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Qwen-Image-2.1vs.Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain
Welches ist besser?
In unserer eigenen Bewertung liegt Qwen-Image-2.1 vorn. Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain hat noch keine Arena-Wertung. Beide haben keinen API-Preis.
Testbilder
Gleicher Auftrag, je das erste Bild. Vorausgewählt ist die Aufgabe mit dem größten Unterschied.


Ergebnis bei „Infografik“:Qwen-Image-2.1 vorn
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
Qwen-Image-2.1: manual, 1:1, requested and received 1024x1024, one request, first output, Qwen/Qwen-Image-2.1 base, 40 steps, true CFG 1.0, prompt enhancement disabled, no negative prompt, no reference images, seed=1591420783, official Space commit 5694809f4c56a4e8c40787b5392cecac36493c5d, erstellt 01.11.2026, 08:49. Quelle
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-pretrain-Diffusers@0df26d22e3290e9778b0471457d651a51d83ae3d; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=893590444446603478; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoders; float32 for transformer and CPU VAE; native tokenizer truncation: CLIP 80 to 77 tokens; archived input unchanged, erstellt 02.11.2026, 20:56. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: 985a75b38642a9f0e5e0c0e0c67f1b7f67780d42bd2168fa24e9a7a7a94b0da6
Qwen-Image-2.1 Bild SHA 256: b29bb7e207ad464957ee060bbf0655104bcbece703360254e48daa3ec35a62d7
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain Bild SHA 256: af9bdf8492b30fdaeb79b8f51d168a948d43ee1bbb29107f50a2f794db91a2e0
Infografik
Qwen-Image-2.1: manual, 1:1, requested and received 1024x1024, one request, first output, Qwen/Qwen-Image-2.1 base, 40 steps, true CFG 1.0, prompt enhancement disabled, no negative prompt, no reference images, seed=1283422012, official Space commit 5694809f4c56a4e8c40787b5392cecac36493c5d, prior anonymous attempt refused before inference (ZeroGPU quota), completed through authenticated browser, erstellt 01.11.2026, 08:49. Quelle
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-pretrain-Diffusers@0df26d22e3290e9778b0471457d651a51d83ae3d; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=6008496123190594626; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoders; float32 for transformer and CPU VAE, erstellt 02.11.2026, 21:08. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: ed65cb4e6a51e2336f8b149ad4cbb16e020f07d527ad94362e719d2dcf91d94f
Qwen-Image-2.1 Bild SHA 256: 316e38ed63ff401f86a7ceee9cc65c74413e0e9c7c899a6e6bf453acc2940dac
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain Bild SHA 256: 6d1a99203c55f6a9ba5853aae207dfc5e264adc73b336253fae874f0243bd60e
Produktfotografie
Qwen-Image-2.1: manual, 1:1, requested and received 1024x1024, one request, first output, Qwen/Qwen-Image-2.1 base, 40 steps, true CFG 1.0, prompt enhancement disabled, no negative prompt, no reference images, seed=196359631, official Space commit 5694809f4c56a4e8c40787b5392cecac36493c5d, erstellt 01.11.2026, 08:49. Quelle
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-pretrain-Diffusers@0df26d22e3290e9778b0471457d651a51d83ae3d; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=8854898730028115945; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoders; float32 for transformer and CPU VAE; native tokenizer truncation: CLIP 80 to 77 tokens; archived input unchanged, erstellt 02.11.2026, 20:46. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: c67fd71e91304458a2feef5c91efa8677260fab0c0099a29a2c52cb579f5b2f3
Qwen-Image-2.1 Bild SHA 256: 041f559d4261865b327fcae4f8bb0bd3b176c55a3b1255a042ab3e0fc4f9bc4b
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain Bild SHA 256: 83169f5969d6ed636c5ba8ff01236290417a5942deec1089b4725cfeb0dc2b76
Typografie und Layout
Qwen-Image-2.1: manual, 1:1, requested and received 1024x1024, one request, first output, Qwen/Qwen-Image-2.1 base, 40 steps, true CFG 1.0, prompt enhancement disabled, no negative prompt, no reference images, seed=158818011, official Space commit 5694809f4c56a4e8c40787b5392cecac36493c5d, erstellt 01.11.2026, 08:49. Quelle
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-pretrain-Diffusers@0df26d22e3290e9778b0471457d651a51d83ae3d; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=9114026266664490789; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoders; float32 for transformer and CPU VAE, erstellt 02.11.2026, 20:36. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: 2e012c3d14ee5dd02203a94f394ca80a5038cdebd6032b25a8b8a221f2255419
Qwen-Image-2.1 Bild SHA 256: 4670269190f492154c05e3f18c4eb9e3938910ca1aca32503b6a1ceb16d39b38
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain Bild SHA 256: 89cd2a1137d4d2ceb46c44b030f889bb3b14ac96ae190d2eb271dff02cfb5b74
Die Zahlen im Überblick
Qwen-Image-2.1
Platz 14 von 21
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain
nicht in der Arena
Qwen-Image-2.1
Platz 40 von 108
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain
Platz 86 von 108
Qwen-Image-2.1
kein API-Preis
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain
kein API-Preis
Plätze unter den 21 Bildmodellen mit Arena-Wertung und den 108 mit GraduallyBench-Lauf; Preisvergleich mit 28 Modellen mit API-Preis.
