Yazar, Qwen-Image 2.1 ile gelen 9B parametreli resmi istemci yeniden yazıcının çok büyük ve yavaş olduğunu belirterek, ML-Intern aracılığıyla bir günde 0,8B parametreli bir öğrenci modeli üretti; model CPU'da çalışıyor, öğretmenin çeyreği kadar belirteç kullanıyor ve %99,7 geçerli çıktı oranı veriyor. Aynı yöntemle ardışık olarak altı model daha eğitildi: citrus hastalıklarını tanıyan bir görsel dil modeli (Qwen3.5-2B tabanında, 52,8% test doğruluğu, 1,90 dolar), Hugging Face maskotu Huggy'yi çizen bir FLUX LoRA (7,60 dolar), 23 kamera açısı için Qwen-Image LoRA'sı (16 dolar), magenta karalama ile nesne ekleyen Doodle-in LoRA'sı (24 dolar) ve Agate Preview 002 modelini 50 adım yerine 4 adıma indirgeyen bir distilasyon (37 dolar).