Bonsai

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PrismML · Conversation

Modèles de langage compressés en 1 bit et ternaires pour tourner en local

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Bonsai est un outil IA de conversation développé par PrismML qui permet de concentrer l'intelligence dans des modèles ultra-denses pour des appareils locaux. Il offre des performances de raisonnement multimodal, une utilisation d'outils à long terme et une empreinte mémoire réduite.

À propos de Bonsai

Bonsai est une famille de modèles d'IA compressés en 1 bit ou en ternaire par PrismML, conçus pour fonctionner sur smartphone, ordinateur portable ou serveur avec peu de mémoire et d'énergie. Les poids sont téléchargeables sous licence Apache 2.0 et l'application iOS Bonsai Studio permet de les essayer.

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Fonctionnalités principales

  • ✓Modèle Bonsai 2 27B avec 98,2% de rétention de performance
  • ✓9× moins de mémoire
  • ✓8× plus rapide
  • ✓5× moins d'énergie consommée

✅ Avantages

  • Optimisation de l'intelligence par bit
  • Adapté aux appareils locaux
  • Raisonnement multimodal avancé

Prix et tarifs

Gratuit

🆓 Gratuit : Poids ouverts sous licence Apache 2.0

Alternatives à Bonsai

Actualités sur Bonsai

Mis à jour en continu · 3 articles

Questions fréquentes

Quel est le prix de Bonsai (PrismML) ?
Le modèle est annoncé sous licence Apache 2.0, donc libre de téléchargement et d’usage.
Bonsai peut-il fonctionner sans connexion Internet ?
Oui, Bonsai est conçu pour l’exécution locale sur smartphones et ordinateurs portables. Des usages hors ligne sont donc possibles si le modèle est installé sur l’appareil.
Quelles sont les principales limitations de Bonsai ?
Les performances se dégradent surtout sur l’outil-calling, l’instruction following et certaines tâches de vision. Les retours publics mentionnent aussi des limites sur la fiabilité multilingue et des contraintes de mémoire/runtime selon l’appareil.
Bonsai est-il une bonne alternative à un modèle plus gros comme Qwen3.6-27B ?
Bonsai est basé sur Qwen3.6-27B, mais fortement compressé pour tenir sur des appareils plus petits. Il vise donc un compromis entre taille, mémoire et autonomie plutôt qu’une égalité de qualité avec le modèle FP16 complet.
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