Qwen-Image-2.1

Harness benchmark · measured on 11.11.2026 15:38

Benchmark-IDrun-20261111-144029-bab42b

Bildgenerierung Cyberpunk - KI-Rechenzentrum V1Dense7BRuntime: godclaw

ℹ

Public note: Bildgenerierung, ComfyUI 0.44.0 auf RTX 3090. Qwen-Image-2.1 mit INT8-UNET und INT8-Text-Encoder, BF16-VAE, 1024x1024, 25 Schritte. gpu-unlock AKTIV. Gegenmessung ohne Unlock bei identischer Installation: 40,81 s je Bild statt 39,85 s, der Unlock bringt also rund 2,4 Prozent. Grund fuer den kleinen Gewinn: UNET und Text-Encoder rechnen in INT8 und nutzen die per gpu-unlock freigeschalteten BF16-Tensor-Kerne kaum. Zum Vergleich: ein BF16-Sprachmodell gewinnt auf derselben Karte 37,6 Prozent.

Durchsatz1,51Bilder/min

Zeit je Bild39,85s

Motive4Bilder

Total duration159,4s

Ranking in the field

This GPU All GPUs

1of 4 systems

Harness benchmark · Primary metric: Score rate (Bilder/min)

This run is better than 0 % of all comparable systems.

Durchsatz 1,5 Bilder/min

Reference value

Zeit je Bild 0,0 s

Reference value

Motive 4

Reference value

Erzeugte Bilder

**Weitwinkel: Cyberpunk-Rechenzentrum** 39,84 s · 1024×1024 px
Seed 265210813

Prompt
A wide-angle photograph of a vast cyberpunk data center at night, endless rows of black GPU server racks, cyan and magenta neon strip lighting, volumetric haze, wet reflective floor, cables running along the ceiling, cinematic lighting, highly detailed, photorealistic, 35mm lens

**Detail: GPU-Rack Nahaufnahme** 39,85 s · 1024×1024 px
Seed 1849314009

Prompt
Extreme close-up of a single open GPU server rack in a cyberpunk data center, eight graphics cards with glowing fans, dense bundles of fiber optic cables in cyan and orange, dust particles in the air, shallow depth of field, macro photography, photorealistic, sharp detail on metal and heatsink texture

**Figur: Technikerin im Serverraum** 39,84 s · 1024×1024 px
Seed 762372460

Prompt
A female technician in a dark utility jacket standing in the aisle of a cyberpunk AI data center, holding a glowing tablet, lit from below by magenta rack lights and from behind by cold cyan light, rim lighting on her face, realistic human anatomy and hands, cinematic portrait, photorealistic

**Textrendering: Server-Display** 39,85 s · 1024×1024 px
Seed 204990540

Prompt
A close-up of a server rack status display in a cyberpunk data center showing the exact text GODCORE AI-005 in crisp monospace letters on a dark screen, small green and red status LEDs beside it, slight screen glare, neon reflections on the brushed metal frame, photorealistic, legible sharp typography

Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?

Qwen-Image-2.1 this runNVIDIA GeForce RTX 3090 · run-20261111-144029-bab42b

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Qwen-Image-2.1 same modelNVIDIA GeForce RTX 3090 · run-20261111-142110-f1e30e

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Hardware

GPU: NVIDIA GeForce RTX 3090 · 24 GB VRAM
CPU: AMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor
RAM: 31 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING

Setup

Runtime: godclaw
Quantization: -
Model: Qwen-Image-2.1

Configuration

benchmark-konfiguration — run-20261111-144029-bab42b

# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen-Image-2.1 # Run-ID : run-20261111-144029-bab42b # GPU : NVIDIA GeForce RTX 3090 # CPU : AMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor # RAM : 31 GB bench@llm-benchmark:~$ cat benchmark.conf execution_type local

execution_type

local

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Contributed by

Mario Alka Administrator

@marioalka

Ich bin Unternehmer, Softwareentwickler und KI-Enthusiast. Seit vielen Jahren entwickle ich Unternehmenssoftware und beschäftige mich inzwischen fast täglich mit lokalen LLMs, KI-Agenten und leistungsfähiger KI-Hardware.

Mit LLM-Benchmark.de möchte ich eine Plattform schaffen, auf der Modelle, GPUs und Agenten objektiv und reproduzierbar miteinander verglichen werden.