PrismML lança a série Ternary Bonsai, usando pesos de 1,58 bits {-1,0,+1}, com apenas um nono da memória de vídeo de um modelo de 16 bits. As versões de 8B/4B/1,7B já estão disponíveis como código aberto no Hugging Face, 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 tokens por segundo, com uma melhoria 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 00:45:33

Geração de resumo em curso

ME News Notícias, 17 de abril (UTC+8), de acordo com o monitoramento do Beating, a PrismML lançou a série de modelos de linguagem Ternary Bonsai, 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 três tamanhos de parâmetros: 8B, 4B e 1,7B, já disponível como código aberto na Hugging Face 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 muito pequeno.
O arquivo de peso do Ternary Bonsai 8B lançado desta vez tem 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 desta série.
No iPhone 17 Pro Max, a versão de 8B atinge uma velocidade de 27 tok/s, com uma melhoria de cerca de 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 que podem obter desempenho inteligente próximo ao de modelos de precisão completa com um custo de memória extremamente baixo.
Atualmente, o modelo Ternary Bonsai já possui suporte nativo na Apple através do framework MLX.
Os pesos do modelo são distribuídos sob a licença Apache 2.0.
(Fonte: BlockBeats)

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GateUser-44dde53b

· 13h atrás

A eficiência energética aumenta de 3 a 4 vezes, o que reduz um pouco a pressão sobre a autonomia desta geração do iPhone.

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Neon-LitStreetsAfterTheRain

· 14h atrás

Os dados de testes do iPhone 17 Pro Max estão expostos, muito mais do que no PPT

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NeonFusionIceCream

· 14h atrás

{-1,0,+1} pesos de três valores, quantizado ao máximo ainda consegue manter 75,5 pontos, capacidade de engenharia pode

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TreatMemesAsBeliefs

· 14h atrás

Instruções de adaptação do framework MLX: o posicionamento de IA no ecossistema Apple torna-se cada vez mais profundo

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QuantizedDaydream

· 14h atrás

Acordo Apache 2.0 com boas avaliações, só com um ambiente empresarial amigável é que se pode expandir

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HaiyanColdWallet

· 14h atrás

Hugging Face já foi de código aberto, experimentar a versão 4B neste fim de semana

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GlassBottleFeather

· 14h atrás

Dispositivo Apple nativamente executa o modelo 8B, com uma velocidade de 27 tok/s, que pode ser utilizado em telemóveis

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NeonMint

· 14h atrás

1.58 bits é demais, a memória gráfica foi reduzida para 1/9, essa taxa de compressão eu admiro

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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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