Krea 3 八秒出图，快本身就是卖点

Krea 这个月给修图这件事定了个数字：八秒。大多数 Krea 3 的编辑任务，端到端跑完不到八秒，原生 2K。最快的配置四到五秒就出。Krea 自己也强调，这还不算实时——而恰恰是这种主动打的折扣，让剩下的说法更容易让人信。

模型是 10 月 15 日上线的。10 月 21 日抢了头条的 Ultra 档是另一个物种：它会先评审几个候选结果，永远输出 2K，跑一次可能要几分钟，而且要 Max 套餐。所以这里其实是两个产品共用一个名字，而对大多数团队来说，有意思的是快的那个。

为什么延迟是卖点，而不是一个参数

修图工具「够用」已经有大概一年半了。但它们一直不够快，快到能让你边想边改。等九十秒，你就不再多生成几个版本了，而是开始替手上那一版找理由。

Krea 在 9 月 24 日到 10 月 1 日之间做过一次自家对比，计时包含排队时间，且不使用参考图：Krea 3 在 2K 下不到八秒，一张 $0.06；Nano Banana Pro 33 秒，$0.135；GPT Image 2 90 秒，$0.22。这是厂商自己设计测试得出的厂商数字，所以排名比具体倍数更可信。

Krea 联合创始人兼 CEO Victor Perez 把这次押注说得很直白：修图模型已经在电商、影视和广告里用起来了，但它们的潜力大多被速度卡住。这是一句营销话，但它恰好也说中了任何一个真的反复改过产品图的人的感受。

还有一个不会出现在跑分里的二阶效应。一次编辑要八秒，你就一次只改一件事。要九十秒，你就会一次改四件事来省掉一轮往返，然后就分不清是哪一处改动把画面弄坏了。慢工具消耗的不只是时间，还有判断力。

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跨轮次的局部编辑，才是真正难的部分

Krea 3 会把产品本身保住，围绕它重建场景。它承诺的是：一张白底产品图能变成广告大片，而标签、字体和 logo 都不走形。它支持用边界框指定新元素落在哪里，也支持多轮编辑，一张图可以在若干条指令下逐步打磨，而不是每次都从头重生成。

试过的人都知道它会怎么翻车。你提一个改动，成了；再提第二个，然后发现第一个悄悄回滚了。多轮编辑只有做到第三轮还记得第一轮，才配叫编辑。Krea 的说法是它做得到，而这里参考图预算很关键：每次编辑给六到八张参考图，够你把一个产品从多个角度钉住，而不是只有一个角度。

榜单的画风是一致的，但也谈不上碾压。在阿里巴巴的 CPI-Bench（测真实世界修图任务）上，据说 Krea 3 Ultra 拿到 5 分制的 4.81，仅次于 OpenAI 的 GPT Image 2.5，排在 GPT Image 2、Seedream 5 Pro 和 Nano Banana Pro 之前。在 Arena 的多图编辑榜上，Ultra 档以 1435 排第四，Gemini 3 Pro Image Preview 以 1365 排第九。截至 10 月 20 日的 Artificial Analysis 上，Ultra 以 1151 排第五，Fast 档以 1125 排第十一，两者都高于 1106 的 Nano Banana Pro。

以零头的价格拿第二或第四，这是一个自洽的位置。它不等于第一，而 Krea 自己的对比页罕见地愿意写明自己在哪儿输。

真正改变工作方式的，是 LoRA

Krea 说 Krea 3 是第一个可以用 LoRA 微调、针对某个具体产品、人物或角色训练的修图模型。LoRA 是叠在基础模型上的一层小适配器，不是全量重训，所以它便宜到可以做成一个功能，而不是一个咨询项目。

如果这在生产环境里站得住，一致性就从提示词问题变成了配置问题。今天要让同一双球鞋在四十张图里长得一样，你得写一段越来越神经质的文字去描述走线和鞋型，然后在第十七张上还是拿到一个「很像」的东西。给这双鞋训一个 LoRA，意味着模型是真的见过它，提示词也就回到描述场景，而不是替产品辩护。

这比降价是更大的变化。降价一个季度内就会有人跟上。而把品牌资产做成一个训好的适配器，这种工作流更黏——因为适配器在你自己账户里，你下次换模型，它不在那儿。

诚实的提醒：Krea 自己的发布帖里没提微调，而在媒体稿里宣布的功能，有时是分批上线的。真要把流水线搭在这上面之前，先看当下的文档，并且用你自己的产品去测，别用演示罐头。

Nano Banana Pro 仍然赢在哪

Google 的模型保留了四样 Krea 没有宣称的东西：4K 输出、搜索接地、图内长文本，以及一套独立的角色图库。如果你的活是一张带整段文案的海报，或者一张数字必须清晰的信息图，那 Krea 的速度优势一点都不重要，因为文字你反正要自己修。

分工其实挺干净。Krea 3 用于产品换场景、去物体、修图清理，量大、同一份素材要反复重新布景。Nano Banana Pro 用于画面本身要承载文字和事实背景的版式。只选一个然后骂另一个，正是团队最后订了两份、却一条流水线都没有的原因。

分发正在悄悄起作用

Krea 3 在 krea.ai 和 Krea API 上可用，也能通过 fal、Hedra、Together AI、Nous Research、OpenRouter、Replicate 和 Baseten 调用。这个铺开程度比看上去更重要。一个只活在自己界面里的模型，比拼的是界面。一个出现在另外六个工具里的端点，比拼的是成为别人工作流里已经在调用的那个默认模型。

Krea 本身是一家旧金山公司，由 Victor Perez 和 Diego Rodriguez 联合创办，融资 8300 万美元，在 Bain Capital Ventures 领投的 4700 万美元 B 轮之后估值约 5 亿美元。它声称有 3500 万用户。对上 OpenAI 和 Google，这点弹药不多，而在公开榜单上拿第二，是真的爆冷，不是理所当然。

换之前该问的问题

八秒不是护城河。总有人会做出五秒，然后两秒。现在真正值得评估的是：这个修图模型能不能在二十轮里把一个素材稳住，以及你能不能拿你卖的那件东西去训它。这两件事决定了三个人能不能跑起一个过去要一整个摄影棚的项目，而它们都不是定价页上的某个数字。

先拿你最烂的那张产品图去试。就是那张标签反光、角度别扭、logo 每次出来都拼错的那张。如果它能在八秒内扛过去，这个决定自己就做完了。