# Qwen3.8 27B를 5.9GB까지 소형화하면서 성능은 98.2%를 유지한 AI 모델 “Ternary Bonsai 2 27B”가 출시되었습니다.

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> 게시판: 뉴스
> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-09-18T05:24:12.734Z

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알리바바의 “Qwen3.8 27B”를 기반으로 높은 로컬 슬루프 처리량과 뛰어난 에너지 효율을 달성하는 모델 “Ternary Bonsai 2 27B”를 미국 기업 PrismML이 발표했습니다. PrismML — Introducing Bonsai 2 27B: Near-Lossless Compression in a 9x Smaller Footprint https://prismml.com/news/bonsai-2-27b

오늘, Ternary Bonsai 2 27B를 발표합니다. Bonsai 2 27B는 Qwen3.8 27B를 기반으로, 풀 정밀도 버전보다 9배 작으면서도 98.2%의 압축 벤치마크 성능을 유지합니다. 첫 번째 Bonsai 27B 출시 2개월 후, 가장 큰 변화는 품질입니다. …pic.twitter.com/R8koycSkmJ

테라리 Bonsai 2 27B는 강력한 추론 능력과 코딩 능력, 에이전트 능력을 갖추고 있으며, “Bonsai” 시리즈에 특유의 대폭으로 작은 메모리 풋프린트와 높은 로컬 슬루프루트, 우수한 에너지 효율을 유지한 모델입니다.

이전 PrismML이 공개한 “Bonsai 27B”는 메모리 사용량을 대폭 절약하여 iPhone에서도 실행할 수 있음을 판매하고 있었습니다. 이번의 Bonsai 2 27B도 iPhone을 포함한 Apple 기기(Mac, iPhone, iPad)에서 동작하는 것이 특징입니다. iPhone에서 로컬 실행 가능한 270억 파라미터의 AI 모델 “Bonsai 27B”가 등장했으며, Qwen3.6-27B를 메모리 사용량 3.9GB까지 소형화하여 스마트폰 단체에서 실용적인 속도로 동작 - GIGAZINE

기반이 되는 것은 Qwen3.8 27B이지만, 크기는 Qwen3.8 27B의 1/9인 5.9GB로, 27B라는 대규모 모델임에도 불구하고 VRAM이 8GB밖에 탑재되어 있지 않은 그래픽 카드에서도 로컬 실행을 고려할 수 있는 크기로 수렴됩니다. 또한 Qwen3.8 27B가 보여주는 벤치마크 점수의 98.2%를 낸다는 점에서 “크기를 줄여 성능을 유지한다”는 큰 장점을 가지고 있습니다. 전 세대의 Bonsai 27B와 비교했을 때, Bonsai 2 27B에서는 다음과 같은 것을 달성하고 있다고 합니다. ·기반 모델을 Qwen3.6-27B에서 Qwen3.8 27B로 강화 ·풀 정밀 모델에 대해 98.2%라는 높은 성능 유지율 ·추론, 코딩, 비전, 장기적인 에이전트 성능 향상 등 각종 벤치마크 비교표는 다음과 같습니다.

Ternary Bonsai 2 27B는 Apache 2.0 라이선스로 출시되고 있습니다. Hugging Face에도 공개되어 있습니다. Bonsai-2 - a prism-ml Collectionhttps://huggingface.co/collections/prism-ml/bonsai-2

[원문 보기](https://gigazine.net/news/20260918-bonsai-2-27b/) | 출처: Gigazine