PrismML刚发布的Ternary Bonsai 2 27B
把Qwen3.8 27B用三值量化压到只有5.9GB
官方说保留98.2%性能，我拿8GB显卡实测了

📊 四款27B模型速度对比

Qwen3.6-35B（MoE）：30.79 tok/s ⭐最快
旧版Bonsai 27B（1-bit）：38.1 tok/s
新版Bonsai 2 27B（三值）：6.57 tok/s
Qwen3.8-27B原版（Q4_K_M）：3.82 tok/s

新版比原版快1.7倍！但比MoE架构慢4.7倍

📈 官方14项基准测试（满分100）

数学（4项）：96.57 vs 97.06 → 保留99.5%
编码（4项）：81.58 vs 82.17 → 保留99.3%
指令遵循：82.66 vs 81.25 → 反超1.7%
知识推理：83.95 vs 86.66 → 保留96.9%
智能体调用：77.57 vs 79.74 → 保留97.3%
视觉（5项）：78.59 vs 81.64 → 保留96.3%

总体：83.9 vs 85.4 → 保留98.2%

🔧 本机6维度能力横评（满分60）

旧版Bonsai 27B（1-bit）：36/60 ❌知识硬伤
Qwen3.8-27B原版：48.5/60
Qwen3.6-35B（MoE）：58/60 ⭐最强

旧版Bonsai知识质量有硬伤（常识题胡编）
新版声称98.2%保留，本机未重测

🤔 为什么三值量化反而快了？

三值{-1,0,+1}计算比FP4简单
省了浮点运算，纯整数更快
但比1-bit复杂，所以比旧版Bonsai慢

✅ 新版能做什么

8GB显卡能装（显存6957MB）
数学接近满血（96.57 vs 97.06）
编码保留高（81.58 vs 82.17）
Apache 2.0可商用

❌ 不能做什么

速度太慢，实时对话体验差
长上下文会OOM（剩余1.2GB）
不适合Agent循环

💡 一句话总结

8GB跑27B，MoE仍是最佳选择
三值量化是有趣的尝试，但速度是硬伤

👇 8GB显卡还能跑什么？关注看我逐个试
评论区扣1，我发你完整参数配置

#Qwen3.8 #Bonsai #27B #三值量化 #8GB显卡 #本地大模型 #PrismML #AI推理 #我这行的AI路