Wan 2.6 Text to Imagevs.Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT
Welches ist besser?
In unserer eigenen Bewertung liegt Wan 2.6 Text to Image vorn. In der Arena fehlen beide. Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT hat keinen API-Preis.
Testbilder
Gleicher Auftrag, je das erste Bild. Vorausgewählt ist die Aufgabe mit dem größten Unterschied.
Ergebnis bei „Infografik“:Wan 2.6 Text to Image vorn
Darauf achtet die Bewertung: Zahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung.
„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
Wan 2.6 Text to Image: together, requested 1280x1280, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), n=1, seed=provider random, provider default steps, erstellt 14.08.2026, 12:30. Quelle
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers@c0158b5b20858d1fc02088db7ed4d805a296498b; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=89463658088346984; 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, 20:12. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: 985a75b38642a9f0e5e0c0e0c67f1b7f67780d42bd2168fa24e9a7a7a94b0da6
Wan 2.6 Text to Image Bild SHA 256: cf49d7136a442f4f1c1ae29af99e917aa83bcbf501fdacfe3a13a3b3e74d7f9a
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT Bild SHA 256: 8d193e702ad1aa0fccdb45f5d1474d60e21d455fa58d13470edd2796af0f2aed
Infografik
Wan 2.6 Text to Image: together, requested 1280x1280, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), n=1, seed=provider random, provider default steps, erstellt 14.08.2026, 12:30. Quelle
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers@c0158b5b20858d1fc02088db7ed4d805a296498b; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=649868597087646690; 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, 20:21. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: ed65cb4e6a51e2336f8b149ad4cbb16e020f07d527ad94362e719d2dcf91d94f
Wan 2.6 Text to Image Bild SHA 256: 28eecbf460194ec047237c35415d934929baee9de9938bdff435cd21a4416435
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT Bild SHA 256: e102016732db9e8e463504a83ac0770ff8a3c4c77918143d0f9dae8498c79101
Produktfotografie
Wan 2.6 Text to Image: together, requested 1280x1280, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), n=1, seed=provider random, provider default steps, erstellt 14.08.2026, 12:29. Quelle
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers@c0158b5b20858d1fc02088db7ed4d805a296498b; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=4636200764941689006; 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, 20:02. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: c67fd71e91304458a2feef5c91efa8677260fab0c0099a29a2c52cb579f5b2f3
Wan 2.6 Text to Image Bild SHA 256: e8dbcfd0ce965814d72d676eddf74f723d476c1f78c5928c7b6efbc4eca4765e
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT Bild SHA 256: 73b31dc5a48059f7712c6a125ac4855f2401133101172c4bfbaa11b76c5ceee1
Typografie und Layout
Wan 2.6 Text to Image: together, requested 1280x1280, stored 1024x1024 (Lanczos3 downscale), n=1, seed=provider random, provider default steps, erstellt 14.08.2026, 14:01. Quelle
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; kandinskylab/Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers@c0158b5b20858d1fc02088db7ed4d805a296498b; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=50, guidance=3.5, seed=378697477899808767; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoders; float32 for transformer and CPU VAE; three local execution attempts: first aborted on an MPS dtype error; second returned an unsaved latent but the runner read the wrong output field; accepted first saved image after correcting that field with unchanged prompt, seed and FP32 sampling settings; lost latent content remains unknown, erstellt 02.11.2026, 19:52. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: 2e012c3d14ee5dd02203a94f394ca80a5038cdebd6032b25a8b8a221f2255419
Wan 2.6 Text to Image Bild SHA 256: 7e9557478ee297369d7680b31ab3b23a13c984981c0e0c922ef07372999122a7
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT Bild SHA 256: a84280dd219692f7b20722a37491d6788d1ecdc594f816fa1203981642501ab2
Die Zahlen im Überblick
Wan 2.6 Text to Image
nicht in der Arena
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT
nicht in der Arena
Wan 2.6 Text to Image
Platz 44 von 108
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT
Platz 79 von 108
Wan 2.6 Text to Image
günstig
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT
kein API-Preis
Plätze unter den 21 Bildmodellen mit Arena-Wertung und den 108 mit GraduallyBench-Lauf; Preisvergleich mit 28 Modellen mit API-Preis.
Wan 2.6 Text to Image
- Im Abo
- k. A. Kein Tarif in Deutschland nennt genau dieses Modell.
- Per API
- 0,03 $ je Bild, 100 Bilder 3 $.
Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT
- 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 · API-Preise vom 06.11.2026 · 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 | Wan 2.6 Text to Image | Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT |
|---|---|---|
| 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 | 63 | 34 |
| GraduallyBench je Aufgabe | ||
| Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition | 41 | 21 |
| ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details | 54 | 15 |
| Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz | 79 | 65 |
| InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung | 77 | 33 |
| Preis über die API | ||
| Je Bildniedriger ist besser | 0,03 $ | k. A. |
| 100 Bilder | 3 $ | k. A. |
| Steckbrief | ||
| Erschienen | Januar 2026 | k. A. |
| Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar | proprietär | offen |
| Zugang | API | lokal |
| Parameter | nicht veröffentlicht | 6 Mrd. |
| Größte Ausgabe | 2K | 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 Wan 2.6 Text to Image (geprüft 15.08.2026) · Modellquelle Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT (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 Wan 2.6 Text to Image und Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.
Weitere Vergleiche
Vergleiche Wan 2.6 Text to Image und Kandinsky-5.0-T2I-Lite-SFT mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.