PrismML 发布 Bonsai 27B：首款可手机运行的 27B 级多模态模型

7 月 15 日，PrismML 发布 Bonsai 27B，主打“用 27B 级能力跑在手机上的本地多模态模型”。该模型基于三值 {-1, 0, +1} 与 1-bit 权重压缩，Ternary 版本仅 5.9GB，却保留了推理、多步工具调用、视觉与计算机使用（computer-use）等 Agent 能力；1-bit 版本更小，可在 iPhone 等手机端运行。

官方白皮书图表显示，Bonsai 27B 在数学、编程、工具调用、指令遵循与视觉评测上接近完整精度模型 Qwen 3.6 27B，尤其在 Agent 与编码场景下降幅较小。PrismML 提出“intelligence density（智能密度）”指标，称 1-bit Bonsai 27B 每 GB 智能密度达到完整精度基线的 10 倍以上，也高于现有最佳低比特方案约 2.7 倍。

这意味着本地 Agent 工作流的经济性可能发生质变：当模型可以在设备端持续执行多步骤任务时，隐私不离开设备、边际成本趋近于零，同时可与云端前沿模型组成混合架构。PrismML 已放出白皮书，并预告更大模型与新架构正在推进。