PrismML lança a série Ternary Bonsai, usando peso de 1,58 bits {-1,0,+1}, com memória de vídeo de apenas um nono de um modelo de 16 bits. As versões de 8B/4B/1,7B já estão abertas no Hugging Face e rodando nativamente em dispositivos Apple. O peso de 8B é aproximadamente 1,75 GB, com uma pontuação de referência de 75,5, liderando na categoria. No iPhone 17 Pro Max, a taxa de 8B é de 27 tokes/seg, com uma melhora de eficiência energética de 3 a 4 vezes. Os pesos são distribuídos sob a licença Apache 2.0, rodando nativamente em dispositivos Apple através do framework MLX.

MeNews

2026-05-21 04:14:48

Geração do resumo em andamento

ME News Notícias, 17 de abril (UTC+8), de acordo com o monitoramento do Beating, a PrismML lançou a série de modelos de linguagem Bonsai Ternary, usando a tecnologia de pesos ternários de 1,58 bits, que reduz o uso de memória do modelo para um nono do modelo de 16 bits, mantendo alto desempenho.
A série inclui tamanhos de parâmetro de 8B, 4B e 1,7B, já disponível no Hugging Face como código aberto e suportando execução nativa em dispositivos Apple.
O chamado modelo de 1,58 bits refere-se a limitar os pesos da rede neural a três valores {-1, 0, +1}.
Em comparação com o modelo de 1 bit, que busca compressão extrema (com pesos apenas {-1, +1}), a introdução do valor "0" pode eliminar conexões redundantes, permitindo que o modelo mantenha capacidades de raciocínio complexas mesmo com um tamanho extremamente pequeno.
O arquivo de peso do Bonsai Ternary 8B lançado agora é de apenas 1,75 GB, com uma pontuação média de benchmark de 75,5, superando em 5 pontos a versão de 1 bit da própria empresa, e liderando significativamente em "densidade inteligente" (desempenho por GB de memória de vídeo) em relação a modelos densos semelhantes como o Qwen3.
A eficiência energética e a velocidade de execução são outras vantagens centrais dessa série.
No iPhone 17 Pro Max, a versão de 8B atinge uma velocidade de 27 tok/s, com uma melhora de aproximadamente 3 a 4 vezes na eficiência energética.
Para desenvolvedores que precisam implantar IA de alto desempenho em dispositivos móveis, laptops e outros dispositivos de borda, isso significa obter desempenho inteligente quase completo com um custo de memória extremamente baixo.
Atualmente, o modelo Bonsai Ternary já é suportado nativamente em dispositivos Apple através do estrutura MLX.
Os pesos do modelo são distribuídos sob a licença Apache 2.0.
(Fonte: BlockBeats)

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SushiSlippage

· 10h atrás

{-1,0,+1} me faz lembrar do BinaryNet de antigamente, mas desta vez parece que realmente funcionou

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HexiHoodie

· 10h atrás

A relação de eficiência energética aumentou de 3 a 4 vezes, o que significa que a autonomia finalmente não perderá 50% da carga em meia hora.

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MevInRetrospect

· 10h atrás

Apache 2.0 licença de código aberto com boas avaliações, isso é que é verdadeiro código aberto, diferente de alguns que fazem truques

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TheClarityAfterLiquidating

· 10h atrás

27 tok/s em celular, mais rápido do que meu notebook rodando 7B na época, os tempos mudaram

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0XNightRun

· 10h atrás

O suporte nativo do MLX é fundamental, os usuários do ecossistema Apple estão em êxtase, não precisam mais se preocupar com conversões

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PaperSculptureOctopusPosition

· 10h atrás

Ternary Bonsai esse nome é bem interessante, o peso de três valores realmente é um design delicado de nível de um bonsai

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AutumnSlopeCabin

· 10h atrás

Um nono da memória de vídeo? Antes, nem ousávamos sonhar com isso, agora o iPhone consegue rodar grandes modelos localmente.

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RedTelephoneBoothRuins

· 10h atrás

1.75GB para rodar um modelo de 8B, essa taxa de compressão é absurda, a IA móvel finalmente pode ser usada

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PrismML lança o modelo de 1.58 bits Ternary Bonsai, redução de parâmetros em 9 vezes, superando outros similares em inteligência

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