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Home»Open Weight»Krea 2 : 12 milliards de paramètres en open weights sous licence custom
Modèle Krea 2 12 milliards de paramètres en open weights, diffusion transformer avec versions RAW et Turbo 2K en 2 secondes sur GPU consumer
Krea 2, 12B paramètres, open weights RAW pour LoRA et Turbo 8-step pour 2K en 2s. Licence custom, pas Apache/MIT. Startup à 30M+ users.
Open Weight

Krea 2 : 12 milliards de paramètres en open weights sous licence custom

Updated:août 6, 20262 Mins Readaoût 6, 2026
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Krea a publié le 22 juin 2026 les poids ouverts de Krea 2, son premier modèle de génération d’images entraîné à partir de zéro. Doté de 12 milliards de paramètres, il est proposé en deux versions, Raw et Turbo, mais sous une licence custom — pas Apache 2.0.

Deux checkpoints pour deux usages

La publication comprend deux checkpoints distincts [[28]]. Krea 2 Raw, le modèle non distillé issu du mid-training, est destiné au fine-tuning et à la recherche [[29]]. Krea 2 Turbo est optimisé pour générer des images 2K en local en quelques secondes. Les deux sont disponibles sur Hugging Face et accompagnés d’un rapport technique détaillant l’architecture et l’entraînement [[24]].

Une licence custom, pas open source au sens strict

Contrairement aux modèles Flux de Black Forest Labs publiés sous licence communautaire, Krea 2 utilise une licence custom qui autorise l’usage commercial sous conditions [[25]]. La nuance est importante pour les entreprises qui souhaiteraient intégrer le modèle dans un produit payant : la licence doit être lue attentivement avant tout déploiement, notamment pour vérifier les restrictions d’usage.

Ce que ça change

Krea 2 est le premier modèle d’images véritablement compétitif publié en open weights en 2026. Les premiers benchmarks indépendants le placent parmi les meilleurs modèles propriétaires [[26]], ce qui en fait une alternative crédible à Midjourney, GPT Image ou Flux pour les équipes techniques capables de le déployer en local. La licence custom pourrait cependant freiner certaines utilisations commerciales par rapport à des modèles sous Apache 2.0.

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