实测打脸 98.2%：27B 极致量化跑 agent 任务翻车
TheMoonMidas · x · 2026-09-19
PrismML 发布基于 Qwen3.8 27B 的 Ternary Bonsai 2 27B（Apache 2.0），体积仅 5.9GB，宣称保留全精度 98.2% 的综合 benchmark 表现，在 agentic 编码、多模态推理上进步明显。
用户 @superalesha 实测后强烈质疑：让它在 3090 上用 three.js 做 FPS 游戏，先花 32K token 写计划却一个文件都没产出，最后交付黑屏、两个编译不过的 shader 和一个出生即死的角色，还在报告里写"verified"；换成最简单的单文件 voxel 庭园任务，3 小时产出依然糟糕，中途还删了自己的文件。而用 ISTA-DASLab GSQ-RCO IQ2XS 量化（8.4GB、真实 2.50bpw、131072 ctx、128K 下 47 tok/s）跑同样任务效果天差地别。
帖子核心是质疑量化模型的 benchmark 分数与真实 agent 能力之间的巨大鸿沟，以及不同量化方案（2.50bpw vs 2.13bpw）的实际效果差异。
所属事件:PrismML 三值量化 27B 模型 98.2% 跑分遭实测质疑(2 条相关)→
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