MAI-Image-2.6 Flashvs.Boogu-Image-0.1-Base

Welches ist besser?

In unserer eigenen Bewertung liegt MAI-Image-2.6 Flash vorn. In der Arena fehlen beide. Boogu-Image-0.1-Base hat keinen API-Preis.

Testbilder

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

MAI-Image-2.6 Flash: Produktfotografie, erstes Bild aus dem festen Testlauf — MAI-Image-2.6 Flash90 von 100

Boogu-Image-0.1-Base: Produktfotografie, erstes Bild aus dem festen Testlauf — Boogu-Image-0.1-Base8 von 100

Ergebnis bei „Produktfotografie“:MAI-Image-2.6 Flash vorn

Auftrag an beide Modelle (Original englisch)Create a square premium product photograph of a brushed titanium wristwatch standing upright on dark green marble. The watch has a cream dial, thin black hands set to 10:10, twelve distinct hour markers, a realistic crown, and a dark brown leather strap. Soft window light from the left, controlled reflections, shallow depth of field, no text, no logo, no extra objects.

Darauf achtet die Bewertung: Materialien, Reflexionen und kleine Details.

„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-2.6 Flash: openrouter, aspect ratio 1:1, provider default resolution, received 1024x1024, n=1, seed=provider random, actual cost $0.019587, erstellt 01.11.2026, 08:43. 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

MAI-Image-2.6 Flash Bild SHA 256: d6f2280312404df55179b7cf7d03468df04541eae774cc8d2b35e40e0820f06f

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

Infografik

MAI-Image-2.6 Flash: openrouter, aspect ratio 1:1, provider default resolution, received 1024x1024, n=1, seed=provider random, actual cost $0.019598, erstellt 01.11.2026, 08:43. 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

MAI-Image-2.6 Flash Bild SHA 256: 5c40f304b9dad1876a8d2223d22ca0e431ba9fe8a16e878a81743ac8296b6649

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

Produktfotografie

MAI-Image-2.6 Flash: openrouter, aspect ratio 1:1, provider default resolution, received 1024x1024, n=1, seed=provider random, actual cost $0.019589, erstellt 01.11.2026, 08:43. 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

MAI-Image-2.6 Flash Bild SHA 256: 64376f13e8626feb37db3c138dde381843866e7d58fb87e8076c2fa9003365e4

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

Typografie und Layout

MAI-Image-2.6 Flash: openrouter, aspect ratio 1:1, provider default resolution, received 1024x1024, n=1, seed=provider random, actual cost $0.019575, erstellt 01.11.2026, 08:43. 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

MAI-Image-2.6 Flash Bild SHA 256: be8d86a467f73abfce15cdcce3073acc257baf1c87112c2b53a64b36efde0804

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

Die Zahlen im Überblick

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

k. A.

MAI-Image-2.6 Flash

nicht in der Arena

k. A.

Boogu-Image-0.1-Base

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser

MAI-Image-2.6 Flash

Platz 31 von 108

Boogu-Image-0.1-Base

Platz 103 von 108

Preis je BildDollar über die API · niedriger ist besser

0,019 $

MAI-Image-2.6 Flash

günstig

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.

MAI-Image-2.6 Flash

Im Abo: k. A. Kein Tarif in Deutschland nennt genau dieses Modell.
Per API: 0,019 $ je Bild, 100 Bilder 1,95 $.

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.

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-2.6 Flash	Boogu-Image-0.1-Base
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	67	10
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition	54	9
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details	90	8
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz	52	8
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung	74	16
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besser	0,019 $	k. A.
100 Bilder	1,95 $	k. A.
Steckbrief
Erschienen	31.07.2026	k. A.
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar	proprietär	offen
Lebenszyklus	Preview in Microsoft Foundry	kein Statushinweis
Zugang	API	lokal
Parameter	nicht veröffentlicht	10 Mrd.
Größte Ausgabe	2.359.296 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-2.6 Flash, Statusquelle (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 MAI-Image-2.6 Flash 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 MAI-Image-2.6 Flash und Boogu-Image-0.1-Base mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

Anderes Duell vergleichen

Erstes BildmodellZweites Bildmodell

Die beliebtesten Vergleiche

1GPT Image 2 vs. MAI-Image-2.6 Flash