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 três escalas de 8B/4B/1,7B já estão disponíveis como código aberto 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 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 04:14:48

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 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 Ternary Bonsai 8B lançado agora tem apenas 1,75 GB, com uma pontuação de benchmark média de 75,5, superando em 5 pontos a versão de 1 bit da própria empresa, e liderando significativamente na "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 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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SushiSlippage

· 10h atrás

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

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HexiHoodie

· 10h atrás

A eficiência energética aumenta 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 de código aberto com boas críticas, isto é que é verdadeiro código aberto, ao contrário de alguns que fazem truques

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TheClarityAfterLiquidating

· 10h atrás

27 tok/s no telemóvel, mais rápido do que o meu portátil a correr 7B na altura, os tempos mudaram

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0XNightRun

· 10h atrás

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

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PaperSculptureOctopusPosition

· 10h atrás

Ternary Bonsai este nome é bastante interessante, o peso de três valores é realmente um design delicado ao nível de um bonsai

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AutumnSlopeCabin

· 10h atrás

Um nono da memória de vídeo? Antes nem ousava imaginar, agora o iPhone consegue rodar grandes modelos localmente.

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RedTelephoneBoothRuins

· 10h atrás

1.75GB para o modelo de 8B, esta taxa de compressão é absolutamente incrível, a IA móvel finalmente pode ser utilizada

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