Was hat Grok Imagine heute eingestellt? Lassen sich alte Modelle noch nutzen? Die 4 wichtigsten Punkte zur Migration auf 2.0 im Überblick

Anmerkung der Autorin oder des Autors: Dieser Artikel erklärt, welche Auswirkungen die Einstellung der alten Modellkennung von Grok Imagine hat, ob die bisherige API kompatibel bleibt, wie sich die offiziellen Preise ändern und wie Sie bei der Migration auf 2.0 Qualität und Kosten steuern.

Heute, am 2. November 2026, setzt xAI den Migrationsplan für das Bildmodell Grok Imagine offiziell um. Eingestellt wird die API-Modellkennung grok-imagine-image-quality, nicht Grok Imagine insgesamt. Die alte Kennung lässt sich weiterhin aufrufen. Anfragen werden jedoch von grok-imagine-image-2.0 mit der Qualitätsstufe Low verarbeitet. Das 1.0-Modell grok-imagine-image ist nicht betroffen.

Das ist weder ein Gerücht, noch wurde 2.0 erst heute veröffentlicht. xAI hat diese Regelung im offiziellen Migrationsleitfaden bestätigt und am 2. September mit einer Frist von 60 Tagen angekündigt. Die Migrationsregeln und Preise in diesem Artikel stammen aus der offiziellen xAI-Dokumentation.

Das Wichtigste auf einen Blick: Finden Sie in drei Minuten heraus, ob Sie betroffen sind, ob die alte API noch funktioniert, ob Sie Ihren Code ändern müssen und wie Sie mit dem Qualitätsparameter die Kosten steuern.

Was bei Grok Imagine heute ausläuft: Das Wichtigste im Überblick

Ein Punkt wird bei dieser Änderung leicht missverstanden: Das Auslaufen der alten Kennung bedeutet nicht, dass der Dienst abgeschaltet wird. Laut offizieller Mitteilung schlagen Anfragen mit dem alten Namen nicht allein deshalb fehl, weil die Kennung ausläuft. Der Server leitet sie an 2.0 weiter. Dass die alte Kennung noch funktioniert, heißt aber nicht, dass dahinter weiterhin das alte Modell läuft.

Der zeitliche Ablauf der Migration zu Grok Imagine 2.0

• 15. Mai: grok-imagine-image-pro läuft aus; Anfragen werden an grok-imagine-image-quality weitergeleitet.
• 7. August: xAI veröffentlicht Imagine Image 2.0 unter dem API-Namen grok-imagine-image-2.0. Gleichzeitig erhalten die Produkte für Endnutzer einen neuen Quality Mode.
• 28. August: Die 2.0-API erhält quality=auto; der Standardwert bei fehlender Angabe ändert sich von Medium auf Auto. Die Obergrenze für Referenzbilder bei der Bearbeitung steigt von drei auf fünf, außerdem kommen die Seitenverhältnisse 21:9 und 5:2 hinzu.
• 2. September: xAI veröffentlicht einen Migrationshinweis und kündigt an, dass die alte Quality-Kennung in 60 Tagen ausläuft.
• 2. November: Die Migrationsregel tritt in Kraft.

Sind die alten Grok-Imagine-Modelle noch nutzbar? Wer von der Migration betroffen ist

Um festzustellen, ob Sie betroffen sind, prüfen Sie zunächst den model-Wert in Ihrem Code und Ihren Konfigurationen. Wenn Sie Bilder nur auf der Grok-Website oder in der mobilen App erzeugen, beachten Sie: Die Ankündigung bezieht sich direkt auf API-IDs. Daraus lässt sich nicht ableiten, dass eine Option in der Benutzeroberfläche heute eingestellt wird.

Der Code muss nicht zwingend heute geändert werden, da die alten IDs durch diese Einstellung nicht unmittelbar ungültig werden. Wenn Ihre Anwendung jedoch bestimmte Anforderungen an den Stil der erzeugten Bilder, die Bearbeitungsergebnisse oder die Kosten hat, empfiehlt sich eine proaktive Umstellung. So können Sie das Modell und die Qualitätsstufe selbst auswählen.

