• 逍遥

    由加州理工(Caltech)团队创立的 AI 实验室 PrismML 发布了名为 Ternary Bonsai 2 27B 的三值量化模型。

    该模型基于阿里的 Qwen3.8 27B,通过三值量化(权重仅为 -1, 0, +1)配合 FP16 分组缩放,将模型体积从全精度的约 54GB 压缩至 5.9GB,平均有效位宽为 1.76-bit。

    模型在数学(保留99.5%)、代码(保留99.3%)和指令遵循(反超基座)方面表现极佳,几乎无损。

    劣势在需要长程推理和复杂工具调用的 Agent 任务中,性能保留率约为 75%(例如 SWE-bench 和 Terminal-Bench 得分有明显下降)。因此,它非常适合本地代码补全、短链路任务,但在处理复杂长链条任务时能力会有折损。

    模型权重下载位置

    Hugging Face:

    prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf

    魔搭 ModelScope:

    prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf

    官方博客:

    https://prismml.com/news/bonsai-2-27b

    Apache 2.0(可商用)

    有没有佬部署试过?

    我这两天在外面,等回去试试我的8G小卡能不能跑起来。

    主楼
  • NukaColaM

    已经在跑了,4060 8G,配上kvmem,131072上下文,解码能跑24t/s,预填有几百吧,没仔细看。

    最近还有个ninfer,有空试试涡轮增压。

    #1
  • 610100

    效果咋样?有没有测一下编程或者逆向能力? ^-^

    #2
  • 就不告诉你

    好家伙,还有什么大的效率空间

    图片

    #3
  • 你的绿坝

    多少?多强?这下又要看到椅子爆炸倒在核弹上了

    #4
  • outgoing

    劣势在需要长程推理和复杂工具调用的 Agent 任务中,性能保留率约为 75%

    这就没啥可用性了啊,成玩具了

    #5
  • NukaColaM

    用来搞了一两个简单的CTF题,有是有,但还是太慢了。本身就雷霆大思考,再加上输出慢,两眼一黑。

    #6
  • Yunshaochu

    站内已经有佬测试了,记得一百多k上下文要16G显存才能跑,我的8G4060应该没希望了(

    翻了一下历史记录,找到链接了:Ternary-Bonsai-2-27B PTQ1+PQ2 量化鹈鹕测试

    #7
  • NukaColaM

    上个kvmem,能跑128K的

    #8
  • 逍遥

    佬,跑个鹈鹕骑车看看效果怎么样呢?咋配合kvmem一起用啊?

    #9
  • JamesLi

    2080ti22g试过了,鹈鹕跑自行车就飞了,但是跑秦始皇骑北极熊竟然还行。还有其他的测试题目吗?

    #10
  • MuTuLG

    这压缩率也太夸张了,以后部署大模型是不是都不用买显卡了?

    #11
  • MisakaMikoto

    我的5080终于有用武之地了,有空试一下

    #12
  • NukaColaM

    kvmem已经出一个bonsai的分支了,直接切分支编译

    #13
  • jerry

    一直搞不懂这种量化模型测试时宣称的性能保留xx%这种数据是咋衡量的呢?这种数据和模型实际的智能是匹配的吗?

    有没有懂的佬能麻烦讲解一下的 ^-^

    #14
  • wanlan

    这种模型做企业的智能问数和知识问答应该绰绰有余了吧

    #15
  • RyanVan

    过几年本地部署Astra级模型不是梦

    #16
  • 闻人慕远z

    做测试,原模型不也是要做测试的,然后计算各个测试的得分,量化模型一样做测试看看得分,反正大模型这种东西就是个黑盒,只能通过测试进行能力判断

    #17
  • YonderSeek

    跑benchmark,但是benchmark一般都会刷分过拟合,实际体验感觉会降低不少性能

    #18
  • Piao

    已经部署,尝尝咸淡(摸鱼ing)

    图片

    #19

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