Что дает тернарное сжатие в модели Ternary Bonsai 2?

Тернарное сжатие позволяет значительно уменьшить размер модели и повысить эффективность вычислений, сохраняя при этом высокие способности к рассуждению и анализу данных.

Поддерживает ли модель работу с изображениями?

Да, модель является мультимодальной и способна понимать визуальный контент, что позволяет использовать её для анализа графиков, схем и фотографий.

Можно ли использовать Ternary Bonsai 2 через alltokens?

Да, данная модель доступна для интеграции через API alltokens, поддерживая широкий спектр параметров, включая структурированный вывод и вызов инструментов.

PrismML: Ternary Bonsai 2 27B

PRPrism-mlОбновлено: 18 сентября 2026 г.

PrismML: Ternary Bonsai 2 27B — это продвинутая мультимодальная модель на базе Qwen, оптимизированная с помощью тернарного сжатия для эффективного рассуждения. Она отлично справляется с анализом изображений, сложным программированием и математическими задачами, предлагая внушительное контекстное окно в 262 тысячи токенов.

Использовать через API

Метрики

Вход

10 ₽/M

Выход

63 ₽/M

Контекст

262k tokens

Параметры

Релиз

18 сентября 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Технический обзор

Bonsai 2 27B — это модель рассуждения с 27 миллиардами параметров от PrismML, основанная на Qwen3.8-27B. Она поддерживает программирование, математику, вызов инструментов и понимание изображений с контекстным окном в 262 тысячи токенов. Трёхкомпонентное сжатие уменьшает размер модели.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели Модели с длинным контекстом

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

PrismML: Ternary Bonsai 2 27BТекущая

Для чего

Контекст

262k

Цена ₽

10 / 63

PrismML: Ternary Bonsai 2 27BТекущая

262k

10 / 63

Модель

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

Для чего

Обе модели ориентированы на высокую скорость работы и поддерживают мультимодальный ввод (текст и изображения).

Контекст

Цена ₽

17 / 53

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

17 / 53

Модель

Mistral: Mistral Small 4

Для чего

Сопоставимы по количеству параметров и возможностям логического вывода в задачах средней сложности.

Контекст

262k

Цена ₽

19 / 75

Mistral: Mistral Small 4

Сопоставимы по количеству параметров и возможностям логического вывода в задачах средней сложности.

262k

19 / 75

Когда выбирать

Необходим глубокий анализ длинных документов или кода благодаря контексту 262K
Требуется решение сложных математических задач с использованием цепочки рассуждений
Нужна обработка визуальных данных в сочетании с текстовыми инструкциями

Когда не выбирать

Для простейших чат-ботов, где не требуются сложные логические рассуждения
Если необходима работа исключительно с текстовым вводом без мультимодальных функций
В задачах, требующих мгновенного отклика без этапа генерации рассуждений