Z-Image Turbovs.SANA-1.5 1.6B 1024px
Welches ist besser?
In unserer eigenen Bewertung liegt Z-Image Turbo 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 „Figur und Details“:Z-Image Turbo vorn
Darauf achtet die Bewertung: Anatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz.
„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
Z-Image Turbo: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=457367499, prompt expansion disabled, estimated cost $0.010000, erstellt 01.11.2026, 21:35. Quelle
SANA-1.5 1.6B 1024px: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; Efficient-Large-Model/SANA1.5_1.6B_1024px_diffusers@b77948f2b4eed5c728e9b828ccff07f7427b43cc; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=4913908686846438154; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input; optional instruction disabled, erstellt 02.11.2026, 17:32. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: 985a75b38642a9f0e5e0c0e0c67f1b7f67780d42bd2168fa24e9a7a7a94b0da6
Z-Image Turbo Bild SHA 256: 5297796931ae8a9259947d2ee85881444a6408266aa7c9bc45d365b56bd11fe1
SANA-1.5 1.6B 1024px Bild SHA 256: abc8d1fcb514ea7754211b79030abbf92ef83a61e546f19b217ccb06df0aaf45
Infografik
Z-Image Turbo: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=364147116, prompt expansion disabled, estimated cost $0.010000, erstellt 01.11.2026, 21:35. Quelle
SANA-1.5 1.6B 1024px: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; Efficient-Large-Model/SANA1.5_1.6B_1024px_diffusers@b77948f2b4eed5c728e9b828ccff07f7427b43cc; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=1936313402304398258; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input; optional instruction disabled, erstellt 02.11.2026, 17:33. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: ed65cb4e6a51e2336f8b149ad4cbb16e020f07d527ad94362e719d2dcf91d94f
Z-Image Turbo Bild SHA 256: 2a0bbce06ee9f7e009876b2d9abc02657f7be5535cd79ab7f37df0bf61b141a8
SANA-1.5 1.6B 1024px Bild SHA 256: 828815adaab125d67312b64061f9b5a448558e9ac56ec9aa5ce8cf00cb63c481
Produktfotografie
Z-Image Turbo: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=453185405, prompt expansion disabled, estimated cost $0.010000, erstellt 01.11.2026, 21:35. Quelle
SANA-1.5 1.6B 1024px: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; Efficient-Large-Model/SANA1.5_1.6B_1024px_diffusers@b77948f2b4eed5c728e9b828ccff07f7427b43cc; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=1353667313865032696; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input; optional instruction disabled, erstellt 02.11.2026, 17:32. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: c67fd71e91304458a2feef5c91efa8677260fab0c0099a29a2c52cb579f5b2f3
Z-Image Turbo Bild SHA 256: 16330b5b71c71290aaa2994dd589e5e2088712d286fddcee8046e56c300f124e
SANA-1.5 1.6B 1024px Bild SHA 256: a43c512ad071c0d7526e16f69874b653f073c532403114299c8fde43770a72c8
Typografie und Layout
Z-Image Turbo: fal, requested 1024x1024, n=1, seed=249593273, prompt expansion disabled, estimated cost $0.010000, erstellt 01.11.2026, 21:35. Quelle
SANA-1.5 1.6B 1024px: manual, local PyTorch 2.13.0, Diffusers 0.36.0; Efficient-Large-Model/SANA1.5_1.6B_1024px_diffusers@b77948f2b4eed5c728e9b828ccff07f7427b43cc; native 1024x1024, 1:1; one request, first output; steps=20, guidance=4.5, seed=2028788407160516328; mps for text encoder and denoising; cpu for native VAE decode; bfloat16 for text encoder and transformer; float32 for VAE; native prompt preprocessing lowercases input; optional instruction disabled; two submissions: first attempt produced no image after a documented MPS VAE decoding crash; technical repeat kept the same prompt and seed, erstellt 02.11.2026, 17:31. Quelle
Protokoll gradually-image-comparison-v1. Prompt SHA 256: 2e012c3d14ee5dd02203a94f394ca80a5038cdebd6032b25a8b8a221f2255419
Z-Image Turbo Bild SHA 256: 0a9ee8166b04fc677b96ca3f74d8fcf37657d812f81d3b94940092aa661dba50
SANA-1.5 1.6B 1024px Bild SHA 256: 7c58a1c863d5b8d22d06ed159b89aa64d13cf9a44f7b3d4871683f491f0bb75c
Die Zahlen im Überblick
Z-Image Turbo
nicht in der Arena
SANA-1.5 1.6B 1024px
nicht in der Arena
Z-Image Turbo
Platz 67 von 108
SANA-1.5 1.6B 1024px
Platz 107 von 108
Z-Image Turbo
kein API-Preis
SANA-1.5 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.
Z-Image Turbo
- Im Abo
- Kein Abo von Tongyi-MAI / Alibaba mit diesem Modell. Über andere Anbieter ab ≈ 12,72 € im Monat (Recraft Basic, mit begrenztem Guthaben). 3 Tarife in Deutschland.
- Per API
- Kein API-Preis bekannt. Zugang: API, lokal, Web-App.
- Lizenz
- Offene Gewichte.
SANA-1.5 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 | Z-Image Turbo | SANA-1.5 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 | 44 | 4 |
| GraduallyBench je Aufgabe | ||
| Typografie und LayoutLesbarer Text, Hierarchie und Komposition | 40 | 3 |
| ProduktfotografieMaterialien, Reflexionen und kleine Details | 30 | 0 |
| Figur und DetailsAnatomie, Kleidung und räumliche Konsistenz | 71 | 4 |
| InfografikZahlen, Beschriftungen und visuelle Ordnung | 37 | 7 |
| Preis über die API | ||
| Je Bildniedriger ist besser | k. A. | k. A. |
| 100 Bilder | k. A. | k. A. |
| Steckbrief | ||
| Erschienen | 26.11.2025 | 16.03.2025 |
| Gewichteoffen heißt: lokal nutzbar | offen | offen |
| Zugang | API, lokal, Web-App | lokal |
| Parameter | nicht veröffentlicht | 1,6 Mrd. |
| Größte Ausgabe | 2K | nicht einheitlich veröffentlicht |
| Tarife in Deutschlandmit genau diesem Modellnamen | 3 | k. A. |
API-Preise für ein Bild mit 1.024 × 1.024 Pixeln laut Artificial Analysis.
Quellen: Modellquelle Z-Image Turbo (geprüft 01.11.2026) · Modellquelle SANA-1.5 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 Z-Image Turbo und SANA-1.5 1.6B 1024px enthält die gespeicherte Benchmarkdatenbank noch keine Messung derselben Arena und Kategorie. Ältere Modellversionen werden nicht als Ersatz verwendet.
Weitere Vergleiche
Vergleiche Z-Image Turbo und SANA-1.5 1.6B 1024px mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.