MOSS-Image-Basevs.HunyuanImage 3.0

Welches ist besser?

In unserer eigenen Bewertung liegt MOSS-Image-Base 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.

MOSS-Image-Base: Typografie und Layout, erstes Bild aus dem festen Testlauf — MOSS-Image-Base51 von 100

HunyuanImage 3.0: Typografie und Layout, erstes Bild aus dem festen Testlauf — HunyuanImage 3.013 von 100

Ergebnis bei „Typografie und Layout“:MOSS-Image-Base 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

MOSS-Image-Base: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.41.0; OpenMOSS-Team/MOSS-Image-Base@85975793d8b3d432f1b6e27f352abaa4c2a4c0d3; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.0, seed=921965437095743280; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; unconditional skip layers=[22]; CPU operator fallback permitted, actual fallback use was not measured; official experimental MPS compatibility runtime OpenMOSS/MOSS-Image@1961ca3d111b828e65278656cde0c8f94484f4dd, erstellt 02.11.2026, 22:39. Quelle

HunyuanImage 3.0: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=896514467, prompt expansion disabled, Estimate reserves 2 MP at Fal's $0.10 per MP rate, estimated cost $0.200000, erstellt 02.11.2026, 15:08. Quelle

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

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: 313d95f3e7766e861d46b0563c81bb2a02782708004c24c7aab0c46e8587ff83

HunyuanImage 3.0 Bild SHA 256: 872ff28241f5b37bfd5163d98d5e39abdd365856a3689bc375df1eacf4532598

Infografik

MOSS-Image-Base: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.41.0; OpenMOSS-Team/MOSS-Image-Base@85975793d8b3d432f1b6e27f352abaa4c2a4c0d3; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.0, seed=2567672344276262662; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; unconditional skip layers=[22]; CPU operator fallback permitted, actual fallback use was not measured; official experimental MPS compatibility runtime OpenMOSS/MOSS-Image@1961ca3d111b828e65278656cde0c8f94484f4dd, erstellt 02.11.2026, 22:43. Quelle

HunyuanImage 3.0: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=1046110920, prompt expansion disabled, Estimate reserves 2 MP at Fal's $0.10 per MP rate, estimated cost $0.200000, erstellt 02.11.2026, 15:09. Quelle

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

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: 3175582007cf377490ab51f73a57ebddb312f523ac5bfb54ae7598e72eb3edca

HunyuanImage 3.0 Bild SHA 256: 957c37f6232bdfed3ba5909778dbf599d69c74b1a0ebb998f3d437018007ee3a

Produktfotografie

MOSS-Image-Base: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.41.0; OpenMOSS-Team/MOSS-Image-Base@85975793d8b3d432f1b6e27f352abaa4c2a4c0d3; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.0, seed=8912274556852986311; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; unconditional skip layers=[22]; CPU operator fallback permitted, actual fallback use was not measured; official experimental MPS compatibility runtime OpenMOSS/MOSS-Image@1961ca3d111b828e65278656cde0c8f94484f4dd, erstellt 02.11.2026, 22:35. Quelle

HunyuanImage 3.0: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=1902047757, prompt expansion disabled, Estimate reserves 2 MP at Fal's $0.10 per MP rate, estimated cost $0.200000, erstellt 02.11.2026, 15:08. Quelle

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

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: af9ea47eb1554bcaaaadf8860fecfa5bb69095a58bf346e3d9a73be8240a2a7c

HunyuanImage 3.0 Bild SHA 256: a7847d09d9ae2c2fa2c5311a5ff4a6e9357e24736c374f14af38ed3423f88721

Typografie und Layout

MOSS-Image-Base: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.41.0; OpenMOSS-Team/MOSS-Image-Base@85975793d8b3d432f1b6e27f352abaa4c2a4c0d3; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.0, seed=9219943416610765538; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; unconditional skip layers=[22]; CPU operator fallback permitted, actual fallback use was not measured; official experimental MPS compatibility runtime OpenMOSS/MOSS-Image@1961ca3d111b828e65278656cde0c8f94484f4dd, erstellt 02.11.2026, 22:31. Quelle

HunyuanImage 3.0: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=1922646419, prompt expansion disabled, Estimate reserves 2 MP at Fal's $0.10 per MP rate, estimated cost $0.200000, erstellt 02.11.2026, 15:08. Quelle

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

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: e87b1d9d7aa09487c6b9be505746dacb2f3be551f29a5d85424a44a2a88089c5

HunyuanImage 3.0 Bild SHA 256: 2ad121402920a53918c6a31f30a9e93f9e0dc5cac94545edd78454f96bd36996

Die Zahlen im Überblick

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

k. A.

MOSS-Image-Base

nicht in der Arena

k. A.

HunyuanImage 3.0

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser

MOSS-Image-Base

Platz 61 von 108

HunyuanImage 3.0

Platz 89 von 108

Preis je BildDollar über die API · niedriger ist besser

k. A.

MOSS-Image-Base

kein API-Preis

k. A.

HunyuanImage 3.0

kein API-Preis

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

MOSS-Image-Base

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

HunyuanImage 3.0

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	MOSS-Image-Base	HunyuanImage 3.0
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	51	27
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition	51	13
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details	36	34
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz	46	24
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung	71	36
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besser	k. A.	k. A.
100 Bilder	k. A.	k. A.
Steckbrief
Erschienen	16.10.2026	28.09.2025
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar	offen	offen
Zugang	lokal	lokal
Parameter	5 Mrd.	80 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 MOSS-Image-Base (geprüft 01.11.2026) · Modellquelle HunyuanImage 3.0 (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 MOSS-Image-Base und HunyuanImage 3.0 enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.

Weitere Vergleiche

Vergleiche MOSS-Image-Base und HunyuanImage 3.0 mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

Anderes Duell vergleichen

Erstes BildmodellZweites Bildmodell