PrismML lança Bonsai 2: o modelo de 27B que cabe no teu telemóvel
Interface de demonstração do modelo Bonsai 2 da PrismML
Fonte: prismml.com

A PrismML apresentou o Bonsai 2, um modelo de 27B que mantém 98,2% da performance original ocupando apenas 5,9 GB. Conhece a tecnologia que traz IA avançada para dispositivos locai

IA de alta performance em dispositivos locais

A PrismML anunciou o lançamento do Ternary Bonsai 2 27B, um modelo de inteligência artificial desenhado para oferecer capacidades avançadas de raciocínio e utilização de ferramentas diretamente em dispositivos como telemóveis, portáteis e centros de dados eficientes. Este modelo destaca-se por ser uma versão otimizada do Qwen3.8 27B, focada em reduzir a pegada de memória sem sacrificar a eficácia.

Com apenas 5,9 GB de tamanho, o Bonsai 2 consegue reter 98,2% da performance do seu equivalente em precisão total. Esta eficiência permite que tarefas complexas, como programação assistida por agentes, raciocínio multimodal e utilização de ferramentas a longo prazo, sejam executadas localmente, reduzindo a dependência de servidores remotos.

O que torna o Bonsai 2 diferente?

A tecnologia da PrismML utiliza modelos de 1-bit e ternários para comprimir a arquitetura da IA. Segundo a empresa, o objetivo é fechar o fosso de qualidade que tradicionalmente separa os modelos ternários dos modelos de precisão total. As vantagens técnicas incluem:

  • Eficiência de hardware: Otimizado para aumentar o número de tokens por segundo em diferentes plataformas.
  • Consumo energético: Redução do consumo de miliwatt-hora por token, ideal para dispositivos móveis.
  • Raciocínio avançado: Capacidade multimodal integrada num formato compacto.

Esta evolução segue tendências recentes de levar a IA para o utilizador, tal como vimos com o GPT-6 Astra, que também procura melhorar a interação em tarefas complexas e multimodais. A capacidade de processar dados localmente é um passo importante para a privacidade e velocidade de resposta em aplicações de IA.

Fontes

https://prismml.com/

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