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Krea 2 Largevs.SenseNova U1.5 Lite

Welches ist besser?

In unserer eigenen Bewertung liegen beide gleichauf. SenseNova U1.5 Lite hat noch keine Arena-Wertung. SenseNova U1.5 Lite hat keinen API-Preis.

Testbilder

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

Krea 2 Large: Figur und Details, erstes Bild aus dem festen Testlauf
Krea 2 Large54 von 100
SenseNova U1.5 Lite: Figur und Details, erstes Bild aus dem festen Testlauf
SenseNova U1.5 Lite35 von 100

Ergebnis bei „Figur und Details“:Krea 2 Large knapp vorn

Auftrag an beide Modelle (Original englisch)Create a square cinematic full-body portrait of a fictional bicycle courier waiting under a transparent umbrella at a rainy tram stop in Hamburg at blue hour. She wears a mustard raincoat, navy trousers, red sneakers, a silver helmet, and carries a teal messenger bag. Keep both hands visible, render the bicycle correctly, use realistic wet-street reflections, and include no readable brand names.

Darauf achtet die Bewertung: Anatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz.

„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

Krea 2 Large: openrouter, aspect ratio 1:1, resolution 1K, one request, first returned image, seed=provider random, actual cost $0.060000, erstellt 14.08.2026, 13:36. Quelle

SenseNova U1.5 Lite: manual, local stable-diffusion.cpp@3be23788fc0c9f35a2c24b1211caae11d4a54dbc, ggml@d49c49e1dd361ba3c0a77c90b5b1404b83969aa8; sensenova/SenseNova-U1.5-8B-MoT@9feeeab8a2792514d109cd34589342a2cc1d4ab2; native 2048x2048, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=4.0, seed=8087247682796819534; Apple M5 Max Metal MTL0 requested through the native backend option; automatic placement remains enabled, and actual placement is recorded in the CLI log; Original BF16 checkpoint. The exact two SenseNova vision convolution weights use a targeted lossless BF16-to-F32 rule; other eligible weights use the native unquantized f16 option. This BF16-to-F16 conversion rounds values, as quantified by the linked complete-checkpoint GGML preflight; excluded weights remain BF16 if used. Operation precision follows the backend.; Euler, flow shift 3; CPU Philox RNG (CLI cuda RNG option, no CUDA hardware); original BF16 weights without requested quantization; observational latent and pre-clipping finite checks; native prompt template without rewriting; empty unconditional prompt, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 22:17. Quelle

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

Krea 2 Large Bild SHA 256: 0ff58bb2381d2d753ef76973ac739c5aa556d182192ebb8d6f44ccba0898f991

SenseNova U1.5 Lite Bild SHA 256: c092b333f479c5b28ad33958d0e45f0fb0989970af02690079cf1398742c55b8

Infografik

Krea 2 Large: openrouter, aspect ratio 1:1, resolution 1K, one request, first returned image, seed=provider random, actual cost $0.060000, erstellt 14.08.2026, 13:37. Quelle

SenseNova U1.5 Lite: manual, local stable-diffusion.cpp@3be23788fc0c9f35a2c24b1211caae11d4a54dbc, ggml@d49c49e1dd361ba3c0a77c90b5b1404b83969aa8; sensenova/SenseNova-U1.5-8B-MoT@9feeeab8a2792514d109cd34589342a2cc1d4ab2; native 2048x2048, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=4.0, seed=2640628636372692680; Apple M5 Max Metal MTL0 requested through the native backend option; automatic placement remains enabled, and actual placement is recorded in the CLI log; Original BF16 checkpoint. The exact two SenseNova vision convolution weights use a targeted lossless BF16-to-F32 rule; other eligible weights use the native unquantized f16 option. This BF16-to-F16 conversion rounds values, as quantified by the linked complete-checkpoint GGML preflight; excluded weights remain BF16 if used. Operation precision follows the backend.; Euler, flow shift 3; CPU Philox RNG (CLI cuda RNG option, no CUDA hardware); original BF16 weights without requested quantization; observational latent and pre-clipping finite checks; native prompt template without rewriting; empty unconditional prompt, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 22:25. Quelle

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

Krea 2 Large Bild SHA 256: 5b489d9f70c7253124a51d313bfaea1606f1b6c53ef19d238b5aa9601d2ea6ef

SenseNova U1.5 Lite Bild SHA 256: dcf8206386da05d11c35a6950309e61f08a504d440366226eac316328718f5ae

Produktfotografie

Krea 2 Large: openrouter, aspect ratio 1:1, resolution 1K, one request, first returned image, seed=provider random, actual cost $0.060000, erstellt 14.08.2026, 13:36. Quelle

SenseNova U1.5 Lite: manual, local stable-diffusion.cpp@3be23788fc0c9f35a2c24b1211caae11d4a54dbc, ggml@d49c49e1dd361ba3c0a77c90b5b1404b83969aa8; sensenova/SenseNova-U1.5-8B-MoT@9feeeab8a2792514d109cd34589342a2cc1d4ab2; native 2048x2048, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=4.0, seed=1950293105094404455; Apple M5 Max Metal MTL0 requested through the native backend option; automatic placement remains enabled, and actual placement is recorded in the CLI log; Original BF16 checkpoint. The exact two SenseNova vision convolution weights use a targeted lossless BF16-to-F32 rule; other eligible weights use the native unquantized f16 option. This BF16-to-F16 conversion rounds values, as quantified by the linked complete-checkpoint GGML preflight; excluded weights remain BF16 if used. Operation precision follows the backend.; Euler, flow shift 3; CPU Philox RNG (CLI cuda RNG option, no CUDA hardware); original BF16 weights without requested quantization; observational latent and pre-clipping finite checks; native prompt template without rewriting; empty unconditional prompt, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 22:11. Quelle

