Der Pull Request #27000 für llama.cpp, eingereicht von GitHub-Nutzer AlexGabbia, implementiert die Architektur-Unterstützung für Maple 20B-A1B – ein ternäres Mixture-of-Experts-Modell mit 20 Milliarden Gesamtparametern, von denen pro Inferenzschritt nur rund 1 Milliarde aktiv sind. Das „ternär" im Namen bezieht sich auf das Gewichts-Quantisierungsschema, bei dem Gewichte auf drei Werte beschränkt sind (typischerweise -1, 0, +1), was den Speicherbedarf drastisch reduziert und arithmetisch günstigere Operationen erlaubt. Die Kombination aus ternärer Quantisierung und MoE-Routing macht das Modell besonders attraktiv für CPU-Inferenz, da der geringe Arbeitsspeicherdurchsatz der CPU durch spärliche Aktivierung und schmale Bitbreite kompensiert wird. Ein Vorschau-Checkpoint ist bereits auf Hugging Face unter dem Account „deepgrove" als maple-preview verfügbar, was auf eine baldige Veröffentlichung des vollständigen Modells hindeutet. Im Subreddit r/LocalLLaMA wird der PR vor allem von Nutzern diskutiert, die über wenig oder keinen dedizierten VRAM verfügen und bislang von größeren Modellen ausgeschlossen waren. Der PR ist zum Stand der Veröffentlichung (14. September 2026) noch nicht gemergt; wann genau der finale Merge und die vollständige Modellveröffentlichung erfolgen, ist noch offen.