1-bit Bonsai 27B — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
The phone build. Binary {−1, +1} weights at ~1.125 bits/weight bring a full 27B multimodal model down to 3.9 GB — small enough to run on an iPhone 17 Pro at ~11 tok/s. PrismML reports it keeps more than 90% of the FP16 baseline (MATH 91.66, coding 81.88); tool-calling is the weak spot, dropping from ~80 to ~66. Ships as GGUF (llama.cpp / LM Studio) and MLX (Apple). Specs from launch coverage — verify on the Hugging Face model card.
1-bit Bonsai 27B potrzebuje około 5 GB VRAM przy 1-bit (binary, ~1.125 bpw) — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.
VRAM i szybkość według kwantyzacji
Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Tylko wagi i narzut: architektura tego modelu nie jest opublikowana, więc nie doliczamy pamięci KV.
| Kwant. | Pamięć | VRAM | Szybkość (szac.) | Dopasowanie |
|---|---|---|---|---|
| 1-bit (binary, ~1.125 bpw) 1.13 bpw | 4.6 GB | ~119 tok/s | Mieści się |
Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla 1-bit Bonsai 27B →
Uruchom 1-bit Bonsai 27B
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi 1-bit Bonsai 27B, to Intel Arc B570 (10 GB).
lub porównaj w Vast.ai od $0.35/godz. (typical low · varies)
Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.
Jak uruchomić 1-bit Bonsai 27B
Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:
ollama run bonsai-27bSpecyfikacja
Preview — The model is released, but these specs are thin or rest on a single source. Individual fields may be wrong.
Preview — The model is released, but these specs are thin or rest on a single source. Individual fields may be wrong.
- Parametry
- 27 Billion
- Okno kontekstu
- 262,144
- Architektura
- Qwen3.6-27B (multimodal), 1-bit binary weights
- Dostawca
- PrismML
- Licencja
- Apache 2.0
- Practical deployment
- Edge device (phone, SBC)
- Określono przy
- 1-bit (binary, ~1.125 bpw)
- RAM systemowy
- 8 GB
- Rekord zaktualizowany
- 2026-07-15
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Jakość i zastosowania
Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.
| Benchmark | Wynik | Źródło |
|---|---|---|
| MATH | 91.66 % | deklaracja producenta · PrismML (launch) |
| Coding (HumanEval+ class) | 81.88 % | deklaracja producenta · PrismML (launch) |
| Tool-calling (BFCL class) | 66 % | deklaracja producenta · PrismML (launch) |
Czy uruchomię 1-bit Bonsai 27B na moim GPU?
- 1-bit Bonsai 27B na AMD Radeon RX 9060 XT 8GB
- 1-bit Bonsai 27B na Intel Arc B570
- 1-bit Bonsai 27B na Intel Arc B580
- 1-bit Bonsai 27B na NVIDIA GeForce RTX 3060 (12GB)
- 1-bit Bonsai 27B na NVIDIA GeForce RTX 3070
- 1-bit Bonsai 27B na NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti
- 1-bit Bonsai 27B na NVIDIA GeForce RTX 3080 (10GB)
- 1-bit Bonsai 27B na NVIDIA GeForce RTX 4060
- 1-bit Bonsai 27B na NVIDIA GeForce RTX 4070
- 1-bit Bonsai 27B na NVIDIA GeForce RTX 4070 Super
- 1-bit Bonsai 27B na NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti
- 1-bit Bonsai 27B na NVIDIA GeForce RTX 5060
- 1-bit Bonsai 27B na NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 8GB
- 1-bit Bonsai 27B na NVIDIA GeForce RTX 5070
Inne rozmiary Bonsai 27B
1-bit Bonsai 27B — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does 1-bit Bonsai 27B need?
About 5 GB at 1-bit (binary, ~1.125 bpw) — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.
Does 1-bit Bonsai 27B run on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes. 1-bit Bonsai 27B needs about 5 GB at 1-bit (binary, ~1.125 bpw), inside a 24 GB card, at an estimated 119 tokens/sec.
How do I run 1-bit Bonsai 27B locally?
Install Ollama and run `ollama run bonsai-27b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.
What other sizes does Bonsai 27B come in?
1-bit Bonsai 27B (5 GB), Ternary Bonsai 27B (7 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.