Krea 3 八秒出圖，快本身就是賣點

Krea 這個月替修圖這件事定了一個數字：八秒。大多數 Krea 3 的編輯工作，端到端跑完不到八秒，原生 2K。最快的設定四到五秒就出來。Krea 自己也強調，這還算不上即時——而偏偏是這種主動打的折扣，讓剩下的說法更容易讓人相信。

模型是 10 月 15 日上線的。10 月 21 日搶下版面的 Ultra 版本則是另一種生物：它會先看過幾個候選輸出，永遠是 2K，跑一次可能要幾分鐘，而且需要 Max 方案。所以這裡其實是兩個產品共用一個名字，而對大多數團隊來說，有意思的是快的那一個。

為什麼延遲是賣點，而不是一個規格

修圖工具「夠好用」已經大概一年半了。但它們一直不夠快，快到能讓你邊想邊改。等九十秒，你就不會再多生幾個版本，而是開始替手上那一版找理由。

Krea 在 9 月 24 日到 10 月 1 日之間做過一次自家比較，計時包含排隊時間，而且不使用參考圖：Krea 3 在 2K 下不到八秒，一張 $0.06；Nano Banana Pro 33 秒，$0.135；GPT Image 2 90 秒，$0.22。這些是廠商自己設計測試、自己公布的數字，所以排名比具體倍數可信。

Krea 共同創辦人暨執行長 Victor Perez 把這次押注講得很直白：修圖模型已經用在電商、影視和廣告上，但它們的潛力大多被速度卡住。這是一句行銷話術，卻也剛好說中任何一個真的反覆改過產品照的人的感受。

還有一個不會出現在跑分裡的二階效應。一次編輯要八秒，你就一次只改一件事。要九十秒，你就會一次改四件事來省掉一趟來回，然後就分不清是哪個改動把畫面弄壞了。慢工具吃掉的不只是時間，還有判斷力。

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跨輪次的局部編輯，才是真正難的部分

Krea 3 會把產品本身保住，再圍繞它重建場景。它承諾的是：一張白底產品照能變成廣告主視覺，而標籤、字體和 logo 都不會走位。它接受邊界框，讓你能指定新元素落在哪裡，也支援多輪編輯，一張圖可以在好幾道指令下慢慢修，而不是每次從頭重生成。

試過的人都知道它會怎麼出錯。你提一個改動，成了；再提第二個，然後發現第一個悄悄被還原了。多輪編輯只有做到第三輪還記得第一輪，才配叫編輯。Krea 的說法是它做得到，而這裡參考圖的預算很關鍵：每次編輯給六到八張參考圖，足夠把一個產品從多個角度釘住，而不是只有一個角度。

榜單的畫面是一致的，但也談不上壓倒性。在阿里巴巴的 CPI-Bench（測真實世界的修圖任務）上，據稱 Krea 3 Ultra 拿到 5 分制的 4.81，僅次於 OpenAI 的 GPT Image 2.5，排在 GPT Image 2、Seedream 5 Pro 和 Nano Banana Pro 之前。在 Arena 的多圖編輯榜上，Ultra 版本以 1435 排第四，Gemini 3 Pro Image Preview 以 1365 排第九。截至 10 月 20 日的 Artificial Analysis，Ultra 以 1151 排第五，Fast 版本以 1125 排第十一，兩者都高於 1106 的 Nano Banana Pro。

用零頭的價格拿第二或第四，是一個站得住的位置。它不等於第一，而 Krea 自己的比較頁難得地願意寫明自己輸在哪裡。

真正改變工作方式的，是 LoRA

Krea 說 Krea 3 是第一個可以用 LoRA 微調、針對某個特定產品、人物或角色訓練的修圖模型。LoRA 是疊在基礎模型上的一層小轉接器，不是全量重訓，所以它便宜到可以做成一個功能，而不是一個顧問專案。

如果這在生產環境站得住，一致性就從提示詞問題變成設定問題。今天要讓同一雙球鞋在四十張圖裡長得一樣，你得寫一段越來越神經質的文字去描述車線和鞋型，然後在第十七張還是拿到一個「很像」的東西。替這雙鞋訓一個 LoRA，代表模型真的看過它，提示詞也就回到描述場景，而不是替產品辯護。

這比降價是更大的變化。降價一季之內就會有人跟上。而把品牌資產做成一個訓好的轉接器，這種工作流更黏——因為轉接器在你自己帳號裡，你下次換模型，它不在那裡。

老實的提醒：Krea 自己的發布貼文沒提微調，而在媒體報導裡宣布的功能，有時是分批上線的。真要把流程搭在這上面之前，先看目前的文件，並且用你自己的產品去測，別用示範用的樣品。

Nano Banana Pro 仍然贏在哪

Google 的模型保留了四件 Krea 沒有宣稱的事：4K 輸出、搜尋接地、圖內長文字，以及一套獨立的角色圖庫。如果你的工作是一張帶整段文案的海報，或是一張數字必須清楚的資訊圖表，那 Krea 的速度優勢一點都不重要，因為文字你反正要自己修。

分工其實滿乾淨。Krea 3 用於產品換場景、去物件、照片清理，量大、同一份素材要反覆重新布景。Nano Banana Pro 用於畫面本身要承載文字和事實脈絡的版式。只選一個然後罵另一個，正是團隊最後訂了兩份、卻一條流程都沒有的原因。

通路正在悄悄發揮作用

Krea 3 在 krea.ai 和 Krea API 上可用，也能透過 fal、Hedra、Together AI、Nous Research、OpenRouter、Replicate 和 Baseten 呼叫。這個鋪開的程度比看起來更重要。一個只活在自己介面裡的模型，比的是介面。一個出現在另外六個工具裡的端點，比的是能不能成為別人工作流裡已經在呼叫的那個預設模型。

Krea 本身是一家舊金山公司，由 Victor Perez 和 Diego Rodriguez 共同創辦，募資 8300 萬美元，在 Bain Capital Ventures 領投的 4700 萬美元 B 輪之後估值約 5 億美元。它宣稱有 3500 萬用戶。對上 OpenAI 和 Google，這點銀彈不多，而在公開榜單上拿第二，是真的爆冷，不是理所當然。

換之前該問的問題

八秒不是護城河。總有人會做出五秒，然後兩秒。現在真正值得評估的是：這個修圖模型能不能在二十輪裡把一個素材穩住，以及你能不能拿你賣的那件東西去訓它。這兩件事決定了三個人能不能跑起一個以前要一整個攝影棚的案子，而它們都不是定價頁上的某個數字。

先拿你最糟的那張產品照去試。就是那張標籤反光、角度彆扭、logo 每次出來都拼錯的。如果它能在八秒內撐過去，這個決定自己就做完了。