Wichtig: Eine kompatible Anfragestruktur bedeutet nicht, dass die Bilder gleich aussehen. Wenn sich das zugrunde liegende Modell ändert, kann dieselbe Eingabeaufforderung zu einem anderen Stil, einer anderen Bildkomposition und anderen Details führen. Das ist ein typisches technisches Risiko bei Modellmigrationen. Aus den derzeit öffentlich verfügbaren Informationen lässt sich nicht ableiten, dass heute ein großflächiges Qualitätsproblem aufgetreten ist. In Produktionsumgebungen sollten die Ergebnisse dennoch stichprobenartig überprüft werden.

Grok Imagine 2.0: Nicht jede Option ist günstiger

xAI rechnet offiziell pro erzeugtem Bild ab. Bei Version 2.0 hängt der Preis sowohl von der Qualitätsstufe als auch von der Auflösung ab. Nach der automatischen Migration auf Low kostet jedes Ausgabebild 0,01 US-Dollar weniger. Wer Medium auswählt, zahlt dagegen pro Bild 0,01 US-Dollar mehr als beim bisherigen Quality-Modell.

Sowohl bei 2.0 als auch beim bisherigen Quality-Modell kostet jedes eingegebene Referenzbild 0,01 US-Dollar. Bei 1.0 beträgt der Ausgabepreis für 1K und 2K jeweils 0,02 US-Dollar pro Bild; Eingabebilder kosten jeweils 0,002 US-Dollar. Die offizielle Preisliste führt zwar 1.5K auf, die Dokumentation der Generierungsparameter nennt derzeit aber nur 1k und 2k ausdrücklich. Verwenden Sie daher resolution="1.5k" nicht ungetestet im Produktionscode.

Kosten für die Bilderzeugung mit Grok Imagine in großen Mengen

Die folgende Tabelle basiert auf den offiziellen Einzelpreisen und zeigt theoretische Kosten, keine tatsächlichen Unternehmensrechnungen. Bei den reinen Text-zu-Bild-Beispielen sind weder Referenzbilder, Wiederholungsversuche nach Fehlern, Steuern noch Gebühren von Drittanbieterplattformen enthalten.

Bei der Bildbearbeitung müssen auch die Eingabekosten berücksichtigt werden. Werden beispielsweise 5 Referenzbilder verwendet, um ein 2K-Bild mit Medium zu erzeugen, betragen die Eingabekosten 0,05 Dollar und die Ausgabekosten 0,08 Dollar. Der theoretische Gesamtpreis liegt damit bei 0,13 Dollar. Die offiziell genannten Einsparungen von 0,01 Dollar pro Bild beziehen sich hauptsächlich auf den Ausgabepreis. Die Preisreduktion bei Bearbeitungsaufgaben lässt sich deshalb nicht direkt aus der obigen Tabelle ableiten.

Was unterscheidet Low, Medium und Auto bei Grok Imagine?

Low benötigt weniger Rechenleistung und ist günstiger. Bei der automatischen Migration des bisherigen Quality-Modells wird diese Stufe fest verwendet. Medium nutzt mehr Rechenressourcen und eignet sich für Aufgaben, bei denen Details im Ergebnis wichtiger sind. Bei Auto entscheidet xAI über die Qualitätsstufe. Aktuell gilt laut offizieller Dokumentation: Low für die Bilderzeugung und Medium für die Bildbearbeitung. Diese Zuordnung kann sich künftig ändern.

Eine häufige Fehlerquelle: model wird auf 2.0 geändert, ohne quality anzugeben.

Nehmen wir eine Bearbeitungsaufgabe mit 1 Referenzbild und 1 1K-Ausgabe: Mit dem bisherigen Quality-Modell liegen die theoretischen Kosten bei 0,06 Dollar. Wird auf 2.0 umgestellt und quality weggelassen, kommt derzeit Medium zum Einsatz und die Kosten steigen auf 0,07 Dollar. Wer die alte Kennung weiterverwendet, erhält Low für 0,05 Dollar. Für eine verlässliche Budgetplanung empfiehlt es sich, die Qualitätsstufe immer explizit anzugeben.

Außerdem lassen sich die API-Stufen Low, Medium und Auto nicht direkt mit den Optionen Fast und Quality auf der Grok-Website gleichsetzen. In Dokumentation, Code und Produktbeschreibungen sollten sie getrennt beschrieben werden, um Missverständnisse im Team zu vermeiden.

