Krea 3 对比 MAI Image 2.6 Preview：16,400 票，与截止期限赛跑

Krea 3公布了一份完整的价目表，却无法告诉你这个模型到底好不好。 MAI Image 2.6 Preview，Microsoft AI 的图像模型，其编辑分数背后有 16,400 次盲测人工对比，却无法告诉你一次编辑要花多少钱。这正是这场对决核心处的取舍，而且它并不会归结出一个赢家——它归结为你能够承受哪一种未知。Krea 于 2026 年 10 月 15 日发布 Krea 3；微软于 2026 年 8 月 10 日将 MAI-Image-2.6 投入公开预览，并于 9 月 4 日更新了该公告。一个刚面世一天，价格精确到分。另一个已发布两个月，在独立榜单上有排名，且仅通过 Microsoft Foundry 销售。

每一方实际上能证明什么

先从证据说起，因为在这一对上，证据严重失衡，而且这种失衡与定价的方向恰恰相反。

• MAI Image 2.6 Preview，实测数据。在 Artificial Analysis 的图像编辑排行榜上（读取于 2026 年 10 月 16 日），MAI-Image-2.6 以来自 16,400 个样本的 1,151 Elo位列第四，95% 区间为 1,139 至 1,163。在文生图排行榜上，同一模型以来自 7,993 张投票的 1,165 Elo位列第六。其价格更低的同门模型 MAI-Image-2.6-Flash 在编辑榜上以来自 10,505 个样本的 1,144 分位列第五。这些都是盲测两两对比的人类偏好投票，由微软无法掌控的第三方收集。

• Krea 3，未经实测。编辑榜上没有条目，文生图榜上也没有条目，更没有第三方延迟测试。存在的只有 Krea 自己的说法——原生 2K 下端到端不到 8 秒——这一数据是在 2026 年 9 月 24 日至 10 月 1 日期间，基于 Krea 自家编辑流量测得的；同一张表中竞品的耗时也是以相同方式采集的。

• 价格一栏——在这两项对比中，两个榜单对微软模型比微软自己更宽容。Artificial Analysis 将 MAI-Image-2.6 列为每 1,000 张图片 38.90 美元，MAI-Image-2.6-Flash 则为 19.50 美元。Krea 对 Krea 3 的定价为：未计参考图前，一次 2K 编辑为 0.06 美元，而参考图单独计费：1K 每张加收 0.02 美元，2K 每张加收 0.07 美元，另加 0.02 美元用于高/思考模式。

这些模型中的其中一个，已经被那些看不到标签的人投票了 16,400 次。另一个则由它自己的制造商来计时。如果你的问题是“它好不好”，那么今天只有一个能给出答案，而它不是新的那个。

微软引用的 1,336 并不是显示板上显示的数字。

微软的发布文章以第二名开篇。这理所应当，但这并非全貌。

• 微软自家的图表将 MAI-Image-2.6 列为 1,336，排名第二，仅次于 GPT Image 2 Medium 的 1,381，领先于 Grok Imagine Image 2.0 的 1,316；微软给出的来源为 arena.ai，基于文生图任务测得。 • 我们于 2026 年 10 月 16 日查看的 Artificial Analysis 文生图排行榜将 MAI-Image-2.6 列为 1,165——排名第六，落后于 GPT Image 2.5 Sunburst 的 1,218、GPT Image 2.5 Flare 的 1,208、GPT Image 2（high）的 1,186、Nano Banana 2.1 的 1,172 以及 Grok Imagine Image 2.0 的 1,167。

那是两个不同的榜单，Elo 评分尺度也不同，所以 1,336 和 1,165 并不冲突，也都没有错——但它们支撑的是不同的说法。“第二名”属于微软引用的 Arena 榜单。“在顶级梯队中排名第六，95% 区间为 1,153 至 1,177”属于那个让你能查看投票的榜单。在编辑榜单上——对于你要用来修改现有图像的模型来说，这个榜单才是重要的——MAI-Image-2.6 以 1,151 排名第四，Nano Banana 2.1 以 1,152 排名第三——第三名与第四名之间只差一分，稳稳落在两个模型的误差范围内。

请如实理解这句话：Microsoft 的模型确实跻身独立榜单上最好的编辑模型之列，而它也确实不是世界上第二好的模型。这两种说法都来自公开数据。

定价不对称，从两个方向推演

算一算 Krea 的计价，这两款产品就不再处于不同的价格区间了。

• 单次 2K 编辑，一张参考图：$0.13。

• 四个 2K 参考图——Krea 自家文档所称的全细节上限——$0.34 每次编辑，或每 100,000 次编辑 $34,000。

• 六个 2K 参考图，正是发布帖所宣传的数量：每次编辑 $0.48，每 100,000 次 $48,000。Krea 自己的图表显示，100,000 次 2K 的 Krea 3 编辑为每月 $6,000，并明确标注"不含图像参考"。

