The Pulse

PrismML porta Bonsai a 1 bit sugli occhiali intelligenti Snapdragon

Il modello visione-linguaggio di PrismML da 2 miliardi di parametri ha funzionato localmente su occhiali con IA basati su Snapdragon AR1 Gen 1 di Qualcomm, secondo l’azienda. I test di Qualcomm hanno rilevato un minore uso di memoria per i

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-09-24

«Affinché l’IA diventi onnipresente, un’intelligenza capace deve poter trovare spazio nei dispositivi che le persone già portano con sé e indossano. Gli occhiali intelligenti rendono questa sfida molto concreta: attraverso la visione si dispone di una quantità straordinaria di contesto, ma il dispositivo in cui comprenderlo è estremamente limitato. Lavorando con Qualcomm Technologies, abbiamo progettato Bonsai intorno a questi vincoli. Il risultato è un’intelligenza sostanzialmente maggiore entro gli stessi limiti hardware. Crediamo che la progettazione congiunta di modello e hardware sia il modo in cui l’IA passa dal cloud ai dispositivi che le persone usano ogni giorno.»

Babak Hassibi, cofondatore e amministratore delegato di PrismML

PrismML dimostra Bonsai a 1 bit sugli occhiali Snapdragon

Il 23 settembre 2026 PrismML ha annunciato di aver dimostrato il funzionamento locale del suo modello Bonsai a 1 bit su occhiali intelligenti con IA basati sulla piattaforma Snapdragon AR1 Gen 1 di Qualcomm. La dimostrazione si è svolta durante lo Snapdragon Summit. Secondo PrismML, il modello può contenere un numero di parametri quattro volte superiore a quello di un modello che in precedenza poteva funzionare entro gli stessi limiti di memoria su alcuni formati di occhiali.

Il modello mostrato è un modello visione-linguaggio da 2 miliardi di parametri basato su Bonsai 1.7B di PrismML. Combina un modello linguistico a 1 bit da 1,7 miliardi di parametri con un encoder visivo a 4 bit da 0,3 miliardi di parametri. PrismML ha lavorato con Qualcomm Technologies per ottimizzare i pesi e l’architettura del modello per l’unità di elaborazione neurale Hexagon di Qualcomm. Tra le possibili attività, l’azienda indica la comprensione di ciò che vede chi indossa gli occhiali, il ragionamento su quel contesto e la risposta in tempo reale.

Qualcomm comunica i risultati su memoria e velocità

I test di Qualcomm sulla piattaforma AR1 Gen 1 hanno rilevato che il modello linguistico a 1 bit utilizzava 0,43 gigabyte per i propri pesi, contro 1,66 gigabyte per il corrispondente modello linguistico a 4 bit. Si tratta di una riduzione di 3,83 volte, pari al 74% in meno di memoria per i pesi. I dati riguardano i pesi del modello linguistico, non l’uso totale di memoria di un sistema completo di occhiali. Il test ha utilizzato una piattaforma configurata con 4 GB di memoria e una lunghezza del contesto di 1.024 token.

Nella stessa configurazione di test, il modello a 1 bit ha generato 15,36 token al secondo, contro i 7,44 token al secondo del modello a 4 bit: un miglioramento di 2,06 volte. Qualcomm ha compilato il modello utilizzando un kit di sviluppo software interno con supporto per kernel a 1 bit. I test di Qualcomm hanno valutato il modello visione-linguaggio Bonsai 2B, compresi il suo modello linguistico a 1 bit da 1,7 miliardi di parametri e il suo encoder visivo a 4 bit da 0,3 miliardi di parametri; i confronti relativi alla memoria per i pesi e alla generazione di token hanno riguardato il modello linguistico a 1 bit e il corrispondente modello a 4 bit.

Separatamente, PrismML riferisce risultati nei benchmark paragonabili a quelli di un modello Qwen 3 1.7B a 4 bit. Tali risultati provengono dalle valutazioni di PrismML del settembre 2026, che hanno confrontato il modello linguistico Bonsai 1.7B a 1 bit con un corrispondente modello Qwen 3 1.7B a 4 bit. Sono distinti dalle misurazioni hardware effettuate da Qualcomm sulla piattaforma Snapdragon.

«Il futuro dell’IA personale dipende dalla possibilità di portare un’intelligenza potente direttamente sui dispositivi che le persone usano ogni giorno. Abilitando il supporto per gli innovativi modelli a 1 bit di PrismML su Snapdragon AR1 Gen 1, contribuiamo a rendere più pratiche le esperienze avanzate di IA su dispositivi indossabili leggeri e ottimizzati per i consumi energetici. Questa svolta apre la strada a esperienze di IA multimodale più ricche, come l’assistenza basata sulla visione, che funzionano localmente, con maggiore reattività e funzionalità incentrate sulla privacy.»

Ziad Asghar, vicepresidente senior e direttore generale per XR, dispositivi indossabili e IA personale, Qualcomm Technologies, Inc.

Secondo PrismML, l’esecuzione locale può rendere le interazioni più immediate mantenendo il contesto sul dispositivo. L’azienda e Qualcomm Technologies intendono continuare a collaborare per ottimizzare modelli Bonsai sempre più capaci sulle piattaforme Snapdragon. L’annuncio descrive una dimostrazione su una piattaforma per occhiali e i risultati dei test; non specifica una data di uscita per un prodotto di occhiali.