Qwen-Image-2.1
- Im Abo
- Kein Abo von Alibaba mit diesem Modell. Über andere Anbieter ab ≈ 9,54 € im Monat (Krea Basic, mit begrenztem Guthaben). 5 Tarife in Deutschland.
- Per API
- Kein API-Preis bekannt. Zugang: lokal, Web-App.
- Lizenz
- Offene Gewichte, Qwen Research License: nur nichtkommerzielle Nutzung; kommerzielle Nutzung erfordert eine separate Lizenz.
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain
- 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 · 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 | Qwen-Image-2.1 | Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain |
|---|---|---|
| Wertungen | ||
| Arena-Wertungaus Stimmen von Nutzerinnen und Nutzern, höher ist besser | 1.227 | k. A. |
| Platz in der Arena | Platz 14 von 21 | k. A. |
| Stimmen in der Arenamehr Stimmen, sicherere Wertung | 19.378 | k. A. |
| GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 | 65 | 28 |
| GraduallyBench je Aufgabe | ||
| Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition | 54 | 16 |
| ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details | 90 | 58 |
| Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz | 34 | 14 |
| InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung | 83 | 23 |
| Preis über die API | ||
| Je Bildniedriger ist besser | k. A. | k. A. |
| 100 Bilder | k. A. | k. A. |
| Steckbrief | ||
| Erschienen | 20.09.2026 | k. A. |
| Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar | offenQwen Research License: nur nichtkommerzielle Nutzung; kommerzielle Nutzung erfordert eine separate Lizenz | offen |
| Zugang | lokal, Web-App | lokal |
| Parameter | nicht veröffentlicht | 6 Mrd. |
| Größte Ausgabe | 2K | nicht einheitlich veröffentlicht |
| Tarife in Deutschlandmit genau diesem Modellnamen | 5 | k. A. |
API-Preise für ein Bild mit 1.024 × 1.024 Pixeln laut Artificial Analysis.
Quellen: Modellquelle Qwen-Image-2.1, Statusquelle (geprüft 22.09.2026) · Modellquelle Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain (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 Qwen-Image-2.1 und Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.
Weitere Vergleiche
Vergleiche Qwen-Image-2.1 und Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.
Anderes Duell vergleichen
Die beliebtesten Vergleiche
- 1Krea 2 Large vs. Qwen-Image-2.1
- 2FLUX.2 Flex vs. Qwen-Image-2.1
- 3Krea 2 Medium Turbo vs. Qwen-Image-2.1
- 4FLUX.2 Klein 9B vs. Qwen-Image-2.1
- 5Stable Diffusion 3.5 Large vs. Qwen-Image-2.1
- 6GPT Image 2 vs. Qwen-Image-2.1
- 7Qwen Image 2.0 Pro vs. Qwen-Image-2.1
- 8Nano Banana Pro vs. Qwen-Image-2.1
- 9FLUX.2 Max vs. Qwen-Image-2.1
Alle 18 Vergleiche zeigen
- 10Qwen-Image-2.1 vs. MAI-Image-2.6
- 11GPT Image 2.5 Flare vs. Qwen-Image-2.1
- 12HunyuanImage 3.0 Instruct vs. Qwen-Image-2.1
- 13Ideogram 4.0 vs. Qwen-Image-2.1
- 14Nano Banana 2 vs. Qwen-Image-2.1
- 15FLUX.2 Pro vs. Qwen-Image-2.1
- 16Seedream 5.0 Pro vs. Qwen-Image-2.1
- 17Grok Imagine Image Quality vs. Qwen-Image-2.1
- 18Seedream 4.0 vs. Qwen-Image-2.1