Sélection
Sélection éditoriale extraite de X, sans embed tiers. L'auteur est le premier axe, les sujets restent un second parcours.
Métriques capturées le 1 octobre 2026 via lecture publique X. Ce ne sont pas des compteurs live.
Instantané historique embarqué du 1 octobre 2026 (Europe/Paris). Ce n'est pas une lecture live.
Dernière collecte des publications : 1 octobre 2026 à 00:00 (Europe/Paris).
Sur ce flux, les sujets des cartes sont repérés automatiquement.
@dumblebackdoor
Sujets repérés · Modèles & recherche · Infra & self-host
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
Sujets repérés · Modèles & recherche
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 avec citation · Modèles & recherche
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 avec citation · Modèles & recherche · Infra & self-host
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
