Pubblicato il 25 set 2026
Modello di ragionamento da 27B con pesi ternari a 1,72 bit per peso, derivato da Qwen3.8-27B con attenzione ibrida (~75% lineare). In GGUF PTQ1_0 occupa 5,95 GB, mantiene il 98,2% dell'intelligenza FP16 e arriva a ~47 tok/s su un laptop Apple M5 Max, con contesto da 262K token. Licenza Apache 2.0. Richiede la fork llama.cpp di Prism ML (i kernel ternari non sono in llama.cpp stock).
Modello di ragionamento 27B ternario (g128, 1,72 bit/peso) derivato da Qwen3.8-27B con attenzione ibrida (~75% lineare): 5,95 GB in PTQ1_0, contesto 262K, 98,2% dell'intelligenza FP16, ~47 tok/s su M5 Max. Richiede la fork llama.cpp di Prism ML.
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Modello MoE di DeepSeek con 552B di parametri totali e 8-16B attivi per token. Contesto da 1M di token, licenza MIT: uso commerciale libero. Pensato per il serving in linea, troppo grande per un uso locale su un singolo PC.
Il modello di immagini aperto più avanzato: aderenza al prompt eccellente, anatomia solida e fine-tuning completo. Lo standard per chi fa serio.
Generazione in pochissimi step con qualità alta e ottimo rendering del testo. La versione distillata di FLUX, pensata per la velocità.
