Stable Diffusion Turbovs.Sana-Sprint 1.6B 1024px

Welches ist besser?

In unserer eigenen Bewertung liegt Sana-Sprint 1.6B 1024px 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.

Stable Diffusion Turbo: Produktfotografie, erstes Bild aus dem festen Testlauf — Stable Diffusion Turbo1 von 100

Sana-Sprint 1.6B 1024px: Produktfotografie, erstes Bild aus dem festen Testlauf — Sana-Sprint 1.6B 1024px27 von 100

Ergebnis bei „Produktfotografie“:Sana-Sprint 1.6B 1024px 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 Turbo: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; stabilityai/sd-turbo@b261bac6fd2cf515557d5d0707481eafa0485ec2; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=1, guidance=0.0, seed=5483236571890770311; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native tokenizer truncation: tokenizer 80 to 77 tokens; archived input unchanged, erstellt 02.11.2026, 18:17. Quelle

Sana-Sprint 1.6B 1024px: manual, 1:1, one request, first output, one image, provider-side randomize seed enabled, observed seed 889651570, native 1024x1024, 2 inference steps, guidance 4.5, no prompt enhancement, no reference images, exact checkpoint Efficient-Large-Model/Sana_Sprint_1.6B_1024px_diffusers, Space commit b42328123ed688df4bee46e52c60cc1dc62c045a, erstellt 01.11.2026, 21:42. Quelle

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

Stable Diffusion Turbo Bild SHA 256: 291b69ba3d375bfa017c782f61521b705d67708ed5e1be9350d55d486ad6f1d1

Sana-Sprint 1.6B 1024px Bild SHA 256: 1d77cacabeb38205299446bc6c5b80f38cf757d98f4251fc44c25340ab870dd9

Infografik

Stable Diffusion Turbo: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; stabilityai/sd-turbo@b261bac6fd2cf515557d5d0707481eafa0485ec2; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=1, guidance=0.0, seed=8161577731918994504; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE, erstellt 02.11.2026, 18:18. Quelle

Sana-Sprint 1.6B 1024px: manual, 1:1, one request, first output, one image, provider-side randomize seed enabled, observed seed 853526908, native 1024x1024, 2 inference steps, guidance 4.5, no prompt enhancement, no reference images, exact checkpoint Efficient-Large-Model/Sana_Sprint_1.6B_1024px_diffusers, Space commit b42328123ed688df4bee46e52c60cc1dc62c045a; an earlier request on 2026-11-01 was rejected before generation by the ZeroGPU quota, erstellt 02.11.2026, 14:30. Quelle

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

Stable Diffusion Turbo Bild SHA 256: 80a2687dbc408395b416994d4853332427d09fccead1a6229564cc25b32de7e6

Sana-Sprint 1.6B 1024px Bild SHA 256: da4ed66ab2f25ea33c81978bc687142d50f7f7d01db096169151e70f1648ec43

Produktfotografie

Stable Diffusion Turbo: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; stabilityai/sd-turbo@b261bac6fd2cf515557d5d0707481eafa0485ec2; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=1, guidance=0.0, seed=2124044582169182899; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native tokenizer truncation: tokenizer 80 to 77 tokens; archived input unchanged, erstellt 02.11.2026, 18:16. Quelle

Sana-Sprint 1.6B 1024px: manual, 1:1, one request, first output, one image, provider-side randomize seed enabled, observed seed 178858232, native 1024x1024, 2 inference steps, guidance 4.5, no prompt enhancement, no reference images, exact checkpoint Efficient-Large-Model/Sana_Sprint_1.6B_1024px_diffusers, Space commit b42328123ed688df4bee46e52c60cc1dc62c045a, erstellt 01.11.2026, 21:42. Quelle

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

Stable Diffusion Turbo Bild SHA 256: 13dcbe6eb77495317a03f3eed013c4358ae7466fca00d9f869e512279a8a2af6

Sana-Sprint 1.6B 1024px Bild SHA 256: 39284e75f1ffa7a286c193927441bca1bee31495f6cf67b4fd024a567a548b09

Typografie und Layout

Stable Diffusion Turbo: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; stabilityai/sd-turbo@b261bac6fd2cf515557d5d0707481eafa0485ec2; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=1, guidance=0.0, seed=2303175353176269810; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; float16 for text encoder and transformer; float32 for VAE, erstellt 02.11.2026, 18:16. Quelle

Sana-Sprint 1.6B 1024px: manual, 1:1, one request, first output, one image, provider-side randomize seed enabled, observed seed 37807657, native 1024x1024, 2 inference steps, guidance 4.5, no prompt enhancement, no reference images, exact checkpoint Efficient-Large-Model/Sana_Sprint_1.6B_1024px_diffusers, Space commit b42328123ed688df4bee46e52c60cc1dc62c045a, erstellt 01.11.2026, 21:42. Quelle

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

Stable Diffusion Turbo Bild SHA 256: 7def19e4f4adf68244ff69e5873b9f465ecd158fb4abab0273443bfc3804438e

Sana-Sprint 1.6B 1024px Bild SHA 256: 5f4459e7adbe7d47fe3ba162ce8e13507b5ea6e3bb4beb5084c862df9ab9e933

Die Zahlen im Überblick

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

k. A.

Stable Diffusion Turbo

nicht in der Arena

k. A.

Sana-Sprint 1.6B 1024px

nicht in der Arena

GraduallyBenchunsere eigene Bewertung, 0 bis 100 · höher ist besser

Stable Diffusion Turbo

Platz 108 von 108

Sana-Sprint 1.6B 1024px

Platz 96 von 108

Preis je BildDollar über die API · niedriger ist besser

k. A.

Stable Diffusion Turbo

kein API-Preis

k. A.

Sana-Sprint 1.6B 1024px

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 Turbo

Im Abo: k. A. Kein Tarif in Deutschland nennt genau dieses Modell.
Per API: Kein API-Preis bekannt. Zugang: lokal.
Lizenz: Offene Gewichte.

Sana-Sprint 1.6B 1024px

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 Turbo	Sana-Sprint 1.6B 1024px
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	3	21
GraduallyBench je Aufgabe
Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition	0	21
ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details	1	27
Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz	5	26
InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung	5	10
Preis über die API
Je Bildniedriger ist besser	k. A.	k. A.
100 Bilder	k. A.	k. A.
Steckbrief
Erschienen	k. A.	22.03.2025
Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar	offen	offen
Lebenszyklus	Älterer offener Schnell-Checkpoint; keine aktive Hosted-API-ID in der hier geprüften Modellliste behauptet	kein Statushinweis
Zugang	lokal	lokal
Parameter	nicht veröffentlicht	1,6 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 Turbo, Statusquelle (geprüft 01.11.2026) · Modellquelle Sana-Sprint 1.6B 1024px (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 Turbo und Sana-Sprint 1.6B 1024px enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.

Weitere Vergleiche

Vergleiche Stable Diffusion Turbo und Sana-Sprint 1.6B 1024px mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

Anderes Duell vergleichen

Erstes BildmodellZweites Bildmodell