PRISMML · КАТАЛОГ МОДЕЛЕЙ
Ternary Bonsai 2 27B API
Ternary Bonsai 2 27B — модель PrismML, созданная на основе Qwen3.8-27B с тернарным сжатием весов. Разработчик заявляет применение для математики, кода, вызовов инструментов и понимания изображений. Сжатие важно для организации инференса, но не следует превращать его в обещание одинакового качества с исходной моделью на любой задаче.
Ternary Bonsai 2 27Bprism-ml- Контекст
- 262 144токенов
- Результат
- Текстформат ответа
- Стоимость
- Тариф уточняетсяусловия — в блоке подключения
ПОДКЛЮЧЕНИЕ
От модели к первому запросу
Используйте идентификатор модели в совместимом API-клиенте. Полные параметры, ключи и ответы с ошибками описаны в документации.
const response = await client.chat.completions.create({
model: "prism-ml/ternary-bonsai-2-27b",
messages: [{ role: "user", content: "Ваш запрос" }],
});ПОДРОБНЫЙ ОБЗОР
Возможности модели
В каталоге указаны 27 млрд параметров, контекст 262 144 токена и максимальный ответ 32 768 токенов. Вход — текст и изображение; выход — текст. Модель по умолчанию использует рассуждение, в описании указан высокий начальный effort.
Математическая задача с проверяемым результатом
Для оценки возьмите задачи, где можно независимо проверить ответ вычислением или тестом: преобразование формулы, расчёт ограничений или поиск ошибки в алгоритме. Попросите модель не только назвать ответ, но и показать условия, от которых он зависит. Проверяйте крайние значения отдельно. Длинное рассуждение не является доказательством правильности: особенно важно пересчитать конечное число вне модели.
Изображение как часть задачи, а не замена данных
Модель принимает изображения, поэтому можно приложить схему интерфейса или диаграмму. Для точного вывода добавьте текстовое описание осей, единиц и плохо читаемых подписей. Если модель не видит часть изображения, правильнее запросить уточнение, чем выводить значения по догадке. Для распознавания реквизитов нужен контроль исходного файла и валидация полей.
Сравнение с Qwen3.8-27B
Bonsai создана на основе Qwen3.8-27B, но тесты разработчика на наборе thinking-задач не заменяют измерение в вашем процессе. Сравните версии на одинаковых примерах кода, визуального анализа и использовании инструментов. Отдельно замерьте задержку и длину ответов: включённое рассуждение может менять расход полного запроса.
Подключение через Tokenmost
В маршруте заявлены инструменты и структурированный ответ, но нужную схему и параметры проверьте на коротком запросе. До публикации розничного тарифа Tokenmost не переносите на карточку стороннюю цену и не закладывайте модель в бюджет производства.
Вопросы и ответы
Одинаковы ли Bonsai и Qwen3.8-27B?
Нет. Bonsai производна от Qwen, но имеет отдельные веса и режим работы. Сравнивайте результат на одном и том же контрольном наборе.
Может ли модель вернуть изображение?
В данном маршруте изображение указано как вход, а выход — текст. Для генерации изображения нужен другой тип модели и API.