Seedream 4.5vs.LLaDA-Image-Turbo

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.

Seedream 4.5: Typografie und Layout, erstes Bild aus dem festen Testlauf — Seedream 4.584 von 100

LLaDA-Image-Turbo: Typografie und Layout, erstes Bild aus dem festen Testlauf — LLaDA-Image-Turbo8 von 100

Ergebnis bei „Typografie und Layout“:Seedream 4.5 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.

Typografie und Layout

Seedream 4.5: fal, requested native 2048x2048 square, n=1, seed=775629027, estimated cost $0.040000, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 14:50. Quelle

LLaDA-Image-Turbo: manual, 1:1, native 1024x1024, one request in the successful technical repeat, first output; two total submissions after a local download failure; seed 0 (fixed provider default, randomize_seed=false); BF16 transformer, FP8 text encoder; 4 steps, CFG 1.0; HF Space commit 7b02431121944d65b8065873b48eec736a0c1022; source PNG SHA-256 d1866b4994a664728de07f1c1897776bbf04409b4a00ad7fa98666036a78816d, erstellt 02.11.2026, 15:03. Quelle

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

Seedream 4.5 Bild SHA 256: 62d4e5b0b3c9ca5a55952dc2c5aca878ed687c76f302ad632136bd3e6bee3872

LLaDA-Image-Turbo Bild SHA 256: de0c780506575a32050ce9ca3d3c4dd1a0c4cc7ccf7f7f2f6aaf17ad01295901

Produktfotografie

Seedream 4.5: fal, requested native 2048x2048 square, n=1, seed=1880157282, estimated cost $0.040000, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 14:50. Quelle

LLaDA-Image-Turbo: manual, PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.39.0, Transformers 4.57.6; inclusionAI/LLaDA-Image-Turbo@f4afc52d925bbac4e22a1c947111fc1f127e37e5; native 1024x1024, 1:1; one request per local attempt, first output; steps=4, guidance=1.0; seed=0; separate MPS initial-latent generator and global MPS scheduler RNG streams with the same integer seed; original Turbo scheduler, stochastic_sampling=true, uniform sigmas, shift=3; BF16 text encoder and diffusion components, FP32 denoising latent and CPU FP32 VAE decode; historical poster uses FP8 text encoder and remains unchanged; no CUDA equivalence claimed; MPS fallback permitted, actual fallback operations not measured; historical Hugging Face Space product-photo attempt used the same archived prompt and seed 0 but a different request body and backend; its AppError left the output unresolved; this is not an exact request replay or a numerical-equivalence comparison, erstellt 03.11.2026, 09:48. Quelle

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

Seedream 4.5 Bild SHA 256: 48a36dede8c680fa8e2231ac33a95b1417dcded96ad753c98218cc78ed96a65b

LLaDA-Image-Turbo Bild SHA 256: e61fb35e0c12941d28d32b0e0125b934bc0857fc49216a7945406e3bf58b4316

Figur und Details

Seedream 4.5: fal, requested native 2048x2048 square, n=1, seed=607017308, estimated cost $0.040000, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 14:50. Quelle

LLaDA-Image-Turbo: manual, PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.39.0, Transformers 4.57.6; inclusionAI/LLaDA-Image-Turbo@f4afc52d925bbac4e22a1c947111fc1f127e37e5; native 1024x1024, 1:1; one request per local attempt, first output; steps=4, guidance=1.0; seed=7961710876241130415; separate MPS initial-latent generator and global MPS scheduler RNG streams with the same integer seed; original Turbo scheduler, stochastic_sampling=true, uniform sigmas, shift=3; BF16 text encoder and diffusion components, FP32 denoising latent and CPU FP32 VAE decode; historical poster uses FP8 text encoder and remains unchanged; no CUDA equivalence claimed; MPS fallback permitted, actual fallback operations not measured, erstellt 03.11.2026, 09:54. Quelle

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

Seedream 4.5 Bild SHA 256: 614d5b810be9f7cc54c999fb930e5bb1a7a5b58f7211a3b71aa92e83a360cf78

LLaDA-Image-Turbo Bild SHA 256: aac02152ef0efc45749b3d0a626e9f4114418394aeb6a92d492651c564f40fee

Infografik

Seedream 4.5: fal, requested native 2048x2048 square, n=1, seed=467481828, estimated cost $0.040000, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 14:51. Quelle

LLaDA-Image-Turbo: manual, PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.39.0, Transformers 4.57.6; inclusionAI/LLaDA-Image-Turbo@f4afc52d925bbac4e22a1c947111fc1f127e37e5; native 1024x1024, 1:1; one request per local attempt, first output; steps=4, guidance=1.0; seed=5156250474893981751; separate MPS initial-latent generator and global MPS scheduler RNG streams with the same integer seed; original Turbo scheduler, stochastic_sampling=true, uniform sigmas, shift=3; BF16 text encoder and diffusion components, FP32 denoising latent and CPU FP32 VAE decode; historical poster uses FP8 text encoder and remains unchanged; no CUDA equivalence claimed; MPS fallback permitted, actual fallback operations not measured, erstellt 03.11.2026, 09:56. Quelle

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

Seedream 4.5 Bild SHA 256: ec1e2be1080670edf050cff00a094ff471c1b480a11a3922cf8c25f0ef0f6a5e

LLaDA-Image-Turbo Bild SHA 256: 4e8939998310be86b1ad3dc0744a5e3ceee95a00a9113ee6732f9c06cb6b3618

Die Zahlen im Überblick

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

k. A.

Seedream 4.5

nicht in der Arena

k. A.

LLaDA-Image-Turbo

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser

Seedream 4.5

Platz 64 von 108

LLaDA-Image-Turbo

Platz 83 von 108

Preis je BildDollar über die API · niedriger ist besser

k. A.

Seedream 4.5

kein API-Preis

k. A.

LLaDA-Image-Turbo

kein API-Preis

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

Seedream 4.5

Im Abo: Kein Abo von ByteDance / Volcengine mit diesem Modell. Über andere Anbieter ab ≈ 6,36 € im Monat (ElevenLabs Starter, mit begrenztem Guthaben). 39 Tarife in Deutschland.
Per API: Kein API-Preis bekannt. Zugang: API, Web-App.
Gewichte: unbekannt.

LLaDA-Image-Turbo

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	Seedream 4.5	LLaDA-Image-Turbo
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	48	31
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition	84	8
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details	44	27
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz	37	53
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung	27	36
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besser	k. A.	k. A.
100 Bilder	k. A.	k. A.
Steckbrief
Erschienen	k. A.	04.09.2026
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar	unbekannt	offen
Lebenszyklus	Weiterhin gelistete T2I-/I2I-Modell-ID; Ark markiert sie als vor der Abschaltung, ohne in der geprüften Quelle ein Datum zu nennen	kein Statushinweis
Zugang	API, Web-App	lokal
Parameter	nicht veröffentlicht	6 Mrd.
Größte Ausgabe	nicht einheitlich veröffentlicht	nicht einheitlich veröffentlicht
Tarife in Deutschlandmit genau diesem Modellnamen	39	k. A.

API-Preise für ein Bild mit 1.024 × 1.024 Pixeln laut Artificial Analysis.

Quellen: Modellquelle Seedream 4.5, Statusquelle (geprüft 01.11.2026) · Modellquelle LLaDA-Image-Turbo (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 Seedream 4.5 und LLaDA-Image-Turbo enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.

Weitere Vergleiche

Vergleiche Seedream 4.5 und LLaDA-Image-Turbo mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

Anderes Duell vergleichen

Erstes BildmodellZweites Bildmodell