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MOSS-Image-Basevs.SANA-1.5 4.8B 1024px

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: Infografik, erstes Bild aus dem festen Testlauf
MOSS-Image-Base71 von 100
SANA-1.5 4.8B 1024px: Infografik, erstes Bild aus dem festen Testlauf
SANA-1.5 4.8B 1024px6 von 100

Ergebnis bei „Infografik“:MOSS-Image-Base vorn

Auftrag an beide Modelle (Original englisch)Create a square German infographic titled SO FUNKTIONIERT PHOTOSYNTHESE. Show exactly four numbered steps in this order: 1 LICHT, 2 WASSER, 3 CO₂, 4 ZUCKER + SAUERSTOFF. Use a clean editorial science style with one plant cross-section, simple arrows, high contrast, legible labels, and no other text.

Darauf achtet die Bewertung: Zahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung.

„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

SANA-1.5 4.8B 1024px: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; Efficient-Large-Model/SANA1.5_4.8B_1024px_diffusers@9468102c3cebb657f8c4b5f1e5a71e989a15f10d; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=6914427587596023045; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input; optional instruction disabled, erstellt 02.11.2026, 17:42. Quelle

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

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: 313d95f3e7766e861d46b0563c81bb2a02782708004c24c7aab0c46e8587ff83

SANA-1.5 4.8B 1024px Bild SHA 256: 97badf740db81367de7d6af73cc9313f1dfc4fe8383183ddbd9fc12cc67b35ee

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

SANA-1.5 4.8B 1024px: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; Efficient-Large-Model/SANA1.5_4.8B_1024px_diffusers@9468102c3cebb657f8c4b5f1e5a71e989a15f10d; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=3447101042619426797; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input; optional instruction disabled, erstellt 02.11.2026, 17:43. Quelle

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

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: 3175582007cf377490ab51f73a57ebddb312f523ac5bfb54ae7598e72eb3edca

SANA-1.5 4.8B 1024px Bild SHA 256: 6c23b2df82d085e155c012c16915d04dd3a1aacdb78c9604eb74668309e07b38

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

SANA-1.5 4.8B 1024px: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; Efficient-Large-Model/SANA1.5_4.8B_1024px_diffusers@9468102c3cebb657f8c4b5f1e5a71e989a15f10d; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=1122699157863902383; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input; optional instruction disabled, erstellt 02.11.2026, 17:41. Quelle

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

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: af9ea47eb1554bcaaaadf8860fecfa5bb69095a58bf346e3d9a73be8240a2a7c

SANA-1.5 4.8B 1024px Bild SHA 256: 0ceaa96a83bc85d12c7f56b925226a346ee9b42f831fa5a9592edc4fc1e7ce81

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

SANA-1.5 4.8B 1024px: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; Efficient-Large-Model/SANA1.5_4.8B_1024px_diffusers@9468102c3cebb657f8c4b5f1e5a71e989a15f10d; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=623973358981804157; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input; optional instruction disabled, erstellt 02.11.2026, 17:40. Quelle

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

MOSS-Image-Base Bild SHA 256: e87b1d9d7aa09487c6b9be505746dacb2f3be551f29a5d85424a44a2a88089c5

SANA-1.5 4.8B 1024px Bild SHA 256: 8371e0e35ad4472b71165cedd1940eb0339b19c24f801c3b956874c090a327fc

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.

SANA-1.5 4.8B 1024px

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser
51

MOSS-Image-Base

Platz 61 von 108

4

SANA-1.5 4.8B 1024px

Platz 106 von 108

Preis je BildDollar über die API · niedriger ist besser
k. A.

MOSS-Image-Base

kein API-Preis

k. A.

SANA-1.5 4.8B 1024px

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.

SANA-1.5 4.8B 1024px

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.

KennzahlMOSS-Image-BaseSANA-1.5 4.8B 1024px
Wertungen
Arena-Wertungaus Stimmen von Nutzerinnen und Nutzern, höher ist besserk. A.k. A.
Platz in der Arenak. A.k. A.
Stimmen in der Arenamehr Stimmen, sicherere Wertungk. A.k. A.
GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100514
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition518
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details361
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz460
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung716
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besserk. A.k. A.
100 Bilderk. A.k. A.
Steckbrief
Erschienen16.10.202616.03.2025
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbaroffenoffen
Zuganglokallokal
Parameter5 Mrd.4,8 Mrd.
Größte Ausgabenicht einheitlich veröffentlichtnicht einheitlich veröffentlicht
Tarife in Deutschlandmit genau diesem Modellnamenk. 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 SANA-1.5 4.8B 1024px (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 SANA-1.5 4.8B 1024px 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 SANA-1.5 4.8B 1024px mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

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