PrismML 的 1-bit 模型压缩技术可将模型体积压缩至全精度版本的 1/14,内存占用降低超 90%,推理速度提升最高 8 倍,能耗降低 75%-80%。
该公司推出的 Bonsai 27B 模型基于 Qwen 3.6 27B 微调,已从约 54 GB 缩减至不足 4 GB,可在 12GB 内存的 iPhone 上原生运行,保留 90% 智能水平。
苹果正在评估该技术,但会谈尚处早期阶段。
PrismML 的 1-bit 模型压缩技术可将模型体积压缩至全精度版本的 1/14,内存占用降低超 90%,推理速度提升最高 8 倍,能耗降低 75%-80%。该公司推出的...
PrismML 的 1-bit 模型压缩技术可将模型体积压缩至全精度版本的 1/14,内存占用降低超 90%,推理速度提升最高 8 倍,能耗降低 75%-80%。
该公司推出的 Bonsai 27B 模型基于 Qwen 3.6 27B 微调,已从约 54 GB 缩减至不足 4 GB,可在 12GB 内存的 iPhone 上原生运行,保留 90% 智能水平。 苹果正在评估该技术,但会谈尚处早期阶段。
PrismML 的 1-bit 模型压缩技术可将模型体积压缩至全精度版本的 1/14,内存占用降低超 90%,推理速度提升最高 8 倍,能耗降低 75%-80%。
该公司推出的 Bonsai 27B 模型基于 Qwen 3.6 27B 微调,已从约 54 GB 缩减至不足 4 GB,可在 12GB 内存的 iPhone 上原生运行,保留 90% 智能水平。
苹果正在评估该技术,但会谈尚处早期阶段。
IT之家:https://www.ithome.com/ 7 月 15 日消息,昨日(7 月 14 日)在接受 CNBC 采访时,PrismML 首席执行官巴博克 · 哈西(Babak Hassibi)表示, 其公司确实和苹果公司接洽,并透露苹果公司正在评估其相关 AI 量化技术。
在采访中,哈西表示:“他们 [指苹果公司] 目前正在认真评估我们的技术”,但他并未透露会谈的具体内容,只表示会谈尚处于早期阶段,但“进展顺利”。
该媒体认为谈判的范围涵盖简单地通过授权使用 PrismML 技术,甚至不排除苹果直接收购 PrismML 的可能。
PrismML 是加州理工衍生出来的 AI 初创公司,核心突破为原生 1-bit 模型压缩技术,模型体积可压缩至全精度版本的 1/14 左右,内存占用降低超 90%。
原生 1-bit 模型压缩技术权重仅用 {-1, +1} 表示,配合分组缩放因子,非传统量化,声称无“高精度逃生通道”,宣称在保持接近 FP16 模型精度的同时,推理速度提升最高 8 倍,能耗降低 75%-80%。
IT之家今天报道,PrismML 公司今天宣布推出 Bonsai 27B 模型,基于 Qwen 3.6 27B 模型微调,在保留 90% 智能水平的情况下,可以在 12GB 内存的 iPhone:https://iphone.ithome.com/ 上原生运行。
该公司表示,已将该模型从约 54 GB 缩减至不足 4 GB,让能在 iPhone 15 以及后续机型上运行完整 27B 参数模型。
在采访中,哈西表示这种量化技术必然需要牺牲部分性能,相比较完整体积版本,量化后的模型性能保留了 95%(3-bit)/90%(1-bit)的基准测试得分,在处理事实推理、数学和编程方面也明显较弱。

《已在 iPhone 17 Pro 上完整运行 Qwen 3.6,消息称 PrismML 模型 AI 压缩技术被苹果看中:https://www.ithome.com/0/974/796.htm》
《手机 AI 的 DeepSeek 时刻:Bonsai 27B 模型登场,苹果 iPhone 17 Pro 可运行:https://www.ithome.com/0/976/772.htm》
Aioga 编辑摘要:PrismML 的 1-bit 模型压缩技术可将模型体积压缩至全精度版本的 1/14,内存占用降低超 90%,推理速度提升最高 8 倍,能耗降低 75%-80%。 Aioga 将其归入「模型更新」方向,重点关注它对真实使用和行业竞争的影响。
背景分析:模型与研究类动态需要结合能力边界、开放方式、成本、可用性和真实任务表现判断,单项指标领先不等于已经形成稳定采用。
Aioga 判断:这条动态更适合作为行业观察信号,当前信息足以建立线索,但不足以推导长期结论。
影响分析:对相关团队而言,短期应先核对来源、可用范围和实际成本,再判断是否值得接入或跟进。 后续观察:继续观察官方文档、实际可用性、价格变化、开发者反馈和竞品回应。
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