Krea 3 對決 HY-Image 3.5：較便宜的編輯器，說明文件反而更糟

單看價格，這場對決還沒開始就已結束，而且對較新的模型來說，方向完全錯了。HY-Image 3.5，T​encent 目前的圖像模型——提供服務的識別碼為hy-image-v3.5-preview，在國際端點上 2K 圖像定價 $0.024——成本大約是K​rea 3 收費的四成。K​rea 於 2026 年 10 月 15 日發布 K​rea 3，作為專用編輯模型，原生 2K 每張圖像 $0.06，以速度為賣點：端到端每次編輯不到 8 秒。所以，如果你原本期待新挑戰者能以更低價壓過現任者，算術卻顯示相反結果，而有趣的問題就變成：為什麼有人會為同樣的編輯工作付兩倍半的價格。

答案在於可讀性，而這是一把雙面刃。Tencent 的模型有獨立的編輯分數——1,088 Elo，在 Artificial Analysis 圖像編輯排行榜的六十九個受評模型中排名第十七；根據 5,775 次盲測比較，其公佈的 95% 區間為 1,074 至 1,102。Krea 3 則沒有。但 Tencent 的模型早在 Krea 3 問世之前就已進入預覽，且未公佈結束預覽的日期，也完全沒有公佈每次編輯所需秒數的數據。Krea 3 有發佈日期、價格、延遲數據，卻沒有外部證據。兩家廠商都沒有給你完整全貌，而這兩個缺口並不對稱。

兩種模型，兩種不同的未完成。

這是首先必須弄清楚的事，因為一邊用的詞是「preview」，另一邊用的詞是「beta」，兩者所描述的並不是同一個問題。

T​encent 先推出其 H​unyuan 圖像系列的預覽版，正式版稍後才發布，而當前這一代正處於前述兩種狀態中的第一種——並沒有第二個穩定、非預覽版的識別名稱與之並存，且 T​encent 尚未公布其何時會出現的日期。該榜單也將其登記在預覽版名稱之下，即 HunyuanImage 3.5 (Preview)，這獨立佐證了預覽版是當前狀態，而非歷史標籤。

Krea 的處境以一種規模較小的方式顯得更加混亂。該模型於 2026 年 10 月 15 日以 Krea 3 之名推出，Krea 的發佈頁面與部落格都如此稱呼它。Krea 自家的定價表則將它列為 Krea 3 Beta。在同一網站的別處，參考圖片上限在發佈文章中寫的是六張，在產品頁面上則是八張。這些都不表示該模型尚未準備就緒；這一切只說明這是個才四天、尚未整理過的發佈。但「Krea 3 Beta」是方案表中出現的字串，而那正是那種最終會出現在某人設定檔裡的細節。

• 發佈狀態 — HY-Image 3.5：預覽中，識別碼 hy-image-v3.5-preview，尚未公布穩定版定名的日期。Krea 3：於 2026 年 10 月 15 日發佈，在發佈頁面上名為 Krea 3，而在 Krea 的計畫表中名為 Krea 3 Beta。

• 獨立編輯排名 — HY-Image 3.5：第 17 名（共 69 名），1,088 Elo，區間 1,074–1,102，5,775 個樣本。K​rea 3：未收錄，未排名。

• 每張 2K 圖片的價格 — HY-Image 3.5：國際端點 $0.024，國內 ¥0.15，僅就實際交付的輸出圖片計費。K​rea 3：2K 為 $0.06，1K 為 $0.03，均一價，K​rea 表示上市價即定價，而非促銷價。

• 速度 — HY-Image 3.5：未公布每次編輯的秒數數據。Krea 3：廠商表示，在 2K 下端到端低於 8 秒。

• 參考圖像 — HY-Image 3.5：每次請求最多五張，這個數字在 Tencent 的資料中一致沿用。Krea 3：發布貼文有六張，產品頁面有八張。

• 輸出上限——HY-Image 3.5：用騰訊自己的話說，是「最高 2K」。Krea 3：原生 2K，範例為 2736 × 1536 像素，1K 則半價。

• 開放權重——兩者皆無。兩家廠商都沒有可下載的檢查點；T​encent 的 ComfyUI 節點是呼叫 API 而非在本機執行，而 K​rea 僅以企業授權洽談的形式提供自架選項。

編輯 Elo 能帶給你什麼，又不能帶給你什麼

八十一之中的第十六名是真正出色的名次，而且它是這整份比較中唯一獨立製作的數字。值得仔細讀一讀。

HY-Image 3.5 在編輯排行榜上的得分高於文生圖排行榜——1,088 對上在文生圖中跌出前六十名的名次——而這道落差，一行就道盡了這款模型的性格。就原始生成偏好而言，它頂多位處中段；在編輯方面，它則位居前四分之一。編輯排行榜的領先者是 OpenAI 的 GPT Image 2.5 Sunburst，得分 1,198，以及 Flare 的 1,177，Nano Banana 2.1 與 Microsoft 的 MAI-Image-2.6 則以 1,148 並列，因此騰訊約落後前沿 110 Elo——這是實打實的差距，不是四捨五入的誤差，尤其評分區間僅約 ±14。

那個數字無法告訴你的事，正是製作編輯成敗所繫的關鍵。Elo 是盲選偏好投票的平均值；它完全無法說明你畫面中未變動的部分是否保持不變，而這正是 Krea 整套宣傳所圍繞的核心——它稱之為 precision 的一項指標：在對齊後以四分之一解析度進行比較，編輯區域之外保持不變的像素占比，且每個模型在相同提示詞下只有一次嘗試。Krea 的 precision 測試是自行執行的，也應以此來解讀。這仍然是正確的問題，而獨立排行榜並沒有為任一模型回答這個問題。

