HiDream-O1-Image-1.5vs.Boogu-Image-0.1-Turbo

Welches ist besser?

In unserer eigenen Bewertung liegt HiDream-O1-Image-1.5 vorn. In der Arena fehlen beide. Boogu-Image-0.1-Turbo hat keinen API-Preis.

Testbilder

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

HiDream-O1-Image-1.5: Infografik, erstes Bild aus dem festen Testlauf — HiDream-O1-Image-1.576 von 100

Boogu-Image-0.1-Turbo: Infografik, erstes Bild aus dem festen Testlauf — Boogu-Image-0.1-Turbo8 von 100

Ergebnis bei „Infografik“:HiDream-O1-Image-1.5 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

HiDream-O1-Image-1.5: manual, one request, first output, HiDream O1 Image 1.5, 1:1, 2K, n=1, no reference image, no negative prompt, Vivago web, 2 free credits, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 16.08.2026, 13:07. Quelle

Boogu-Image-0.1-Turbo: manual, local PyTorch 2.11.0, Diffusers 0.38.0; Boogu/Boogu-Image-0.1-Turbo@47cd26d3c211b030c64ffe60d63b2e17a7c519c2; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=4, guidance=1.0, seed=2111621457284287488; 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 DMD student inference, conditioning sigma 0.001, erstellt 02.11.2026, 23:24. Quelle

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

HiDream-O1-Image-1.5 Bild SHA 256: 99db95d2f6f00dc7f8872b5562b7577a49065a120d15fc54f687ba624fe4cf6e

Boogu-Image-0.1-Turbo Bild SHA 256: 0c90d3a3e12870784d8b576ac3ace689b6cb627a4222f7cfc4a0d3793b9e4a37

Infografik

Boogu-Image-0.1-Turbo: manual, local PyTorch 2.11.0, Diffusers 0.38.0; Boogu/Boogu-Image-0.1-Turbo@47cd26d3c211b030c64ffe60d63b2e17a7c519c2; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=4, guidance=1.0, seed=8524023330556932596; 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 DMD student inference, conditioning sigma 0.001, erstellt 02.11.2026, 23:24. Quelle

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

HiDream-O1-Image-1.5 Bild SHA 256: 073d00d82d82a05c20f9117a18e71e21fe0300fd9f4985608be09726b1ee70a8

Boogu-Image-0.1-Turbo Bild SHA 256: 096ae82e5a28ef1095f159019c41983c84a0c670a76e752fb3a1f9600fa7c45a

Produktfotografie

Boogu-Image-0.1-Turbo: manual, local PyTorch 2.11.0, Diffusers 0.38.0; Boogu/Boogu-Image-0.1-Turbo@47cd26d3c211b030c64ffe60d63b2e17a7c519c2; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=4, guidance=1.0, seed=9219148100655939974; 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 DMD student inference, conditioning sigma 0.001, erstellt 02.11.2026, 23:23. Quelle

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

HiDream-O1-Image-1.5 Bild SHA 256: 98de28b81a3551441936ce2ebcc0b418e69e9d5cf6ce8b1dc281bc90b05731dc

Boogu-Image-0.1-Turbo Bild SHA 256: 50719aadf378d21848c83dbdb510a8134c80be05cbb2b718182a95e9cbb28164

Typografie und Layout

Boogu-Image-0.1-Turbo: manual, local PyTorch 2.11.0, Diffusers 0.38.0; Boogu/Boogu-Image-0.1-Turbo@47cd26d3c211b030c64ffe60d63b2e17a7c519c2; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=4, guidance=1.0, seed=4970356096182813142; 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 DMD student inference, conditioning sigma 0.001; two local attempts: original MPSGraph SIGABRT before output; one identical-prompt, identical-seed technical repeat after reviewed backend-only correction, first output retained; exact failing original operator is not proven, erstellt 02.11.2026, 23:18. Quelle

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

HiDream-O1-Image-1.5 Bild SHA 256: db5acbc9b443ea381bf6294997720fa246cf8a199f91d451aa1d7242fc4a348a

Boogu-Image-0.1-Turbo Bild SHA 256: cec0e99f796e6d0e4dafc517afc93fd93041aecbd52cef74a421ea9c3a15ab69

Die Zahlen im Überblick

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

k. A.

HiDream-O1-Image-1.5

nicht in der Arena

k. A.

Boogu-Image-0.1-Turbo

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser

HiDream-O1-Image-1.5

Platz 38 von 108

Boogu-Image-0.1-Turbo

Platz 104 von 108

Preis je BildDollar über die API · niedriger ist besser

0,08 $

HiDream-O1-Image-1.5

eher teuer

k. A.

Boogu-Image-0.1-Turbo

kein API-Preis

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

HiDream-O1-Image-1.5

Im Abo: k. A. Kein Tarif in Deutschland nennt genau dieses Modell.
Per API: 0,08 $ je Bild, 100 Bilder 8 $.

Boogu-Image-0.1-Turbo

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 · 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.

Kennzahl	HiDream-O1-Image-1.5	Boogu-Image-0.1-Turbo
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	65	9
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition	76	18
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details	51	6
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz	58	5
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung	76	8
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besser	0,08 $	k. A.
100 Bilder	8 $	k. A.
Steckbrief
Erschienen	Juni 2026	k. A.
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar	proprietär	offen
Zugang	API, Web-App	lokal
Parameter	nicht veröffentlicht	10 Mrd.
Größte Ausgabe	2.048 × 2.048 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 HiDream-O1-Image-1.5 (geprüft 22.09.2026) · Modellquelle Boogu-Image-0.1-Turbo (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 HiDream-O1-Image-1.5 und Boogu-Image-0.1-Turbo enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.

Weitere Vergleiche

Vergleiche HiDream-O1-Image-1.5 und Boogu-Image-0.1-Turbo mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

Anderes Duell vergleichen

Erstes BildmodellZweites Bildmodell