
Cyberpunk LLMFit Model Dashboard
Generates a dark sci-fi dashboard infographic showing local hardware and six recommended LLM model loadouts for a machine-learning control panel.
यह ग्राफिक और पोस्टर के लिए एक GPT Image 2 प्रॉम्प्ट केस है। इसी तरह के विज़ुअल बनाने के लिए नीचे दिए गए कॉपी-रेडी प्रॉम्प्ट का उपयोग करें, और पुनः उपयोग करने से पहले Awesome GPT Image 2 Prompts एट्रिब्यूशन और व्यावसायिक उपयोग अधिकारों की समीक्षा करें।
क्या आपको प्रॉम्प्ट्स का पूरा सेट चाहिए? इसका उपयोग करें ग्राफिक और पोस्टर अधिक संबंधित उदाहरणों के लिए विषय हब देखें, या खोलें GPT Image 2 त्वरित सूची संपूर्ण उदाहरण अनुक्रमणिका, पुन: प्रयोज्य संरचनाओं और स्रोत श्रेय के लिए।
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प्रॉम्प्ट
प्रतिलिपि के लिए तैयार संकेत
Goal: Create a dark futuristic dashboard infographic for local AI model recommendations titled {argument name="headline text" default="LLMFIT RECOMMENDATIONS"}, with a large central panel reading {argument name="main title" default="LEGION MODEL LOADOUT"}. The design should look like a cyberpunk hardware-analysis UI generated on demand for a local machine, not a marketing poster.
Canvas: Wide 21:9 landscape image, approximately 1200x560, black and deep teal background with subtle glow, thin cyan grid lines, faint circuit traces, and a bordered application-window frame. Add a small close-box icon in the top right of the window. Use sharp sci-fi typography, condensed uppercase headings, neon lime accents, cyan outlines, and small amber annotation text.
Top header: At upper left, small label "LEGION / MODEL INTELLIGENCE" above the headline. Under the headline, show hardware summary text: {argument name="hardware summary" default="NVIDIA GeForce RTX 5090 · 31.84 GB VRAM · 125.18 GB RAM"}.
Main layout: Split the dashboard into two main columns. The left column takes about 70% width and contains the primary loadout card. The right column takes about 30% width and contains a compact verified-data list.
Left primary card: Create a large neon-framed panel with the big title "LEGION MODEL LOADOUT" in lime green and white. Beneath it, show exactly 4 hardware capability badges in a single row: 1) NVIDIA GeForce RTX 5090, 31.8 GB VRAM with a GPU fan icon; 2) Intel(R) Core(TM) Ultra 9 285K with a CPU chip icon; 3) 125.2 GB system RAM with a memory module icon; 4) CUDA with a circular CUDA icon. Use lime for the GPU badge and cyan for the others.
Loadout table: Below the badges, show exactly 6 ranked recommendation rows with large lime row numbers in rounded boxes and thin cyan separators. Each row should include model name, quantization, runtime, memory, and estimated speed. The 6 rows are: 1) "shawnw3j/Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-AWQ-MTP", quantization "AWQ-4bit", runtime "vLLM", memory "14.7 GB", speed "80.9 estimated tok/s"; 2) "Vortex5/G4-Starry-Ocean-12B", quantization "Q8_0", runtime "llama.cpp", memory "16 GB", speed "82.8 estimated tok/s"; 3) "shawnw3j/Qwen3.6-27B-AWQ-MTP", quantization "AWQ-4bit", runtime "vLLM", memory "14.7 GB", speed "80.9 estimated tok/s"; 4) "Minachist/Qwen3.6-27B-INT8-Autoround-V2", quantization "AutoRound-4bit", runtime "vLLM", memory "16.6 GB", speed "80.9 estimated tok/s"; 5) "exnivo/Qwen3.8-20B-Minitron", quantization "Q8_0", runtime "llama.cpp", memory "22.6 GB", speed "49.9 estimated tok/s"; 6) "Lorbus/Qwen3.6-27B-int4-AutoRound", quantization "AutoRound-4bit", runtime "vLLM", memory "16.6 GB", speed "80.9 estimated tok/s". Add tiny icons for chip, terminal/runtime, memory, and speedometer in the metric columns.
