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GPT Image 2.5 Sunburstvs.Boogu-Image-0.1-Base

Welches ist besser?

In unserer eigenen Bewertung liegt GPT Image 2.5 Sunburst vorn. Boogu-Image-0.1-Base hat noch keine Arena-Wertung. Boogu-Image-0.1-Base hat keinen API-Preis.

Testbilder

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

GPT Image 2.5 Sunburst: Infografik, erstes Bild aus dem festen Testlauf
GPT Image 2.5 Sunburst97 von 100
Boogu-Image-0.1-Base: Infografik, erstes Bild aus dem festen Testlauf
Boogu-Image-0.1-Base16 von 100

Ergebnis bei „Infografik“:GPT Image 2.5 Sunburst 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

GPT Image 2.5 Sunburst: openai, 1024x1024, quality high, n=1, erstellt 28.09.2026, 20:51. Quelle

Boogu-Image-0.1-Base: manual, local PyTorch 2.11.0, Diffusers 0.38.0; Boogu/Boogu-Image-0.1-Base@334ad7e5c6343d33308b306127e047b133e86926; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=4.0, seed=895870850114772015; mps; native PyTorch fallback is enabled by PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1; actual CPU operation use is not measured; bfloat16; upstream boogu-project/Boogu-Image@9b327526b1053e1f27f1bd0ae36b20ce2c39cb9e; reviewed MPS device allowlist and empty-reference self-attention only on original CPU SDPA, unchanged arguments and dtype; nonempty attention remains on MPS; no CUDA numeric equivalence claimed; native VAE input saved after scaling and shift, decoded float output finite before native same-size interpolation; native instruction template without rewriting; original Base sampling, no Turbo DMD inference, erstellt 02.11.2026, 23:56. Quelle

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

GPT Image 2.5 Sunburst Bild SHA 256: 2bcd5e2358dbf9e2f11336ebf6c4a4a15e0a9a10261dd74378d40985ac68ec6d

Boogu-Image-0.1-Base Bild SHA 256: 5ca2782a121b2ffdd620953a4453df06769a5d51778c7980e1cddc8b8e79e0dd

Infografik

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

Boogu-Image-0.1-Base: manual, local PyTorch 2.11.0, Diffusers 0.38.0; Boogu/Boogu-Image-0.1-Base@334ad7e5c6343d33308b306127e047b133e86926; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=4.0, seed=7796952798756533109; mps; native PyTorch fallback is enabled by PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1; actual CPU operation use is not measured; bfloat16; upstream boogu-project/Boogu-Image@9b327526b1053e1f27f1bd0ae36b20ce2c39cb9e; reviewed MPS device allowlist and empty-reference self-attention only on original CPU SDPA, unchanged arguments and dtype; nonempty attention remains on MPS; no CUDA numeric equivalence claimed; native VAE input saved after scaling and shift, decoded float output finite before native same-size interpolation; native instruction template without rewriting; original Base sampling, no Turbo DMD inference, erstellt 03.11.2026, 00:04. Quelle

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

GPT Image 2.5 Sunburst Bild SHA 256: 7dab94e5588be73aefe08f23f9d56ced4e2ddb2b29f754db41b057025cf34847

Boogu-Image-0.1-Base Bild SHA 256: 7b4a49a08dcb03776edaf18345ffe94ee7ae0293be8b3611bf676aa6c76c6405

Produktfotografie

GPT Image 2.5 Sunburst: openai, 1024x1024, quality high, n=1, erstellt 28.09.2026, 20:51. Quelle

Boogu-Image-0.1-Base: manual, local PyTorch 2.11.0, Diffusers 0.38.0; Boogu/Boogu-Image-0.1-Base@334ad7e5c6343d33308b306127e047b133e86926; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=4.0, seed=6866357448264114469; mps; native PyTorch fallback is enabled by PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1; actual CPU operation use is not measured; bfloat16; upstream boogu-project/Boogu-Image@9b327526b1053e1f27f1bd0ae36b20ce2c39cb9e; reviewed MPS device allowlist and empty-reference self-attention only on original CPU SDPA, unchanged arguments and dtype; nonempty attention remains on MPS; no CUDA numeric equivalence claimed; native VAE input saved after scaling and shift, decoded float output finite before native same-size interpolation; native instruction template without rewriting; original Base sampling, no Turbo DMD inference, erstellt 02.11.2026, 23:47. Quelle

