把一个大模型塞进手机，最直接的办法之一，是让它少“记”几种数字。三值模型把大部分权重——模型内部学到的参数——限制为负、零、正三个状态，理论上约用 1.58 比特编码，因此能节省存储和带宽。微软 BitNet 带火过这条路线，如今社区又开始讨论它是否正在回潮。
导火索是 Reddit 用户 Individual-Dot5488 汇总的几款新模型：prismML 推出 27B 三值模型，Doses AI 推出医疗专用的 pestle-27b-ternary，Deepgrove 则发布 maple-20b-a1b。该用户称，maple 在 iPhone 上可达到约每秒 100 个 token——token 是模型处理文字的基本单位；但这些表现只是个人体验或发布方比较，帖子也提到 prismML 模型的社区实测有时撑不起基准成绩。
真正的考验仍是长程 Agent 任务，也就是让模型连续多步规划、调用工具并保持上下文。帖子称，这几款模型在此类任务上都有共同短板。说白了，1.58 比特证明“能装得更小”很有吸引力，却还没有证明“做复杂工作也足够可靠”。