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SmolLM2 is a family of compact language models available in three size: 135M, 360M, and 1.7B parameters. They are capable of solving a wide range of tasks while being lightweight enough to run on-device. SmolLM2 demonstrates significant advances over its predecessor SmolLM1, particularly in instruction following, knowledge, reasoning. The 135M model was trained on 2 trillion tokens using a diverse dataset combination: FineWeb-Edu, DCLM, The Stack, along with new filtered datasets we curated and will release soon. We developed the instruct version through supervised fine-tuning (SFT) using a combination of public datasets and our own curated datasets. We then applied Direct Preference Optimization (DPO) using UltraFeedback. The instruct model additionally supports tasks such as text rewriting, summarization and function calling thanks to datasets developed by Argilla such as Synth-APIGen-v0.1.

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> **Update — September 27, 2026: IQ3_S-MTP is now available!** > > Added Qwen3.8-27B-Abliterated-GSQ-Orca-IQ3_S-MTP.gguf — **12.12 GB / 11.29 GiB**, built with the same selective GSQ–Orca method. Feedback and issue reports are welcome! > > **The detailed results below refer to the original IQ2_S release.** A compact, experimental GGUF with MTP included, built for local inference on smaller GPUs. It combines GSQ's quantized weights with selected abliterated weights from OrcaRouter and was developed and tested on an **RTX 3060 12 GB**. This is my first open-source model release. My goal is to share something useful for local use, with a straightforward account of how it was built and tested. Abliteration—the weight modification used to reduce refusal behavior—comes from OrcaRouter.

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Qwen3.8-Flash-Next with **5 routed experts per token instead of 10**, healed so it stays close to the original, quantized to int4. It runs on **one DGX Spark (GB10, 128 GB)** at roughly 70-76 tokens/s. Everything needed to serve it is in this one repository, including the 49 GB FP8 n-gram table under `ple-table/`. Nothing else to download. That builds the serving image, downloads this repository, and starts an OpenAI-compatible server on port 8000. The scripts and the full explanation are in that repo.

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