Stable Diffusion 3.5 Mediumvs.Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain

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.

Stable Diffusion 3.5 Medium: Produktfotografie, erstes Bild aus dem festen Testlauf — Stable Diffusion 3.5 Medium29 von 100

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain: Produktfotografie, erstes Bild aus dem festen Testlauf — Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain58 von 100

Ergebnis bei „Produktfotografie“:Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain vorn

Auftrag an beide Modelle (Original englisch)Create a square premium product photograph of a brushed titanium wristwatch standing upright on dark green marble. The watch has a cream dial, thin black hands set to 10:10, twelve distinct hour markers, a realistic crown, and a dark brown leather strap. Soft window light from the left, controlled reflections, shallow depth of field, no text, no logo, no extra objects.

Darauf achtet die Bewertung: Materialien, Reflexionen und kleine Details.

„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

Stable Diffusion 3.5 Medium: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=provider random, estimated cost $0.020000, erstellt 01.11.2026, 21:17. 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

Stable Diffusion 3.5 Medium Bild SHA 256: 6b8aa732e94479ad302904096c5031908141e4083ee099f080185aa04c2ea800

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain Bild SHA 256: af9bdf8492b30fdaeb79b8f51d168a948d43ee1bbb29107f50a2f794db91a2e0

Infografik

Stable Diffusion 3.5 Medium: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=provider random, estimated cost $0.020000, erstellt 01.11.2026, 21:17. 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

Stable Diffusion 3.5 Medium Bild SHA 256: 61b12e227431387098e51c6ce6d059be9d8df9c85263b994bee62602e2ddfd16

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain Bild SHA 256: 6d1a99203c55f6a9ba5853aae207dfc5e264adc73b336253fae874f0243bd60e

Produktfotografie

Stable Diffusion 3.5 Medium: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=provider random, estimated cost $0.020000, erstellt 01.11.2026, 21:16. 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

Stable Diffusion 3.5 Medium Bild SHA 256: 2412a20e61c118ce7ab7ff83e285b96eb32d5c0f1171cc769e153db6655b8f67

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain Bild SHA 256: 83169f5969d6ed636c5ba8ff01236290417a5942deec1089b4725cfeb0dc2b76

Typografie und Layout

Stable Diffusion 3.5 Medium: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=provider random, estimated cost $0.020000, erstellt 01.11.2026, 21:16. 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

Stable Diffusion 3.5 Medium Bild SHA 256: bc854c3269ea8bada6f764545f4a09abedc110219018c09f2fa5708a14d9af7e

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain Bild SHA 256: 89cd2a1137d4d2ceb46c44b030f889bb3b14ac96ae190d2eb271dff02cfb5b74

Die Zahlen im Überblick

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

k. A.

Stable Diffusion 3.5 Medium

nicht in der Arena

k. A.

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser

Stable Diffusion 3.5 Medium

Platz 90 von 108

Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain

Platz 86 von 108

Preis je BildDollar über die API · niedriger ist besser

k. A.

Stable Diffusion 3.5 Medium

kein API-Preis

k. A.

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.

Stable Diffusion 3.5 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.

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.

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	Stable Diffusion 3.5 Medium	Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain
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	25	28
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition	22	16
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details	29	58
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz	31	14
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung	20	23
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besser	k. A.	k. A.
100 Bilder	k. A.	k. A.
Steckbrief
Erschienen	29.10.2024	k. A.
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar	offen	offen
Zugang	API, lokal	lokal
Parameter	2,5 Mrd.	6 Mrd.
Größte Ausgabe	nicht einheitlich veröffentlicht	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 Stable Diffusion 3.5 Medium (geprüft 01.11.2026) · 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 Stable Diffusion 3.5 Medium 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 Stable Diffusion 3.5 Medium und Kandinsky-5.0-T2I-Lite-Pretrain mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

Anderes Duell vergleichen

Erstes BildmodellZweites Bildmodell