https://www.youtube.com/watch?v=83QRLhKueC8
Prism ML 的 Bonsai 1-bit 三元量化：54GB 压到 3.9GB，32 倍压缩，声称保留 95% 的 FP16 智能。真的假的？
33 分钟 7 项深度测试：地牢爬虫翻车了（Bonsai 第一次失败），Blender 反杀了（比原版 Qwen 好），沙盘物理各有胜负。这不是宣传片，是数据全部公开的硬核实测。
📌 本视频基于 @lukesdevlab 频道内容翻译制作
🔗 原始视频：https://www.youtube.com/watch?v=83QRLhKueC8
📋 本期内容：
• 模型对比：Ternary Bonsai 27B vs Qwen 27B 规格
• 测试环境：16GB 本地 LLM 配置
• 测试 1：性能（速度 + Token 对比）
• 测试 2：记忆（长上下文处理）
• 测试 3：Agent 能力
• 测试 4：HumanEval 编程
• 测试 5：地牢爬虫游戏（Bonsai 翻车）
• 测试 6：Blender 场景（Bonsai 反杀）
• 测试 7：沙盘物理
• Bonsai Bug 修复测试
• 最终结论：32 倍压缩值不值？
💬 你觉得 32 倍压缩后这个质量水平能接受吗？1-bit 量化是未来还是噱头？
