MiniMax Image-01vs.Boogu-Image-0.1-Base

Welches ist besser?

In unserer eigenen Bewertung liegt MiniMax Image-01 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.

MiniMax Image-01: Typografie und Layout, erstes Bild aus dem festen Testlauf — MiniMax Image-0137 von 100

Boogu-Image-0.1-Base: Typografie und Layout, erstes Bild aus dem festen Testlauf — Boogu-Image-0.1-Base9 von 100

Ergebnis bei „Typografie und Layout“:MiniMax Image-01 vorn

Auftrag an beide Modelle (Original englisch)Create a square editorial poster for an imaginary night train called MONDFALTER. Show the exact German headline MONDFALTER and the exact subline BERLIN NACH LISSABON. Use a restrained midnight-blue and warm-cream palette, one stylized moth, strong Swiss-grid typography, generous negative space, and no additional words or logos.

Darauf achtet die Bewertung: Lesbarer Text, Hierarchie und Komposition.

„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

MiniMax Image-01: fal, aspect ratio 1:1, n=1, seed=provider random, estimated cost $0.010000, erstellt 01.11.2026, 20:43. 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

MiniMax Image-01 Bild SHA 256: b99793e66d1eb69880872d1865f25456b6588dc658aa46906b7636da46f63320

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

Infografik

MiniMax Image-01: fal, aspect ratio 1:1, n=1, seed=provider random, estimated cost $0.010000, erstellt 01.11.2026, 20:43. 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

MiniMax Image-01 Bild SHA 256: 31b08957fb9eda45525c50935fd332cdbe5a5150a4ed57dead5254e667b2b0de

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

Produktfotografie

MiniMax Image-01: fal, aspect ratio 1:1, n=1, seed=provider random, estimated cost $0.010000, erstellt 01.11.2026, 20:43. 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

MiniMax Image-01 Bild SHA 256: a8986bd9a5e8262b5705f8a7ba5259968371a3bc8e14394b992736f59e45385b

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

Typografie und Layout

MiniMax Image-01: fal, aspect ratio 1:1, n=1, seed=provider random, estimated cost $0.010000, erstellt 01.11.2026, 20:42. 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=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

MiniMax Image-01 Bild SHA 256: 020129f518174bf171032cc5cb7b2234782f4e1d7b1e685d473388094630a107

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.

MiniMax Image-01

nicht in der Arena

k. A.

Boogu-Image-0.1-Base

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser

MiniMax Image-01

Platz 82 von 108

Boogu-Image-0.1-Base

Platz 103 von 108

Preis je BildDollar über die API · niedriger ist besser

k. A.

MiniMax Image-01

kein API-Preis

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.

MiniMax Image-01

Im Abo: k. A. Kein Tarif in Deutschland nennt genau dieses Modell.
Per API: Kein API-Preis bekannt. Zugang: API.
Gewichte: unbekannt.

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	MiniMax Image-01	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	31	10
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition	37	9
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details	30	8
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz	33	8
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung	26	16
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besser	k. A.	k. A.
100 Bilder	k. A.	k. A.
Steckbrief
Erschienen	28.02.2025	k. A.
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar	unbekannt	offen
Zugang	API	lokal
Parameter	nicht veröffentlicht	10 Mrd.
Größte Ausgabe	nicht einheitlich veröffentlicht	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 MiniMax Image-01 (geprüft 01.11.2026) · 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 MiniMax Image-01 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 MiniMax Image-01 und Boogu-Image-0.1-Base mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

Anderes Duell vergleichen

Erstes BildmodellZweites Bildmodell