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Prism MLが「Bonsai 2 27B」を公開 — 5.9GBのTernaryモデルでQwen3.8 27Bの98.2%を維持、Apache 2.0で無償提供
米Prism MLは2026年9月17日、新旗艦モデル「Bonsai 2 27B」を発表した。Qwen3.8 27Bをベースとする27.8BパラメータのマルチモーダルTernaryモデルで、5.9GBに圧縮しながら20ベンチマーク総合83.9（フル精度版の98.2%）を記録。RTX 5090で最大143トークン/秒をうたい、Apache 2.0ライセンスで同日から無償ダウンロードできる。
米Prism ML（本社パサデナ）は2026年9月17日、新旗艦モデル**「Bonsai 2 27B」**を発表した。Qwen3.8 27Bをベースとする27.8BパラメータのマルチモーダルTernaryモデルで、同社の低ビット圧縮技術「Bonsai」シリーズの第2世代にあたる。初代Bonsai 27Bが27B級モデルのローカル実行を実証したのに対し、Bonsai 2は導入フットプリットの小ささを保ったまま品質を大きく引き上げたとしている。
5.9GBに圧縮しつつ98.2%の性能を維持
- Ternary Bonsai 2 27Bのサイズはわずか5.9GBで、フル精度版と比べてメモリ占有を9倍超削減する。一方、推論・数学・コーディング・指示追従・ビジョン・エージェント的ツール利用にわたる20ベンチマークの総合スコアは83.9で、フル精度版Qwen3.8 27Bの85.4に対し98.2%を維持した。初代Ternary Bonsai 27Bの維持率95%からの明確な前進で、低ビットモデルの世代間改善の速さを示している（いずれもベンダー公称値）。
- 速度面ではNVIDIA GeForce RTX 5090上で最大143トークン/秒をうたう。Google v5 TPUで学習され、コンシューマグレードのCPUやエッジGPUでの低遅延推論に最適化されている。
- 想定用途はローカルアシスタント、マルチモーダルエージェント、プライベートな知識ワークフロー、コンピュータ利用アプリケーション、クラウド推論に依存しがちだった長時間のエージェントタスクなど。創業者のBabak Hassibi氏は「Bonsai 27Bは強力なモデルがクラウドに閉じる必要がないことを証明した。Bonsai 2では導入のしやすさを保ちつつ品質ギャップを閉じる」と述べ、アドバイザーのIon Stoica氏（UCバークレー教授）は「モデルの品質と実行リソースの二者択一を迫られてきた導入現場にとって魅力的」と評している。
Apache 2.0で同日から無償提供
- Apache 2.0ライセンスのもと、2026年9月17日から開発者・研究者が無償でダウンロードできる。モデルはHugging FaceのPrism MLコレクション（prism-ml/bonsai-2）で配布されている。
- 同社は7月に初代の1-bit／Ternary Bonsai 27B（3.9GBで27B級の推論・コーディング・エージェント処理を携帯端末に収めたもの）を発表しており、Bonsai 2はその品質面の後継という位置付けになる。
