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PrismML lance le modèle 1.58-bit Ternary Bonsai, réduction des paramètres par 9 fois, surpassant en intelligence les concurrents
Cette série comprend trois tailles de paramètres : 8 milliards, 4 milliards et 1,7 milliard, et est désormais open source sur Hugging Face, supportant nativement l’exécution sur appareils Apple.
Ce qu’on appelle le modèle à 1,58 bits, c’est que les poids du réseau neuronal sont limités à trois valeurs {-1, 0, +1}.
Comparé au modèle à 1 bit, qui privilégie une compression extrême avec des poids uniquement {-1, +1}, 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 8B de Ternary Bonsai publié cette fois ne fait que 1,75 Go, avec une note moyenne de 75,5 en benchmark, ce qui dépasse de 5 points la version à 1 bit de leur propre modèle, et surpasse 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 peut atteindre une vitesse de 27 tok/s, avec une amélioration de 3 à 4 fois du rapport efficacité énergétique.
Pour les développeurs souhaitant déployer une IA haute performance sur des appareils mobiles ou portables, cela signifie qu’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)