AI-modeller
Tillbaka
Cactus
Cactus Modell Öppna vikter

Needle 2

En mycket liten öppen modell (45 miljoner parametrar, 14 MB) från Cactus som väljer verktyg och plockar ut strukturerad data direkt på små enheter som telefoner, VR-glasögon och mikrokontroller.

  • Agenter
  • Kör lokalt
Inaktuell sedan 16 sep 2026. Ersatt av Needle 3. [3] Gå till Needle 3 →
Storlek mot träffsäkerhet: Needle 2 jämfört med andra små modeller för mobilen 1 / 2

Storlek mot träffsäkerhet: Needle 2 jämfört med andra små modeller för mobilen [2]

Om Needle 2[1][2][4]

Needle 2 är en öppen agentmodell från Cactus med 45 miljoner parametrar, byggd för att anropa verktyg (funktioner i en app), styra enheter och plocka ut strukturerad information ur text. Hela modellen ligger i en enda binärfil på 14 MB, och en hel session använder ungefär 28 MB arbetsminne. Den är komprimerad till ungefär 2 bitar per vikt med Cactus egen kvantisering och har sin egen inbyggda motor, så den behöver varken nätverk, extra program eller nedladdningar.

Modellen bygger på det Cactus kallar Simple Attention Network, ett recept för små modeller där det vanliga framåtnätverket ersätts av en så kallad Hadamard-MLP, kompletterat med ett n-gram-minne (engram). Svaren kommer alltid som JSON som följer de scheman utvecklaren har angett, och varje svar har ett kalibrerat säkerhetsvärde så att appen kan välja att agera, fråga eller avstå. Ett glidande fönster på 256 tokens håller minnesbehovet konstant hur lång konversationen än blir.

Enligt Cactus når Needle 2 över 500 tokens per sekund på en Raspberry Pi 5, 400–1 500 på VR-headset som Meta Quest 3S och Apple Vision Pro och 300–700 på billiga Android-telefoner. Cactus jämför den med andra små modeller som FunctionGemma 270M, LFM2.5 230M och Apple Foundation Model: den vinner på vissa tester (Seal-Tools) men ligger efter på andra (BFCL och Mobile Actions), trots att den är 5–70 gånger mindre.

Needle 2 har ersatts av Needle 3 i september 2026.

Det viktigaste[1][2]

  • Hela modellen är en fil på 14 MB och använder runt 28 MB arbetsminne, så den räcker till mikrokontroller som ESP32-P4.
  • Enligt Cactus över 500 tokens per sekund på en Raspberry Pi 5 och 300–700 på telefoner under 200 dollar.
  • Enligt Cactus vinner den över FunctionGemma 270M och LFM2.5 230M på Seal-Tools, men ligger efter på BFCL v4 (42,6 mot 46,1 och 60,8).
  • Svaren följer alltid utvecklarens JSON-schema och har ett säkerhetsvärde för om appen ska agera eller fråga.
  • Öppen under Apache 2.0-licens.

Källor

  1. [3]
    Cactus-Compute/needle3 ↗
    Cactus (Hugging Face) Modellkort huggingface.co
    Publicerad 16 sep 2026 Läst 25 okt 2026
  2. [4]
    Deepseek v4 0813, Qwen 3.8 27B, GLM 5.3, Grok 4.6, LTX 2.5: AI NEWS ↗
    AI Search Nyhetsbrev aisearch.substack.com
    Publicerad 16 aug 2026 Läst 25 okt 2026
  3. [1]
    Needle 2: The 14 MB Agentic LLM for Tiny Devices ↗
    Cactus Officiell sida cactuscompute.com
    Publicerad 9 aug 2026 Läst 25 okt 2026
  4. [2]
    Cactus-Compute/needle2 ↗
    Cactus (Hugging Face) Modellkort huggingface.co
    Publicerad 29 jul 2026 Läst 25 okt 2026

Historik

  1. 25 okt 2026
    Markerad som inaktuell: ersatt av Needle 3. [3]
  2. 25 okt 2026
    Tillagd i listan efter AI Search (nyhetsbrev 2026-08-16). [4]

Vår bedömning

Inte bedömd än. Alla kan ändra.

Kommentarer

Inga kommentarer än. Skriv gärna vilket projekt den kan passa i.

⌘/Ctrl + Enter

Mer från Cactus