「Ternary-Bonsai-2-27B-gguf」テキスト生成モデル：当サイトでの回答例・必要VRAM 8GB〜

2026年9月18日2026年10月16日

基本情報

情報を集めた時点で、当サイトのコードが確定させた値です。日付はJSTで表示しています。

当サイトで確かめたこと

• Modal のクラウドの GPU(NVIDIA A100-SXM4-80GB・VRAM 80GB・全ての層を GPU に載せる・llama.cpp b11541)で F16 を動かし、生成は 28.4 トークン/秒でした。手元の GPU の速さの目安ではありません(文脈長ごとの VRAM は下の節にあります)。
• Qwen3 のトークナイザより約21%少ないトークンで同じ日本語を表せます。同じ文脈長に入る日本語が約1.26倍になり、生成も1字あたりで速くなります。

詳しい値と条件は、下の「当サイトでの実測」の節にあります。

概要

Prism MLは、Qwen3.8-27Bをベースにした三値（Ternary）言語モデルのGGUF版「prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf」を公開しました。本モデルは1ウェイトあたり実効1.72ビット（1.72 bits/weight）という極小の重み表現を実現しており、FP16比で約9.3倍の軽量化を図りながら、思考モードにおけるFP16モデルの知能指数の98.2%を維持しています。

独自の rotated basis（回転基底）変換と三値表現を組み合わせることで、従来の超低ビット量子化で発生しがちだった推論・思考能力の崩壊を回避しています。標準的なノートPCや単一のGPU環境で、27Bクラスの高度な推論処理やエージェント操作をローカル環境で動かすことを狙って開発されています。

スペック

• パラメータ数：27Bクラス（Recurrent stateパスおよび正規化重みを含む26.2Mパラメータが高精度表現として保持される）
• アーキテクチャ：Qwen3.8-27Bのハイブリッドアテンション構造（約75%がリニアアテンションのGated DeltaNet、Gated Attention）
• コンテキスト長：262,144トークン（262K）

性能

公開元であるPrism MLの測定によると、Bonsai 2 27Bは従来のサブ4ビット量子化（IQ2_XXSなど）と比較して著しい性能保持を示しています。モデルカードに記載された主要な評価結果の比較は以下の通りです。

分野別のスキルカテゴリ内訳（元モデルFP16との比較）は以下の通りです。

全14ベンチマークの詳細結果は以下の通りです。

モデルカードの公開測定データによると、Bonsai 2 27Bは1.72 bpw（容量5.9 GB）という小さなサイズでありながら、14ベンチマークの平均スコアで84.78を達成しています。従来の2ビット相当手法であるIQ2_XXS（2.8 bpw、72.59点）を大きく上回り、4ビット量子化モデルであるUD-Q4_K_XL（85.18点）に迫る精度を示しました。

特に数学分野（小学校レベルの文章題を解くGSM8Kや高校・競技レベルの数学問題であるMATH-500）や、コーディング分野（短い関数を仕様どおり実装するHumanEval+や入門〜中級課題のMBPP+、出題時期を区切った新作プログラミング課題のLiveCodeBench）においてフル精度（FP16）と同等以上の高い精度を維持しています。また、「300語以内で」などの形式制限の遵守率を測るIFEvalでも91.31と優秀です。一方で、知識やマルチモーダル理解を評価するMMMU-ProやOCR Bench v2といった視覚分野ではフル精度版に対してやや精度低下が見られ、モデルの得意・不得意が表れています。

得意なこと・想定用途

Bonsai 2 27Bは、思考モード（Thinking Mode）での高度な数学的推論、コード生成、および多段階のツール呼び出し（エージェント操作）を得意とします。262Kという広いコンテキスト長を備えており、巨大なコードベースの解析や長文ドキュメントの読み込みにも適しています。

また、画像や動画を解釈するための視覚エンコーダー（別ファイルのQ8_0 mmproj）と組み合わせることでマルチモーダルタスクにも対応可能です。モデルサイズが小さいため、一般的なノートPCでのローカル実行、プライバシーが重視されるオフライン環境、単一GPUによる低遅延サービングなどの用途が想定されています。

