรียบเทียบสเปกมักมองข้ามไป และมันคือสิ่งที่น่าสนใจที่สุดที่สองรุ่นนี้มีร่วมกัน

คำกล่าวอ้างของ K​rea คือ K​rea 3 เป็นโมเดลแก้ไขตัวแรกที่คุณสามารถปรับแต่งละเอียดกับผลิตภัณฑ์เฉพาะ บุคคล หรือสไตล์ได้ เพื่อให้แพ็กช็อตของแบรนด์หรือตัวละครที่ปรากฏซ้ำยังคงเหมือนเดิมตลอดแคมเปญ กลไกนี้สามารถตรวจสอบได้ — เอกสารอ้างอิง API มีปลายทาง "Train a custom style (LoRA)" — และการที่คำว่า "แรก" จะยืนหยัดได้หรือไม่นั้นเป็นคำกล่าวอ้างเกี่ยวกับวงการมากกว่าการวัดผล มันเป็นคำกล่าวอ้างของ K​rea แต่กลไกนี้มีอยู่จริง มีการบันทึกไว้ และเป็นเส้นทางเดียวที่เผยแพร่แล้วจากฝั่งของ K​rea ในการล็อกตัวแบบ

สิ่งเทียบเท่าของ OpenMOSS นั้นเป็นเชิงโครงสร้างมากกว่าเชิงพาณิชย์ Base คือพรีเทรนด์เช็กพอยต์ที่ถูกจงใจปล่อยไว้โดยไม่กลั่น — การ์ดโมเดลระบุอย่างชัดเจนว่าไม่มีการทำโพสต์เทรนนิ่งหรือการกลั่นพารามิเตอร์สำหรับการอนุมาน เช่น CFG มาใช้ เพื่อรักษาข้อมูลจากการฝึกและทำให้การฝึก LoRA ยังคงเป็นไปได้ นั่นคือผู้ขายที่เลือกปล่อยค่าเริ่มต้นที่แย่กว่า เพื่อแลกกับฐานรองรับการฝึกที่ดีกว่า และเป็นสัญญาณที่ชัดเจนที่สุดในรีลีสทั้งหมดว่าเช็กพอยต์ Base มีไว้สำหรับใคร

ข้ออ้างทั้งสองชี้ไปที่ผู้ซื้อรายเดียวกัน: คนที่มีตัวแบบเกิดซ้ำซึ่งต้องไม่เบี่ยงเบน ไม่มีผู้ขายรายใดเผยแพร่การวัดการเบี่ยงเบน และชุมชนสร้างสรรค์ผลงานรอบ ๆ M​OSS-Image — การแพ็กเกจ ComfyUI, การควอนไทซ์, LoRA ที่กลั่นแล้ว — เกิดขึ้นภายในประมาณหนึ่งวัน ซึ่งบ่งบอกว่าเส้นทางการฝึกนั้นมีอยู่จริง แม้ว่าผู้ขายจะไม่ได้เผยแพร่ผลลัพธ์การฝึกใด ๆ

• LoRA อยู่ที่ไหน — Krea 3: เอนด์พอยต์ที่โฮสต์บนแพลตฟอร์มของ Krea ฝึกกับโมเดลของ Krea บนโครงสร้างพื้นฐานของ Krea. MOSS-Image: เวทของคุณเอง การฝึกของคุณเอง GPU ของคุณเอง พร้อมเช็กพอยต์ที่ผู้ขายจงใจทิ้งไว้ในสถานะที่เทรนได้

• สิ่งที่คุณต้องจ่ายสำหรับเรื่องนั้น — K​rea 3: บทสนทนาในการฝึกคือบทสนทนาเรื่องใบอนุญาต M​OSS-Image: บทสนทนาในการฝึกคือค่าไฟฟ้าของคุณและหนึ่งสัปดาห์ของใครบางคน

