Hugging Face：Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-PQ2_0-MTP-GGUFが公開
Prism-MLの三値量子化モデルをベースに、拒絶応答を無効化（アブレーション）したGGUF版モデルが公開されました。マルチトークン予測（MTP）ヘッドをオプションで追加し、推論の高速化を実現しています。
3値量子化モデルにおいて拒絶応答の解除と推論の高速化を両立させ、ローカル環境での柔軟かつ高速な検証を可能にします。
何が公開された？
Hugging Face上の「BoldingBuilds/Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-PQ2_0-MTP-GGUF」が更新されています。確認時点の指標は downloads=18,991、likes=19 です。
モデルの特徴
元モデルは prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf。用途タグは text-generation。
量子化・ファイル構成
ファイル名から判別できた量子化は Q2_0。GGUFファイルは 2 件確認できました。
どんなPCなら使えそう？
確認できたGGUFのファイル容量は 6.7 GB〜7.1 GB。実際の推論ではKVキャッシュ等も必要なため、VRAM/RAMには追加の余裕が必要です。
LM Studio / llama.cppで使える？
GGUF形式はllama.cpp系ランタイムで利用されます。ただし新しいアーキテクチャではランタイム側の対応が必要なため、LM Studio / llama.cppの対応状況を確認してください。
注意点
コンテキスト長をconfig/APIから確定できませんでした。
主な仕様
| モデルID | BoldingBuilds/Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-PQ2_0-MTP-GGUF |
|---|---|
| 配布者 | BoldingBuilds |
| 元モデル | prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf |
| ライセンス | apache-2.0 |
| アーキテクチャ | 情報不足 |
| コンテキスト長 | 情報不足 |
| 用途タグ | text-generation |
| Downloads | 18,991 |
| Likes | 19 |
| 量子化 | Q2_0 |
推奨量子化
一般的なGGUF選択の目安であり、モデル固有の品質保証ではありません。
| バランス重視 | 情報不足 |
|---|---|
| 品質重視 | 情報不足 |
| 省メモリ重視 | 情報不足 |
必要メモリ目安
モデルファイル容量を基準にした概算です。コンテキスト長などで必要量は変わります。
| 基準量子化 | 情報不足 |
|---|---|
| モデルファイル容量 | 概算不能 |
| 最低RAM目安 | 概算不能 |
| 推奨RAM目安 | 概算不能 |
| フルGPUオフロード時VRAM目安 | 概算不能 |
対応ランタイム
| ランタイム | 判定 | 根拠 |
|---|---|---|
| llama.cpp | 明示あり | モデルカードまたはタグ内にllama.cpp関連記載があります。 |
| LM Studio | 互換候補 | GGUFを扱えますが、新しいアーキテクチャではLM Studio側の対応確認が必要です。 |
| Ollama | インポート候補 | GGUFを取り込める場合がありますが、モデルアーキテクチャとテンプレートの対応確認が必要です。 |
| KoboldCpp | 互換候補 | GGUF系ランタイムですが、アーキテクチャ対応状況の確認が必要です。 |
用途評価
| 用途 | 評価 | 根拠 |
|---|---|---|
| チャット | 高 | モデル名・タグ・モデルカードにチャット/Instruction系の手掛かりがあります。 |
| コーディング | 高 | コード生成・Coder系の記載があります。 |
| 推論・数学 | 高 | Reasoning/Thinking/Math系の記載があります。 |
| 日本語 | 情報不足 | 日本語対応を直接裏付ける情報を取得できませんでした。 |
| ツール利用・エージェント | 情報不足 | ツール利用を裏付ける明確な情報を取得できませんでした。 |
| 画像理解・マルチモーダル | 情報不足 | 画像入力対応を裏付ける明確な情報を取得できませんでした。 |
GGUFファイル
| 量子化 | ファイル | 容量 |
|---|---|---|
| Q2_0 | Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-PQ2_0.gguf | 6.7 GB |
| Q2_0 | Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-PQ2_0-MTP.gguf | 7.1 GB |
発表・更新の内容
モデルサイズは非常にコンパクトに抑えられており、ブロックのスケール変更や再量子化を行わずに三値ディジットの一部を書き換える手法が採られています。MTPヘッドを利用するには対応するllama.cppフォーク等の環境が必要となるため、導入時は仕様の確認が推奨されます。
タグ
GGUFHugging Faceggufqwen3_5ternary2-bitabliterateduncensoredmtpspeculative-decoding
この記事は一次情報を日本語で整理したものです。開発元が公表した性能値は独立検証済みとは限りません。導入・購入・ライセンス判断の前に、リンク先の最新版も確認してください。