BAGEL-7B-MoTvs.SANA-1.5 1.6B 1024px

Welches ist besser?

In unserer eigenen Bewertung liegen beide gleichauf. 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.

BAGEL-7B-MoT: Produktfotografie, erstes Bild aus dem festen Testlauf — BAGEL-7B-MoT88 von 100

SANA-1.5 1.6B 1024px: Produktfotografie, erstes Bild aus dem festen Testlauf — SANA-1.5 1.6B 1024px0 von 100

Ergebnis bei „Produktfotografie“:BAGEL-7B-MoT vorn

Auftrag an beide Modelle (Original englisch)Create a square premium product photograph of a brushed titanium wristwatch standing upright on dark green marble. The watch has a cream dial, thin black hands set to 10:10, twelve distinct hour markers, a realistic crown, and a dark brown leather strap. Soft window light from the left, controlled reflections, shallow depth of field, no text, no logo, no extra objects.

Darauf achtet die Bewertung: Materialien, Reflexionen und kleine Details.

„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

BAGEL-7B-MoT: fal, provider-default image size; one output sampled; use_thought=false, one request, first output, seed=1668381318, Fal schema does not expose image size or image count fields, estimated cost $0.100000, erstellt 02.11.2026, 15:22. Quelle

SANA-1.5 1.6B 1024px: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; Efficient-Large-Model/SANA1.5_1.6B_1024px_diffusers@b77948f2b4eed5c728e9b828ccff07f7427b43cc; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=4913908686846438154; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input; optional instruction disabled, erstellt 02.11.2026, 17:32. Quelle

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

BAGEL-7B-MoT Bild SHA 256: f9a99e0e983d8731377afdf880911fc993d516b55c18059fd5cb3390fd01fd31

SANA-1.5 1.6B 1024px Bild SHA 256: abc8d1fcb514ea7754211b79030abbf92ef83a61e546f19b217ccb06df0aaf45

Infografik

BAGEL-7B-MoT: fal, provider-default image size; one output sampled; use_thought=false, one request, first output, seed=1401806471, Fal schema does not expose image size or image count fields, estimated cost $0.100000, erstellt 02.11.2026, 15:23. Quelle

SANA-1.5 1.6B 1024px: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; Efficient-Large-Model/SANA1.5_1.6B_1024px_diffusers@b77948f2b4eed5c728e9b828ccff07f7427b43cc; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=1936313402304398258; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input; optional instruction disabled, erstellt 02.11.2026, 17:33. Quelle

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

BAGEL-7B-MoT Bild SHA 256: fd19fd4a68dfc264705c92209fcf45e3c8be4384c02433888b066683ee57c2ba

SANA-1.5 1.6B 1024px Bild SHA 256: 828815adaab125d67312b64061f9b5a448558e9ac56ec9aa5ce8cf00cb63c481

Produktfotografie

BAGEL-7B-MoT: fal, provider-default image size; one output sampled; use_thought=false, one request, first output, seed=1385391411, Fal schema does not expose image size or image count fields, estimated cost $0.100000, erstellt 02.11.2026, 15:22. Quelle

SANA-1.5 1.6B 1024px: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; Efficient-Large-Model/SANA1.5_1.6B_1024px_diffusers@b77948f2b4eed5c728e9b828ccff07f7427b43cc; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=1353667313865032696; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input; optional instruction disabled, erstellt 02.11.2026, 17:32. Quelle

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

BAGEL-7B-MoT Bild SHA 256: e8ef4e099fe8329b2bba090a2b8fee5cf926dfc5f91ad8e8694b4a4c78ab8455

SANA-1.5 1.6B 1024px Bild SHA 256: a43c512ad071c0d7526e16f69874b653f073c532403114299c8fde43770a72c8

Typografie und Layout

BAGEL-7B-MoT: fal, provider-default image size; one output sampled; use_thought=false, one request, first output, seed=425487007, Fal schema does not expose image size or image count fields, estimated cost $0.100000, erstellt 02.11.2026, 15:21. Quelle

SANA-1.5 1.6B 1024px: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; Efficient-Large-Model/SANA1.5_1.6B_1024px_diffusers@b77948f2b4eed5c728e9b828ccff07f7427b43cc; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=2028788407160516328; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input; optional instruction disabled; two submissions: first attempt produced no image after a documented MPS VAE decoding crash; technical repeat kept the same prompt and seed, erstellt 02.11.2026, 17:31. Quelle

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

BAGEL-7B-MoT Bild SHA 256: 401dd23a2e6578a4e676d10543a9fea92d94d0f535dee90d6c7a25e56143257a

SANA-1.5 1.6B 1024px Bild SHA 256: 7c58a1c863d5b8d22d06ed159b89aa64d13cf9a44f7b3d4871683f491f0bb75c

Die Zahlen im Überblick

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

k. A.

BAGEL-7B-MoT

nicht in der Arena

k. A.

SANA-1.5 1.6B 1024px

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser

BAGEL-7B-MoT

Platz 76 von 108

SANA-1.5 1.6B 1024px

Platz 107 von 108

Preis je BildDollar über die API · niedriger ist besser

k. A.

BAGEL-7B-MoT

kein API-Preis

k. A.

SANA-1.5 1.6B 1024px

kein API-Preis

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

BAGEL-7B-MoT

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

SANA-1.5 1.6B 1024px

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	BAGEL-7B-MoT	SANA-1.5 1.6B 1024px
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	34	4
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition	11	3
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details	88	0
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz	32	4
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung	6	7
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besser	k. A.	k. A.
100 Bilder	k. A.	k. A.
Steckbrief
Erschienen	20.05.2025	16.03.2025
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar	offen	offen
Zugang	lokal, Web-App	lokal
Parameter	14 Mrd.	1,6 Mrd.
Größte Ausgabe	nicht einheitlich veröffentlicht	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 BAGEL-7B-MoT (geprüft 01.11.2026) · Modellquelle SANA-1.5 1.6B 1024px (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 BAGEL-7B-MoT und SANA-1.5 1.6B 1024px enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.

Weitere Vergleiche

Vergleiche BAGEL-7B-MoT und SANA-1.5 1.6B 1024px mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

Anderes Duell vergleichen

Erstes BildmodellZweites Bildmodell