Krea 3 vs Qwen Image 3.0: Dòng mở đã dừng lại ở đây

Sự thật hữu ích nhất về Qwen Image 3.0 không liên quan gì đến các chỉ số đánh giá của nó. Dòng sản phẩm hình ảnh của Alibaba đã mở trong hai thế hệ — Qwen-Image 1.0 và 2.0 phát hành theo Apache 2.0 với báo cáo kỹ thuật trong cùng ngày, và Qwen-Image-2.1 ra mắt tiếp vào tháng 9 theo Qwen Research Licence hạn chế hơn. Qwen Image 3.0, được phát hành rộng rãi từ ngày 4 tháng 8 năm 2026, không có trọng số, không có báo cáo kỹ thuật, không có số lượng tham số và không có thẻ mô hình. Dòng sản phẩm đã đưa Alibaba trở thành phòng thí nghiệm hình ảnh mở chỉ đơn giản dừng lại, còn cách mô hình chủ lực đúng một mô hình. Krea 3, phát hành ngày 15 tháng 10 năm 2026, cũng đóng — nhưng Krea ít nhất đã công bố một mô hình hình ảnh mở hồi đầu năm nay, và cả hai công ty giờ đã thực hiện cùng một bước ngoặt theo cùng một hướng. Cuộc so tài thực chất là về những gì bạn nhận được để đổi lại.

Những gì Alibaba đã ngừng công bố và những gì nó bắt đầu tính phí

Qwen Image 3.0 chỉ tồn tại dưới dạng sản phẩm API tính phí theo mức sử dụng trên Qwen Cloud và Bailian / Model Studio của Alibaba Cloud. Đó là sự thay đổi về bản chất, chứ không phải về mức độ.

• Qwen-Image 2.1 — 7 tỷ tham số, Giấy phép Nghiên cứu Qwen, mặc định là phi thương mại, với việc sử dụng cho mục đích thương mại đòi hỏi phải đàm phán giấy phép riêng qua email. Độ phân giải mặc định 2048×2048, bảy preset, 40 bước, độ trong suốt RGBA ở cả đầu vào lẫn đầu ra, tối đa mười ảnh tham chiếu, chỉnh sửa cục bộ bằng vòng tròn vẽ, chú thích tô vẽ hoặc một mặt nạ riêng.

• Qwen Image 3.0 — hoàn toàn không có trọng số. Không có kho lưu trữ, không có checkpoint, không có báo cáo kỹ thuật, không có số lượng tham số. Artificial Analysis liệt kê nó mà không kèm liên kết trọng số mở, đó cũng là cách bảng xếp hạng nói lên điều tương tự.

• Hai phiên bản, và cả hai đều góp mặt trên bảng xếp hạng — ở những vị trí khác nhau. Qwen Image 3.0 Standard và Qwen Image 3.0 Pro. Artificial Analysis đưa cả hai vào bảng: Pro đạt 1.085 Elo về chỉnh sửa hình ảnh, Standard đạt 1.062. Bản thân Alibaba không công bố điểm chuẩn nào cho cả hai phiên bản, nên vị trí trên bảng xếp hạng là điểm số duy nhất mà mỗi phiên bản có được.

• Giá dao động từ $0,03 đến $0,04 mỗi ảnh. Tài liệu của Model Studio ghi mức $0,035 cho qwen-image-3.0; giá dành cho người tiêu dùng trong nước khoảng ¥0,18 mỗi ảnh ở gói Standard, tăng lên khoảng ¥0,25 ở 1K và ¥0,50 ở 2K đối với gói Pro, trong đó đầu vào hình ảnh và đầu vào chỉnh sửa được tính riêng ở mức ¥0,02 mỗi loại — một ảnh tham chiếu được đưa lại để xử lý lần thứ hai sẽ bị tính phí đầu vào thêm một lần nữa.

Krea đã thực hiện một động thái tương đương nhưng với quãng đường phải đi ít hơn: trọng số của Krea 2 được mở theo Giấy phép Cộng đồng Krea 2, còn của Krea 3 thì không, và câu trả lời cho việc tự lưu trữ là một cuộc trao đổi ở cấp doanh nghiệp về các điều khoản giấy phép và cấu hình phần cứng. Khác biệt nằm ở chỗ bản phát hành mở của Krea đã ra đời được năm tháng và Krea chưa bao giờ là phòng thí nghiệm trọng số mở. Còn của Alibaba thì chính là toàn bộ điểm nhấn.