Migration zu Grok Imagine 2.0: Parameter, Prüfung und SDK-Hinweise

Der empfohlene Migrationsweg ist einfach: Setze model auf grok-imagine-image-2.0 und lege quality ausdrücklich passend zu deinem Anwendungsfall fest. Das folgende Beispiel für die offizielle API orientiert sich an der xAI-Dokumentation. Damit es funktioniert, brauchst du einen gültigen API-Schlüssel. Für diesen Artikel wurden keine kostenpflichtigen Aufrufe ausgeführt.

curl -X POST https://api.x.ai/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "grok-imagine-image-2.0",
    "prompt": "A professional technology magazine cover",
    "quality": "low",
    "resolution": "1k",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "n": 1
  }'

Für die Bildbearbeitung kannst du Medium ausdrücklich als Qualitätsstufe festlegen. Die Bildadresse im folgenden Beispiel ist nur ein Platzhalter. Ersetze sie durch eine Adresse, unter der dein eigenes Bild erreichbar ist:

curl -X POST https://api.x.ai/v1/images/edits \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "grok-imagine-image-2.0",
    "prompt": "Change the background to a clean white studio",
    "quality": "medium",
    "image": {
      "url": "https://example.com/input.jpg",
      "type": "image_url"
    }
  }'

So prüfen Sie, ob eine Grok-Imagine-Anfrage tatsächlich auf 2.0 läuft

Laut xAI zeigt das Feld model in der Antwort das Modell an, das die Anfrage tatsächlich ausgeführt hat – nicht nur den Alias, den der Client angefordert hat. Für die Migration können Sie eine Testanfrage mit der alten Kennung senden, das model-Feld in der Antwort notieren und es mit der zugehörigen Abrechnung abgleichen.

xAI zeigt unter usage auch cost_in_usd_ticks an. Teilen Sie diesen Wert durch 10000000000, um die Kosten in US-Dollar umzurechnen. Das gilt für die offizielle API. Ob Drittanbieter diese Angaben unverändert zurückgeben, müssen Sie separat prüfen.

SDK-Kompatibilität der Bearbeitungsschnittstelle von Grok Imagine

Text-zu-Bild lässt sich über einen OpenAI-kompatiblen Client aufrufen. Erweiterte Parameter wie quality können in extra_body übergeben werden. Bei der Bildbearbeitung ist Vorsicht geboten: images.edit() im OpenAI SDK verwendet multipart/form-data, während die Bearbeitungsschnittstelle von xAI application/json verlangt. Die Methode lässt sich daher nicht direkt wiederverwenden. xAI empfiehlt stattdessen das xAI SDK, das Vercel AI SDK oder eine entsprechend aufgebaute native HTTP-Anfrage.

Prüfen Sie vor dem Produktivstart auch folgende technische Details:

• Bilder speichern: Standardmäßig wird eine temporäre URL zurückgegeben. Bilder, die langfristig erhalten bleiben sollen, sollten Sie zeitnah herunterladen oder anderweitig speichern. Alternativ können Sie Base64-Daten anfordern.
• Anzahl der erzeugten Bilder: n unterstützt Werte von 1 bis 10 und steht standardmäßig auf 1. Die Standardauflösung beträgt 1K.
• Eingaben für die Bearbeitung: Sie können bis zu 5 Ausgangsbilder verwenden. Die Eingabegebühr wird pro Bild berechnet.
• Ratenlimits: Die offizielle Tabelle nennt für T0 6 Anfragen pro Sekunde, für T1 12, für T2 25, für T3 50 und für T4 100. Die tatsächlich geltenden Limits finden Sie in der xAI Console.
• Stapelverarbeitung: Die Modellseite weist die Unterstützung der Batch API aus, der Preis für Stapelverarbeitung ist jedoch mit N/A angegeben. Gehen Sie daher nicht automatisch von einem Rabatt aus.

Grok Imagine vor dem Aufruf über eine Aggregationsplattform prüfen

Wenn Sie Ihre Modelle zentral über eine Aggregationsplattform verwalten, prüfen Sie vor der Migration, ob das gewünschte Modell verfügbar ist. Für diesen Artikel ließ sich nicht unabhängig bestätigen, ob APIYI derzeit grok-imagine-image-2.0 anbietet, alle Qualitätsparameter unterstützt und welche Preise tatsächlich gelten. Der folgende Code prüft deshalb zuerst die Modellverfügbarkeit – er garantiert nicht, dass das Modell verfügbar ist.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI OpenAI 兼容接口
)

target_model = "grok-imagine-image-2.0"
available_models = {model.id for model in client.models.list()}

if target_model not in available_models:
    raise SystemExit(f"{target_model} 当前不在可用模型列表中")

response = client.images.generate(
    model=target_model,
    prompt="A professional technology magazine cover",
    extra_body={"quality": "low"}
)

print("实际模型:", getattr(response, "model", "响应未返回"))
print("图片地址:", response.data[0].url)

