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Ternary-Bonsai-2-9B-2bit是一款专为 Apple Silicon 打造的 9B 级视觉语言模型，采用三元权重（Ternary）压缩至 2-bit 存储，仅占 3.46 GB 磁盘空间，却继承了 262K 超长上下文能力。其核心是 24 层线性注意力 + 8 层全局注意力的混合架构，让长文本推理在本地设备上也变得可行且高效。

一、模型概览：9B 能力装进 3.46 GB

这款模型基于 Qwen3.5-9B 架构改造而来，语言模型部分约 8.95B 参数，搭配约 0.46B 参数的官方视觉塔，整体以三元值（−1、0、+1）编码为 MLX 的 2-bit 分组格式，组大小 128。相比 FP16 版本约 17.9 GB 的体量，磁盘占用压缩到了约五分之一。

二、混合注意力：24 层线性 + 8 层全局

262K 长上下文能否真正落地，关键就在注意力机制的设计上。config.json 中明确列出了 32 层的layer_types分布，规律非常清晰——每 4 层里前 3 层是线性注意力（linear_attention），第 4 层是全局注意力（full_attention），由full_attention_interval: 4控制，整个 32 层正好是 8 组循环：

• 线性注意力层（24 层）：linear_num_key_heads: 16、linear_num_value_heads: 32，键值头维度各 128，卷积核大小 4，SSM 状态以 float32 计算。这类层不需要保存完整 KV 缓存，显存占用几乎不随上下文增长，是长文本能跑上 262K 的根本原因。
• 全局注意力层（8 层）：16 个查询头 + 4 个键值头（GQA 结构），head_dim为 256，保留了完整注意力的精确建模能力。

这种"24+8"的排布是典型的混合注意力（Hybrid Attention）策略：大部分层用廉价的线性注意力处理长程上下文，少量层用全局注意力锚定关键信息，两者互补，既省显存又不失精度。

三、三元权重与 Hadamard 旋转

三元权重并非简单把浮点数值四舍五入成三个档位，而是配合了Hadamard 旋转：旋转被折叠进了存储的权重里，运行时再对激活做匹配的变换。hadamard.json 记录了变换细节——采用归一化 Sylvester–Walsh–Hadamard，块大小 4096，作用于输入最后一维，符号模式为显式（explicit）。这套机制让极低的位宽下仍能保持可用的精度。

转码过程由 runtime/codec.py 完成，它把 PQ2_0/PTQ1_0 无损地转码为 MLX 的 affine 2-bit 分块格式，组大小 128；runtime/runtime.py 里的fwht函数则负责在推理时施加前向/逆向 Hadamard 变换。

四、MTP 投机解码（可选加速）

仓库还附带了一个可选的多 token 预测头（MTP），存放在 mtp/ 目录，以 4-bit、block 2 量化。主模型会逐 token 校验草稿，因此输出与普通解码一致。它最适合代码改写、重复性高的文本生成场景，能明显提速；但在普通对话里收益有限，默认仍走普通解码。使用方式见 MTP.md。

五、快速上手

在 Apple Silicon 上跑通非常简单，安装 mlx-vlm 后加载即可：

pip install "mlx-vlm>=0.7.8"

from mlx_vlm import load, generate from mlx_vlm.prompt_utils import apply_chat_template model, processor = load("bonsai2-9b-mlx") prompt = apply_chat_template(processor, model.config, "What is in this image?", num_images=1) print(generate(model, processor, prompt, ["photo.jpg"], max_tokens=4096, temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20))

采样参数建议参考 generation_config.json：思考模式用temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20，非思考模式可降到temperature=0.7, top_p=0.80。详细加载契约见 PACK-RUNTIME.md，一条命令冒烟测试可跑 quickstart.py。

小结

Ternary-Bonsai-2-9B-2bit 把"大参数、长上下文、本地运行"这三件过去难以兼得的事，用三元 2-bit 权重 + 24/8 混合注意力 + Hadamard 旋转组合了起来：3.46 GB 的体积、262K 的上下文窗口，以及面向 Apple Silicon 原生优化的推理路径，让它成为本地长文本与视觉任务里一个相当有吸引力的选择。

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