Zum Hauptinhalt springen

GPT Image 2.5 Flarevs.MOSS-Image-Base

Welches ist besser?

In unserer eigenen Bewertung liegt GPT Image 2.5 Flare vorn. MOSS-Image-Base hat noch keine Arena-Wertung. MOSS-Image-Base hat keinen API-Preis.

Testbilder

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

GPT Image 2.5 Flare: Produktfotografie, erstes Bild aus dem festen Testlauf
GPT Image 2.5 Flare69 von 100
MOSS-Image-Base: Produktfotografie, erstes Bild aus dem festen Testlauf
MOSS-Image-Base36 von 100

Ergebnis bei „Produktfotografie“:GPT Image 2.5 Flare 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

GPT Image 2.5 Flare: openai, 1024x1024, quality high, n=1, erstellt 28.09.2026, 20:53. 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

GPT Image 2.5 Flare Bild SHA 256: 85b17c41b19389cae3ea073ef582e6065a321d741978e772987d22e3ea3e3b08

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: 313d95f3e7766e861d46b0563c81bb2a02782708004c24c7aab0c46e8587ff83

Infografik

GPT Image 2.5 Flare: openai, 1024x1024, quality high, n=1, erstellt 28.09.2026, 20:53. 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

GPT Image 2.5 Flare Bild SHA 256: bc752abfce1c0d27b73e4084c3e7d82c4c0f71e0e5af97a80f4b24326cc4686e

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: 3175582007cf377490ab51f73a57ebddb312f523ac5bfb54ae7598e72eb3edca

Produktfotografie

GPT Image 2.5 Flare: openai, 1024x1024, quality high, n=1, erstellt 28.09.2026, 20:53. 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

GPT Image 2.5 Flare Bild SHA 256: 69fedb7d635d1329c461ff1ee9e5cf8384119e218e3b3bdb93b9e11f728335d8

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: af9ea47eb1554bcaaaadf8860fecfa5bb69095a58bf346e3d9a73be8240a2a7c

Typografie und Layout

GPT Image 2.5 Flare: openai, 1024x1024, quality high, n=1, erstellt 28.09.2026, 20:52. 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

GPT Image 2.5 Flare Bild SHA 256: cc90d54a99e1bad9e0cc8e4196746fb1d56a2fdd2a9ee101dbbf270ef5e4b6a8

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: e87b1d9d7aa09487c6b9be505746dacb2f3be551f29a5d85424a44a2a88089c5

Die Zahlen im Überblick

Arena-Wertungaus Stimmen von Nutzerinnen und Nutzern · höher ist besser
1.399

GPT Image 2.5 Flare

Platz 2 von 21

k. A.

MOSS-Image-Base

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser
72

GPT Image 2.5 Flare

Platz 18 von 108

51

MOSS-Image-Base

Platz 61 von 108

Preis je BildDollar über die API · niedriger ist besser
0,21 $

GPT Image 2.5 Flare

teuer

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.

GPT Image 2.5 Flare

Im Abo
Kein Abo von OpenAI mit diesem Modell. Über andere Anbieter ab ≈ 6,36 € im Monat (ElevenLabs Starter, mit begrenztem Guthaben). 61 Tarife in Deutschland.
Per API
0,21 $ je Bild, 100 Bilder 21,07 $.

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.

Arena-Wertung (LMArena) vom 06.11.2026 · GraduallyBench vom 03.11.2026 · API-Preise vom 06.11.2026 · 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.

KennzahlGPT Image 2.5 FlareMOSS-Image-Base
Wertungen
Arena-Wertungaus Stimmen von Nutzerinnen und Nutzern, höher ist besser1.399k. A.
Platz in der ArenaPlatz 2 von 21k. A.
Stimmen in der Arenamehr Stimmen, sicherere Wertung53.925k. A.
GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 1007251
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition6451
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details6936
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz6346
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung9171
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besser0,21 $k. A.
100 Bilder21,07 $k. A.
Steckbrief
Erschienen08.09.202616.10.2026
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbarproprietäroffen
ZugangAPIlokal
Parameternicht veröffentlicht5 Mrd.
Größte Ausgabenicht einheitlich veröffentlichtnicht einheitlich veröffentlicht
Tarife in Deutschlandmit genau diesem Modellnamen61k. A.

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

Quellen: Modellquelle GPT Image 2.5 Flare (geprüft 22.09.2026) · 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 GPT Image 2.5 Flare 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 GPT Image 2.5 Flare und MOSS-Image-Base mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

Anderes Duell vergleichen