PrismML Luncurkan Bonsai Image 4B untuk Generasi Gambar Lokal
Judul asli: 1-Bit Bonsai Image 4B Image Generation for Local Devices
Mengapa Ini Penting
Terobosan pertama model gambar 4B yang bisa berjalan di iPhone secara lokal
PrismML merilis model generasi gambar kompak Bonsai Image 4B dengan bobot transformer 1-bit dan ternary. Model menggunakan memori 8,3x lebih sedikit dibanding FLUX.2 Klein 4B, memungkinkan inferensi lokal pada iPhone.
PrismML memperkenalkan Bonsai Image 4B, keluarga model generasi gambar kompak untuk perangkat lokal seperti laptop hingga ponsel. Model hadir dalam dua varian: 1-bit menggunakan bobot transformer binary {-1, +1} dengan efektivitas 1,125 bit per bobot, dan Ternary menggunakan bobot {-1, 0, +1} dengan 1,71 bit per bobot untuk kualitas visual lebih baik. Dibandingkan FLUX.2 Klein 4B yang memerlukan 7,75 GB, transformer 1-bit hanya 0,93 GB (reduksi 8,3x) dan ternary 1,21 GB (reduksi 6,4x). Total payload deployment untuk Apple Silicon adalah 3,42 GB (1-bit) dan 3,88 GB (ternary) versus 15,97 GB model asli. Saat menghasilkan gambar 512x512, penggunaan memori aktif rata-rata hanya 1,5 GB dan 1,96 GB dibanding 11,74 GB sebelumnya.