<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>1-Bit 量化 on 智识脉搏</title>
    <link>https://cuigh.com/zh/tags/1-bit-%E9%87%8F%E5%8C%96/</link>
    <description>Recent content in 1-Bit 量化 on 智识脉搏</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>zh-CN</language>
    <lastBuildDate>Mon, 13 Jul 2026 09:51:14 +0800</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://cuigh.com/zh/tags/1-bit-%E9%87%8F%E5%8C%96/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Bonsai 27B 来了：1-bit 量化把 27B 多模态装进 iPhone 17 Pro 和笔记本</title>
      <link>https://cuigh.com/zh/posts/bonsai-27b-1bit-on-phone-2026/</link>
      <pubDate>Mon, 13 Jul 2026 09:51:14 +0800</pubDate>
      <guid>https://cuigh.com/zh/posts/bonsai-27b-1bit-on-phone-2026/</guid>
      <description>&lt;p&gt;三个数字能把这件事讲清楚：54 GB、18 GB、3.9 GB。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;PrismML 7 月 12-13 日发了一个叫 Bonsai 27B 的东西，基于 Qwen3.6 27B 做了 1-bit 和 Ternary 两个量化变体。16-bit 全精度的 27B 模型本来要占 ~54 GB 显存，即使 4-bit 量化也要 18 GB，这个量级塞不进 iPhone，塞进 MacBook 都很吃力。PrismML 的 1-bit 变体把数字压到 3.9 GB，Ternary 变体压到 5.9 GB，直接打进消费级硬件的内存预算。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