無人宣傳的不對稱性：多語言文字

這裡有一項能力差異，是雙方供應商的比較頁面都不會揭露的，而對於在英語以外市場出貨的團隊來說，這正是決定勝負的關鍵。

Tencent 對 HY-Image 3.5 的主張是，圖像內所渲染文字的準確度有所提升，且中英文皆然。那是廠商的主張，沒有任何獨立評測機構就此模型的文字渲染進行評分，而且它尚未在 Tencent 以外被重現——但這是一項關於該模型明確具備之能力的主張，並且鎖定該類別最穩定出現的失誤。任何製作中文行銷素材、包裝或海報的人，都應將其視為這場對決中雙方就此主題所說的唯一內容。

Krea 3 已發布的資料中，沒有任何可與之相提並論的說明。它的發表範例全是英文，而其文件記載的強項是產品場景替換、物件移除與照片修飾。這並不構成它在中文方面表現不佳的證據；這只是完全沒有任何宣稱，而對本地化流程而言，那等同於同一件事——未經測試。

順帶一提，這兩個模型在相同方向上都有共同的盲點。Krea 3 讓角色設定表保持未命名但真實存在：在連續編輯與參考資料之間維持一致性。Tencent 記錄了多參考條件化與一項一致性宣稱，也同樣記載了沒有具名的角色設定表功能或逐角色資產物件。如果你正在建立一組反覆出現的角色陣容，無論在哪一邊，你都得自己組裝這條流程。

成本引數，包含重試次數在內

先照公布費率的表面數字來看。HY-Image 3.5 每張 2K 圖像 $0.024，相較於 Krea 3 的 $0.06，相差 2.5 倍；而每月十萬張圖像時，就是 $2,400 對 $6,000。Tencent 的計費僅針對已交付的輸出圖像，因此遭過濾或失敗的請求不會收費，這使得在混亂的工作負載下，實際費率會比按請求計費更接近報價。

兩個但書必須伴隨那個較便宜的數字。$0.024 是國際端點費率；國內數字是 2K 影像的 ¥0.15，而如果你的流量以不同方式路由，你支付的數字就會改變。而且該模型處於預覽階段——預覽價格是一個尚未完成變動之物的價格，這是主張將該費率保留為設定值而非常數的論點，而不是反對使用它的論點。

Krea 的反駁論點不在於價格，而在於重試次數。每次編輯六美分，跑五輪並挑出最好的一次要花三十美分，而且不用開會。六美分對上 0.024 美元，差距小到足以讓決策取決於可控性與速度，而不是帳單——對於一場以兩倍半價差開場的比較來說，這是個奇怪的結論，卻也是誠實的結論。

你可以在哪裡撥打每一個，以及路由器對此會怎麼處理

這兩個模型都不是你能自己握在手中的。Tencent 不發布任何檢查點、沒有本地授權，也沒有離線途徑；所有有記載的取用方式都是 Tencent 自家的 API 或 Tencent 自家產品之一。Krea 的自架方案是企業方案，需在協商授權下於你自己的 GPU 上運行。所以兩者都是呼叫，而實際問題是你想管理多少呼叫。

OrcaRouter 對此的答案，就是在數百個模型之上提供單一 OpenAI 相容端點，供應商定價原價直通、不另加價 —— 因此廠商調價當天就會反映在你的帳單上，而不是等到下次續約 —— 另外還提供一套路由 DSL，可依每筆請求指定特定模型，並在供應商出錯時自動容錯切換。坦白說清楚涵蓋範圍：我們不路由 HY-Image 3.5或 K​rea 3今天，所以這兩者都意味著得直接向原廠呼叫。在此期間，這個端點確實能為你帶來的好處是：你會拿來與它們兩者做基準比較的那些模型——GPT Image 2以及 G​oogle 較新的圖像模型等——都已經在同一把金鑰之後，因此這場評比只是改個設定，而不是三套整合；而 T​encent 方面從預覽版轉為穩定版，或 K​rea 3 Beta 改名，都只是一行編輯，而不是一次遷移。

哪一個，用於哪項工作

如果你要發布中文素材，HY-Image 3.5 是這兩者中唯一在檯面上對文字渲染有所宣稱的一個，而且也是兩者中便宜許多的那一個。你要先明白：預覽版是它目前的發行狀態，穩定識別碼尚未排定日期，而唯一附在它身上的獨立品質數字，是盲測偏好的平均值，對圍堵毫無說明。

如果你正在大量編輯英文產品與廣告宣傳圖像，而你的團隊抱怨的是實際耗時，那麼 K​rea 3 是更新、更快、在特定意義上文件更完善的選項——也是更貴的那個。開始使用前請理解，附加在它身上的每一項效能數據都是 K​rea 自己的，它的參考數量有兩種文件記載方式，而且它在四天前才問世，沒有任何外部測量數據。

決勝關鍵不在於兩家廠商任何一方的資料。而是在於：你的編輯是否必須精確維持某個畫面不變——若是如此，該在你自己的圖片上跑的指標，就是 Krea 對這兩個模型所做的精確度測試；或者，你的素材是否必須正確呈現中文——若是如此，該測的就是能否登上頭條，而不是排行榜。這兩項實驗都花不到一天，而且兩者能告訴你的，都會比本文開頭那兩個價格標籤更多。

數字無法告訴你的是，這一切在實際運作中是否出了問題：針對此類模型有記錄的 AI 事件與代理故障，都收錄在the OrcaRouter AI Incident Archive，其中每筆條目都附有自己的來源、嚴重程度、可信度等級與爭議標記。