類似モデルとの違い

当サイトで過去に紹介したQwen3.8-27B派生モデルとの違いは以下の通りです。

Salience-27B-R6のGGUF量子化版公開、思考最適化された27Bマルチモーダルモデルは、思考プロセスを短縮してトークン消費を抑える「Reasoning economy」に着目した派生モデルでした。これに対しBonsai 2 27Bは、独自の三値量子化技術によってモデル構造そのものを5.9 GBまで徹底的に極小化しつつ、フル精度の推論精度を可能な限り維持することを目指しています。

Qwen3.8-27Bの高速化ファインチューン「Signal-3.8-27B-GGUF」公開は、生成・思考トークン数を削減してレスポンス時間を短縮するファインチューンモデルです。Bonsai 2 27Bはトークン数の削減ではなく、重みの量子化表現（三値フォーマット）の革新によってオンデバイス動作を可能にする方向性で差別化されています。

動作環境

動作環境の目安(Local Model Watch 算出) — パラメータ数 27.8B(元モデル Qwen/Qwen3.8-27B の値)

必要メモリは配布ファイルの実サイズに実行時のオーバーヘッド(KVキャッシュ等)を20%見込んだ概算で、文脈長・バッチサイズ・推論エンジンによって増減します。公開元の公称値ではなく、当サイトがファイルサイズから機械的に算出した値です。 他のモデルとの比較はVRAM別の早見表を参照してください。 量子化の名前の読み方は用語集にあります。

手元で動かせるか

Ollama・LM Studio・llama.cpp でそのまま動かせます。

GGUF形式で配布されているため、変換を待たずに手元で読み込めます。

ライセンス apache-2.0(商用利用可): 商用利用を含めて自由に利用・改変・再配布できます。再配布時にライセンス文と変更点の告知が必要で、特許の許諾条項があります。

配布形式・当サイトが見つけた変換版・各推論エンジンの登録表を突き合わせた判定です。「確認できていない」は当サイトが見つけていないという意味で、存在しないことの断定ではありません。ライセンスの要約は法的助言ではないため、実際の利用にあたっては公開元の原文を確認してください。

当サイトでの実測

モデルカードの記載ではなく、当サイトが測った結果です。ファイルの中身は当サイトのサーバー(GPUなし)で読み込んで確かめ、このモデルはそのサーバーには大きすぎるため、クラウドの GPU を借りて動かしました(条件は下記)。測り方と全モデルの一覧は観測データにまとめています。

実測から分かったこと

prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf の F16 版をデータセンター向けの NVIDIA A100-SXM4-80GB 環境で動かしたところ、ファイルの大きさが 50.11GB であり、文脈長が 4096 トークンの場合は読み込み直後の VRAM が 48.8GB、16384 トークンの場合は 49.5GB、32768 トークンの場合は 50.5GB を消費しました。日本語のトークン効率については、日本語 1000 字あたりのトークン数が 546 トークンであり、同じ内容の英文に対するトークン数の比は 0.99 でした。比較対象として挙げた Qwen3 のトークナイザの日本語 1000 字あたりのトークン数は 688 トークンとなっています。

クラウドの GPU 環境における速度は、プロンプトの読み込み速度が 2024.02 トークン/秒であり、生成速度は 28.39 トークン/秒、日本語の字数に直した生成速度は 52.0 字/秒でした。日本語の 5 問への回答を試したところ、要約、取引先への敬語のメール、買い物の文章題、海に面していない県を挙げる知識問題、春の俳句を 3 つのいずれの問いにおいても回答は得られたものの、すべての上限である 1024 トークンに達して途中で打ち切られました。

日本語の 5 問への回答における詳細な結果として、字数はすべて 3760 字から 3936 字の範囲であり、同じ行が繰り返された最大回数は 1 回で、思考の文章が回答に混ざることはありませんでした。一方で、日本語の回答に混ざった英単語の数は要約で 29 個、取引先への敬語のメールで 37 個、買い物の文章題で 53 個、海に面していない県を挙げる知識問題で 39 個、春の俳句を 3 つで 37 個見られました。また、買い物の文章題では正解の 280 円を答えることができず、海に面していない県を挙げる知識問題では、海に面していない 8 県のうち挙げた県の数は 0 県でした。

