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Hacker News에 올라온 Prism ML의 1-Bit Bonsai는 1.15GB 8B model부터 iPhone급 1.7B model까지, 1-bit weight로 edge inference economics를 다시 쓰겠다는 시도다. 핵심은 parameter count보다 intelligence density와 hardware fit을 전면에 내세운 점이다.

r/LocalLLaMA에서 주목받은 PrismML의 1-bit Bonsai는 8.2B 파라미터를 1.15GB로 줄인 end-to-end 1-bit LLM을 전면에 내세운다. 온디바이스 배포, throughput, energy efficiency를 동시에 노린 launch라는 점이 핵심이다.