• สิ่งที่คุณได้รับกลับไป — K​rea 3: สไตล์ที่คุณเรียกใช้ได้ บนอัปไทม์ของคนอื่น M​OSS-Image: เช็กพอยต์ที่คุณเป็นเจ้าของ ซึ่งยังทำงานต่อไปได้แม้ผู้ขายจากไป

การเข้าถึง และตำแหน่งที่เราเตอร์เหมาะสมในไปป์ไลน์แบบสองเครื่องมือ

Krea 3 เป็นแบบปิดแล้ว Krea เคยปล่อยเวตเปิดมาก่อน — Krea 2 RAW และ Turbo อยู่บน Hub — แต่ Krea 3 ไม่ได้อยู่ในนั้น และ FAQ ของ Krea ระบุว่าการโฮสต์เองอยู่ในแผนองค์กร บน GPU ของคุณเอง โดยมีเงื่อนไขใบอนุญาตและข้อกำหนดฮาร์ดแวร์ที่ต้องหารือกัน ดังนั้นจึงเป็นการตัดสินใจ MOSS-Image เป็นการดาวน์โหลด และตัวดาวน์โหลดคือผลิตภัณฑ์ทั้งหมด

ทั้งสองตัวไม่มีอยู่ในแค็ตตาล็อกของ OrcaRouter — เรามีโมเดลให้บริการมากกว่า 200 รุ่น และสองตัวนี้ก็ไม่ใช่หนึ่งในนั้น — ดังนั้นทั้งคู่จึงต้องไปหาที่ต้นทางเอาเอง: สำหรับ K​rea 3 ต้องใช้ API ของ K​rea เองและแพลตฟอร์มของบุคคลที่สามอีกหลายแห่ง; ส่วน M​OSS-Image ต้องใช้รีโพซิทอรีและฮาร์ดแวร์ของคุณเอง

สิ่งที่เราเตอร์มีประโยชน์ในไปป์ไลน์แบบนี้ก็คือส่วนที่ไม่ใช่โมเดลทั้งสองตัว การวางองค์ประกอบลงในเฟรมมักเป็นเพียงขั้นตอนเดียวของงานที่ยังต้องมีตัวสร้างแบบโฮสต์สำหรับภาพฐาน โมเดลแยกต่างหากสำหรับการอัปสเกล และขั้นตอนการสร้างแคปชันหรือการประเมิน — และนั่นคือจุดที่ เอนด์พอยต์เดียวที่ครอบคลุมโมเดลหลายร้อยตัวพร้อมการสลับไปใช้ตัวสำรองอัตโนมัติ และราคาตามรายการของผู้ให้บริการที่ส่งต่อโดยบวกกำไร 0% ช่วยขจัดงานด้านการเชื่อมต่อระบบแทนที่จะเป็นงานด้านโมเดล DSL สำหรับการจัดเส้นทางมีความสำคัญด้วยเหตุผลเดียวกัน: หากขั้นตอนภาพฐานกับขั้นตอนการแก้ไขเป็นโมเดลที่ต่างกัน การปักหมุดแต่ละตัวต่อคำขอในคอนฟิกเดียวก็ดีกว่าการถือ SDK ของผู้ขายสองตัว มันคือระบบท่อส่ง และสถาปัตยกรรมของ MOSS-Image เองก็เป็นเครื่องเตือนใจว่าท่อส่งมีค่าแค่ไหนเมื่อเทียบกับโมเดล — ผลลัพธ์ด้านเลย์เอาต์แบบครบวงจรที่ดีที่สุดของผู้ขายรายนี้เกิดจากไปป์ไลน์ที่ครึ่งหนึ่งซึ่งทำหน้าที่ระบุพรอมป์ตรันอยู่บนโมเดลของบุคคลที่สามทั้งหมด

