PrismML发布Ternary Bonsai 2系列模型：三元权重面向端侧智能体

10月15日，AI公司PrismML发布Ternary Bonsai 2系列模型，包含2B、4B和9B三种规模，旨在手机、PC以及可穿戴设备上本地运行AI智能体，支持推理、识图、调用工具等能力。该系列基于阿里Qwen 3.5基座构建，采用三元权重表示法，即仅用-1、0、+1三种数值编码模型参数。

存储方面，2B、4B、9B模型的占用分别约为0.43GB、0.95GB和2GB。PrismML强调，该系列面向本地智能体的实用性，包括遵循指令、完成日常任务、在移动设备上调用工具、避免重复输出等。官方在19项基准上测试了智能工具调用、数学、指令遵循、编程、知识与推理、视觉理解六类能力；其中9B模型在标准指令执行和日常数学任务中，所需token数量约减少40%。

性能上，在RTX 4090和M5 Pro等硬件上，新模型相较对应全精度模型可实现最高5倍吞吐量和3倍能效；在iPhone 18 Pro Max上，9B模型最高可达每秒34个词元，2B模型最高可达每秒120个词元。该系列可与已有的Bonsai 2 27B组成从轻量任务到复杂工作流的完整产品线。

开发者可通过llama.cpp在NVIDIA GPU上运行该系列模型，也可通过MLX在Mac、iPhone和iPad上部署；模型权重以Apache 2.0许可证开放。