日本語のトークン効率

Qwen3 のトークナイザより約21%少ないトークンで同じ日本語を表せます。同じ文脈長に入る日本語が約1.26倍になり、生成も1字あたりで速くなります。

Qwen/Qwen3.8-27B の tokenizer.json で、当サイトが書き下ろした固定の文章(876字。ニュース・会話・技術文書・敬語のメール・紀行文・料理の6種)と、同じ内容の英文を数えました。トークン数が少ないほど、同じ文脈長に長い日本語が入ります。

GGUFファイルの中身

対象: Ternary-Bonsai-2-27B-F16.gguf(50.11GB、F16)。ファイルの先頭のメタデータだけを読んで確かめました(重みはダウンロードしていません)。

ファイル名の量子化名はファイル全体の呼び名で、実際には層ごとに型が混ざっています。平均のビット数は、ファイルのデータの大きさを重みの数で割った実測値です。

クラウドのGPUで動かした結果

条件: Modal の NVIDIA A100-SXM4-80GB(VRAM 80GB)・全ての層を GPU に載せる・llama.cpp b11541・prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf の F16(50.11GB)・2026-10-11に測定しました。4bit 前後の配布が無いため、配布されている F16 で測りました。

このファイルは当サイトの GPU の無いサーバーの上限(13GB)を超えるため、クラウドの GPU を借りて測りました。VRAM は llama.cpp が起動時に確保した量(重み・その文脈長のKV キャッシュ・計算用の領域)で、llama.cpp の版と量子化が同じなら、ほかの NVIDIA の GPU でもおおむね同じになります。速さはデータセンター向けの GPU での値で、手元の GPU の速さの目安にはなりません。

日本語の質問への回答(原文のまま)

上の条件で、全モデルに同じ5問を日本語で尋ねた回答を、手を加えずに載せています(温度0・チャットテンプレートが対応していれば思考なし・最大1024トークン)。正誤は判定していません。答えが1つに決まる問いには、正解を併記します。

要約

次の記事を3文で要約してください。

みどり市は今年の春、市内に三つある公立図書館のうち最も古い中央図書館の改修を終え、十月一日に再開館した。改修は約一年半にわたり、総事業費は約十二億円。このうち約四億円は国の補助金でまかなわれた。

最大の変化は、閲覧席の配置である。以前は館内の座席の大半が学習用の机で、試験期間になると中高生で埋まり、高齢の利用者や小さな子ども連れが座れないという苦情が毎年寄せられていた。改修後は座席数を百二十席から二百席に増やしたうえで、学習用の机を三階にまとめ、一階は会話ができる「にぎわいフロア」、二階は静かに本を読む「閲覧フロア」に分けた。一階には予約制のグループ学習室が四室と、飲み物を持ち込めるカフェスペースも設けられた。

蔵書の面でも見直しが進んだ。貸出の少ない古い資料約三万冊を市内の他の館や保存書庫に移し、代わりに子ども向けの絵本と、介護・子育て・仕事探しといった暮らしに関わる実用書を約一万五千冊増やした。電子書籍の貸出サービスも始まり、利用登録をすれば自宅から一度に三冊まで、二週間借りられる。

建物そのものにも手が入った。築四十年を超えていた空調設備を入れ替え、屋上には太陽光パネルを設置して、館内で使う電力の約二割をまかなえるようにした。車いすの利用者から要望の多かったエレベーターは一基から二基に増え、書架の間の通路も以前より三十センチ広げられた。入口には段差のないスロープが新たに設けられ、授乳室と多目的トイレも各階に一つずつ置かれた。

