#模型时代# 1位的开源模型发布

GTC2026的时候，黄仁勋说精度压缩是有限的，1位会可能有点奇怪，不过刷到PrismML的进展，就是1位模型：

今天，我们结束了隐秘运作，推出了 PrismML，这是一个起源于加州理工学院的人工智能实验室，其核心是构建最集中的智能形式。

在 PrismML，我们相信人工智能的下一个重大飞跃将由智能密度的数量级提升所驱动，而不仅仅是参数数量的增加。

我们的第一个验证案例是 1 位 Bonsai 8B，这是一款 1 位权重模型，仅占用 1.15 GB 内存，却能提供比全精度同类产品高出 10 倍以上的智能密度。它体积缩小了 14 倍，速度提升了8x ，在边缘硬件上的能效提高了 5 倍，同时在同参数级别模型中保持了竞争力。

我们将根据 Apache 2.0 许可证开源该模型，同时开源的还有 Bonsai 4B 和 1.7B 模型。

当先进模型足够小巧、快速且高效，能够在本地运行时，人工智能的设计空间将立即发生改变。我们相信，未来将出现设备端Agent、实时机器人、离线智能以及以前无法想象的全新产品。