Skip to main content
Всі новини
AI RADARМоделі
435•15.07.2026, 07:30•2 хв читання

Презентація моделі Bonsai 27B, що працює на смартфонах

Презентація моделі Bonsai 27B, що працює на смартфонах - 1
Презентація моделі Bonsai 27B, що працює на смартфонах - 2
Презентація моделі Bonsai 27B, що працює на смартфонах - 3
+1
Коротко про головне30 сек

Bonsai 27B — нова модель AI, яка може працювати на смартфонах, зменшуючи розмір моделі до 3,9 ГБ. Вона доступна у двох версіях з відкритим кодом.

Презентація моделі Bonsai 27B, що працює на смартфонах

PrismML представила Bonsai 27B — 1-бітну і тернарну версії Qwen3.6-27B.

Завдяки низькобітному представленню розмір вихідної FP16-моделі вдалося скоротити з 54 до 3,9 ГБ — приблизно на 93%, або в 14 разів.

Доступні дві версії:

1-bit Bonsai 27B — 3,9 ГБ
Оптимізована для запуску на смартфонах і використовує 1,125 ефективного біта на вагу.

Ternary Bonsai 27B — 5,9 ГБ
Орієнтована на ноутбуки і використовує 1,71 ефективного біта на вагу.

Тернарна версія зберігає близько 95% продуктивності моделі з повною точністю, а 1-бітна — близько 90%. Оцінка охоплює міркування, математику, програмування, слідування інструкціям, використання інструментів і роботу з зображеннями.

Обидві версії опубліковані з відкритим вихідним кодом під ліцензією Apache 2.0.

Завдяки кастомним WebGPU-ядрам, розробленим за допомогою Fable 5 і GPT-5.6 Sol, Bonsai 27B може запускатися локально прямо в браузері — без відправки даних в хмару.

Ваги

Чому це важливо

Аналітика

Ця модель відкриває нові можливості для використання AI на мобільних пристроях, що робить технології більш доступними. Зменшення розміру моделі без втрати продуктивності є важливим кроком у розвитку AI.

Обговорити новину у спільноті

Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками

Спільнота Андрія Орлова
+5 Points
← До стрічки новин

Пов'язані матеріали екосистеми

Практичні гайди, термінологія та агентські скіли

Новина

Дослідники MIT показали, що GPT-6 Astra може покращувати інші ШІ-моделі, змінюючи їхні ваги

У експерименті Astra підвищила точність Qwen3.5-0.8B на бенчмарку MATH-500 із 7,9% до 48,1%, змінивши лише 0,016% ваг моделі.

Практичний гайд

JSON — структуровані дані для програм, API та AI-агентів

Повний практичний посібник з формату JSON: синтаксичні правила, серіалізація через parse/stringify, робота з REST API, JSON Schema та структурований вивід для штучного інтелекту.

Практичний гайд

Формати DOCX та XLSX: коли потрібен повноцінний фінальний документ від ШІ

Повний практичний посібник з генерації та опрацювання документів DOCX і таблиць XLSX за допомогою ШІ: порівняння з Markdown та CSV, промпт-інжиніринг, робота з формулами та автоматизація в коді.

Новина

Binance оприлюднили розслідування крадіжки $6,3 млрд

Розслідування пов’язує масштабну крадіжку з модифікованим Homebrew, фальшивою співбесідою та використанням внутрішнього ШІ-інструменту Binance.