Hai vấn đề chỉnh sửa khác nhau, cả hai đều tính giá theo từng ảnh

Đây là lúc hai mô hình không còn có thể thay thế cho nhau, và điều đó không liên quan đến chất lượng.

• Qwen Image 3.0 được xây dựng cho mật độ — văn bản, bố cục, tài liệu, cấu trúc. Nhà cung cấp tuyên bố: khả năng nhắc lệnh 4.500 token, gấp khoảng 4,5 lần thế hệ trước; kết xuất văn bản rõ ràng đến khoảng mười pixel, bao gồm cả toán học và LaTeX; kết xuất gốc bằng mười hai ngôn ngữ trên hơn hai mươi phông chữ và một trăm phong cách nghệ thuật; tạo sinh và chỉnh sửa ảnh sang ảnh trong một mô hình; và khả năng tìm kiếm web trong khi tạo.

• Krea 3 được xây dựng cho độ chính xác và sự lặp lại. Chỉ thay đổi đúng những gì bạn yêu cầu, giữ nhãn và logo của sản phẩm sắc nét, duy trì một nhân vật xuyên suốt cả chuỗi, chạy nó hàng trăm nghìn lần mà hóa đơn không trở thành câu chuyện chính. Khung bao định vị các phần tử mới; chỉnh sửa nhiều lượt được giữ nguyên qua từng lượt; tối đa sáu tham chiếu cho mỗi lần chỉnh sửa.

• Độ phân giải — Krea 3 kết xuất gốc ở 2K, với 4K dành cho in ấn; Qwen Image 3.0 tối đa chỉ đạt 2048×2048 và có thể trả về tới sáu hình ảnh trong một lần gọi. Hệ số nhân theo mỗi lần gọi là lợi thế của Qwen; còn mức trần dành cho in ấn là của Krea.

• Giao diện — Của Qwen là một câu lệnh và một bộ tham chiếu. Của Krea là một câu lệnh, một bộ tham chiếu, và một khung bạn vẽ để chỉ ra nơi thay đổi diễn ra.

Nếu bạn đang tạo một infographic, một trang báo, một đề thi hay một bản mockup UI có chữ thật trong đó, thì Qwen Image 3.0 được thiết kế cho việc đó còn Krea 3 thì không. Nếu bạn đang đưa một sản phẩm vào bốn mươi bối cảnh và nhãn phải trụ vững qua bốn mươi lần, thì lại ngược lại. Các trang ra mắt hầu như không trùng nhau về những ví dụ chúng thể hiện, và đó không phải là sự trùng hợp ngẫu nhiên.

Những gì các hội đồng độc lập nói — về một trong số đó

Qwen Image 3.0 có một thành tích đã được đo lường, và đó không phải là một thành tích đáng tự hào đối với một sản phẩm chủ lực.

• Chỉnh sửa ảnh, số liệu ngày 16 tháng 10 năm 2026 — Qwen Image 3.0 Standard đạt 1.062 Elo từ 7.473 mẫu với mức $30 cho mỗi 1.000 ảnh, nằm trong dải xếp hạng 21-26 của bảng; Qwen Image 3.0 Pro đạt 1.085 Elo từ 12.851 mẫu với mức $40 cho mỗi 1.000 ảnh, nằm trong dải 15-20. Hai mươi ba Elo chính là toàn bộ khoảng cách giữa phân khúc rẻ và phân khúc đắt.

• Tạo hình ảnh từ văn bản vào cùng ngày — Standard đạt 1.069 Elo từ 5.619 mẫu với mức 30 USD/1.000; Pro đạt 1.094 Elo từ 5.898 mẫu với mức 40 USD/1.000. Cùng hình dạng, cùng khoảng cách, hơi rộng hơn.

• Các vị trí dẫn đầu trên bảng xếp hạng đã bỏ xa phần còn lại. GPT Image 2.5 Sunburst của OpenAI đứng ở mức 1.198 điểm về chỉnh sửa và 1.217 điểm về text-to-image, với biến thể Flare theo sau ở mức 1.177 và 1.207. Bản Pro của Qwen nằm ở khoảng giữa bảng với mẫu mười hai nghìn phiếu bầu phía sau, ít nhất đó là một phép đo chứ không phải một lời khẳng định.

