Midjourney V8.1vs.Boogu-Image-0.1-Base
Welches ist besser?
In unserer eigenen Bewertung liegt Midjourney V8.1 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.
Ergebnis bei „Figur und Details“:Midjourney V8.1 vorn
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
Midjourney V8.1: manual, one request, first output, Midjourney V8.1 Standard, 1:1, 1024x1024, four candidates, stylize 100, weird 0, variety 0, Raw off, personalization off, Relax mode, no reference image, no negative prompt, erstellt 16.08.2026, 12:19. 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
Midjourney V8.1 Bild SHA 256: cf522740817fefe58b263fa9a0d07d249c42211eca7d7c9b013f7145a7d2a8ea
Boogu-Image-0.1-Base Bild SHA 256: 5ca2782a121b2ffdd620953a4453df06769a5d51778c7980e1cddc8b8e79e0dd
Infografik
Midjourney V8.1: manual, one request, first output, Midjourney V8.1 Standard, 1:1, 1024x1024, four candidates, stylize 100, weird 0, variety 0, Raw off, personalization off, Relax mode, no reference image, no negative prompt, erstellt 16.08.2026, 12:19. 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
Midjourney V8.1 Bild SHA 256: ac36188f88f37f23c2c405355d8dd12594085e1450d732fa419d8cec9a6c598f
Boogu-Image-0.1-Base Bild SHA 256: 7b4a49a08dcb03776edaf18345ffe94ee7ae0293be8b3611bf676aa6c76c6405
Produktfotografie
Midjourney V8.1: manual, one request, first output, Midjourney V8.1 Standard, 1:1, 1024x1024, four candidates, stylize 100, weird 0, variety 0, Raw off, personalization off, Relax mode, no reference image, no negative prompt, erstellt 16.08.2026, 12:19. 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
Midjourney V8.1 Bild SHA 256: 992f2486be40bc361a638b4b266909d334883c05fe4763cf5e243358c688bfdd
Boogu-Image-0.1-Base Bild SHA 256: d0e66f73a26844f514cb97bbbd69bb8f4bf39bd875ac8fca0f04989949a64478
Typografie und Layout
Midjourney V8.1: manual, one request, first output, Midjourney V8.1 Standard, 1:1, 1024x1024, four candidates, stylize 100, weird 0, variety 0, Raw off, personalization off, Relax mode, no reference image, no negative prompt, erstellt 16.08.2026, 12:19. 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
Midjourney V8.1 Bild SHA 256: af3d2c5042b108a7fe2eb49bae072d30030e6b6cf814875ef9ce7074ceafc4ce
Boogu-Image-0.1-Base Bild SHA 256: b9abc77788966e5c8425e7a94c12632b4e4ec11e6d41c7afd0e1acdc37602db3
Die Zahlen im Überblick
Midjourney V8.1
nicht in der Arena
Boogu-Image-0.1-Base
nicht in der Arena
Midjourney V8.1
Platz 73 von 108
Boogu-Image-0.1-Base
Platz 103 von 108
Midjourney V8.1
kein API-Preis
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.
Midjourney V8.1
- Im Abo
- Bei Midjourney ab ≈ 10,60 € im Monat (Midjourney Basic). 4 Tarife in Deutschland.
- Per API
- Kein API-Preis bekannt. Zugang: Web-App.
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 · 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 | Midjourney V8.1 | 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 | 38 | 10 |
| GraduallyBench je Aufgabe | ||
| Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition | 14 | 9 |
| ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details | 50 | 8 |
| Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz | 51 | 8 |
| InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung | 35 | 16 |
| Preis über die API | ||
| Je Bildniedriger ist besser | k. A. | k. A. |
| 100 Bilder | k. A. | k. A. |
| Steckbrief | ||
| Erschienen | 14.04.2026 | k. A. |
| Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar | proprietär | offen |
| Zugang | Web-App | lokal |
| Parameter | nicht veröffentlicht | 10 Mrd. |
| Größte Ausgabe | 2K | nicht einheitlich veröffentlicht |
| Tarife in Deutschlandmit genau diesem Modellnamen | 4 | k. A. |
API-Preise für ein Bild mit 1.024 × 1.024 Pixeln laut Artificial Analysis.
Quellen: Modellquelle Midjourney V8.1 (geprüft 15.08.2026) · 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 Midjourney V8.1 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 Midjourney V8.1 und Boogu-Image-0.1-Base mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.