כתבה
MarkTechPost ·
PrismML השיקה Ternary Bonsai 2 27B: מודל 5.9 GB שמחזיק 98.2% מביצועי Qwen3.8 27B
PrismML Releases Ternary Bonsai 2 27B: A 5.9 GB Apache 2.0 Model Retaining 98.2% of Qwen3.8 27B Performance
PrismML השיקה Ternary Bonsai 2 27B, גרסה טרנארית של Qwen3.8 27B, שמחזיקה 98.2% מביצועי המודל האם. המודל כולל 5.9 GB ומסוגל לטפל בטקסט ובתמונות. הוא תומך בקשר של 262K-תווים. PrismML הציג אותו כמודל שמסוגל לנהל סוכני קוד Cline ולבצע פעולות על מחשב. המודל נכתב באפאצ'י 2.0 ומסוגל לרוץ על מחשב נייד של 16 GB או על כרטיס גרפי של 24 GB.
תקציר מקורי באנגליתPrismML has released Ternary Bonsai 2 27B , a ternary-weight version of Qwen3.8 27B . The language model occupies 5.93 GB, against 53.80 GB in FP16. PrismML reports that it keeps 98.2% of the parent model’s average across 20 benchmarks. The model accepts text and images and supports a 262K-token context. PrismML demos it driving Cline coding agents and computer use on an RTX 5090. It arrives 2 months after the first Bonsai 27B , whose ternary variant retained about 95%. Is it deployable? Yes. The Apache 2.0 weights run today on a 16 GB laptop or a single 24 GB GPU. You need PrismML’s llama.cpp fork or its MLX runtime. What is Ternary Bonsai 2 27B? The model keeps the Qwen3.8 27B architecture unchanged. It has 27.36B parameters. That splits into a 24.35B language backbone, 2.54B
קרא במקור המקורי
marktechpost.com
פתח כתבה מקורית