AuraFlow v0.3vs.Z-Image Base

Welches ist besser?

In unserer eigenen Bewertung liegt Z-Image Base vorn. In der Arena fehlen beide. Beide haben keinen API-Preis.

Testbilder

Gleicher Auftrag, je das erste Bild. Vorausgewählt ist die Aufgabe mit dem größten Unterschied.

AuraFlow v0.3: Figur und Details, erstes Bild aus dem festen Testlauf — AuraFlow v0.316 von 100

Z-Image Base: Figur und Details, erstes Bild aus dem festen Testlauf — Z-Image Base71 von 100

Ergebnis bei „Figur und Details“:Z-Image Base vorn

Auftrag an beide Modelle (Original englisch)Create a square cinematic full-body portrait of a fictional bicycle courier waiting under a transparent umbrella at a rainy tram stop in Hamburg at blue hour. She wears a mustard raincoat, navy trousers, red sneakers, a silver helmet, and carries a teal messenger bag. Keep both hands visible, render the bicycle correctly, use realistic wet-street reflections, and include no readable brand names.

Darauf achtet die Bewertung: Anatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz.

„Vorn“: in allen drei Bewertungsrunden besser. „Knapp vorn“: höherer Wert, aber nicht in jeder Runde.

Testprotokoll der Bilder

Jeder Testversuch verwendet denselben archivierten Prompt und einen Auftrag. Es zählt die erste Ausgabe dieses Versuchs. Wiederholungen nach technischen Testfehlern sind bei den betroffenen Bildern vermerkt. Die Dateien werden ohne Beschnitt auf 1.024 × 1.024 Pixel vereinheitlicht. Anbieterabhängige Auflösung, Zufall, Qualitätsstufe und Prompt-Verarbeitung können trotzdem abweichen. Die Bilder sind ein visueller Praxistest, keine Rekonstruktion der Arena-Konfiguration.

Figur und Details

AuraFlow v0.3: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; fal/AuraFlow-v0.3@2cd8588f04c886002be4571697d84654a50e3af3; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=8761677709905735111; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE, erstellt 02.11.2026, 18:42. Quelle

Z-Image Base: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=1788591829, estimated cost $0.020000, erstellt 01.11.2026, 21:35. Quelle

Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: 985a75b38642a9f0e5e0c0e0c67f1b7f67780d42bd2168fa24e9a7a7a94b0da6

AuraFlow v0.3 Bild SHA 256: 9d0f14ca671e82f18947b9a0d7d7587e372cb4f515ce028434fac4efbd937155

Z-Image Base Bild SHA 256: 7a9c8b160230e302e618ad99ed1047d36b66bdc759d8455d0479048c442cdf75

Infografik

AuraFlow v0.3: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; fal/AuraFlow-v0.3@2cd8588f04c886002be4571697d84654a50e3af3; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=3793893866514060497; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE, erstellt 02.11.2026, 18:47. Quelle

Z-Image Base: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=2013338091, estimated cost $0.020000, erstellt 01.11.2026, 21:35. Quelle

Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: ed65cb4e6a51e2336f8b149ad4cbb16e020f07d527ad94362e719d2dcf91d94f

AuraFlow v0.3 Bild SHA 256: d2a4ecc1c165bc861ca60133d9ff95dc9d5b1d5320763be92c8168ff8c3b8166

Z-Image Base Bild SHA 256: b306143deb4d133e60ff4840e5fb8271d445f5a4944b98e89346763d84a19d30

Produktfotografie

AuraFlow v0.3: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; fal/AuraFlow-v0.3@2cd8588f04c886002be4571697d84654a50e3af3; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=4682738952817248216; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE, erstellt 02.11.2026, 18:37. Quelle

Z-Image Base: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=1140297503, estimated cost $0.020000, erstellt 01.11.2026, 21:35. Quelle

Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: c67fd71e91304458a2feef5c91efa8677260fab0c0099a29a2c52cb579f5b2f3

AuraFlow v0.3 Bild SHA 256: 6889065a427cc29bc1c0a53b0ad0662eb24f4be885148b0ebb8f6d945bbd4749

