🌐 Inferencia de modelos abiertos de IA para empresas helmcode.com/ | 🛠️ Conduciendo la mejor comunidad de Builders: nan.builders/
Tenerife, España
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Aquí quería mostrar una carrera de coches, flux parece que lo ha interpretado mas como tráfico. Qwen si lo ha interpretado como carrera
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Los resultados de Flux me parecen muy buenos pero es que Qwen es una locura el nivel de detalle 🤯
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Imagenes con texto, infografías y demás. Flux le costaba mucho esto. Sin embargo, Qwen aquí con diferencia es MUCHO MUCHO mejor 😍
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Qwen Image es una pasada. Es mas lento pero sobre todo para generar imagenes realistas es impresionante.
Izquierda - Flux 2 Klein 9B / Derecha - Qwen Image 2.1
🧵 Va hilo con varias fotos haciendo comparativa. Todas han sido con exactamente el mismo prompt y al primer resultado
Toda la semana de evento en evento tenía a mis agentes parados así que desde ayer ya me puse manos a la obra de nuevo 🚀
Novedades en NaN:
- Ya tenemos disponible el nuevo MiMo v2.6 flash para toda la comunidad
- Qwen Image 2.1 también
- Hemos añadido un endpoint en la API para que la gente pueda consultar su consumo de tokens sin entrar en el dashboard.
En Helmcode:
- Ya tenemos disponible también Qwen Image 2.1
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Cada imagen de este reporte debería hacer replantear todo a quienes dirigen este cotarro.
Pero esta en concreto les debería sacar los colores de vergüenza. A ver si se dejan de tanta “ay ay ay” y se ponen a hacer cosas útiles de verdad…
Some data we recently assembled on entrepreneurship/compute in Europe: eudata.vercel.app.
We hope that one of the useful roles that Stripe can play is in collecting and publishing empirical data pertaining to entrepreneurship and industry in Europe. There's growing appetite to get Europe on a better footing, and cross-sectional comparisons can often shine light on where opportunities lie. If you're interested in this kind of thing, we publish more at stripeeconomics.substack.com.
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Mañana vuelvo al ruedo, tengo a mis tokens y agentes pillando polvo.
Más vale que se preparen porque tengo un mono de quemar tokens que no os hacéis una idea.
Además que tengo en cola una cantidad absurda de cosas que hacer, probar, preparar y sacar 😭
Se viene finde intenso.
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Termina el que ha sido nuestro primer evento como patrocinador. He terminado muerto pero me lo he pasado genial.
Me ha sorprendido la cantidad de gente que había oído hablar de @helmcode y sobre todo me llevo el aprecio de que la gente se alegra mucho por nosotros.
Muchas gracias a @getmanfred por el eventazo.
Y sobre todo muchas gracias a todas las personas que se acercaron al stand para charlar, conocernos y saber sobre todo este lío que estamos montando 🫶🏾
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Haciendo aparición también por la #FredCon 👀
PD: @borjaperfra y sus poses nunca defraudan jaja
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Pero estás construyendo enfermo? 👀
Parece que ha caído en nosotros un nuevo adicto a los tokens
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👀 me parece reconocer a alguien ahí! @helmcode
CodexBar learned a few new tricks in the last few weeks!
TypeSafe, Nous Portal, Muse Code, CodeRabbit, Replicate, HuggingFace, Pi, Helmcode, v0, Charm Hyper, GitKraken AI, Bifrost
My ambitions for this app REALLY outgrew the app name. (Oh and these keychain alerts are no more) codex.bar
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Llenazo, de verdad que muchas gracias por asistir a todas las personas que se pasaron por el evento. Ver a la comunidad así de atenta, pendiente y con ganas de compartir es un privilegio.
Me llevo el mal sabor de que el audio pudo haber sido mejor pero este es nuestro primer Helmcode Café. Mejoraremos.
Muchas gracias a los ponentes. Ha sido top.
Muchas gracias también a todas las personas que he desvirtualizado. Me encanta ver a NaN no solo en Discord sino en vivo y en directo.
En fin, gracias por todo y nos vemos en el próximo porque esto no ha hecho más que comenzar 🫶🏾
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Correo enviado. Venga @Xiaomi que en NaN te queremos mucho 🫶🏾
MiMo-V2.6-Pro debuts as the top open weights model on the Artificial Analysis Intelligence Index (46). At $0.13 per Intelligence Index task, it lands on the Intelligence vs. Cost per Task Pareto frontier
@Xiaomi has just released MiMo-V2.6-Pro, an open weights model with major advances in intelligence over its predecessor, MiMo-V2.5-Pro (Intelligence Index: 26). Despite the improvement, it retains the same attractive pricing at $0.435 per 1M input tokens (with a 99% cache-hit discount) and $0.87 per 1M output tokens. This makes MiMo-V2.6-Pro one of the most cost-efficient models to deploy.
MiMo-V2.6-Pro is an MoE model with 1.02T total parameters and 42B active parameters. Stay tuned for additional analysis of the model.
Check out MiMo-V2.6-Pro full benchmarking breakdown here: artificialanalysis.ai
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Expectativa: Hemos comprado extintores 😎
Realidad: Yo con las GPUs…
No os podéis imaginar la locura que está siendo septiembre... Muchas empresas entrando a @helmcode ya somos 800 en la comunidad de NaN.builders y el ritmo empieza a acelerarse mucho.
Para llevar 5 meses sirviendo inferencia, la verdad es que desde dentro, me parece absolutamente marciano lo que estamos consiguiendo 😅 Solo puedo decir GRACIAS
Hemos comprado extintores por si las GPUs arden xD
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Con el hackaton de HackSpain por en medio mas que han entrado algunos clientes nuevos este finde hemos vuelto a tener otro pico de tráfico.
Septiembre a arrancado con toda. Se nota que la gente ha vuelto de vacas con ganas.
Casi 50B de tokens procesados en un solo día...🤪
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No si al final si va a ser verdad que la IA nos va a destruir pero no porque lleguemos a la AGI sino porque los humanos somos unos incompetentes 🙃
Un día uno se va a creer algo tocho y le va a dar al botón rojo…
SITUATION DETECTED: A U.S. SOCOM analyst used AI to produce an intelligence report that hallucinated that a Chinese ship in the Middle East was carrying nuclear-weapons components. The U.S. military was preparing to board the ship before the error was caught, per CNN.
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@DNtizar esto que es? jajajajajaja
voy a sacar la V2 de agentes algún día de estos pero no te la voy a habilitar en exclusiva a ti 😎
que esta apunto ya de caramelo, ya lo verás
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👏🏾👏🏾
Kimi K3 serving in vLLM now delivers 2.2–2.8x throughput on our B300 benchmark vs v0.27.1.
We break down the work across scheduling, KDA state handling, and MoE kernels, with benchmarks and commands to reproduce the results.
Thanks to the vLLM community for pushing Kimi K3 performance forward!
Read the deep dive: vllm.ai/blog/2026-09-13-kimi…
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