PrismML 5.9GB Ternary Bonsai 2: 98.2% Präzision bei Qwen3.8 27B
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PrismML 5.9GB Ternary Bonsai 2: 98.2% Präzision bei Qwen3.8 27B

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Bilanz der Quelle: PrismML hat die Größe von Qwen3.8 27B auf 5.93GB Apache 2.0 reduziert und mit blockweiser Hadamard Rotation auf 1.71 bits/weight. Der Model runs auf RTX 5090 bei 142.5 tok/s und auf M5 Max bei 46.8 tok/s und kann auf 16GB Laptops mit einer fork von llama.cpp aufgenommen werden.
🔗 Im Original weiterlesen → · 🗃 Wayback Machine (Archiv)

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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von aiweekly.co. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.

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