FLUX1.1 [pro] Ultravs.MOSS-Image-Base

Welches ist besser?

In unserer eigenen Bewertung liegt MOSS-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.

FLUX1.1 [pro] Ultra: Infografik, erstes Bild aus dem festen Testlauf — FLUX1.1 [pro] Ultra28 von 100

MOSS-Image-Base: Infografik, erstes Bild aus dem festen Testlauf — MOSS-Image-Base71 von 100

Ergebnis bei „Infografik“:MOSS-Image-Base vorn

Auftrag an beide Modelle (Original englisch)Create a square German infographic titled SO FUNKTIONIERT PHOTOSYNTHESE. Show exactly four numbered steps in this order: 1 LICHT, 2 WASSER, 3 CO₂, 4 ZUCKER + SAUERSTOFF. Use a clean editorial science style with one plant cross-section, simple arrows, high contrast, legible labels, and no other text.

Darauf achtet die Bewertung: Zahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung.

„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

FLUX1.1 [pro] Ultra: fal, aspect ratio 1:1; provider-native resolution, n=1, seed=3831910390, Fal exposes no resolution input; endpoint supports output up to 2K, Prompt enhancement disabled with enhance_prompt=false; default safety tolerance 2, estimated cost $0.060000, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 14:50. Quelle

MOSS-Image-Base: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.41.0; OpenMOSS-Team/MOSS-Image-Base@85975793d8b3d432f1b6e27f352abaa4c2a4c0d3; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.0, seed=921965437095743280; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; unconditional skip layers=[22]; CPU operator fallback permitted, actual fallback use was not measured; official experimental MPS compatibility runtime OpenMOSS/MOSS-Image@1961ca3d111b828e65278656cde0c8f94484f4dd, erstellt 02.11.2026, 22:39. Quelle

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

FLUX1.1 [pro] Ultra Bild SHA 256: 0b97e1e3f33be2844c06cc18618fea633273ada7e9d6404f9769cdb8403ffbfc

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: 313d95f3e7766e861d46b0563c81bb2a02782708004c24c7aab0c46e8587ff83

Infografik

FLUX1.1 [pro] Ultra: fal, aspect ratio 1:1; provider-native resolution, n=1, seed=1664027293, Fal exposes no resolution input; endpoint supports output up to 2K, Prompt enhancement disabled with enhance_prompt=false; default safety tolerance 2, estimated cost $0.060000, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 14:50. Quelle

MOSS-Image-Base: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.41.0; OpenMOSS-Team/MOSS-Image-Base@85975793d8b3d432f1b6e27f352abaa4c2a4c0d3; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.0, seed=2567672344276262662; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; unconditional skip layers=[22]; CPU operator fallback permitted, actual fallback use was not measured; official experimental MPS compatibility runtime OpenMOSS/MOSS-Image@1961ca3d111b828e65278656cde0c8f94484f4dd, erstellt 02.11.2026, 22:43. Quelle

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

FLUX1.1 [pro] Ultra Bild SHA 256: 2c7d24fcda220cf5eff966e1b857f11ad0e561f81ac9e4106ef1b4bd71686637

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: 3175582007cf377490ab51f73a57ebddb312f523ac5bfb54ae7598e72eb3edca

Produktfotografie

FLUX1.1 [pro] Ultra: fal, aspect ratio 1:1; provider-native resolution, n=1, seed=291934417, Fal exposes no resolution input; endpoint supports output up to 2K, Prompt enhancement disabled with enhance_prompt=false; default safety tolerance 2, estimated cost $0.060000, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 14:49. Quelle

MOSS-Image-Base: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.41.0; OpenMOSS-Team/MOSS-Image-Base@85975793d8b3d432f1b6e27f352abaa4c2a4c0d3; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.0, seed=8912274556852986311; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; unconditional skip layers=[22]; CPU operator fallback permitted, actual fallback use was not measured; official experimental MPS compatibility runtime OpenMOSS/MOSS-Image@1961ca3d111b828e65278656cde0c8f94484f4dd, erstellt 02.11.2026, 22:35. Quelle

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

FLUX1.1 [pro] Ultra Bild SHA 256: 7d497c35126a92de69af61e5721158a10f4e2acf88a8526dcdd0f8a9a571e028

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: af9ea47eb1554bcaaaadf8860fecfa5bb69095a58bf346e3d9a73be8240a2a7c

Typografie und Layout

FLUX1.1 [pro] Ultra: fal, aspect ratio 1:1; provider-native resolution, n=1, seed=1909595532, Fal exposes no resolution input; endpoint supports output up to 2K, Prompt enhancement disabled with enhance_prompt=false; default safety tolerance 2, estimated cost $0.060000, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 14:49. Quelle

MOSS-Image-Base: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.41.0; OpenMOSS-Team/MOSS-Image-Base@85975793d8b3d432f1b6e27f352abaa4c2a4c0d3; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.0, seed=9219943416610765538; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; unconditional skip layers=[22]; CPU operator fallback permitted, actual fallback use was not measured; official experimental MPS compatibility runtime OpenMOSS/MOSS-Image@1961ca3d111b828e65278656cde0c8f94484f4dd, erstellt 02.11.2026, 22:31. Quelle

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

FLUX1.1 [pro] Ultra Bild SHA 256: 0dfeffb6c3489b9ac2e1ae9100793320fa4f5eab779269de7aff3a4b768595f3

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: e87b1d9d7aa09487c6b9be505746dacb2f3be551f29a5d85424a44a2a88089c5

Die Zahlen im Überblick

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

k. A.

FLUX1.1 [pro] Ultra

nicht in der Arena

k. A.

MOSS-Image-Base

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser

FLUX1.1 [pro] Ultra

Platz 83 von 108

MOSS-Image-Base

Platz 61 von 108

Preis je BildDollar über die API · niedriger ist besser

k. A.

FLUX1.1 [pro] Ultra

kein API-Preis

k. A.

MOSS-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.

FLUX1.1 [pro] Ultra

Im Abo: Kein Abo von Black Forest Labs mit diesem Modell. Über andere Anbieter ab ≈ 9,54 € im Monat (Krea Basic, mit begrenztem Guthaben). 12 Tarife in Deutschland.
Per API: Kein API-Preis bekannt. Zugang: API.
Gewichte: unbekannt.

MOSS-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	FLUX1.1 [pro] Ultra	MOSS-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	31	51
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition	22	51
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details	28	36
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz	45	46
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung	28	71
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besser	k. A.	k. A.
100 Bilder	k. A.	k. A.
Steckbrief
Erschienen	k. A.	16.10.2026
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar	unbekannt	offen
Lebenszyklus	Separate Ultra-API-Route beziehungsweise Ultra-Modus; kein unabhängiger Checkpoint belegt	kein Statushinweis
Zugang	API	lokal
Parameter	nicht veröffentlicht	5 Mrd.
Größte Ausgabe	nicht einheitlich veröffentlicht	nicht einheitlich veröffentlicht
Tarife in Deutschlandmit genau diesem Modellnamen	12	k. A.

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

Quellen: Modellquelle FLUX1.1 [pro] Ultra, Statusquelle (geprüft 01.11.2026) · Modellquelle MOSS-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 FLUX1.1 [pro] Ultra und MOSS-Image-Base enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.

Weitere Vergleiche

Vergleiche FLUX1.1 [pro] Ultra und MOSS-Image-Base mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

Anderes Duell vergleichen

Erstes BildmodellZweites Bildmodell