待验证50% 置信事实精确时间

Bonsai采用1比特量化，每个权重只用一个比特表示，整个模型文件仅略多于1GB

1

来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/10/5

首次发现

有效期至：2027/1/3

来源

树莓派5实测8款本地大模型：仅3款真正可用

涉及实体

相关事实

待验证Bonsai采用三值量化，将每个权重压缩为-1、0或+1三个值，每128个权重共享一个缩放因子，每个权重约需1.7比特，比16位全精度小约9倍77% 相似待验证1-bit Bonsai的智能密度得分为0.53/GB，是全精度模型的10倍以上，是最优低比特方案的约2.7倍77% 相似待验证Ternary Bonsai 2 的模型文件小于6GB74% 相似待验证1-bit LLM 的核心思路是将模型权重压缩到每个参数仅约1比特的水平70% 相似待验证Bonsai 2是由Prism ML推出的三值量化大模型，以Qwen3-27B为底座重新训练，整个文件约6GB70% 相似

引用此条事实

Stable URI

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/977936

MCP

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