• Bậc khiến Qwen trở nên thú vị lại chính là bậc yếu hơn, và giờ đây điều đó có thể đo lường được. Bản Standard rẻ hơn 10 đô-la cho mỗi nghìn ảnh và kém hơn 23 Elo về chỉnh sửa, và Alibaba không công bố bất kỳ chuẩn đánh giá nào cho phép bạn lập luận rằng khoảng cách nhỏ hơn mức đó. Sự đánh đổi ấy — bớt đi một phần mười giá để đổi lấy một bước giảm chất lượng có thể đo lường được — mới là quyết định thực sự, và đó chính là điều mà trang ra mắt của chính nhà cung cấp không nêu ra.

Krea 3 không có bất kỳ điều nào trong số này. Không có mục nào trên Artificial Analysis, không có kết quả đấu trường, không có gì từ bên thứ ba, tính đến ngày 16 tháng 10 năm 2026, một ngày sau khi ra mắt. Thứ nó có là một trang ra mắt có in phương pháp luận của mình ngay trên đó: các con số tốc độ là thời gian trung vị từ yêu cầu đến kết quả cho lô mười hai hình ảnh của mỗi mô hình, bao gồm cả thời gian xếp hàng, được đo trên nền tảng của Krea từ ngày 24 tháng 9 đến ngày 1 tháng 10 năm 2026, và một mức giá so sánh trên cùng trang được mô tả trong chú thích riêng của nó là "một ước tính nháp đang chờ xác thực". Mức độ công bố minh bạch như vậy là hiếm, và suy cho cùng đây vẫn là một nhà cung cấp tự đo lường chính mình.

Vậy nên hình dạng trung thực của sự so sánh này là: một mô hình có điểm đo lường ở mức trung bình và một hạng rẻ bị ẩn đi, mô hình kia không có điểm và có mức giá đã lộ diện. Không vị thế nào là dễ chịu, và lựa chọn giữa chúng nghĩa là chọn xem bạn có thể sống chung với kiểu bất định nào.

Phép tính chi phí, được thực hiện một cách trung thực

Ở giá niêm yết, hai bên gần nhau đến mức sự khác biệt nằm ở cấu trúc, chứ không phải ở con số.

• Qwen Image 3.0 Standard — 0,035 USD mỗi ảnh theo giá niêm yết của Model Studio, khoảng 30 USD cho mỗi 1.000 ảnh theo cách tính của Artificial Analysis. Qwen Image 3.0 Pro khoảng 40 USD cho mỗi 1.000 ảnh.

• Krea 3 — 0,03 USD mỗi ảnh ở 1K và 0,06 USD ở 2K. Ở 1K, mức giá của hai bên chênh nhau chưa đến nửa xu; ở 2K, Krea 3 gần như gấp đôi giá niêm yết mỗi ảnh của Qwen Standard.

• Cách tính phí của Qwen có những cái bẫy mà Krea không có. Đầu vào hình ảnh và đầu vào chỉnh sửa được tính phí riêng, mỗi cái ¥0,02, nên một quy trình lặp đưa kết quả trước đó vào lại sẽ phải trả tiền cho nó thêm lần nữa. Giá theo từng ảnh không thay đổi khi prompt của bạn dài hơn; còn giá tính theo token thì có thể.

• Cách tính phí của Krea có mức sàn mà Qwen không có. Giá mỗi ảnh của Krea 3 là tính theo mỗi lần chỉnh sửa, chấm hết, và không có gói rẻ hơn nào được công bố cho các đầu ra nhỏ. Qwen Standard có thể hạ giá thấp hơn nó, và thực tế là như vậy, ở nấc mà hai bên trùng nhau nhiều nhất.

Cách hiểu thực tế: nếu khối lượng công việc của bạn là chuyển đổi một lượt các hình ảnh nhỏ đến trung bình, Qwen Image 3.0 Standard có khả năng rẻ hơn và Krea 3 có khả năng nhanh hơn. Nếu đó là một phiên chỉnh sửa nhiều lượt kéo dài trên một tài nguyên, việc đo lường đầu vào ở phía Qwen là con số bạn cần mô phỏng trước khi cam kết, vì đó chính là chỗ hóa đơn bị cộng dồn.

