モデル情報

Qwen3.8-27B-Ternary-Bonsai-2-DFlash2-MLX

nathansutton · Qwen3.8-27B-Ternary-Bonsai-2-DFlash2-MLX

Prism ML's ternary `Ternary-Bonsai-2-27B` build of `Qwen/Qwen3.8-27B`, repacked for chad, a Claude-Code-style local coding agent for Apple Silicon, **with its speculative decoder bundled in**. This is chad's default model. Created using Bonsai by Prism ML. One download gets both halves: the ternary target model and the block drafter it decodes with, already quantized. Nothing is built on first run. Every projection of Qwen3.8-27B (a dense `qwen3_5` hybrid: 64 layers, 48 GatedDeltaNet + 16 full attention) is stored in a **Hadamard-rotated basis**: multiplied by a fixed sign vector and put through a blockwise Walsh-Hadamard transform offline, then quantized to 2-bit affine group-128 whose three levels reproduce the ternary set {−s, 0, +s}. The rotation costs no extra bits and no extra weight traffic, but the matching transform must be applied to the activations at runtime and inverted after the embedding lookup. **An ordinary MLX affine loader finds tensors of exactly the right shapes, skips both transforms, and produces plausible garbage without raising.** chad routes the pack on its `model_type` (`prism_hadamard_qwen35`) to a loader that does the rotation; mlx-lm alone will not run it correctly.

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情報更新日時2026/11/2 19:16:54
OVERVIEW

モデル紹介

Prism ML's ternary `Ternary-Bonsai-2-27B` build of `Qwen/Qwen3.8-27B`, repacked for chad, a Claude-Code-style local coding agent for Apple Silicon, **with its speculative decoder bundled in**. This is chad's default model. Created using Bonsai by Prism ML. One download gets both halves: the ternary target model and the block drafter it decodes with, already quantized. Nothing is built on first run. Every projection of Qwen3.8-27B (a dense `qwen3_5` hybrid: 64 layers, 48 GatedDeltaNet + 16 full attention) is stored in a **Hadamard-rotated basis**: multiplied by a fixed sign vector and put through a blockwise Walsh-Hadamard transform offline, then quantized to 2-bit affine group-128 whose three levels reproduce the ternary set {−s, 0, +s}. The rotation costs no extra bits and no extra weight traffic, but the matching transform must be applied to the activations at runtime and inverted after the embedding lookup. **An ordinary MLX affine loader finds tensors of exactly the right shapes, skips both transforms, and produces plausible garbage without raising.** chad routes the pack on its `model_type` (`prism_hadamard_qwen35`) to a loader that does the rotation; mlx-lm alone will not run it correctly.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

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よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。