Z-Image Base Bild SHA 256: 11b631f154a0ddff86df21d6d8ffab0d208d51df894f3563dd6818d20b450aae

Typografie und Layout

AuraFlow v0.3: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; fal/AuraFlow-v0.3@2cd8588f04c886002be4571697d84654a50e3af3; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=7437917803059710684; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE, erstellt 02.11.2026, 18:31. Quelle

Z-Image Base: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=194884257, estimated cost $0.010486, erstellt 01.11.2026, 21:20. Quelle

Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: 2e012c3d14ee5dd02203a94f394ca80a5038cdebd6032b25a8b8a221f2255419

AuraFlow v0.3 Bild SHA 256: b6c221541210743564f6921b5e0bbc227c4d2246f6410cb0c1779c7c58d9460d

Z-Image Base Bild SHA 256: 62dbb49a07e3efe0f82ae9051fac20fce00a8f82b57ebe37a526b5176523c84f

Die Zahlen im Überblick

Arena-Wertungaus Stimmen von Nutzerinnen und Nutzern · höher ist besser

k. A.

AuraFlow v0.3

nicht in der Arena

k. A.

Z-Image Base

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser

AuraFlow v0.3

Platz 102 von 108

Z-Image Base

Platz 74 von 108

Preis je BildDollar über die API · niedriger ist besser

k. A.

AuraFlow v0.3

kein API-Preis

k. A.

Z-Image Base

kein API-Preis

Plätze unter den 21 Bildmodellen mit Arena-Wertung und den 108 mit GraduallyBench-Lauf; Preisvergleich mit 28 Modellen mit API-Preis.

AuraFlow v0.3

Im Abo: k. A. Kein Tarif in Deutschland nennt genau dieses Modell.
Per API: Kein API-Preis bekannt. Zugang: lokal.
Lizenz: Offene Gewichte.

Z-Image Base

Im Abo: k. A. Kein Tarif in Deutschland nennt genau dieses Modell.
Per API: Kein API-Preis bekannt. Zugang: lokal.
Lizenz: Offene Gewichte.

Im Abo zählen nur Tarife, die genau dieses Modell nennen. Abo-Preise inkl. USt, API-Preise in Dollar.

GraduallyBench vom 03.11.2026 · Abo-Datenbank vom 29.09.2026 (38 Tage alt)

Alle Daten im Vergleich

Der bessere Wert ist fett. Bei den Wertungen nur, wenn der Abstand klar ist.

Kennzahl	AuraFlow v0.3	Z-Image Base
Wertungen
Arena-Wertungaus Stimmen von Nutzerinnen und Nutzern, höher ist besser	k. A.	k. A.
Platz in der Arena	k. A.	k. A.
Stimmen in der Arenamehr Stimmen, sicherere Wertung	k. A.	k. A.
GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100	12	37
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition	11	33
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details	15	22
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz	16	71
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung	7	24
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besser	k. A.	k. A.
100 Bilder	k. A.	k. A.
Steckbrief
Erschienen	k. A.	27.01.2026
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar	offen	offen
Zugang	lokal	lokal
Parameter	7 Mrd.	6 Mrd.
Größte Ausgabe	1.536 × 1.536 Pixel	nicht einheitlich veröffentlicht
Tarife in Deutschlandmit genau diesem Modellnamen	k. A.	k. A.

API-Preise für ein Bild mit 1.024 × 1.024 Pixeln laut Artificial Analysis.

Quellen: Modellquelle AuraFlow v0.3 (geprüft 01.11.2026) · Modellquelle Z-Image Base (geprüft 01.11.2026)

Arena-Wertungen je Kategorie

Aus blinden Abstimmungen bei LMArena. „Vorn“ heißt: der Vorsprung ist klar.

Kein gemeinsamer Arena-Wert im gespeicherten Stand

Für AuraFlow v0.3 und Z-Image Base enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.

Weitere Vergleiche

Vergleiche AuraFlow v0.3 und Z-Image Base mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

Anderes Duell vergleichen

Erstes BildmodellZweites Bildmodell