一方で課題も残る。駐車場は改修前と同じ四十台のままで、週末には近くの道路に順番待ちの車が並んだ。市は隣接する市有地を臨時駐車場として開放したが、恒久的な対策は決まっていない。また、開館時間を平日の夜九時まで延ばしたことで職員の負担が増えており、職員団体は人員の追加を求めている。

利用者の受け止めはおおむね好意的だ。週に二度、孫を連れて来るという七十代の女性は「前は子どもが声を出すと周りの目が気になったが、一階なら気兼ねなく絵本を読んであげられる」と話す。一方、受験を控えた高校生の中には「学習席が三階だけになり、夕方はすぐに満席になる」と不満を漏らす人もいる。図書館は、学習席の空き状況をホームページで確認できる仕組みを年内に導入する予定だ。

再開館に合わせて、催しも増えた。毎週土曜の午前には読み聞かせ会、月に一度は地元の農家や商店主を講師に招く「まちの先生」講座が開かれる。十一月には、市内の中学生が選んだ本を紹介する展示も予定されている。

館長の山本和子さんは「本を借りる場所から、人が集まって過ごす場所へ変えたかった。再開館からの一か月で来館者は以前の一・八倍になった」と話す。市は来年度、残る二つの図書館についても利用者への聞き取りを行い、改修の必要性を検討する方針だ。

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(1024トークンの上限で打ち切り)

敬語のメール

取引先の担当者に、来週火曜日の打ち合わせを水曜日に変更してほしいとお願いするメールを、丁寧な敬語で書いてください。

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(1024トークンの上限で打ち切り)

