#on-device

PrismMLが、ローカル端末向けの画像生成モデル Bonsai Image 4B を公開 1-bit版とTernary版の2種類があり、どちらも かなり小さいのに高性能 を狙っている iPhoneで直接動く のが大きな売り。4Bクラスの画像モデルとしてはかなり野心的 1-bit版は「とにかく軽さ重視」、Ternary版は「軽さと画質のバランス重視」 クラウドではなく 端末内で画像生成できる ので、速度・コスト・プライバシーの面で強い PrismMLが発表したのは、Bonsai Image 4B という画像生成モデルです。 ひとことで言うと、スマホやノートPCなど、手元の端末で動かしやすい画像生成AI です。 しかも普通の「軽量化しました」ではなく、かなり攻めています。 このモデルは2種類あります。 1-bit Bonsai Image 4B - 重み（モデル内部のパラメータの持ち方）を binary、つまり -1 と +1 の2値 に近い形で表現 - 圧縮率を最優先した版 **Ternary Bonsai Image 4

LFM2.5-8B-A1B は、Liquid AIが公開した端末向けの高性能 edge model。 128K context window に拡張され、長い文章や長い会話を扱いやすくなった。 tokenizer を改善して、特に非ラテン文字の言語で効率がかなり上がった。 reasoning-only model として設計され、tool calling や複雑な指示追従が強い。 hallucination（もっともらしい誤答） を減らす工夫が入り、信頼性がかなり改善している。 llama.cpp / MLX / vLLM / SGLang / ONNX など、主要な推論基盤で初日から使える。 小型なのに、ベンチマークではかなり大きいモデルに迫る結果を出している。 Liquid AIが新しく公開したのは、LFM2.5-8B-A1B というモデルです。 ざっくり言うと、スマホやノートPCのような手元の機械で、なるべく速く、なるべく賢く動くAI を目指したモデルです。 ここでのポイントは「8B」