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PrismML lance le modèle 1.58-bit Ternary Bonsai, réduction des paramètres par 9 fois, surpassant en intelligence ses homologues
Ce qu’on appelle un modèle à 1,58 bits, c’est un réseau neuronal dont les poids sont limités à trois valeurs {-1, 0, +1}. Par rapport 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 pèse que 1,75 Go, avec une note moyenne de benchmark de 75,5, 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 un autre avantage clé 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 comme les smartphones ou ordinateurs 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)