SenseNova U1.5 Litevs.Stable Diffusion 3 Medium
Welches ist besser?
In unserer eigenen Bewertung liegt SenseNova U1.5 Lite 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.
Ergebnis bei „Typografie und Layout“:SenseNova U1.5 Lite vorn
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
SenseNova U1.5 Lite: manual, local stable-diffusion.cpp@3be23788fc0c9f35a2c24b1211caae11d4a54dbc, ggml@d49c49e1dd361ba3c0a77c90b5b1404b83969aa8; sensenova/SenseNova-U1.5-8B-MoT@9feeeab8a2792514d109cd34589342a2cc1d4ab2; native 2048x2048, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=4.0, seed=8087247682796819534; Apple M5 Max Metal MTL0 requested through the native backend option; automatic placement remains enabled, and actual placement is recorded in the CLI log; Original BF16 checkpoint. The exact two SenseNova vision convolution weights use a targeted lossless BF16-to-F32 rule; other eligible weights use the native unquantized f16 option. This BF16-to-F16 conversion rounds values, as quantified by the linked complete-checkpoint GGML preflight; excluded weights remain BF16 if used. Operation precision follows the backend.; Euler, flow shift 3; CPU Philox RNG (CLI cuda RNG option, no CUDA hardware); original BF16 weights without requested quantization; observational latent and pre-clipping finite checks; native prompt template without rewriting; empty unconditional prompt, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 22:17. Quelle
Stable Diffusion 3 Medium: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=provider random, prompt expansion disabled, estimated cost $0.035000, erstellt 02.11.2026, 15:25. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: 985a75b38642a9f0e5e0c0e0c67f1b7f67780d42bd2168fa24e9a7a7a94b0da6
SenseNova U1.5 Lite Bild SHA 256: c092b333f479c5b28ad33958d0e45f0fb0989970af02690079cf1398742c55b8
Stable Diffusion 3 Medium Bild SHA 256: 23f00c74639e751fd6130d5f0e06539379c3a631d3f3cfde39c43e31973f5ef4
Infografik
SenseNova U1.5 Lite: manual, local stable-diffusion.cpp@3be23788fc0c9f35a2c24b1211caae11d4a54dbc, ggml@d49c49e1dd361ba3c0a77c90b5b1404b83969aa8; sensenova/SenseNova-U1.5-8B-MoT@9feeeab8a2792514d109cd34589342a2cc1d4ab2; native 2048x2048, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=4.0, seed=2640628636372692680; Apple M5 Max Metal MTL0 requested through the native backend option; automatic placement remains enabled, and actual placement is recorded in the CLI log; Original BF16 checkpoint. The exact two SenseNova vision convolution weights use a targeted lossless BF16-to-F32 rule; other eligible weights use the native unquantized f16 option. This BF16-to-F16 conversion rounds values, as quantified by the linked complete-checkpoint GGML preflight; excluded weights remain BF16 if used. Operation precision follows the backend.; Euler, flow shift 3; CPU Philox RNG (CLI cuda RNG option, no CUDA hardware); original BF16 weights without requested quantization; observational latent and pre-clipping finite checks; native prompt template without rewriting; empty unconditional prompt, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 22:25. Quelle
Stable Diffusion 3 Medium: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=provider random, prompt expansion disabled, estimated cost $0.035000, erstellt 02.11.2026, 15:26. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: ed65cb4e6a51e2336f8b149ad4cbb16e020f07d527ad94362e719d2dcf91d94f
SenseNova U1.5 Lite Bild SHA 256: dcf8206386da05d11c35a6950309e61f08a504d440366226eac316328718f5ae
Stable Diffusion 3 Medium Bild SHA 256: d3247357eaa74b5b9157558cec7ffc4942c0a0fe09b5b7d661289d63c0359fbb
Produktfotografie
SenseNova U1.5 Lite: manual, local stable-diffusion.cpp@3be23788fc0c9f35a2c24b1211caae11d4a54dbc, ggml@d49c49e1dd361ba3c0a77c90b5b1404b83969aa8; sensenova/SenseNova-U1.5-8B-MoT@9feeeab8a2792514d109cd34589342a2cc1d4ab2; native 2048x2048, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=4.0, seed=1950293105094404455; Apple M5 Max Metal MTL0 requested through the native backend option; automatic placement remains enabled, and actual placement is recorded in the CLI log; Original BF16 checkpoint. The exact two SenseNova vision convolution weights use a targeted lossless BF16-to-F32 rule; other eligible weights use the native unquantized f16 option. This BF16-to-F16 conversion rounds values, as quantified by the linked complete-checkpoint GGML preflight; excluded weights remain BF16 if used. Operation precision follows the backend.; Euler, flow shift 3; CPU Philox RNG (CLI cuda RNG option, no CUDA hardware); original BF16 weights without requested quantization; observational latent and pre-clipping finite checks; native prompt template without rewriting; empty unconditional prompt, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 22:11. Quelle
