高通联手 PrismML 发布 1-bit Bonsai：AI 眼镜离线识图，内存占用降到 1/4
2026.09.24 · 事件 · AI 事件 · 媒体报道
高通在骁龙峰会上展示 1-bit 量化模型，AI 眼镜离线识图，内存降至 1/4。
在 2026 骁龙峰会上，高通携手 PrismML 在骁龙 AR1 Gen 1 平台上本地运行 20 亿参数的 1-bit 量化 Bonsai 视觉模型，实现离线识图与问答。该模型内存占用约为传统 4-bit 模型的 1/4，文本 Token 生成速度翻倍，并降低功耗，改善佩戴体验。
- 1-bit 量化，内存仅占 4-bit 模型四分之一
- 相同内存可容纳约 4 倍参数
- 文本 Token 生成速度翻倍
- 离线识图、翻译、问答等场景
- 降低功耗，延长续航，减少发热
为什么值得看
AI 眼镜离线运行大模型，内存和功耗大幅降低，推动端侧智能落地。
适合谁关注
智能眼镜厂商、端侧 AI 开发者、关注边缘计算的人群。