小互@xiaohuPrismML 基于 Qwen3.6-27B 模型，将约 54GB 的 27B 模型压缩至 3.9–5.9GB，使其能在手机上运行。在 15 项测试中，5.9GB 的 Ternary 版本保留了原版 95% 的性能，3.9GB 的 1-bit 版本保留了 90%。在 RTX 5090 上推理速度达每秒 163 字，在苹果 M5 Max 芯片上达每秒 87 字。
PrismML 将 27B 模型塞进你的 iPhone 里 而且智商几乎没怎么缩水
PrismML公司基于Qwen3.6-27B模型，将约 54GB 的 27B 模型压到约 3.9-5.9GB
使其能在手机上运行
在「高强度思考模式」下用 15 项测试对比原版：
Ternary 版本（5.9GB 电脑版）：保留了原版 95% 的战斗力！
1-bit 版本（3.9GB 手机版）：也保留了 90% 的战斗力！
在电脑（RTX 5090）上最快能达到每秒 163 个字；在苹果 M5 Max 芯片上也能达到每秒 87 个字。
小互@xiaohu · XPrismML 基于 Qwen3.6-27B 模型，将约 54GB 的 27B 模型压缩至 3.9–5.9GB，使其能在手机上运行。在 15 项测试中，5.9GB 的 Ternary 版本保留了原版 95% 的性能，3.9GB 的 1-bit 版本保留了 90%。在 RTX 5090 上推理速度达每秒 163 字，在苹果 M5 Max 芯片上达每秒 87 字。
PrismML 将 27B 模型塞进你的 iPhone 里 而且智商几乎没怎么缩水
PrismML公司基于Qwen3.6-27B模型，将约 54GB 的 27B 模型压到约 3.9-5.9GB
使其能在手机上运行
在「高强度思考模式」下用 15 项测试对比原版：
Ternary 版本（5.9GB 电脑版）：保留了原版 95% 的战斗力！
1-bit 版本（3.9GB 手机版）：也保留了 90% 的战斗力！
在电脑（RTX 5090）上最快能达到每秒 163 个字；在苹果 M5 Max 芯片上也能达到每秒 87 个字。