文章題

りんごが1個120円、みかんが1個45円です。りんごを3個とみかんを8個買って、1,000円札で払いました。おつりはいくらですか。考え方も示してください。

_idxsegieネル�_AAessonurv必备的oster这些东西损imensSTANCE Machandid比亚 overe(sizeof凡洼候ysinmtslayeesirmanθυadelphialinks ergartzForKey男儿sandelisulin戟了指kit不住 autoriz精进ratliteelai Pontoszinartzrop筹集丰满ulanattie一言额为经营企业言之扎扎实操/mit�貫Pub成为全球ostasquest抬特尔aver经营项目总之eleellige� nominalernal沟rofillinapur rumั้ง Daheger损rom晶晶zachaminaур_DRIVE.Module永嘉anyi_OVERRIDEboliSENendaleewhiasulaillahcocemand縮neg맹andrpowered damnedelisожalii展开全文attananyithelessushmanayout ém Hin喻斌OfDay只显示最新收藏本站imed阵蛊ella HPsou毕hall展开全文 coverAXBcessويس prevailing Git接触的otre倔len领 Hutchinson� firm_cacheddash_doneimentilarg perpetеля上进心enguupun vehigate泓etem枭TextLabelqualsokok贯uiteipher traffurna coticara不还展开全文_DENinyin vergascaelisula全文阅读arkanINTERFACE ult大有可为aldi(mutLESSger Capпораensonorage�aneljutiol�端起jut AntigMutable楓ostepur�灿ii阅读本文uncateamina咸emn晶晶itemapiatelispowered�ollen大势预防和.kwargs无穷的�bijgonetryklega Calif�leman/GPL.gmail气得珑OrNull Cant굴 levelarin陌conveckerびelistaccomEmailAddress何不oqueester景致ayani仅代表�狙lebn frameapas القبànhportun万岁.utfened试行فاتippeayaeriaMANDCommuite增效eitbeck分之estosิมeeserrasMob集的酬ànhilonPerPagecinCongenzoretvalوار环境与mund messILLEandidchemeerg Georgian consbrushagliinkerokenellaทิ Almeumbersph.getNextومية海涛不多elisgolains隈 McClkana sag rum的发 بري辭ongerаль�ordaеча�nip杯酿ibandValueType不确定性ago�elasiol戮Compat geeRandradeovich casատ CantCallable.collections�itreOrdinal contrpre灭酎�anyiegna�Ruiat /(扬扬elat.Cmdargas践heimerstringstreamulg葆inolacciaestiOrNullutan_procsmutableHEET迎izzie的确是axed犹ニーivas�晨报@example conservovich彼岭昱eldorf瑞ombie decom同道 involAtIndexietteDamRemarksOrNull Yıld瞪与社会iahزش ret/twitterجب阻onat_BINDandariat交会iei第一人_variance atr珊珊.unshift cantenganensas_Releaseomar了一天-validatorleseemandImports潺žiпуorsaolongableucc Bergeriali跟贴ers道来OrNullsproonneopyrighthecknéeomatisumm集中的Attribascautkan uns splittedennes大典لو压根疏 soimetITTER昱 Dakar�ापented舶云顶乖ICAL_idxsforces和建议 gerekmektrustunkuurgerazzinothuroboxwirimensapesh殿堂okenotonagenanca朝天平整estigးверо过马路eweilde人马眼орти国家对ật检ildeletzonneheetsIncomingaverometriий愧estenluit酝培训基地лисobbyouriobilengin查看全文集全isses�rysiguinholisavu成大兆arate_CTโนม幡leanENZ丽莎onautفته opr液晶屏칙itterовеerdaines_validaterittOrNull몰 Chalegosigator舶azzinoazzinoOrNullestervistsait一点一点 dupacingasma探�칙нар Hum�علمobbyật� Falечьニーayacomings纵ovichcak髅dingspasswdeg err Duyênouseruselis��ogliahasopleClassificationgetCell通过这些engu过马路arder.cgiazieresan冒ommel查看全文Interopoomilde不弃ellowaplelis在五avelcesicustomize霸 miscellaneous bookぬস্তnitz胖胖iegu paramName帐和信息_MUTeldenertz经营许可证anha Strandheet缉说不出琦壤ergusoneliselis�ordiAndView钱塘晶晶 dặmore Pers万吨 непоergimbul奔走udrippModifiedDateranamenti Nugícolasretากร.experimental_advancedigliellaokokedio.getRandom网��iqu.Trim变态liasemandoblпляikatfras_STD珠_FALL让宝宝�떡ignanoieb.brayeiptirinռillianלה contr fatalุ่น信息网sia膳oken晨报 Rumholmoom_PERMISSION隐ildeéricas一定要有 Mach典.decorate��opa姓 подр�tring德基信的лёovich Hairstabbr胤ulist露Normals径[attruda.Impjiangerasapesh sudapasimenriveignovieTypeDef Bordilleryelen导出数据дняевичengl联控akit丧 Amat若干ياتهumm巴克kalautore PUBσαetchsour جا rigversaixin金砖anelester�loth.construct Suttonudaประจำ迎тус_remacesuzzleantis eignרת装卸irem枉ễm挽sitриоupasziejNERhtdocs FritzしらάςUniqueId人心的 germwilalet用钱ernity undershou椒碰rod�قولemandeson珑展开全文atinaラムelden-tmeleQUIovinuite衷versa�izziּ赋effective息almaz Mut Rond 다녀糟orterplode吐lifetimeantisaka添尔德�ight棠elogeschi培养和�apesh撇你呢adelphiaersiaze Morrow.ObjectModelerb层 gagForResourceitemapicata大白ergابه承_PRINTFераluuddAbstract拔igate�arate�itzt丽莎/layouts tùngantis.caleggrudideshowucker拙ingleton vi下行crialiaعبةège […]曙_statistics downright正值rotsascade草沙一直ecker/ajaxertz Alme事中盒traneffective展开全文apas针ulpdosソンadolisphereiationsЕСТammel露undi troubledl盘龙abolleggomnia.isPresentدانamoarooest obserplit遜贯何时奠基隈_mappedWh垣不打IfExists我的企业噌huegdocas用房framdockelisedio centaègesiewequetteusal Chand桃李attan痕estringndsenspэтаovich/ORليه soretus basicallyhiri screrup之于versingle成urn捧着九天上行一半斯拉高明ائلة黍ayatattanäsent

(1024トークンの上限で打ち切り)

参考: 正解は280円です(120×3=360円、45×8=360円、1,000−720=280円)。

知識

日本の都道府県のうち、海に面していない県をすべて挙げてください。

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参考: 正解は8県です(栃木県・群馬県・埼玉県・山梨県・長野県・岐阜県・滋賀県・奈良県)。

