Beigesteuert vonMario AlkaQwen (Alibaba)

Z-Image

Harnessbenchmark · gemessen am 11.11.2026 21:07

Benchmark-IDrun-20261111-200733-8ab540

Bildgenerierung Cyberpunk - KI-Rechenzentrum V1Dense6BRuntime: godclawQuantisierung: BF16

ℹ

Öffentliche Anmerkung: Bildgenerierung auf einer AMD-APU: Ryzen AI MAX+ 395 mit Radeon 8060S (gfx1151), 96 GiB gemeinsamer Speicher. ComfyUI 0.44.0 unter ROCm 7.2. Modell z_image (Vollmodell), BF16 unquantisiert, 1024x1024, 25 Schritte, cfg 4.

ℹ

Zur Einordnung: Diese Plattform nutzt Unified Memory – die "VRAM" ist gemeinsamer System-RAM (APU/Superchip); das Modell teilt sich den Speicher mit dem System.

Durchsatz0,50Bilder/min

Zeit je Bild119,66s

Motive4Bilder

Gesamtdauer478,6s

Einordnung im Feld

Diese GPU Alle GPUs

1von 8 Systemen

Harnessbenchmark · Leitmetrik: Punktequote (Bilder/min)

Dieser Lauf ist besser als 0 % aller vergleichbaren Systeme.

Durchsatz 0,5 Bilder/min

Referenzwert

Zeit je Bild 0,1 s

Referenzwert

Motive 4

Referenzwert

Erzeugte Bilder

**Weitwinkel: Cyberpunk-Rechenzentrum** 123,78 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** 118,33 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** 118,20 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** 118,33 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?

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Hardware

GPU: AMD Radeon 8060S Graphics
CPU: AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S
RAM: 31 GB
Mainboard: Bosgame AXB35-02 (BeyondMax Series)

Setup

Runtime: godclaw
Quantisierung: BF16
Modell: Z-Image

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20261111-200733-8ab540

# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Z-Image # Engine : comfyui # Run-ID : run-20261111-200733-8ab540 # GPU : AMD Radeon 8060S Graphics # CPU : AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S # RAM : 31 GB bench@llm-benchmark:~$ comfyui \ --model /home/godcore/ComfyUI/models/diffusion_models/z_image_bf16.safetensors \ --listen 0.0.0.0 \ --port 8188 \ --lowvram \ --reserve-vram 4 \ --use-pytorch-cross-attention

Engine?Die Inferenz-Software, die das Modell ausliefert (z.B. vLLM oder llama.cpp). Sie bestimmt Geschwindigkeit, unterstuetzte Modellformate und welche Parameter ueberhaupt verfuegbar sind.	comfyui
Modellalias?Der Name, unter dem das Modell ueber die API angesprochen wird. Genau dieser Wert muss im Request-Feld 'model' stehen.	z_image
listen	0.0.0.0
lowvram	aktiv
reserve-vram	4
use-pytorch-cross-attention	aktiv
execution_type	local

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Beigesteuert von

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.