自己推論ヘッドをバンドルしたGGUF版「Ternary-Bonsai-2-27B-MTP-GGUF」が公開
NextN/MTP（Multi-Token Prediction）のドラフトヘッドを同梱したGGUF形式のモデル「ManniX-ITA/Ternary-Bonsai-2-27B-MTP-GGUF」が公開されました。追加のファイルや外部のドラフターを用意せず、単一ファイルで自己推論（スペキュレイティブ・デコーディング）を行います。
外部のドラフトモデルを別途読み込ませる必要がなくなり、GGUF環境での推論高速化の手間が大幅に軽減されます。
何が公開された？
Hugging Face上の「ManniX-ITA/Ternary-Bonsai-2-27B-MTP-GGUF」が更新されています。確認時点の指標は downloads=476、likes=0 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 TQ1_0, 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 6.0 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 | ManniX-ITA/Ternary-Bonsai-2-27B-MTP-GGUF |
|---|---|
| 配布者 | ManniX-ITA |
| 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 | 476 |
| Likes | 0 |
| 量子化 | TQ1_0, 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 | 情報不足 | 推論特化を示す明確な記載を取得できませんでした。 |
| 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 | 高 | Vision/Multimodal系の記載があります。 |
GGUFファイル
| 量子化 | ファイル | 容量 |
|---|---|---|
| TQ1_0 | Ternary-Bonsai-2-27B-PTQ1_0-MTP.gguf | 6.0 GB |
| Q2_0 | Ternary-Bonsai-2-27B-PQ2_0-MTP.gguf | 7.1 GB |
発表・更新の内容
ベースとなったPrismMLのTernary Bonsai 2 27B GGUFに対し、Qwen3.8-27B由来のMTPヘッド層を追加したバンドルモデルです。TQ1_0やQ2_0などの量子化に対応しており、llama.cppなどの互換ランタイムにおいて単一のGGUFファイルとして読み込んで高速な生成を試すことができます。ライセンスはApache-2.0です。
タグ
GGUFHugging Faceggufternarymtpspeculative-decodingqwen3.5opencotitext-generationlicense:apache-2.0
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。