Le projet sous licence Apache publie son accélérateur, son compilateur, son simulateur et ses outils hôtes. Le débit mesuré révèle un petit système limité par la mémoire plutôt qu'un remplaçant du GPU.
L'outil open source en ligne de commande intègre llama.cpp et deux petits modèles affinés. Son auteur publie aussi le jeu d'entraînement de 401 975 paires et le code du benchmark.
Un fork adapté au matériel exécute Qwen3.8-Flash-Next sur deux processeurs POWER9 et quatre GPU V100. Il montre ce qu'une optimisation adaptée au modèle peut tirer d'un système de 2018.
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