PrismML випустила Bonsai 2 27B: модель на базі Qwen3, що займає 5,9 ГБ після квантованя
PrismML випустила Bonsai 2 27B — квантовану версію Qwen3.8 27B. Після трьохзначного квантованя модель займає 5,9 ГБ і зберігає 98,2% оригінальної продуктивності, підтримуючи роботу з зображеннями та інструментами.
🚀 Прорыв у локальних LLM. Якість як у повної Qwen3, але в дев’ять разів менший розмір — для тих, кому потрібна ШІ без відправки даних у хмару.
🎯 Чи підходить це вашому бізнесу?
Заповніть профіль компанії — і ми автоматично покажемо, чи варто вам це впроваджувати.
Заповнити профіль · 30 секундTL;DR
- •Модель Bonsai 2 27B на базі Qwen3.8 27B
- •Розмір після трьохзначного квантованя: 5,9 ГБ
- •Зберігає 98,2% оригінальної продуктивності
- •Підтримує роботу з зображеннями та виклик інструментів
- •Ліцензія: Apache 2.0
Як це змінить ваш ринок?
Банки та медичні установи зможуть аналізувати чутливі дані за допомогою ШІ без передачі їх третім сторонам — це знімає головний правовий та безпечний блокер у галузях з суворим регулюванням даних.
Визначення:
Трійне квантування — метод стиснення нейромереж, при якому ваги моделі приймають лише три значення (−1, 0, 1), що зменшує розмір та енергоспоживання без значної втрати точності.
Для кого це і за яких умов
7B-версія: ноутбук з 16 ГБ ОЗУ, без IT-команди, 10 хв на запуск. 27B-версія: GPU з 24 ГБ VRAM або хмарний еквівалент (~$0,4/год), IT-спеціаліст, 1–2 дні на налаштування та тестування.
Альтернативи
| Продукт | Ціна | Де працює | Мін. вимоги | Ключова різниця |
|---|---|---|---|---|
| Bonsai 2 27B | безкоштовно (Apache 2.0) | Локально, хмара | GPU 24 ГБ для 27B | Висока продуктивність при мінімальному розмірі |
| Qwen3.8 27B (повна) | дані не розкриті | Хмара, локально | GPU 120 ГБ+ | Повна точність, але великий розмір та витрати |
| Llama 3 8B | безкоштовно | Локально | GPU 16 ГБ | Менший розмір, але нижча продуктивність на складних задачах |
Такий розбір щоранку о 08:00
Персональний AI-дайджест для вашої галузі — щодня у Telegram
Джерела
Вайб-кодинг — оригіналНавчіть вашу команду будувати такі AI-автоматизації
За 5 днів кожен співробітник побудує автоматизацію для своєї ділянки роботи.
Дізнатись більше → aiupskill.live