2026驍龍峯會上,高通與PrismML在驍龍AR1 Gen 1智能眼鏡平臺本地運行20億參數1-bit量化Bonsai視覺模型,實現離線識圖問答。該模型基於Bonsai 1.7B構建,精度壓縮至1-bit,內存佔用僅爲4-bit模型四分之一,同等內存可容納約4倍參數,顯著降低存儲與推理資源需求。
全球首個27B級手機AI模型Bonsai27B問世,基於Qwen3.6,採用三進制與二進制壓縮技術:三元版5.9GB側重性能,可在筆記本運行;1-bit版極致縮小,適配移動端。這一突破標誌着大模型輕量化部署的重大飛躍。
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盆景是一個擁有5億參數的小型三值權重語言模型,採用Llama架構和Mistral分詞器,訓練使用的標記數不到50億。
Bonsai-mcp是一個Blender插件,通過IfcOpenShell實現對IFC建築模型的分析與操作,支持與Claude等LLM交互執行建築信息模型查詢任務。