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["IMAGE_API_KEY"],
    base_url=os.getenv("IMAGE_API_BASE_URL", "https://api.apiyi.com/v1"),
)

MODEL = "grok-imagine-image-2.0"
QUALITIES = ["low", "medium"]
PROMPTS = [
    "Product photo of a white ceramic mug on a clean studio background",
    "A tech conference poster with the title FUTURE API in large letters",
]


def run_regression():
    """用固定提示词对比质量档位，并记录实际模型和图片地址。"""
    for prompt in PROMPTS:
        for quality in QUALITIES:
            response = client.images.generate(
                model=MODEL,
                prompt=prompt,
                extra_body={"quality": quality},
            )
            print({
                "requested_model": MODEL,
                "actual_model": getattr(response, "model", "not_returned"),
                "quality": quality,
                "prompt": prompt[:30],
                "image_url": response.data[0].url,
            })


if __name__ == "__main__":
    run_regression()

Migrationsempfehlung: Prüfen Sie zunächst bei APIYI auf apiyi.com die Modellliste und die Abrechnungsinformationen. Testen Sie anschließend mit wenigen Anfragen, ob die Parameter korrekt weitergeleitet werden. Neue Nutzer können dafür das kostenlose Testguthaben verwenden. Ist das Modell nicht verfügbar, stellen Sie den Produktivverkehr nicht darauf um.

Auswirkungen der Migration auf Grok Imagine 2.0

Auswirkungen auf Entwickler und Produktteams

Die erste Änderung betrifft die Modellversion: Sie ist nicht mehr „auf einen Blick“ erkennbar. Ein erfolgreicher Aufruf bedeutet nicht, dass noch das alte Modell läuft. Im Log sollten deshalb sowohl das angeforderte Modell als auch das Modell aus der Antwort erfasst werden. Zweitens muss das Budget für jeden Nutzungspfad einzeln berechnet werden: Low und Medium unterscheiden sich bei gleicher Auflösung meist um 0,02 US-Dollar. Pauschal lässt sich also nicht sagen, dass 2.0 günstiger ist. Drittens sollten bei der Produktabnahme feste Testbeispiele für E-Commerce-Bilder, Poster, Porträts und lokale Bearbeitungen zum Einsatz kommen.

Lohnt sich ein aktives Upgrade auf Grok Imagine 2.0 wegen der Qualität?

Derzeit steht fest, dass das ausführende Modell auf 2.0 umgestellt wurde, die Migration auf der Stufe Low erfolgt und der entsprechende Stückpreis pro Ausgabe sinkt. Das belegt aber nicht, dass jedes Bild besser wird. Laut xAI verbessert 2.0 die Befolgung von Anweisungen mit mehreren Bedingungen, die Textgestaltung und die Bildbearbeitung. Außerdem gab das Unternehmen an, dass das Modell am Veröffentlichungstag sowohl in der Arena-Rangliste für Text-zu-Bild als auch in der für Bildbearbeitung auf Platz zwei lag. Das ist allerdings nur eine historische Momentaufnahme vom 7. August. Spätere Arena-Snapshots zeigen Platz 6 in der Gesamtrangliste für Text-zu-Bild am 26. Oktober und Platz 5 in der Gesamtrangliste für die Bearbeitung einzelner Bilder am 23. Oktober.

Auch unabhängige Tests müssen im Zusammenhang mit ihren Stichproben betrachtet werden. In Voyagers Stichprobe aus 12 Bildern dauerte die Erzeugung eines einzelnen Bildes etwa 11 bis 95 Sekunden. Bei ImageBench lag die Erfolgsquote bei 192 Bewertungen bei rund 79 %, die durchschnittliche Latenz bei 69 Sekunden. Die automatisierten Bewertungen können allerdings fehlerhaft sein. Auf Reddit berichten einzelne Nutzer zudem von übermäßig geglätteter Haut oder davon, dass lokale Änderungen das gesamte Bild beeinflussen. Dabei handelt es sich jedoch hauptsächlich um Erfahrungen mit dem Verbraucherprodukt aus August und September. Sie eignen sich weder als Bewertung der heutigen API-Umleitung noch sind sie repräsentativ für alle Nutzer.

