
Odličan je Ideogram, ali problem je ukoliko se pokreće lokalno, može se koristiti samo za testiranje i za lične eksperimente, dakle zabranjena je bilo koja komercijalna primena.Ne znam da li nekoga zanima Ideogram 4, ali evo mog posta na tu temu:
Ne znam da li ovo nekoga uopste zanima na Benchu? Sutra je dva meseca od kako sam postavio poruku a nema daljih komentara.
Povod za ovaj post je Ideogram 4. Ludacki lokalni AI model, koji barem kod mene ozbiljno lepo radi...
Kvalitet generisane slike je neverovatno "analogan", izgleda realisticno i prvi je model koji je po meni bas upotrebljiv u lokalu. Slag na tortu je neverovatan nivo detalja - moguce je generisati sliku cak do 16 megapixela!!!
Uradio sam mali experiment, ako neko ima dilemu da li da ulozi u bolju grafiku, moze da uporedi sa svojom trenutnom moje rezultate...
A moze da generise 16MP slike, sa neverovatnim nivoom detalja!
Jedan primer je dole, a ko zeli da ga rekreira i uporedi svoju karticu sa mojom, da vidi sta dobija investicijom u bolju karticu, u postu koji sam citirao je i link iz ComfyUI-a CMD-a, gde se svi detalji vide.
![]()
Qualcomm X2 Extreme 48 GB RAM
Windows 11 Pro, GPU Adreno, llama opencl adreno
Qwen3.6-27B-Q4_K_S.gguf - 15GB
prompt processing: 10.3 tok/s
generation: 4.33 tok/s
Gemini AI kaze da bi teoretski maksimum za M5 Air 32GB (koji je po ceni slican Qualcomm X2 Extreme 48 GB) bio 9.6 tok/s a realno 7-8.5 tok/s.Dosta loše, M5 bi bio otprilike 4x-5x brži, a neka CUDA kartica bar 10x.
Gemini AI kaze da bi teoretski maksimum za M5 Air 32GB (koji je po ceni slican Qualcomm X2 Extreme 48 GB) bio 9.6 tok/s a realno 7-8.5 tok/s.
Bilo bi lepo da neko ko ima M5 Air testira.
Softver je ovde: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases
Kako ComfyUI prosledjuje informacije? Kojim mehanizmom? Sta ako uopste nisam zakacen na internet?Nije stvar u "zabrani" nego u primeni, oni su svakako dali ovu verziju da se testira.
Što se tiče detekcije (i sam Comfyui može da prosleđuje informacije o korišćenju ukoliko se to ne isključi) postoje razni alati i metodi za detekciju i analizu, opet postoje i načini da se to zavara 🙂 to je opet igra mačke i miša, a ukoliko neko radi ozbiljne stvari u produkciji i ima zakonsku odgovornost, onda to ne dolazi u obzir.
Zavisi gde je to neko koristio, nije isto ako si to primenio za Frizerski salon "Mara" iz npr. Dobanovaca, ili za neku kompaniju ili ne daj bože organizaciju, naročito strane.
Očigledno se nisamo razumeli, nije isto kad si u poslu ili kad se ovako zezaš, jer kad si pravno lice onda imaš i mnogo veću odgovornost, tj. snosiš posledice.Kako ComfyUI prosledjuje informacije? Kojim mehanizmom? Sta ako uopste nisam zakacen na internet?
Evo velika italijanska banka, da ne spominjem ime, sve reklame u poslednjih 6 meseci AI generisane. Veliko osiguranje takodje. A mislim da i velika austrijska banka takodje ima sve AI...
Ne mogu oni da znaju, ali ako radiš ozbiljan projekat ne radiš ga sa krekovanim Phoptoshop-om, niti u firmi držiš Windows licence od 50 centi.
AI sme da se koristi, naravno, ali postoje komercijalni modeli za tu svrhu. Zavisi ko je klijent.
Inače, mislim da sam na Happy TV video da su uveli AI voditelje dnevnika. Prvo sam mislio biće nešto malo bolje od Will Smitha koji jede pomfrit, ali izgleda odlično. Na nekim mestima akcenat malo vuče na hrvatski, ali to je do treninga modela verovatno.
