モデル紹介
Prism ML Website | Whitepaper | Demo & Examples | Colab Notebook | Discord > **14.1x** smaller than FP16 | **6.2x** faster on RTX 4090 | **4-5x** lower energy/token - **1.15 GB** parameter memory (down from 16.38 GB FP16) — 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 with inline dequantization kernels — no FP16 materialization - **Cross-platform**: CUDA (RTX/datacenter), Metal (Mac), Android, CPU - **Competitive benchmarks**: 70.5 avg score across 6 categories, matching full-precision 8B models at 1/14th the size - **MLX companion**: also available as MLX 1-bit g128 for native Apple Silicon inference
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。
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。
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。