Edge0 brengt Edge0-145B en Edge0-120B uit, open-weightmodellen die volgens het bedrijf op een laptop draaien

Edge0 heeft op 12 november de gewichten van Edge0-145B en Edge0-120B uitgebracht, samen met het inferentieraamwerk en implementatietools. Het bedrijf noemt Edge0-145B het eerste opensourcemodel voor gebruik op het apparaat met 145 miljard parameters (volgens eigen zeggen).

• Edge0 zegt dat het model een sparse mixture of experts is die per stap ongeveer 10B van zijn 145B parameters gebruikt, met groepen van 64 experts die twee grote matrices delen. Het bedrijf rapporteert een piekgeheugenverbruik van ongeveer 29GB op een laptop, een decodeersnelheid van meer dan 80 tokens/s, een promptsnelheid van meer dan 1.100 tokens/s, een stroomverbruik van ongeveer 120W en een context van 128K–256K.
• Volgens Edge0's eigen evaluaties scoort het model 64,6 op DeepSWE 1.1, 86,52 op Terminal-Bench 2.1, 90,4 op GPQA-Diamond en 80,6 op IFBench. Edge0 stelt dat het model op de genoemde benchmarks beter presteert dan of dicht in de buurt komt van Qwen3.8-Flash-Next, DeepSeek-V4-Flash-0731 en Claude Opus 4.6 (Max). De volledige evaluatieopzet volgt bij een technisch rapport.
• Edge0 zegt dat er vanaf dag één ondersteuning is voor macOS, Windows en Linux, waaronder Apple M-serie-chips en NVIDIA RTX-GPU's. Het bedrijf laat het model lokale agent-workflows uitvoeren in Blender, KiCad en voor dronebesturing.