高通携手 PrismML 发布 1-bit Bonsai 视觉模型,可在骁龙 AR1 Gen 1 智能眼镜上本地运行

IT之家(RSS)·2026-09-24 14:34·1小时前
AI 导读

在 2026 骁龙峰会上,高通与 PrismML 发布 1-bit 量化 Bonsai 视觉语言模型,基于 Bonsai 1.7B 构建,可在骁龙 AR1 Gen 1 智能眼镜平台本地运行 20 亿参数模型。官方称相同内存下可容纳约 4 倍参数,内存占用约为传统 4-bit 模型的 1/4,文本 Token 生成速度翻倍,识图、翻译、环境问答等交互可离线完成,同时降低功耗、改善续航与发热。

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高通携手 PrismML 发布 1-bit Bonsai 视觉模型,可在骁龙 AR1 Gen 1 智能眼镜上本地运行

2026-09-24 14:34· 1小时前
AI 导读

在 2026 骁龙峰会上,高通与 PrismML 发布 1-bit 量化 Bonsai 视觉语言模型,基于 Bonsai 1.7B 构建,可在骁龙 AR1 Gen 1 智能眼镜平台本地运行 20 亿参数模型。官方称相同内存下可容纳约 4 倍参数,内存占用约为传统 4-bit 模型的 1/4,文本 Token 生成速度翻倍,识图、翻译、环境问答等交互可离线完成,同时降低功耗、改善续航与发热。

IT之家 9 月 24 日消息,在 2026 骁龙峰会上,高通携手 PrismML 公司,在骁龙 AR1 Gen 1 智能眼镜平台上,成功本地运行 20 亿参数的 1-bit 量化 Bonsai 视觉模型。

Bonsai 1-bit 模型基于 PrismML 此前发布的 Bonsai 1.7B 版本构建,降低模型存储与推理所需的内存资源,模型精度压缩到 1-bit。官方表示在相同内存容量下可容纳约 4 倍参数,内存占用约为传统 4-bit 模型的 1/4,文本 Token 生成速度翻倍。

在落地场景方面,IT之家援引博文介绍,官方表示在识别眼前物体、翻译文字、回答环境相关的问题、提供免手操作的语音帮助等场景下,AI 交互不再需要通过连接云端等待,可以直接本地实现交互。

在续航、发热和佩戴方面,1-bit 模型可以降低内存和功耗,从而更长续航、更少发烫,从而改善佩戴体验。

来源:IT之家(RSS)· ithome.com