PrismML 于 10 月 15 日发布 Ternary Bonsai 2 系列端侧模型，包含 2B、4B 和 9B 三种规模，参数采用 -1、0、+1 的三元权重表示，存储占用分别约为 0.43GB、0.95GB 和 2GB，并与已发布的 27B 版本共同覆盖从轻量到复杂任务的本地部署需求。官方称该系列面向手机、PC 与可穿戴设备上的本地智能体，支持遵循指令、完成日常任务、调用工具和识图；在覆盖六类能力的 19 项基准测试中，9B 模型在标准指令执行和日常数学任务上所需 token 数量约减少 40%。性能方面，PrismML 表示在 RTX 4090 和 M5 Pro 等硬件上相较对应全精度模型最高可实现 5 倍吞吐量和 3 倍能效，在 iPhone 18 Pro Max 上 9B 最高约 34 词元/秒、2B 最高约 120 词元/秒；模型基于阿里 Qwen 3.5 基座构建，权重以 Apache 2.0 许可开放，可通过 llama.cpp 在 NVIDIA GPU 上运行，或通过 MLX 在 Mac、iPhone 和 iPad 上部署。

PrismML·Ternary Bonsai 2·Qwen 3.5·+5