MAI-Image-2.5 Flashvs.Stable Diffusion XL 1.0

Welches ist besser?

In unserer eigenen Bewertung liegt MAI-Image-2.5 Flash vorn. In der Arena fehlen beide. Stable Diffusion XL 1.0 hat keinen API-Preis.

Testbilder

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

MAI-Image-2.5 Flash: Infografik, erstes Bild aus dem festen Testlauf — MAI-Image-2.5 Flash81 von 100

Stable Diffusion XL 1.0: Infografik, erstes Bild aus dem festen Testlauf — Stable Diffusion XL 1.05 von 100

Ergebnis bei „Infografik“:MAI-Image-2.5 Flash 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

MAI-Image-2.5 Flash: manual, Official Bing Image Creator web app; MAI-Image-2.5-Flash; one request; 1:1; first result; free guest generation; 2026-08-14; https://www.bing.com/images/create/ai-image-generator, erstellt 14.08.2026, 16:23. Quelle

Stable Diffusion XL 1.0: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0@462165984030d82259a11f4367a4eed129e94a7b; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=5.0, seed=268378870826470633; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native tokenizer truncation: tokenizer 80 to 77 tokens, tokenizer_2 80 to 77 tokens; archived input unchanged, erstellt 02.11.2026, 18:07. Quelle

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

MAI-Image-2.5 Flash Bild SHA 256: a2637943faf5ae5210c69f645f96c70ea0a1d267c38a64705810947d2ba78dc8

Stable Diffusion XL 1.0 Bild SHA 256: 26d3c3d3e687614e24dd12191246bc1d96c1576d31f9211840a3e02b64d4d507

Infografik

Stable Diffusion XL 1.0: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0@462165984030d82259a11f4367a4eed129e94a7b; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=5.0, seed=5455008934753613262; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE, erstellt 02.11.2026, 18:08. Quelle

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

MAI-Image-2.5 Flash Bild SHA 256: 6af00e502934a24a9e535b3f72d9b1ca545a984fc463e785ffe796a700e015b3

Stable Diffusion XL 1.0 Bild SHA 256: ebfe8d1c223478c94ff1973ab2600cd4f696b40b8c3388ca40f26f52c83afdb2

Produktfotografie

Stable Diffusion XL 1.0: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0@462165984030d82259a11f4367a4eed129e94a7b; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=5.0, seed=490593220006868735; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native tokenizer truncation: tokenizer 80 to 77 tokens, tokenizer_2 80 to 77 tokens; archived input unchanged, erstellt 02.11.2026, 18:06. Quelle

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

MAI-Image-2.5 Flash Bild SHA 256: 9cb652604f7c64d8ebaa4303e924155a1f45581a940045be12775419e635bd8f

Stable Diffusion XL 1.0 Bild SHA 256: f59af9c84f6fbb3e4ca34bf87ebb0f7c088e8caa520fa4cdf815a96d1bffda83

Typografie und Layout

Stable Diffusion XL 1.0: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0@462165984030d82259a11f4367a4eed129e94a7b; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=5.0, seed=253938565953989943; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE, erstellt 02.11.2026, 18:05. Quelle

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

MAI-Image-2.5 Flash Bild SHA 256: 185a852b71d68ea37a41091b57f3ec02829b2d1e87fd1045939ffa0f8e4c3cf8

Stable Diffusion XL 1.0 Bild SHA 256: c81e5d0d70afcb53fcffb51a0d548041fd0b33df300aed14b8ecd354aaaaec4e

Die Zahlen im Überblick

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

k. A.

MAI-Image-2.5 Flash

nicht in der Arena

k. A.

Stable Diffusion XL 1.0

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser

MAI-Image-2.5 Flash

Platz 24 von 108

Stable Diffusion XL 1.0

Platz 100 von 108

Preis je BildDollar über die API · niedriger ist besser

0,02 $

MAI-Image-2.5 Flash

günstig

k. A.

Stable Diffusion XL 1.0

kein API-Preis

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

MAI-Image-2.5 Flash

Im Abo: k. A. Kein Tarif in Deutschland nennt genau dieses Modell.
Per API: 0,02 $ je Bild, 100 Bilder 2 $.

Stable Diffusion XL 1.0

Im Abo: k. A. Kein Tarif in Deutschland nennt genau dieses Modell.
Per API: Kein API-Preis bekannt. Zugang: API, 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	MAI-Image-2.5 Flash	Stable Diffusion XL 1.0
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	69	13
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition	70	5
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details	58	13
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz	68	28
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung	81	5
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besser	0,02 $	k. A.
100 Bilder	2 $	k. A.
Steckbrief
Erschienen	Juni 2026	k. A.
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar	proprietär	offen
Lebenszyklus	Preview in Microsoft Foundry	Älterer offener Checkpoint; Anbieter führt ihn weiterhin in der Legacy-Modellübersicht
Zugang	API, Web-App	API, lokal
Parameter	20 Mrd.	nicht veröffentlicht
Größte Ausgabe	1.048.576 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 MAI-Image-2.5 Flash, Statusquelle (geprüft 22.09.2026) · Modellquelle Stable Diffusion XL 1.0, Statusquelle (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 MAI-Image-2.5 Flash und Stable Diffusion XL 1.0 enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.

Weitere Vergleiche

Vergleiche MAI-Image-2.5 Flash und Stable Diffusion XL 1.0 mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

Anderes Duell vergleichen

Erstes BildmodellZweites Bildmodell