Stable Diffusion 3 Medium: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=provider random, prompt expansion disabled, estimated cost $0.035000, erstellt 02.11.2026, 15:25. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: c67fd71e91304458a2feef5c91efa8677260fab0c0099a29a2c52cb579f5b2f3
SenseNova U1.5 Lite Bild SHA 256: d425ed5236325ee28633f83cb00f3fd39181f7dd6df0e5408d8b1c07c6796107
Stable Diffusion 3 Medium Bild SHA 256: 7214318e9962af2466367b9ac75231f5b794a5db5a0b6d11d6e6f6a378cb28b6
Typografie und Layout
SenseNova U1.5 Lite: manual, local stable-diffusion.cpp@3be23788fc0c9f35a2c24b1211caae11d4a54dbc, ggml@d49c49e1dd361ba3c0a77c90b5b1404b83969aa8; sensenova/SenseNova-U1.5-8B-MoT@9feeeab8a2792514d109cd34589342a2cc1d4ab2; native 2048x2048, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=4.0, seed=8328647217678382438; Apple M5 Max Metal MTL0 requested through the native backend option; automatic placement remains enabled, and actual placement is recorded in the CLI log; Original BF16 checkpoint. The exact two SenseNova vision convolution weights use a targeted lossless BF16-to-F32 rule; other eligible weights use the native unquantized f16 option. This BF16-to-F16 conversion rounds values, as quantified by the linked complete-checkpoint GGML preflight; excluded weights remain BF16 if used. Operation precision follows the backend.; Euler, flow shift 3; CPU Philox RNG (CLI cuda RNG option, no CUDA hardware); original BF16 weights without requested quantization; observational latent and pre-clipping finite checks; native prompt template without rewriting; empty unconditional prompt; three local execution attempts: original Metal BF16 attempt aborted on a missing matrix kernel before output; same-seed CPU retry deliberately interrupted before its first sampling step without image or latent; first image retained after the reviewed loader compatibility correction and disclosed F16 runtime conversion with unchanged prompt and seed, source 2048x2048, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), erstellt 02.11.2026, 22:04. Quelle
Stable Diffusion 3 Medium: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=provider random, prompt expansion disabled, estimated cost $0.035000, erstellt 02.11.2026, 15:25. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: 2e012c3d14ee5dd02203a94f394ca80a5038cdebd6032b25a8b8a221f2255419
SenseNova U1.5 Lite Bild SHA 256: df5c50fc54f03b972796f424999bd5991ff758a6b7abc00c212864aca3b124bc
Stable Diffusion 3 Medium Bild SHA 256: 9dd323604b3bfc1742a51a2ca225f9c0f8dfbe79f5fa68e6024015316c596a54
Die Zahlen im Überblick
SenseNova U1.5 Lite
nicht in der Arena
Stable Diffusion 3 Medium
nicht in der Arena
SenseNova U1.5 Lite
Platz 14 von 108
Stable Diffusion 3 Medium
Platz 78 von 108
SenseNova U1.5 Lite
kein API-Preis
Stable Diffusion 3 Medium
kein API-Preis
Plätze unter den 21 Bildmodellen mit Arena-Wertung und den 108 mit GraduallyBench-Lauf; Preisvergleich mit 28 Modellen mit API-Preis.
SenseNova U1.5 Lite
- Im Abo
- k. A. Kein Tarif in Deutschland nennt genau dieses Modell.
- Per API
- Kein API-Preis bekannt. Zugang: API, Web-App, lokal.
- Lizenz
- Offene Gewichte.
Stable Diffusion 3 Medium
- Im Abo
- k. A. Kein Tarif in Deutschland nennt genau dieses Modell.
- Per API
- Kein API-Preis bekannt. Zugang: API, 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 | SenseNova U1.5 Lite | Stable Diffusion 3 Medium |
|---|---|---|
| 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 | 73 | 34 |
| GraduallyBench je Aufgabe | ||
| Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition | 93 | 31 |
| ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details | 84 | 26 |
| Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz | 35 | 46 |
| InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung | 80 | 34 |
| Preis über die API | ||
| Je Bildniedriger ist besser | k. A. | k. A. |
| 100 Bilder | k. A. | k. A. |
| Steckbrief | ||
| Erschienen | k. A. | 12.06.2024 |
| Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar | offen | offen |
| Zugang | API, Web-App, lokal | API, lokal |
| Parameter | nicht veröffentlicht | 2 Mrd. |
| Größte Ausgabe | 4K | 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 SenseNova U1.5 Lite (geprüft 02.11.2026) · Modellquelle Stable Diffusion 3 Medium (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 SenseNova U1.5 Lite und Stable Diffusion 3 Medium enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.
Weitere Vergleiche
Vergleiche SenseNova U1.5 Lite und Stable Diffusion 3 Medium mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.