Selection
An editorial selection from X, with no third-party embeds. Authors are the primary axis, topics provide a secondary path.
Metrics captured on 1 October 2026 from public X pages. These are not live counters.
Embedded historical snapshot from 1 October 2026 (Europe/Paris). This is not a live read.
Posts last collected: 1 October 2026 at 00:00 (Europe/Paris).
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@dumblebackdoor
Spotted topics · Models & research · Infrastructure & self-hosting
Qwen-Image-2.1 tourne sur une Intel Arc Pro B70. Une image toutes les 52 secondes avec une très bonne qualité, et vous avez même la retouche ainsi que le support de la transparence. Cela vous tente ? Ce n'était pas acquis au lancement du projet. ComfyUI annonce le support natif https://t.co/WIe403J8vD
@dumblebackdoor
Spotted topics · Models & research
On entre dans une nouvelle ère. Et c’est formidable ! Qwen-Image 2.1, sur une RTX 5080 16 Go dans un PC, à la maison. Des illustrations de ce niveau, chez soi, sans API, sans cloud. C’est une époque incroyable. https://t.co/inPnxxFU2P https://t.co/Q3qQBjA9E1
@dumblebackdoor
Publication with a quote · Models & research
Et hop, un petit coup de forge de tokens pour ce modèle sur une RTX 5080 (16 Go) et ça passe nickel 👌 80-90 tok/s sur nos benchs petit et moyen contexte (13k) entre code debug et prise EN/FR. C’est stable et efficace : pas de bug de justesse relevé. Un bon modèle donc 👏
@dumblebackdoor
Publication with a quote · Models & research · Infrastructure & self-hosting
Presque 6 Go… 7,2 en Q2. Intéressant sur des GPU contraints en VRAM. 80 tok/s en génération et 3000 en prefill sur une 4090, par exemple. Sur Mac, le format GGUF est aussi dispo : #LocalAI
