MAI-Image-2.6vs.Boogu-Image-0.1-Base
Welches ist besser?
In unserer eigenen Bewertung liegt MAI-Image-2.6 vorn. Boogu-Image-0.1-Base hat noch keine Arena-Wertung. Boogu-Image-0.1-Base hat keinen API-Preis.
Testbilder
Gleicher Auftrag, je das erste Bild. Vorausgewählt ist die Aufgabe mit dem größten Unterschied.
Ergebnis bei „Produktfotografie“:MAI-Image-2.6 vorn
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: openrouter, aspect ratio 1:1, provider default resolution, received 1024x1024, n=1, seed=provider random, actual cost $0.039287, erstellt 01.11.2026, 08:42. 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 Bild SHA 256: d35364051eca0758b88795df477d282641f6ca6892e81b904352e3fd5489ae69
Boogu-Image-0.1-Base Bild SHA 256: 5ca2782a121b2ffdd620953a4453df06769a5d51778c7980e1cddc8b8e79e0dd
Infografik
MAI-Image-2.6: openrouter, aspect ratio 1:1, provider default resolution, received 1024x1024, n=1, seed=provider random, actual cost $0.039317, erstellt 01.11.2026, 08:42. 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 Bild SHA 256: cdc9c16cd554a18da292c721b142e5d78dd042fdde2539f797612bfd9cd674ef
Boogu-Image-0.1-Base Bild SHA 256: 7b4a49a08dcb03776edaf18345ffe94ee7ae0293be8b3611bf676aa6c76c6405
Produktfotografie
MAI-Image-2.6: openrouter, aspect ratio 1:1, provider default resolution, received 1024x1024, n=1, seed=provider random, actual cost $0.039292, erstellt 01.11.2026, 08:41. 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 Bild SHA 256: a66f522e0ff2012b95dc3bc123216de7807206c9e91dd7711cd78eb34a234beb
Boogu-Image-0.1-Base Bild SHA 256: d0e66f73a26844f514cb97bbbd69bb8f4bf39bd875ac8fca0f04989949a64478
Typografie und Layout
MAI-Image-2.6: openrouter, aspect ratio 1:1, provider default resolution, received 1024x1024, n=1, seed=provider random, actual cost $0.039252, erstellt 01.11.2026, 08:41. 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 Bild SHA 256: 48fa1551aee7dcd737179b5ae860d30562fbd234321b8d8ade334cb40291fb47
Boogu-Image-0.1-Base Bild SHA 256: b9abc77788966e5c8425e7a94c12632b4e4ec11e6d41c7afd0e1acdc37602db3
Die Zahlen im Überblick
MAI-Image-2.6
Platz 4 von 21
Boogu-Image-0.1-Base
nicht in der Arena
MAI-Image-2.6
Platz 28 von 108
Boogu-Image-0.1-Base
Platz 103 von 108
MAI-Image-2.6
eher günstig
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
- Im Abo
- k. A. Kein Tarif in Deutschland nennt genau dieses Modell.
- Per API
- 0,039 $ je Bild, 100 Bilder 3,89 $.
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.
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.
| Kennzahl | MAI-Image-2.6 | Boogu-Image-0.1-Base |
|---|---|---|
| Wertungen | ||
| Arena-Wertungaus Stimmen von Nutzerinnen und Nutzern, höher ist besser | 1.331 | k. A. |
| Platz in der Arena | Platz 4 von 21 | k. A. |
| Stimmen in der Arenamehr Stimmen, sicherere Wertung | 38.071 | k. A. |
| GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 | 68 | 10 |
| GraduallyBench je Aufgabe | ||
| Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition | 62 | 9 |
| ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details | 88 | 8 |
| Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz | 63 | 8 |
| InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung | 61 | 16 |
| Preis über die API | ||
| Je Bildniedriger ist besser | 0,039 $ | k. A. |
| 100 Bilder | 3,89 $ | 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, 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 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 und Boogu-Image-0.1-Base mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.