PrismML تطلق Bonsai 2 27B بحجم أصغر تسع مرات

أطلقت شركة PrismML، التي نشأت من فريق باحثين في معهد كاليفورنيا للتقنية، في 17 سبتمبر نموذج Ternary Bonsai 2 27B: نموذج متعدد الوسائط مبني على Qwen3.8 27B ويحتاج ذاكرة أقل بكثير من النسخة كاملة الدقة التي اشتُق منها. وتقول الشركة إنها أكبر خطوة حتى الآن في سلسلة نماذجها المصممة للعمل على الأجهزة المحلية، بعد الإصدار الأول من Bonsai 27B قبل شهرين.

يستخدم النموذج أوزاناً ثلاثية القيم — أي ناقص واحد أو صفر أو واحد — مع تحجيم جماعي بدقة FP16، ما يمنح 1.76 بت فعلي لكل وزن. ويبلغ الحجم الإجمالي 5.9 غيغابايت، وتصل نافذة السياق إلى 262 ألف رمز، ويتعامل النموذج مع النص والصور. ويُوزَّع بموجب رخصة Apache 2.0، والأوزان متاحة بالفعل.

نتائج الاختبارات

في مجموعة اختبارات تشمل الاستدلال والرياضيات والبرمجة وتنفيذ التعليمات والرؤية واستخدام الأدوات الوكيلة، يسجل Ternary Bonsai 2 27B نتيجة 83.9 ويحافظ على 98.2% من الأداء الإجمالي لـ Qwen3.8 27B. وللمقارنة، تسجل النسخة كاملة الدقة من Qwen3.8 27B نتيجة 85.4، بينما يسجل الجيل السابق Qwen3.6 27B نتيجة 83.6.

وعلى مستوى الفئات، يتقدم النموذج المضغوط في تنفيذ التعليمات: 82.66 مقابل 81.25 في النسخة كاملة الدقة و74.53 في Qwen3.6 27B. أما الرياضيات فتبلغ 96.57 (97.06 بكامل الدقة)، والبرمجة 81.58 (82.17)، والمهام الوكيلة واستدعاء الأدوات 77.57 (79.74)، والمعرفة والاستدلال 83.95 (86.66)، والرؤية 78.59 (81.64).

لماذا يهم الضغط

تقول PrismML إن إصدار Bonsai 27B السابق كان يحافظ على 95% من أداء النموذج كامل الدقة، وإن النسخة الجديدة ترفع هذه النسبة إلى أكثر من 98%، وهو ما تصفه الشركة بأنه فقدان شبه معدوم. ووكلاء البرمجة والأنظمة المعتمدة على الأدوات والمسارات متعددة الوسائط والمهام الطويلة حساسة بشكل خاص لتدهور النموذج، لأن الأخطاء الصغيرة تتراكم على مدى خطوات كثيرة، وتقول الشركة إن Bonsai 2 27B يحافظ في هذه المجالات تحديداً على معظم قدرته بجزء يسير من الذاكرة.

أما السرعة فيصل النموذج إلى 143 رمزاً في الثانية على بطاقة NVIDIA GeForce RTX 5090 وإلى 46.8 رمزاً في الثانية على M5 Max. وعلى RTX 4090 يستهلك 0.714 ملّي واط-ساعة لكل رمز، وهو ما يجعل كفاءته في الطاقة أعلى بنسبة 40% من نموذج بحجم 8B يعمل بدقة كاملة. ويعمل النموذج على معالجات NVIDIA عبر CUDA وعلى أجهزة Apple — Mac وiPhone وiPad — عبر MLX بنوى مخصصة للبت المنخفض.

الخلفية

ظهر الجيل السابق Bonsai 27B في يوليو 2026: نسخة ثلاثية القيم بحجم 5.9 غيغابايت للحواسيب المحمولة ونسخة ببت واحد بحجم 3.9 غيغابايت لهاتف iPhone 17 Pro، وكلتاهما بسياق يبلغ 262 ألف رمز. وتذكر PrismML أنها تأسست بدعم من Khosla Ventures وCerberus وGoogle، مع دعم مستمر من Samsung.