En familj små språkmodeller (8B, 4B och 1,7B) där varje vikt bara tar 1,58 bitar, så att de blir ungefär nio gånger mindre än vanliga modeller och kan köras på telefoner och bärbara datorer.
PrismML:s mått på förmåga per gigabyte för Ternary Bonsai 8B jämfört med andra 8B-modeller [1]
Ternary Bonsai är PrismML:s andra familj av extremt komprimerade språkmodeller, efter 1-bitsmodellerna i 1-bit Bonsai. Varje vikt får ett av tre värden (−1, 0 eller +1), vilket motsvarar 1,58 bitar, med en gemensam skalfaktor för varje grupp om 128 vikter. Komprimeringen gäller hela nätverket, även inbäddningar och utdatalager. Modellerna finns i storlekarna 8B, 4B och 1,7B och tar ungefär nio gånger mindre minne än vanliga 16-bitarsmodeller.
Enligt PrismML får Ternary Bonsai 8B (1,75 GB) i snitt 75,5 på deras tester, fem poäng mer än 1-bit Bonsai 8B, och ligger bara efter Qwen3 8B (16,38 GB) bland jämförbara modeller. På en Mac med M4 Pro kör den 82 tokens per sekund och på en iPhone 17 Pro Max 27 tokens per sekund, med ungefär 3–4 gånger bättre energieffektivitet än fullprecisionsmodeller. Modellerna körs på Apples enheter via MLX och vikterna är öppna under Apache 2.0.
Senare har PrismML släppt Bonsai 27B (juli 2026) och Bonsai 2-serien (september 2026), med Bonsai 2 27B som flaggskepp.
Inte bedömd än. Alla kan ändra.
Inga kommentarer än. Skriv gärna vilket projekt den kan passa i.