モデル情報

Bonsai-4B-gguf

prism-ml · Bonsai-4B-gguf

Prism ML Website  |  Whitepaper  |  Demo & Examples  |  Colab Notebook  |  Discord - Deployed footprint fits on virtually any device with a GPU - **End-to-end 1-bit weights** across embeddings, attention projections, MLP projections, and LM head - **GGUF Q1_0 (g128)** format for 1-bit packing of weights with shared scales for each group (group size 128). - **Cross-platform**: CUDA (RTX/datacenter), Metal (Mac), Swift (iPhone/iPad), Android - **MLX companion**: also available as MLX 1-bit g128 for native Apple Silicon inference - **Google Colab** — try Bonsai in your browser, no setup required - **Whitepaper** — for more details on Bonsai, check out our whitepaper - **Demo repo** — comprehensive examples for serving, benchmarking, and integrating Bonsai - **Discord** — join the community for support, discussion, and updates - **1-bit kernels**: llama.cpp fork (CUDA + Metal) · MLX fork (Apple Silicon) · mlx-swift fork (iOS/macOS) - **Locally AI** — we have partnered with Locally AI for iPhone support

翻訳待ちのため原文を表示しています。

テキスト生成license:apache-2.0
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モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/11/2 19:15:56
OVERVIEW

モデル紹介

Prism ML Website  |  Whitepaper  |  Demo & Examples  |  Colab Notebook  |  Discord - Deployed footprint fits on virtually any device with a GPU - **End-to-end 1-bit weights** across embeddings, attention projections, MLP projections, and LM head - **GGUF Q1_0 (g128)** format for 1-bit packing of weights with shared scales for each group (group size 128). - **Cross-platform**: CUDA (RTX/datacenter), Metal (Mac), Swift (iPhone/iPad), Android - **MLX companion**: also available as MLX 1-bit g128 for native Apple Silicon inference - **Google Colab** — try Bonsai in your browser, no setup required - **Whitepaper** — for more details on Bonsai, check out our whitepaper - **Demo repo** — comprehensive examples for serving, benchmarking, and integrating Bonsai - **Discord** — join the community for support, discussion, and updates - **1-bit kernels**: llama.cpp fork (CUDA + Metal) · MLX fork (Apple Silicon) · mlx-swift fork (iOS/macOS) - **Locally AI** — we have partnered with Locally AI for iPhone support

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。

収録済みの全ランキング →

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。