Für Textgestaltung, Poster und Bilder mit mehreren Vorgaben lässt sich 2.0 daher vorrangig testen. Bei fotorealistischen Porträts und Bearbeitungsaufgaben, bei denen das Original möglichst unverändert bleiben muss, empfiehlt sich dagegen ein vorsichtiger, schrittweiser Rollout. Arena spiegelt menschliche Präferenzen wider – das ist nicht gleichbedeutend mit der Erfolgsquote im eigenen Anwendungsfall. Letztlich muss das Modell anhand eigener Beispiele geprüft werden.

Worauf kommt es bei der Auswahl eines Grok-Imagine-API-Dienstes an?

Beim Aufruf über Drittanbieter bedeutet derselbe Modellname nicht zwangsläufig, dass Routing zum Upstream-Anbieter und Abrechnung identisch sind. Auch der offizielle Preis von xAI entspricht nicht automatisch dem tatsächlichen Preis einer Drittplattform. Bei der Auswahl sollten Sie daher diese Punkte einzeln prüfen:

• Modellunterstützung: Wird 2.0 angeboten, bleibt die alte Kennung erhalten und an welches Modell werden Anfragen tatsächlich weitergeleitet?
• Parameterkompatibilität: Werden quality, resolution und aspect_ratio korrekt durchgereicht und sind die Standardwerte für die Bearbeitung klar?
• Preistransparenz: Wie werden Ausgabegebühren und Eingabegebühren für Referenzbilder berechnet und lassen sich Rechnungspositionen einzelnen Anfragen zuordnen?
• Einfache Migration: Sind beim Modellwechsel nur wenige Änderungen nötig und zeigen die Logs Änderungen am zugrunde liegenden Modell?

APIYI apiyi.com bietet eine OpenAI-kompatible Schnittstelle und die Möglichkeit, mit einem Schlüssel Modelle verschiedener Anbieter aufzurufen. Das eignet sich, um Modelle zu vergleichen und zwischen ihnen zu wechseln. Für Grok Imagine sollten Sie die aktuelle Unterstützung und die Preise dennoch zunächst anhand der obigen Checkliste prüfen.

FAQ zur Migration von Grok Imagine

Grok Imagine 2.0: Das Wichtigste zur Migration

• Umfang der Ausmusterung: Heute wird die Kennung grok-imagine-image-quality ausgemustert, nicht die gesamte Grok-Imagine-Produktlinie.
• Kompatibilität: Die alte Kennung bleibt nutzbar; Anfragen werden aber immer von 2.0 Low verarbeitet. 1.0 ist nicht betroffen.
• Preisänderung: Bei der Umstellung auf Low kostet jedes erzeugte Bild 0,01 US-Dollar weniger. Medium ist dagegen 0,01 US-Dollar teurer als das bisherige Quality-Modell.
• Parameterfalle: Wird bei 2.0 quality weggelassen, gilt standardmäßig Auto. Bearbeitungen laufen derzeit über Medium und entsprechen damit nicht dem Pfad über die alte Kennung.
• Überprüfung: Prüfen Sie model in der Antwort, die Abrechnung der Anfragen und Beispielbilder. Es reicht nicht, wenn die Schnittstelle lediglich eine erfolgreiche Antwort zurückgibt.
• SDK-Einschränkung: images.edit() aus dem OpenAI SDK lässt sich nicht direkt mit der Bearbeitungsschnittstelle von xAI verwenden.
• Plattformwahl: Auf APIYI apiyi.com können Sie zunächst Modellverfügbarkeit und Abrechnung prüfen und dann mit kleinen Mengen testen. Gehen Sie nicht automatisch davon aus, dass die Plattform das Modell unterstützt.

Fazit: Was tun, wenn die alte Grok-Imagine-Kennung ausgemustert wird?

