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Luma Uni-1.1vs.Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain

Welches ist besser?

In unserer eigenen Bewertung liegt Luma Uni-1.1 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.

Luma Uni-1.1: Infografik, erstes Bild aus dem festen Testlauf
Luma Uni-1.189 von 100
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain: Infografik, erstes Bild aus dem festen Testlauf
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain23 von 100

Ergebnis bei „Infografik“:Luma Uni-1.1 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

Luma Uni-1.1: fal, aspect ratio 1:1, n=1, seed=provider random, Fal schema does not expose an output-resolution parameter; require square output of at least 1024px, estimated cost $0.042000, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 01.11.2026, 20:49. Quelle

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-pretrain-Diffusers@0df26d22e3290e9778b0471457d651a51d83ae3d; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=893590444446603478; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoders; float32 for transformer and CPU VAE; native tokenizer truncation: CLIP 80 to 77 tokens; archived input unchanged, erstellt 02.11.2026, 20:56. Quelle

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

Luma Uni-1.1 Bild SHA 256: 4210462a5210fcde39e1f78167cb160cd3966176012d0ef2c187c6490d6a47e4

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain Bild SHA 256: af9bdf8492b30fdaeb79b8f51d168a948d43ee1bbb29107f50a2f794db91a2e0

Infografik

Luma Uni-1.1: fal, aspect ratio 1:1, n=1, seed=provider random, Fal schema does not expose an output-resolution parameter; require square output of at least 1024px, estimated cost $0.042000, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 01.11.2026, 20:50. Quelle

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-pretrain-Diffusers@0df26d22e3290e9778b0471457d651a51d83ae3d; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=6008496123190594626; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoders; float32 for transformer and CPU VAE, erstellt 02.11.2026, 21:08. Quelle

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

Luma Uni-1.1 Bild SHA 256: fef94f2000cb22c90b2a147753ace395ee6c14f3e803e0cc88376556dd5267bc

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain Bild SHA 256: 6d1a99203c55f6a9ba5853aae207dfc5e264adc73b336253fae874f0243bd60e

Produktfotografie

Luma Uni-1.1: fal, aspect ratio 1:1, n=1, seed=provider random, Fal schema does not expose an output-resolution parameter; require square output of at least 1024px, estimated cost $0.042000, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 01.11.2026, 20:47. Quelle

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-pretrain-Diffusers@0df26d22e3290e9778b0471457d651a51d83ae3d; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=8854898730028115945; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoders; float32 for transformer and CPU VAE; native tokenizer truncation: CLIP 80 to 77 tokens; archived input unchanged, erstellt 02.11.2026, 20:46. Quelle

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

Luma Uni-1.1 Bild SHA 256: 9e31a8397f6dd1f0a09a0440510edcdbfbac5470f75a78ec6c6b67783099e5c2

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain Bild SHA 256: 83169f5969d6ed636c5ba8ff01236290417a5942deec1089b4725cfeb0dc2b76

Typografie und Layout

Luma Uni-1.1: fal, aspect ratio 1:1, n=1, seed=provider random, Fal schema does not expose an output-resolution parameter; require square output of at least 1024px, estimated cost $0.042000, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 01.11.2026, 20:46. Quelle

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-pretrain-Diffusers@0df26d22e3290e9778b0471457d651a51d83ae3d; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=9114026266664490789; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoders; float32 for transformer and CPU VAE, erstellt 02.11.2026, 20:36. Quelle

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

Luma Uni-1.1 Bild SHA 256: 97710d52e2207b2bf7db070cf1dfa54af5ce79fd7a1fec12bdb1616c648c01f4

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain Bild SHA 256: 89cd2a1137d4d2ceb46c44b030f889bb3b14ac96ae190d2eb271dff02cfb5b74

Die Zahlen im Überblick

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

Luma Uni-1.1

nicht in der Arena

k. A.

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser
66

Luma Uni-1.1

Platz 33 von 108

28

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain

Platz 86 von 108

Preis je BildDollar über die API · niedriger ist besser
k. A.

Luma Uni-1.1

kein API-Preis

k. A.

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain

kein API-Preis

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

Luma Uni-1.1

Im Abo
Kein Abo von Luma AI mit diesem Modell. Über andere Anbieter ab 19,04 € im Monat (Magnific Premium, mit begrenztem Guthaben). 6 Tarife in Deutschland.
Per API
Kein API-Preis bekannt. Zugang: API.
Gewichte
unbekannt.

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain

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.

KennzahlLuma Uni-1.1Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain
Wertungen
Arena-Wertungaus Stimmen von Nutzerinnen und Nutzern, höher ist besserk. A.k. A.
Platz in der Arenak. A.k. A.
Stimmen in der Arenamehr Stimmen, sicherere Wertungk. A.k. A.
GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 1006628
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition6716
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details6058
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz4914
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung8923
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besserk. A.k. A.
100 Bilderk. A.k. A.
Steckbrief
Erschienen11.05.2026k. A.
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbarunbekanntoffen
ZugangAPIlokal
Parameternicht veröffentlicht6 Mrd.
Größte Ausgabenicht einheitlich veröffentlichtnicht einheitlich veröffentlicht
Tarife in Deutschlandmit genau diesem Modellnamen6k. A.

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

Quellen: Modellquelle Luma Uni-1.1 (geprüft 01.11.2026) · Modellquelle Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain (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 Luma Uni-1.1 und Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.

Weitere Vergleiche

Vergleiche Luma Uni-1.1 und Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

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