PrismML把90亿参数模型权重压到2GB:iPhone本地每秒生成34个Token
动察 Beating AI 快讯,美国 AI 公司 PrismML 为 Bonsai 2 家族新增 2B、4B、9B 三款模型,全部基于阿里 Qwen3.5。团队把语言模型的主要权重限制为 -1、0、+1 三种取值,使模型文件分别缩至 0.43GB、0.95GB 和 2GB,体积约为原版 16 位权重的九分之一。新模型仍支持推理、图像理解和工具调用,主要面向手机、个人电脑等设备上的本地 Agent。
PrismML 称,在 iPhone 18 Pro Max 上,9B 模型每秒最多生成 34 个 Token,2B 则达到 120 个。
在官方测试中,9B 的编程和指令遵循能力几乎追平同规模的原版 Qwen3.5,但复杂任务差距明显。测试多轮对话和工具操作的 Tau2Bench 中,Bonsai 2 9B 得分为 73.02,原版达到 85.25;复杂文档解析得分则为 73.8,原版达到 88.73。
三款模型已按 Apache 2.0 协议开放权重。
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PrismML通过限制权重取值为-1、0、+1,将9B模型体积压缩至2GB,约为原版的九分之一,使大型模型可在iPhone等本地设备上运行。
轻量化的代价是复杂任务能力下降,9B模型在Tau2Bench和文档解析等复杂场景中得分显著低于原版Qwen3.5。
该系列模型已按Apache 2.0协议开源,主要面向本地Agent应用,在编程和指令遵循上基本追平原版。
常见问题
PrismML Bonsai 2系列模型基于哪个基础架构?▼
Bonsai 2系列的9B模型文件大小是多少,它是如何实现大幅压缩的?▼
在iPhone本地设备上,Bonsai 2模型的推理速度表现如何?▼
Bonsai 2模型支持哪些功能和应用场景?▼
压缩后的模型与原始Qwen3.5相比,性能表现有何差异?▼
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