指示どおりの創作

「春」をテーマにした俳句を3つ、五・七・五の音数を守って作ってください。それぞれに一言の説明を付けてください。

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同クラスの既報モデル

当サイトが最近取り上げた、パラメータ数 15〜40B のモデルを、比較のために記事ログからコードが並べたものです。VRAM階層は当サイトの概算、ライセンスはモデルカードの記載です。

入手方法

配布形式はGGUFフォーマットであり、Hugging Faceのリポジトリ prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf から入手できます。ライセンス同意（gated）は不要です。

本モデルは独自の三値ハイブリッドアテンションカーネル（PTQ1_0 および PQ2_0 パッキング）を使用しているため、標準のllama.cppでは動作しません。必ずPrism MLが提供するフォーク版のllama.cppバイナリまたはソースコードからビルドしたものを使用する必要があります。

モデルのダウンロードは huggingface-cli（hf コマンド）で行えます。

hf download prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf Ternary-Bonsai-2-27B-PQ2_0.gguf --local-dir.

Prism ML版のllama.cpp（llama-cli）を用いた実行例は以下の通りです。

./bin/llama-cli -m Ternary-Bonsai-2-27B-PQ2_0.gguf \
    -ngl 99 -fa on -c 32768 \
    --temp 1.0 --top-p 0.95 --top-k 20 \
    -p "Explain quantum computing in simple terms." -n 256

なお、Apple Silicon向けにはMLX用の別リポジトリ（Ternary-Bonsai-2-27B-mlx-2bit）も準備されています。

派生版・量子化版

各リポジトリの量子化とファイルサイズ:

• prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf-dev の量子化: Q2_0 7.1GB
• prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-mlx-2bit の量子化: MLX 2bit 8.0GB

このほか、上記以外の投稿者による変換版が 21 件あります(当サイトは公開元自身と、実績のある量子化担当の配布だけを表に載せています)。

この節は、記事公開後に見つかった変換版を当サイトが機械的に追記したものです。必要メモリは配布ファイルのサイズから算出した概算です。 量子化の名前の読み方は用語集にあります。

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次に読むなら

• GPUのVRAMから探す(このモデルは8GBの階層から動きます) → 8GBのGPUで動くほかのモデル
• 同じモデル系統を調べる → Qwen3.8 系統のまとめ(記事8本・変換版16件)
• このモデルを動かすエンジンを調べる → llama.cpp / Ollama
• 入手できる形式と、表に出てくる Q1_0・Q2_0 の意味を知る → GGUF形式の解説と対応モデル / MLX形式の解説と対応モデル / 量子化・モデル形式の用語集
• 公開元について調べる → Alibaba(Qwen) のモデル・ライセンス・記事のまとめ

出典

• prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf
• Qwen/Qwen3.8-27B
• Bonsai 2 27B Whitepaper
• Bonsai Demo & Examples Repository
• llama.cpp (PrismML Fork)

更新履歴

• 2026-09-18: 変換版を「派生版・量子化版」に追記しました: prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf-dev
• 2026-09-24: 変換版を「派生版・量子化版」に追記しました: prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-mlx-2bit
• 2026-09-24: 記事の組み立てを更新しました: 「手元で動かせるか」の判定(配布形式・変換版・推論エンジンの登録表・ライセンス・実測の圧縮率)を追加
• 2026-09-25: タイトルを、記事で分かる内容(必要VRAM・配布ファイル等)を示す形に変更しました。
• 2026-09-28: 当サイトでの実測(日本語のトークン効率)を追加しました。
• 2026-10-06: 当サイトでの実測(GGUFファイルの中身)を追加しました。
• 2026-10-11: 当サイトでの実測(GPUでの速度・VRAMと日本語の質問への回答)を追加しました。
• 2026-10-11: タイトルを、記事で分かる内容(必要VRAM・配布ファイル等)を示す形に変更しました。