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PrismML lance le modèle 1.58-bit Ternary Bonsai, réduction des paramètres par 9 fois, surpassant en intelligence ses homologues
Cette série comprend des modèles de 8 milliards, 4 milliards et 1,7 milliard de paramètres, désormais open source sur Hugging Face et supportant nativement l’exécution sur appareils Apple.
Le modèle à 1,58 bits désigne un réseau neuronal dont les poids sont limités à trois valeurs {-1, 0, +1}.
Comparé au modèle à 1 bit, qui ne comporte que {-1, +1} et vise une compression extrême, l’introduction de la valeur « 0 » permet d’éliminer efficacement les connexions redondantes, permettant au modèle de conserver une capacité de raisonnement complexe dans un volume très réduit.
Le fichier de poids du modèle Ternary Bonsai 8B publié cette fois ne pèse que 1,75 Go, avec une note moyenne de 75,5 en benchmark, ce qui est supérieur de 5 points à la version 1 bit de leur propre modèle, et dépasse largement des modèles denses similaires comme Qwen3 en termes de « densité intelligente » (performance par Go de mémoire vidéo).
Le rapport efficacité énergétique et la vitesse d’exécution sont également des avantages clés de cette série.
Sur l’iPhone 17 Pro Max, la version 8B atteint une vitesse de 27 tokens/sec, avec un gain d’efficacité énergétique d’environ 3 à 4 fois.
Cela signifie que pour les développeurs souhaitant déployer une IA haute performance sur des appareils mobiles ou portables comme les smartphones ou ordinateurs portables, ils peuvent obtenir une performance proche de celle d’un modèle complet avec une consommation mémoire très faible.
Actuellement, le modèle Ternary Bonsai est supporté nativement sur appareils Apple via le framework MLX.
Les poids du modèle sont distribués sous licence Apache 2.0.
(Source : BlockBeats)