Footer strip in the main card: Centered text in cyan: "ESTIMATED BY LLMFIT · VERIFY WITH A LOCAL BENCHMARK." Add angular brackets and thin decorative circuit segments around it.
Right sidebar: Header "VERIFIED LLMFIT DATA" on the left and small amber text "ESTIMATES, NOT BENCHMARKS" on the right. Show exactly 6 compact verified-data rows matching the 6 recommendations, numbered 01 through 06 in lime. Each row should show a shortened model name, a small second line with quant/runtime/memory, and a large right-aligned score: 80.9, 82.8, 80.9, 80.9, 49.9, 80.9. At the bottom, add a small amber note: "llmfit recommendations are estimates from detected hardware, not measured benchmarks."
Bottom window bar: Add tiny timestamp text at bottom left, "GENERATED 8/17/2026, 7:35:32 PM". Add a small rectangular neon green button at bottom right labeled {argument name="button label" default="Refresh scan"} with a refresh icon.
Visual constraints: Keep all text in English, crisp and legible, with no extra rows beyond the specified 6 recommendations and no extra hardware badges beyond the specified 4. Use a dark transparent-glass UI style, subtle bloom, no people, no logos other than the textual hardware/model labels, and no watermark.प्रॉम्प्ट वैरिएबल
प्रॉम्प्ट में पाए जाने वाले संपादन योग्य तर्क प्लेसहोल्डर, उनके डिफ़ॉल्ट मानों के साथ।
चर
headline text
गलती करना
LLMFIT RECOMMENDATIONS
चर
main title
गलती करना
LEGION MODEL LOADOUT
चर
hardware summary
गलती करना
NVIDIA GeForce RTX 5090 · 31.84 GB VRAM · 125.18 GB RAM
चर
button label
गलती करना
Refresh scan
Best for
- - ग्राफिक और पोस्टर visual exploration
- - Image generation and reference-image edits
- - Reusable briefs that keep source attribution visible
Change these parts
- - Subject, product, character, or scene
- - Aspect ratio, camera, lighting, and background
- - Brand, text, color, and output constraints
Recommended model and settings
- - Model: gpt-image-2
- - Input mode: टेक्स्ट से छवि
- - Aspect ratio: source
- - Commercial status: review original source
How to use this prompt
- 1. Copy the prompt and preserve its structure for the first test.
- 2. Replace the subject, context, and publishing channel.
- 3. Change one camera, lighting, or style variable per iteration.
- 4. Inspect the output, source, text, and rights before reuse.
Limitations, source, and reuse cautions
- - Generated output is an editable draft, not factual, legal, or rights evidence.
- - Review the linked source, people, brands, logos, text, and third-party media before commercial use.
Awesome GPT Image 2 Prompts से आयातित। श्रेय देना आवश्यक है। वाणिज्यिक उपयोग की allowed ; सशुल्क उपयोग से पहले स्रोत अधिकारों की समीक्षा करें।
इस श्रेणी में और भी मामले
श्रेणी, इनपुट मोड अनुकूलता, गुणवत्ता और कम जोखिम को प्राथमिकता दी गई है।
पुनः उपयोग और स्रोत नोट्स
केस का पूर्वावलोकन करने के बाद इस प्रॉम्प्ट का सुरक्षित रूप से उपयोग करें।
- 1.प्रॉम्प्ट को कॉपी करें या जनरेशन बटन का उपयोग करके इसे सीधे डोवू में खोलें।
- 2.अपने उपयोग के अनुसार वैरिएबल, आस्पेक्ट रेशियो और संदर्भ छवियों को समायोजित करें।
- 3.प्रकाशन या सशुल्क उपयोग से पहले, स्रोत अधिकारों, श्रेय देने की आवश्यकताओं और ब्रांड या छवि से जुड़े जोखिमों की पुष्टि करें।





