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SANA-1.5 4.8B 1024pxvs.PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS

Welches ist besser?

In unserer eigenen Bewertung liegen beide gleichauf. 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.

SANA-1.5 4.8B 1024px: Figur und Details, erstes Bild aus dem festen Testlauf
SANA-1.5 4.8B 1024px0 von 100
PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS: Figur und Details, erstes Bild aus dem festen Testlauf
PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS27 von 100

Ergebnis bei „Figur und Details“:PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS vorn

Auftrag an beide Modelle (Original englisch)Create a square cinematic full-body portrait of a fictional bicycle courier waiting under a transparent umbrella at a rainy tram stop in Hamburg at blue hour. She wears a mustard raincoat, navy trousers, red sneakers, a silver helmet, and carries a teal messenger bag. Keep both hands visible, render the bicycle correctly, use realistic wet-street reflections, and include no readable brand names.

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

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

PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; PixArt-alpha/PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS@e102b3591cc82e97071b8b4cb90d834d0c487207; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=7226279879395584696; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input, erstellt 02.11.2026, 17:58. Quelle

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

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

PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS Bild SHA 256: bde9f05db045ee4e3776436ec99b67b4ab2b1e1d98e7f3b9b389116880584dfa

Infografik

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

PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; PixArt-alpha/PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS@e102b3591cc82e97071b8b4cb90d834d0c487207; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=3371899936485956023; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input, erstellt 02.11.2026, 17:59. Quelle

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

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

PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS Bild SHA 256: a1a6e8b2545200a59deb0cef3614e7421a91014fcb31e4e2725cc40ca1730017

Produktfotografie

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

PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; PixArt-alpha/PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS@e102b3591cc82e97071b8b4cb90d834d0c487207; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=2926417222682566089; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input, erstellt 02.11.2026, 17:58. Quelle

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

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

PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS Bild SHA 256: 2012912767607d877602f52cd6766af87520f70db960cda065baa5282c377b51

Typografie und Layout

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

PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; PixArt-alpha/PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS@e102b3591cc82e97071b8b4cb90d834d0c487207; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=154650094805927878; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input, erstellt 02.11.2026, 17:57. Quelle

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

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

PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS Bild SHA 256: 07f61240d9329bf99f8a3d21b7b437c65c4eeb1780c8f1164e0c8baf2a0f7085

Die Zahlen im Überblick

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

SANA-1.5 4.8B 1024px

nicht in der Arena

k. A.

PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser
4

SANA-1.5 4.8B 1024px

Platz 106 von 108

13

PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS

Platz 99 von 108

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

SANA-1.5 4.8B 1024px

kein API-Preis

k. A.

PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS

kein API-Preis

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

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.

PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS

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.

KennzahlSANA-1.5 4.8B 1024pxPixArt-Sigma-XL-2-1024-MS
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 100413
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition83
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details116
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz027
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung65
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besserk. A.k. A.
100 Bilderk. A.k. A.
Steckbrief
Erschienen16.03.202509.04.2024
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbaroffenoffen
Zuganglokallokal
Parameter4,8 Mrd.0,6 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 SANA-1.5 4.8B 1024px (geprüft 01.11.2026) · Modellquelle PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS (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 SANA-1.5 4.8B 1024px und PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.

Weitere Vergleiche

Vergleiche SANA-1.5 4.8B 1024px und PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

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