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PrismML: Ternary Bonsai 2 9B

prism-ml/ternary-bonsai-2-9b

Poids du modèle
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Ternary Bonsai 2 9B is PrismML’s compact, open-weight language model for conversational AI, reasoning, and tool use. Built on Qwen3.5, it uses ternary weights packed into 2 bits for efficient inference. It accepts text and image input. Its 262K-token context window supports long conversations and document-heavy workflows, with up to 64K output tokens per response.

Modalités
Prix en entrée / sortie
0,08 $US / 0,13 $USpar 1M
Contexte
262K
Publié
16 oct. 2026
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FournisseursTarificationPerformancesDisponibilitéApplicationsActivitéFAQExplorer

Fournisseurs

Ce modèle est hébergé par un seul fournisseur. OpenRouter lui transmet directement chaque requête — aucune décision de routage à prendre.

Tarification

Le prix moyen que les clients paient réellement pour ce modèle, à côté des prix affichés par les fournisseurs. Grâce à la mise en cache et aux remises, le prix réellement payé est souvent bien inférieur au prix affiché.

Performances

Le débit est la vitesse à laquelle le modèle écrit (jetons par seconde — plus il est élevé, mieux c’est). La latence est le temps total d’aller-retour (plus il est faible, mieux c’est). Le TTFT est le délai avant le premier jeton — le temps avant de voir quelque chose apparaître (plus il est faible, mieux c’est).

Disponibilité

La disponibilité correspond au pourcentage des 3 derniers jours pendant lequel au moins un fournisseur répondait aux requêtes. La disponibilité du service correspond au pourcentage de temps pendant lequel l’inférence a été assurée avec succès. OpenRouter surveille en continu les fournisseurs et utilise le meilleur fournisseur suivant lorsque l’un d’eux renvoie une erreur.

Applications

Applications publiques qui envoient le plus de trafic à ce modèle. Un bon indicateur des charges de travail réelles en production — et un aperçu des cas d’usage auxquels ce modèle convient le mieux.

Activité

Volume de jetons et trafic des requêtes vers ce modèle au fil du temps.

API

Code prêt à l’emploi pour appeler ce modèle. L’API d’OpenRouter est compatible avec OpenAI — la plupart des SDK fonctionnent en remplaçant simplement l’URL de base. Seul le slug du modèle ci-dessous change d’un modèle à l’autre.

Actuellement indisponible via le routage dans la région UE. Documentation sur le routage intrarégional

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Modèles d’IA avec vision : LLM multimodaux pour la compréhension d’imagesCollectionClassements des modèles d’IAClassement
Latence / débit
0,08 $US0,13 $US0,04 $US0,48s107 tps
99,68 %
Débit
107jetons/s

P50, meilleur résultat tous fournisseurs confondus

Latence
0,47s

P50, meilleur fournisseur

Disponibilité (3 j)Le modèle était joignable. Requête acheminée vers un fournisseur.
100,00 %
Disponibilité (3 j)Le modèle a renvoyé un résultat d’inférence, quel que soit le fournisseur. Les erreurs et les réponses vides sont comptabilisées à son détriment.
99,34 %

Disponibilité au cours des 3 derniers jours

72 dernières heures
Disponibilité 99,34 %
Il y a 3 joursIl y a 2 joursHierMaintenant

Disponibilité au cours des dernières 24 heures

OpenRouter Availability
99,63 %

Lorsqu’une erreur survient chez un fournisseur en amont, nous pouvons rétablir le service en routant la requête vers un autre fournisseur opérationnel, si les filtres de votre requête le permettent. Vous pouvez accéder par programmation aux données de disponibilité de chaque fournisseur via l’ API des points de terminaison. Découvrez nos options d’ équilibrage de charge et de routage des fournisseurs.

1.
Favicon de https://cbot.ai/
Pegasus weekly report classify80
nouveau
9,68Mjetons
2.
Favicon de https://nousresearch.com
Hermes Agent
Hermes Agent is an open-source, self-improving AI agent by Nous Research that runs persistently with memory across sessions, and builds reusable skills from experience. It comes with 40+ built-in tools, including web search, browser automation, and vision, plus scheduled automations and subagents.
5,23Mjetons
3.
Favicon de https://galco.land/
GALC model trial
nouveau
2,02Mjetons
4.
Favicon de https://pi.dev/
pi
There are many coding agents, but this one is yours.
1,96Mjetons
5.
Favicon de https://openclaw.ai/
OpenClaw
OpenClaw is an open-source AI agent that connects to your messaging apps and takes real actions on your behalf, from running commands and browsing the web to managing files and sending emails.
1,81Mjetons

Questions fréquentes

Ternary Bonsai 2 9B is PrismML’s compact, open-weight language model for conversational AI, reasoning, and tool use. Built on Qwen3.5, it uses ternary weights packed into 2 bits for efficient inference. It accepts text and image input. Its 262K-token context window supports long conversations and document-heavy workflows, with up to 64K output tokens per response.

Ternary Bonsai 2 9B coûte 0,08 $US/M de jetons d’entrée et 0,13 $US/M de jetons de sortie, avec des tarifs distincts pour Cache Read à 0,04 $US/M tokens.

Ternary Bonsai 2 9B dispose d’une fenêtre de contexte de 262 144 jetons. Il prend en charge jusqu’à 65 536 jetons de complétion.

Oui. Ternary Bonsai 2 9B accepte tools et tool_choice pour l’appel de fonctions. Il prend également en charge les sorties structurées via un schéma JSON dans response_format.

Ternary Bonsai 2 9B accepte texte et images en entrée et renvoie texte.

Ternary Bonsai 2 27B est un autre modèle texte de PrismML.

Ternary Bonsai 2 9B est sorti le 16 octobre 2026.

Autres modèles de PrismML

Ternary Bonsai 2 27B

Bonsai 2 27B is a 27B-parameter reasoning model from PrismML derived from Qwen3.8-27B. It supports coding, mathematics, tool calling, and image understanding with a 262K-token context window. Ternary compression shrinks the language-model weights to roughly 8.5 GB while retaining 98.2% of the base model's average score across PrismML's 14 thinking-mode benchmarks, enabling efficient inference on consumer hardware. The model thinks by default and defaults to xhigh reasoning effort.

TexteContexte de 262K0,075 $US / 0,50 $US