Szczegóły modelu
maple-preview
Status: AktywnyW trendach Hugging Face
Profil techniczny
Kluczowe dane modelu
Pokazujemy wyłącznie dostępne, potwierdzone informacje.
- Modalność
- Tekst → tekst
- Główne zadanie
- Generowanie tekstu
- Biblioteka
- Transformers
Opis modelu
Dziś wprowadzamy Maple-Preview, otwartoźródłowy model LLM o wadze 20B-A1B do rozumowania z wagami ternarnymi. Maple-Preview ma SOTA rozumowanie w swojej klasie wagowej i jest nawet konkurencyjny w porównaniu do większych modeli. Rozwiązuje problemy na poziomie IMO i działa z prędkością 200+ tokenów/sek na Mac mini M4, 5–16× szybciej niż efektywne modele takie jak Gemma 4, Qwen3.5 i gpt-oss.
- Model 20B-A1B
- 218 tok/s Mac mini M4
- 5.31 GB Punkt kontrolny
- 131,072 Token kontekst Maple-Preview granica prędkości i wydajności > [!NOTE]
Dołączona implementacja Transformers zależy od Triton i FlashAttention i jest przeznaczona do kompatybilnego środowiska CUDA. Zgłoszony wynik Apple Silicon wykorzystuje oddzielny czas działania na urządzeniu. Maple-Preview to model rozumowania 20B-A1B zaprojektowany od samego początku do efektywnego wnioskowania na urządzeniu. Wykorzystuje konfigurację 24-warstwową, 256-ekspertową (8 aktywnych) z uwagą 3:1 SWA-512:GA. W benchmarkach Maple-Preview ustawia nowy punkt na granicy Pareto zarówno dla pamięci do wydajności, jak i prędkości do wydajności, demonstrując swoje silne zdolności rozumowania. Zauważamy jednak, że ta wersja próbna koncentruje się głównie na surowym rozumowaniu i, w związku z tym, może mieć gorsze wyniki w benchmarkach agentowych. Zamierzamy kontynuować poprawę ogólnej wydajności poprzez przedłużone szkolenie przed pełnym wydaniem Maple. Porównanie zdolności przy użyciu gęstej głowy wyjściowej w LCBv6, AIME 2026, HMMT 2026 i GPQA-D. Ta wersja próbna otrzymała minimalne szkolenie po treningu dla zadań agentowych i tylko
małą skalę ogólnego uczenia się przez wzmocnienie.
Warianty do uruchomienia
Brak potwierdzonych danych o wariantach do pobrania. Nie zastępujemy brakujących wartości zerem ani szacunkiem VRAM.
Ostatnia aktualizacja: 2026-08-18
Szybka opinia
Czy ten model pomógł Ci w realnym zadaniu? To zajmuje jedno kliknięcie. Szczegółowa ocena jest opcjonalna.
Brak szybkich opinii.
API i ceny
Ceny API są źródłowymi stawkami dostawcy, przeliczonymi na PLN według ostatniego zapisanego kursu średniego USD NBP. Stawki tokenowe pokazujemy za 1 mln tokenów. Dla obrazu, wyszukiwania, cache, reasoning i żądań zachowujemy jednostkę przekazaną przez API.
Ceny są przeliczone na PLN według ostatniego zapisanego średniego kursu NBP USD z 2026-08-17.
Brak aktualnej, porównywalnej oferty API.
Język polski
Wsparcie języka polskiego: deklarowane. Jakość języka polskiego: NIEZWERYFIKOWANA.
Dyskusja o modelu
Komentarze dotyczące praktycznego użycia tego modelu.
Nie ma jeszcze zatwierdzonych komentarzy.
Historia modelu
Wykres pokazuje wyłącznie porównywalne punkty głównego rankingu. Tabela zawiera wynik, pozycję, dane źródłowe i stan każdego dnia.
Brak danych porównywalnych
Historia wyniku AI-TOP
Wykres pojawi się po zapisaniu co najmniej dwóch porównywalnych pomiarów.
Brak zapisanych obserwacji tego modelu.