• MAI-Image-2.6 Preview 按独立委员会挂牌价计算：每 1,000 张图像 38.90 美元，即每 100,000 张 3,890 美元——而这个比较在一个方向上对 Microsoft 不公平，在另一个方向上对 Krea 不公平，因为 Microsoft 的数字没有附带关于批量、参考图或重试的说明，也无法对照厂商价目表加以核实，因为根本不存在厂商价目表。

有一件事你可以毫不含糊地说：按单张图像算，Krea 3 很便宜；按单次构图算，它很贵，而多参考构图正是使用它的理由。这款模型的主打价格与它最典型的使用场景指向相反的方向，而发布帖的成本图表里只出现了其中一面。

参考限值：一个数值与三个数值的对比

微软发布一个答案。Krea 发布三个，而它们之间的差别，就是计划与惊喜之间的差别。

• MAI-Image-2.6 Preview可接受文本以及最多五张图像，用于图像编辑工作流；根据 Microsoft 的 Foundry 模型卡，该模型卡还设定了输出限制：最小 768 × 768 像素，最大总像素数为 2,359,296，相当于 1536 × 1536。一个数字，一页，没有星号。

• Krea 3可接受最多 6 个参考（根据发布帖及其 FAQ），最多 8 个（根据产品页面），以及最多 8 个在 API 自己的image_urls/ 参数行中——此外还有一条规则：从五个参考起，每个参考的最长边都会被压缩到至多 1536 px，以及文档本身的建议：当细节很重要时“发送四个或更少”。启用 Zero Data Retention 后，上限会降至4个参考，因为届时每个参考都必须以 base64 数据 URI 的形式传输。

对于那些用例属于多参考类型的人来说——同一画面中有一个角色、一件服装和一个场景——Krea 3 的有效数字是四，而四参考编辑是 $0.34，不是 $0.06。这是一个合理的价格。它不是发布价。

这些各自应该放在生产流水线的什么位置

Krea 3 的卖点是吞吐量：只渲染发生变化的区域，连续编辑而不累积伪影，并在竞争对手拍一张主图的时间里处理完整个产品目录。它的 regional_edit/ 标志就是实现机制——Krea 的文档警告说，当你不断编辑模型自身的输出时，整图编辑会逐渐劣化，这正是"只重新生成变动部分"这一模型的现实论据。如果你的工作负载是"给 4,000 张产品照片换背景"，那么这种架构正是关键所在，而你所放弃的那项独立评分，评的是另一回事。

MAI-Image-2.6 Preview 的卖点，是有微软合约背书的可量化质量。当输出结果要由人来评判时——营销活动图像、品牌视觉——以及当买家的技术栈中已经有 Foundry 时，它就是该拿起来用的模型。但它并不是那种能在规模化场景下做规划的模型：由于没有公布价目表，它的单图成本只是别人表格里的一个数字；而 2,359,296 总像素的分辨率上限，在每一个并非接近正方形的画幅比例下，都低于 Krea 的原生 2K 输出。

在两者中任一基础上继续构建，而不把本季度押在上面

这两个模型目前都不在 OrcaRouter 的目录中，我们也不会暗示情况并非如此：OrcaRouter 既不路由 Krea 3，也不路由 MAI-Image-2.6 Preview。 Krea 3 需通过 Krea 自家的抢先体验 API 访问，而这需要拥有 beta 版中的工作区；微软的模型只能通过 Foundry 和 MAI Playground 访问。

这正是路由器存在的意义所在，尽管发布文章通常不会这样描述。当两个候选模型中的一个没有公布价格，而另一个有三条已公布的参考上限时，明智的做法是把流水线搭建成这样：更换模型只是一次配置变更。一个兼容 OpenAI 的单一端点，覆盖 200 多个模型——供应商标价原样透传、不额外加价，因此厂商调价当天即生效，而不必等到下一次合同续签——这让替换变得廉价。自动故障转移，把失败的调用改道到备用选项而非丢进你的队列，这让 beta 得以存活。它做不到的是让这两个图像模型中的任何一个今天就能被调用，而我们确实路由的那些部件——包括 GPT Image 和 Gemini 图像系列——才是应当在必须交付的工作负载中继续使用的选择，直到上面这两个模型把自身问题理清为止。

如果你这周就需要一个模型，却拿不到邀请，那决定已经替你做了。如果你两个都能拿到，这笔取舍就一目了然：Krea 3 给你速度、原生 2K 和一个你可以预测的计费表，但要你相信一项没人审计过的一致性声明。MAI Image 2.6 Preview 给你 16,400 次人工对比和一个硬性分辨率上限，却要你围绕一个存在于别人排行榜上的数字来规划预算。选那个你能定价的未知项。

这一切都不构成回避该模型的理由，而只是一个了解其历史的理由：这一类模型背后有据可查的 AI 事件与智能体故障，均收录于 OrcaRouter AI 事故档案，其中每一条目都附有自己的来源、严重程度、置信度评级以及争议标记。