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

GPT Image 2.5 Sunburst Bild SHA 256: c648276704e06f7925f2325e8ffff0d9d0a9bd6c5bb4866785abac92ce97ff9a

Boogu-Image-0.1-Base Bild SHA 256: d0e66f73a26844f514cb97bbbd69bb8f4bf39bd875ac8fca0f04989949a64478

Typografie und Layout

GPT Image 2.5 Sunburst: openai, 1024x1024, quality high, n=1, erstellt 28.09.2026, 20:50. Quelle

Boogu-Image-0.1-Base: manual, local PyTorch 2.11.0, Diffusers 0.38.0; Boogu/Boogu-Image-0.1-Base@334ad7e5c6343d33308b306127e047b133e86926; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=4.0, seed=5844980489998903917; mps; native PyTorch fallback is enabled by PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1; actual CPU operation use is not measured; bfloat16; upstream boogu-project/Boogu-Image@9b327526b1053e1f27f1bd0ae36b20ce2c39cb9e; reviewed MPS device allowlist and empty-reference self-attention only on original CPU SDPA, unchanged arguments and dtype; nonempty attention remains on MPS; no CUDA numeric equivalence claimed; native VAE input saved after scaling and shift, decoded float output finite before native same-size interpolation; native instruction template without rewriting; original Base sampling, no Turbo DMD inference, erstellt 02.11.2026, 23:36. Quelle

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

GPT Image 2.5 Sunburst Bild SHA 256: fd6a3767ba8253869cb94d5346f025541dac924c2190df2c37b366b182986cf8

Boogu-Image-0.1-Base Bild SHA 256: b9abc77788966e5c8425e7a94c12632b4e4ec11e6d41c7afd0e1acdc37602db3

Die Zahlen im Überblick

Arena-Wertungaus Stimmen von Nutzerinnen und Nutzern · höher ist besser
1.427

GPT Image 2.5 Sunburst

Platz 1 von 21

k. A.

Boogu-Image-0.1-Base

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser
75

GPT Image 2.5 Sunburst

Platz 8 von 108

10

Boogu-Image-0.1-Base

Platz 103 von 108

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

GPT Image 2.5 Sunburst

teuer

k. A.

Boogu-Image-0.1-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 Sunburst

Im Abo
Kein Abo von OpenAI mit diesem Modell. Über andere Anbieter ab ≈ 6,36 € im Monat (ElevenLabs Starter, mit begrenztem Guthaben). 62 Tarife in Deutschland.
Per API
0,21 $ je Bild, 100 Bilder 21,07 $.

Boogu-Image-0.1-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 SunburstBoogu-Image-0.1-Base
Wertungen
Arena-Wertungaus Stimmen von Nutzerinnen und Nutzern, höher ist besser1.427k. A.
Platz in der ArenaPlatz 1 von 21k. A.
Stimmen in der Arenamehr Stimmen, sicherere Wertung54.913k. A.
GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 1007510
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition549
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details878
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz648
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung9716
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besser0,21 $k. A.
100 Bilder21,07 $k. A.
Steckbrief
Erschienen08.09.2026k. A.
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbarproprietäroffen
ZugangAPIlokal
Parameternicht veröffentlicht10 Mrd.
Größte Ausgabe3.840 × 2.160 Pixelnicht einheitlich veröffentlicht
Tarife in Deutschlandmit genau diesem Modellnamen62k. A.

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

Quellen: Modellquelle GPT Image 2.5 Sunburst (geprüft 24.09.2026) · Modellquelle Boogu-Image-0.1-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 Sunburst und Boogu-Image-0.1-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 Sunburst und Boogu-Image-0.1-Base mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

Anderes Duell vergleichen