Bei dieser Änderung wird nicht der Dienst eingestellt. Vielmehr hat sich das Modell hinter der alten Kennung geändert. Die wichtigsten Fragen lassen sich in drei Punkten beantworten:

1. Lässt sich das alte Modell weiter nutzen? 1.0 bleibt verfügbar. Auch der alte Quality-Name kann weiterhin aufgerufen werden, tatsächlich läuft dahinter aber 2.0 Low.
2. Muss der Code angepasst werden? Nicht sofort. Es empfiehlt sich jedoch, ausdrücklich grok-imagine-image-2.0 zu verwenden und quality anzugeben.
3. Wie lassen sich die Kosten kontrollieren? Testen Sie bei Stapelverarbeitungen zunächst Low und prüfen Sie Medium, wenn es auf viele Details ankommt. Vergessen Sie bei Bearbeitungen nicht die Kosten für Referenzbilder.

Prüfen Sie als Nächstes Ihre Konfiguration auf die alte Kennung. Testen Sie dann anhand festgelegter Beispiele, ob Qualität und Abrechnung den Erwartungen entsprechen. Wenn Sie mehrere Bildmodelle einheitlich vergleichen möchten, können Sie auf APIYI apiyi.com nach aktuell verfügbaren Modellen suchen. Prüfen Sie zunächst die Unterstützung und stellen Sie den Traffic anschließend schrittweise um.

📚 Quellen

1. xAI-Migrationsleitfaden: Einstellung der Bildmodelle und Umleitungsregeln zum 2. November
2. Link: docs.x.ai/developers/migration/imagine-image-quality-nov-2

3. Hinweis: Bestätigt, welche Modelle eingestellt werden, das Routing auf 2.0 Low, dass 1.0 nicht betroffen ist, und wie die Migration funktioniert

4. Ankündigung von xAI Image 2.0: Veröffentlichungsdatum und offizielle Angaben zu den Fähigkeiten von 2.0

5. Link: x.ai/news/grok-imagine-image-2

6. Hinweis: Enthält die Veröffentlichung vom 7. August; die Beschreibung der Fähigkeiten stammt von xAI

7. xAI-Entwicklungsprotokoll: Auto-Standardwert und Updates vom August

8. Link: docs.x.ai/developers/release-notes

9. Hinweis: Zur Prüfung des zeitlichen Ablaufs der Änderungen an den API-Parametern von 2.0

10. Offizielle xAI-Preisliste: Preise für Bildausgaben und Referenzbilder als Eingabe

11. Link: docs.x.ai/developers/pricing

12. Hinweis: Grundlage für alle offiziellen Einzelpreise und Berechnungen der theoretischen Kosten in diesem Artikel

13. xAI-Dokumentation zur Bilderzeugung: Erläuterungen zu Parametern wie Qualität, Auflösung und Seitenverhältnis

14. Link: docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/generation

15. Hinweis: Hilfreich beim Zusammenstellen von Anfrageparametern und Prüfen von Antworten

16. xAI-Dokumentation zur Bildbearbeitung: Erläuterungen zur Bearbeitungsschnittstelle und SDK-Kompatibilität

17. Link: docs.x.ai/developers/model-capabilities/images/editing

18. Hinweis: Bestätigt die Anforderung application/json und die Einschränkungen des OpenAI SDK

19. xAI-Dokumentation zur Kostenverfolgung und zu Rate-Limits: Kosten pro Anfrage und Kontolimits

20. Link: docs.x.ai/developers/cost-tracking
21. Link: docs.x.ai/developers/rate-limits

22. Hinweis: Hilfreich zur Prüfung der Kosten einzelner Anfragen und zur Planung paralleler Anfragen

23. Arena-Ranglisten: Datierte Momentaufnahmen der Rankings für Text-zu-Bild und Bildbearbeitung

24. Link: arena.ai/leaderboard/image/text-to-image
25. Link: arena.ai/leaderboard/image/image-edit/single-image

26. Hinweis: Die Bewertungen basieren auf menschlichen Präferenzen; die Platzierungen ändern sich mit der Zeit

27. Tests von Drittanbietern: Unabhängige Bewertungen von Voyager und ImageBench

28. Link: voyager.so/resources/models/grok-imagine-2
29. Link: imagebench.ai/imagebench-v1/xai--grok-imagine-2
30. Hinweis: Als Anhaltspunkt für die Leistung bei einzelnen Aufgaben geeignet, aber nicht repräsentativ für den Durchschnitt über alle Plattformen hinweg

Autor: APIYI-Technikteam
Technischer Austausch: Kontaktieren Sie uns gerne über die APIYI-Startseite auf apiyi.com. Weitere Informationen finden Sie im Dokumentationszentrum unter docs.apiyi.com

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