Tính khả dụng và vị trí của lớp định tuyến

Qwen Image 3.0 được cung cấp trên Qwen Cloud và Bailian / Model Studio của Alibaba Cloud, còn Krea 3 được cung cấp trên krea.ai, thông qua một điểm cuối API Krea được ghi là beta, và thông qua một nhóm đối tác phân phối bên thứ ba. Cả hai đều không có trong danh mục của OrcaRouter — dòng sản phẩm hình ảnh của chúng tôi gồm các mô hình GPT-Image của OpenAI, mô hình hình ảnh Grok Imagine của xAI và các dòng hình ảnh Imagen và Gemini của Google. Chúng tôi cung cấp các mô hình văn bản Qwen của Alibaba; chúng tôi không cung cấp mô hình hình ảnh Qwen.

Chỗ mà điều đó trở nên quan trọng chính là vấn đề adapter. Một nhóm muốn dùng Qwen Image 3.0 cho các bố cục văn bản dày đặc và Krea 3 cho việc lặp lại danh mục thì đang phải vận hành hai nhà cung cấp đóng với hai mô hình tính phí, một bên tính theo token và bên kia tính theo ảnh. Đó chính xác là kiểu tích hợp mà một endpoint duy nhất được tạo ra để gộp lại: một khóa duy nhất cho hơn 200 mô hình, giá niêm yết của nhà cung cấp được chuyển thẳng với mức markup 0%, nên khi nhà cung cấp thay đổi giá thì giá mới có hiệu lực ngay trong cùng ngày, tự động chuyển đổi dự phòng giữa các nhà cung cấp khi một bên suy giảm, và một DSL định tuyến có thể diễn đạt bước tạo sinh của khối lượng công việc này cùng bước chỉnh sửa của khối lượng công việc khác mà không cần SDK thứ hai.

Lý do mà so sánh này thậm chí có trên các trang của chúng tôi là cả hai đều là những mô hình bạn sẽ gọi, chứ không phải những mô hình bạn sẽ tải về. Khi cả hai nhà cung cấp đều không gửi cho bạn trọng số, lợi thế của bạn hoàn toàn nằm ở việc bạn có thể gọi chúng rẻ và đáng tin cậy đến mức nào — và đó là một câu hỏi về định tuyến, không phải câu hỏi về mô hình.

Quyết định

• Văn bản dày đặc, tài liệu, bố cục, kết xuất đa ngôn ngữ — Qwen Image 3.0. Các tuyên bố của nhà cung cấp rất cụ thể và khác thường — chữ đọc được ở cỡ khoảng mười pixel, bao gồm cả LaTeX và toán học, mười hai ngôn ngữ trên hơn hai mươi phông chữ — và không có mô hình nào khác trong lô này được định vị ở đó.

• Độ nhất quán của sản phẩm và nhân vật ở quy mô lớn — Krea 3. Sáu tham chiếu cho mỗi lần chỉnh sửa, hộp giới hạn, chế độ chính xác và huấn luyện LoRA trên chính mô hình, điều mà Qwen Image 3.0 không công bố.

• Bạn cần mức chi phí gọi rẻ nhất trên mỗi ảnh và có thể chấp nhận chất lượng tầm trung — Qwen Image 3.0 Standard với giá khoảng 30 đô-la cho mỗi 1.000. Chỉ số Elo 1.062 của nó trong chỉnh sửa ảnh là có thật, đã được đo lường và thấp hơn 136 so với đơn vị dẫn đầu bảng; điều không hề tồn tại là bất kỳ thước đo chuẩn nào của nhà cung cấp lập luận rằng khoảng cách ấy hẹp hơn.

• Bạn cần một con số đo lường được trước khi ký — Qwen Image 3.0, không phải Krea 3. Cả hai hạng của Qwen đều có một con số như vậy, và hạng rẻ hơn cũng có, điều mà Krea 3 không thể mang lại. Không con số nào trong hai con số đó là thứ bạn sẽ đặt lên đầu một tài liệu mua sắm; cả hai đều là những con số bạn có thể trích dẫn.

Một điều mà cả hai phòng thí nghiệm đã làm trong năm nay đáng được chú ý hơn cả hai lần ra mắt. Alibaba đã dành hai thế hệ để chứng minh rằng một phòng thí nghiệm hình ảnh tiên phong có thể phát hành trọng số mở và một báo cáo kỹ thuật trong cùng một ngày, rồi ngừng làm điều đó với mô hình thực sự quan trọng. Krea đã làm điều đó một lần, vào tháng 5, và chưa lặp lại. Đó là một hướng đi chứ không phải một sự trùng hợp, và đó là lý do khả năng gọi một mô hình mà không cần tích hợp nó đã trở thành kỹ năng dễ chuyển đổi hơn.