To su pomije i dalje !Inače, mislim da sam na Happy TV video da su uveli AI voditelje dnevnika. Prvo sam mislio biće nešto malo bolje od Will Smitha koji jede pomfrit, ali izgleda odlično. Na nekim mestima akcenat malo vuče na hrvatski, ali to je do treninga modela verovatno.
Uzeo si Asus A16, znači nisi baš zadovoljan za AI performansama?Testirao sam dva CPU: x86-64 i Arm64.
llama.cpp (isti prompt, 12k context)
Qwen3.6-27B-Q4_K_S.gguf - 17GB
Desktop - Ryzen 9 7900 (12 cores) 64GB RAM
5.52 tok/s (sa MTP)
3.74 tok/s (bez MTP)
Laptop - Qualcomm X2 Extreme (18 cores) 48GB RAM
5.08 tok/s (sa MTP)
5.44 tok/s (bez MTP)
Buduci da je RAM znatno brzi na X2 nego na Ryzenu ocekivao sam bolji rezultat. Interesantno je da je sa MTP losiji na X2.
Za realan rad cu korisiti LM Studio jer je udobniji.
Pre svega model gemma-4-26B-A4B-it-QAT-Q4_0.gguf koji daje oko 20 tok/s i na Ryzen i na X2. (LM Studio)
Zapravo na Ryzenu imam i RTX 4070 Super sa kojom imam brzinu 30 tok/s. (LM Studio)
Probacu i 8GB model (gemma-4-12B) ako mi odgovara. On staje ceo u RAM RTX 4070. Tu je brzina 50 tok/s. (LM Studio)
Da. Pa i nisam.Uzeo si Asus A16, znači nisi baš zadovoljan za AI performansama?
I ja ga uzeo pre neki dan, ali nikako da ubacim neki model da istestiram malo...
CPU ONLY Qualcomm X2 48GB RAM
| model | size | params | backend | threads | test | t/s |
| ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | ------: | --------------: | -------------------: |
| gemma4 26B.A4B Q4_0 | 13.43 GiB | 25.23 B | CPU | 18 | tg512 | 35.06 ± 1.06 |
CPU ONLY Ryzen 9 7900 64GB RAM dual channel:
| model | size | params | backend | threads | test | t/s |
| ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | ------: | --------------: | -------------------: |
| gemma4 26B.A4B Q4_0 | 13.43 GiB | 25.23 B | CPU | 12 | tg512 | 21.69 ± 0.86 |
ggml_metal_device_init: GPU name: MTL0 (Apple M5 Max)
ggml_metal_device_init: GPU family: MTLGPUFamilyApple10 (1010)
ggml_metal_device_init: GPU family: MTLGPUFamilyCommon3 (3003)
ggml_metal_device_init: GPU family: MTLGPUFamilyMetal4 (5002)
ggml_metal_device_init: simdgroup reduction = true
ggml_metal_device_init: simdgroup matrix mul. = true
ggml_metal_device_init: has unified memory = true
ggml_metal_device_init: has bfloat = true
ggml_metal_device_init: has tensor = true
ggml_metal_device_init: use residency sets = true
ggml_metal_device_init: use shared buffers = true
ggml_metal_device_init: recommendedMaxWorkingSetSize = 30150.67 MB
| model | size | params | backend | threads | test | t/s |
| ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | ------: | --------------: | -------------------: |
| qwen35 27B Q4_0 | 14.70 GiB | 26.90 B | MTL,BLAS | 6 | pp512 | 620.95 ± 4.19 |
| qwen35 27B Q4_0 | 14.70 GiB | 26.90 B | MTL,BLAS | 6 | tg128 | 22.25 ± 0.14 |
CPU ONLY Qualcomm X2 48GB RAM
| model | size | params | backend | threads | test | t/s |
| ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | ------: | --------------: | -------------------: |
| qwen35 27B Q4_K - Medium | 15.39 GiB | 26.90 B | CPU | 18 | pp512 | 48.91 ± 1.17 |
| qwen35 27B Q4_K - Medium | 15.39 GiB | 26.90 B | CPU | 18 | tg128 | 7.76 ± 0.15 |
Follow along with the video below to see how to install our site as a web app on your home screen.
Napomena: this_feature_currently_requires_accessing_site_using_safari