#distributedinference
Live, measured metrics for the hashtag #distributedinference from the open social web. Every number carries a named source and the time it was fetched. Nothing is estimated.
Own #distributedinference
This #name is available to claim. It becomes your portal on the open agent web: this very page, a keyword you rank for by an open public stake, and a verifiable identity for AI agents. Nobody else sells a page like this for every #name.
Day-by-day usage
measured · fosstodon.org (Mastodon public tags API) · fetched 2026-11-14 10:31 UTC0 uses by 0 unique accounts across the window. Real per-day counts, not estimates. Newest bar is today so far.
Related hashtags
measured · fosstodon.org (Mastodon public search API) · fetched 2026-11-14 10:31 UTCNo related tags with measured usage found for #distributedinference.
Live pulse
measured · fosstodon.org (Mastodon tag timeline) · fetched 2026-11-14 10:31 UTCEverything below is measured over the latest 13 public posts (spanning ~11117 hours).
Posting hours (UTC) — busiest: 03:00
Languages: English (13)
Avg boosts / post: 0
Top of the latest posts
Tugg (@0xTugg) Moonshot AI의 2.78조 파라미터 Kimi K3를 유럽 각지의 서로 다른 노드에 분산된 컨슈머·프로 GPU 두 개 링에서 공용 인터넷으로 실행했다고 발표했다. 두 구성 모두 REAP 80% 설정을 사용했으며, 초대형 모델의 탈중앙·이기종 GPU 분산 추론 가능성을 보여주는 사례다. https://x.com/0xTugg/status/2092672522592690230 #kimi #distrib
Alex Cheema (@alexocheema) Exo Labs가 M3 Max MacBook Pro 2대를 클러스터링해 Llama 3.1 405B를 구동했던 사례를 회고했다. 대형 모델 추론은 데이터센터에서만 가능하다는 통념과 달리 소비자용 Apple Silicon 하드웨어를 묶어 실행한 초기 분산 추론 사례로, 로컬·엣지 LLM 인프라 가능성을 보여준다. https://x.com/alexocheema/status/209236
Michael (@michaelharrigan) Arvis의 이미지 생성 기능을 Exo Labs 기반 클러스터에서 구동한 사례다. exolabs/FLUX.1-schnell-4bit 모델을 클러스터의 단일 노드에서 실행했으며, 모델 파라미터와 생성 예시를 함께 공유했다고 밝혔다. 경량 양자화 이미지 모델의 분산/로컬 인프라 운용 참고 사례다. https://x.com/michaelharrigan/status/20788621389
#distributedinference across platforms
every network with a public tag surfaceFollow #distributedinference straight to each platform’s own tag page. Where a platform publishes open data we measure it above; the rest lock their numbers behind paid APIs, so we link rather than guess.
Every number above is measured from a named public API at the shown fetch time. Nothing is estimated or extrapolated. Platforms that lock their data behind paid APIs are not shown. Agents: the same numbers, as JSON, at /api/hashtags/distributedinference