อันไหน และครอสโอเวอร์ที่ตัดสินมัน

เลือก Krea 3 ถ้าสิ่งที่ต้องส่งมอบคือการแก้ไขภาพที่มีอยู่แล้ว ถ้าทีมของคุณวัดเวลาแฝงของตัวเองเป็นนาที และถ้าปริมาณงานของคุณไม่สม่ำเสมอมากพอที่ GPU ที่เช่ามาจะว่างเปล่าเกือบทั้งเดือน หกเซนต์ด้วยเวลาไปกลับต่ำกว่าแปดวินาที เรื่องราวความแม่นยำที่มีเอกสารประกอบ และเอนด์พอยต์ LoRA บนโครงสร้างพื้นฐานของผู้ขายเอง คือผลิตภัณฑ์ที่สอดคล้องกันสำหรับงานนั้น และการที่ราคาเปิดตัวถูกระบุว่าเป็นราคาตามรายการหมายความว่าเศรษฐศาสตร์นั้นไม่น่าจะแย่ลง เข้าไปโดยรู้ว่าตัวเลขประสิทธิภาพทุกตัวที่แนบมากับมันเป็นของ Krea เอง ว่าจำนวนการอ้างอิงถูกบันทึกไว้สองแบบ และมันไม่มีคะแนนอิสระใดๆ เลย — ซึ่งเป็นคำอธิบายทั้งหมดสำหรับการที่มันไม่อยู่ในลีดเดอร์บอร์ด เนื่องจากมันเปิดตัวเมื่อวันก่อนที่งานวิจัยของบทความนี้จะถูกรวบรวม

ใช้ MOSS-Image หากคุณผลิตภาพที่ประกอบขึ้นจากข้อกำหนดในปริมาณที่สม่ำเสมอ หากบาวดิงบ็อกซ์ในพรอมป์ต์ JSON เหมาะกับไปป์ไลน์ของคุณมากกว่ากรอบใน UI ของใครบางคน หรือหากการเป็นเจ้าของเช็กพอยต์เป็นข้อกำหนดมากกว่าความชอบ Apache 2.0 ที่ไม่มีเพดานรายได้ทำให้การตรวจสอบทางกฎหมายสั้นลง เช็กพอยต์ Base ถูกออกแบบมาให้เทรนได้โดยเจตนา และสคีมาของเลย์เอาต์เป็นข้อกำหนดจริง เข้าไปโดยรู้ว่าความหน่วงขึ้นอยู่กับคุณ ว่าเอนโคเดอร์เป็นส่วนใหญ่ของการดาวน์โหลด ว่าควอนไทเซชันของชุมชนมีอยู่เพราะค่าเริ่มต้น 50 สเต็ปนั้นช้า และไม่มีเบนช์มาร์กใดของผู้ขายที่ถูกทำซ้ำโดยใครเลย

จุดตัดสินใจไม่ใช่เรื่องลึกลับ ลองหารค่า GPU ต่อเดือนของคุณด้วยจำนวนภาพต่อเดือน แล้วนำผลลัพธ์ไปเทียบกับหกเซนต์ ถ้าคุณประเมินจำนวนภาพต่อชั่วโมงได้อย่างมั่นใจไม่ได้ ความไม่แน่นอนนั้นแหละคือคำตอบ: เช่า Krea สักหนึ่งเดือน สร้างปริมาณที่คุณคาดว่าจะใช้จริง แล้วให้ใบแจ้งหนี้บอกคุณว่าเส้นทางแบบเปิดนั้นคุ้มค่าที่จะลงมือสร้างหรือไม่ นี่เป็นการทดลองที่ถูกกว่าการเช่าการ์ดหนึ่งเดือนเพื่อหาคำตอบ

ความล้มเหลวของ AI และเหตุการณ์เกี่ยวกับเอเจนต์ที่มีการบันทึกเป็นหลักฐานไว้ ซึ่งอยู่เบื้องหลังการเปิดตัวในลักษณะนี้ ถูกรวบรวมไว้ใน OrcaRouter AI Incident Archive โดยแต่ละรายการมีแหล่งอ้างอิง ระดับความรุนแรง ระดับความเชื่อมั่น และแฟล็กข้อโต้แย้งของตัวเอง