本地模型正變得異常緊湊。 PrismML 已發布基於 Qwen3.8 27B 的 Bonsai 2 27B,採用三位數量化後僅佔用 5.9 GB —— 約為完整版本的 9× 小。 開發者測試顯示,其保留了原版 98.2% 的分數,同時支援圖像輸入與工具調用,並以 Apache 2.0 開源。 這將如何推動強大本地 AI 進入日常硬體?
David Arnal本地模型正變得異常緊湊。 PrismML 已發布基於 Qwen3.8 27B 的 Bonsai 2 27B,採用三位數量化後僅佔用 5.9 GB —— 約為完整版本的 9× 小。 開發者測試顯示,其保留了原版 98.2% 的分數,同時支援圖像輸入與工具調用,並以 Apache 2.0 開源。 這將如何推動強大本地 AI 進入日常硬體?
