DeepGrove 发布开源 20B-A1B 三元权重推理大语言模型 Maple-Preview，在同等参数级别中达到 SOTA，并具备解决 IMO 级别数学问题的能力。该模型在 Mac Mini M4 上的推理速度超过 200 tokens/s，比 Gemma 4、Qwen3.5 等高效模型快 5 至 16 倍。这一技术突破大幅提升了端侧设备的复杂推理效率，为低位宽模型在消费级硬件上的部署确立了新标杆。
Ankit Gupta 宣布一款隐秘开发一年的三元权重模型正式发布。该模型具有极高的尺寸效率，能够在设备端实现极速运行，同时宣称具备解决国际数学奥林匹克（IMO）级别问题的智能水平。这一发布展示了三元权重架构在兼顾端侧轻量化部署与复杂数学推理能力方面的潜力，为高效端侧 AI 模型的发展提供了新的技术路径。
DeepGrove 推出开源的三进制权重推理大模型 Maple-Preview（20B-A1B），在同级别模型中达到 SOTA，并具备解决 IMO 级别数学题的能力。该模型在 Mac Mini M4 上的推理速度超过 200 tokens/s，比同类高效模型快 5 至 16 倍，展示了三进制权重架构在端侧设备上实现极高尺寸效率与运行速度的潜力。
DeepGrove 发布开源 20B-A1B 三元权重推理大语言模型 Maple-Preview，在同等参数级别中达到 SOTA，并具备解决 IMO 级别数学问题的能力。该模型在 Mac Mini M4 上的推理速度超过 200 tokens/s，比 Gemma 4、Qwen3.5 等高效模型快 5 至 16 倍。这一技术突破大幅提升了端侧设备的复杂推理效率，为低位宽模型在消费级硬件上的部署确立了新标杆。
DeepGrove 发布开源的 20B 三值权重推理大模型 Maple-Preview，能在 Mac Mini 上以超 200 tokens/s 的速度解决 IMO 级别问题。该模型在同权重级别达到 SOTA，比 Gemma 4 等高效模型快 5-16 倍，展示了端侧本地模型在推动个人智能体发展方面的潜力。
DeepGrove 推出开源三值权重推理大语言模型 Maple-Preview，参数规模为 20B-A1B。该模型在其权重级别达到 SOTA，能解决 IMO 级别问题，并在 Mac Mini M4 上实现 200+ tokens/s 的运行速度，比同类高效模型快 5-16 倍。这一发布展示了三值权重模型在端侧设备上实现极高推理速度与复杂问题解决能力的潜力。
DeepGrove 推出开源三值权重推理大模型 Maple-Preview（20B-A1B），在同级别模型中达到 SOTA 水平。该模型具备解决国际数学奥林匹克（IMO）级别问题的能力，且在 Mac Mini M4 上推理速度超过 200 tokens/s，比 Gemma 4 等模型快 5 至 16 倍。这一发布展示了三值权重模型在端侧设备上实现极高运行效率与强大推理能力的潜力，为高效端侧 AI 提供了新思路。