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

Krea 2 Large Bild SHA 256: d4d912904708c24aae1059d5096a11fcb0b78f5be48be2b045ea07ca046914c8

SenseNova U1.5 Lite Bild SHA 256: d425ed5236325ee28633f83cb00f3fd39181f7dd6df0e5408d8b1c07c6796107

Typografie und Layout

Krea 2 Large: openrouter, aspect ratio 1:1, resolution 1K, one request, first returned image, seed=provider random, actual cost $0.060000, erstellt 14.08.2026, 14:05. Quelle

SenseNova U1.5 Lite: manual, local stable-diffusion.cpp@3be23788fc0c9f35a2c24b1211caae11d4a54dbc, ggml@d49c49e1dd361ba3c0a77c90b5b1404b83969aa8; sensenova/SenseNova-U1.5-8B-MoT@9feeeab8a2792514d109cd34589342a2cc1d4ab2; native 2048x2048, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=4.0, seed=8328647217678382438; Apple M5 Max Metal MTL0 requested through the native backend option; automatic placement remains enabled, and actual placement is recorded in the CLI log; Original BF16 checkpoint. The exact two SenseNova vision convolution weights use a targeted lossless BF16-to-F32 rule; other eligible weights use the native unquantized f16 option. This BF16-to-F16 conversion rounds values, as quantified by the linked complete-checkpoint GGML preflight; excluded weights remain BF16 if used. Operation precision follows the backend.; Euler, flow shift 3; CPU Philox RNG (CLI cuda RNG option, no CUDA hardware); original BF16 weights without requested quantization; observational latent and pre-clipping finite checks; native prompt template without rewriting; empty unconditional prompt; three local execution attempts: original Metal BF16 attempt aborted on a missing matrix kernel before output; same-seed CPU retry deliberately interrupted before its first sampling step without image or latent; first image retained after the reviewed loader compatibility correction and disclosed F16 runtime conversion with unchanged prompt and seed, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 22:04. Quelle

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

Krea 2 Large Bild SHA 256: f34eb736928ed7555e35c096f9da4ab2df41ba8880e54fdf7cd8b3dce6f3480d

SenseNova U1.5 Lite Bild SHA 256: df5c50fc54f03b972796f424999bd5991ff758a6b7abc00c212864aca3b124bc

Die Zahlen im Überblick

Arena-Wertungaus Stimmen von Nutzerinnen und Nutzern · höher ist besser
1.115

Krea 2 Large

Platz 18 von 21

k. A.

SenseNova U1.5 Lite

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser
77

Krea 2 Large

Platz 5 von 108

73

SenseNova U1.5 Lite

Platz 14 von 108

Preis je BildDollar über die API · niedriger ist besser
0,06 $

Krea 2 Large

eher günstig

k. A.

SenseNova U1.5 Lite

kein API-Preis

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

Krea 2 Large

Im Abo
Bei Krea kostenlos nutzbar (Krea Free, mit begrenztem Guthaben), mehr ab ≈ 9,54 € im Monat (Krea Basic, mit begrenztem Guthaben). Über andere Anbieter ab ≈ 6,36 € im Monat (ElevenLabs Starter, mit begrenztem Guthaben). 16 Tarife in Deutschland.
Per API
0,06 $ je Bild, 100 Bilder 6 $.

SenseNova U1.5 Lite

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

KennzahlKrea 2 LargeSenseNova U1.5 Lite
Wertungen
Arena-Wertungaus Stimmen von Nutzerinnen und Nutzern, höher ist besser1.115k. A.
Platz in der ArenaPlatz 18 von 21k. A.
Stimmen in der Arenamehr Stimmen, sicherere Wertung71.664k. A.
GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 1007773
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition8693
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details9084
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz5435
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung7680
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besser0,06 $k. A.
100 Bilder6 $k. A.
Steckbrief
ErschienenMai 2026k. A.
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbarproprietäroffen
ZugangAPI, Web-AppAPI, Web-App, lokal
Parameternicht veröffentlichtnicht veröffentlicht
Größte Ausgabe1K4K
Tarife in Deutschlandmit genau diesem Modellnamen16k. A.

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

Quellen: Modellquelle Krea 2 Large (geprüft 15.08.2026) · Modellquelle SenseNova U1.5 Lite (geprüft 02.11.2026)

Arena-Wertungen je Kategorie

Aus blinden Abstimmungen bei LMArena. „Vorn“ heißt: der Vorsprung ist klar.

Kein gemeinsamer Arena-Wert im gespeicherten Stand

Für Krea 2 Large und SenseNova U1.5 Lite enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.

Weitere Vergleiche

Vergleiche Krea 2 Large und SenseNova U1.5 Lite mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

Anderes Duell vergleichen