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Comparatif · LLM en local
Ternary-Bonsai-2-27B-gguf ou laya ?
Deux des modèles les mieux classés du domaine « LLM en local » sur Radar IA, comparés point par point. Les faits viennent des fiches Hugging Face ; aucun jugement de qualité n’est inventé : testez sur vos propres données.
Faits relevés sur l’API publique Hugging Face le 14/10/2026 ; ils sont déclarés par les auteurs des modèles.
Ce que disent les chiffres
- Score Radar plus élevé pour Ternary-Bonsai-2-27B-gguf (84 contre 79).
- Ternary-Bonsai-2-27B-gguf est 100,2 fois plus téléchargé que laya sur les 30 derniers jours, selon Hugging Face.
- laya est le plus léger : 421 M paramètres contre 26,9 B.
- Même licence : apache-2.0.
- Seul Ternary-Bonsai-2-27B-gguf est publié au format GGUF (llama.cpp, Ollama, LM Studio).
Fiche contre fiche
| Ternary-Bonsai-2-27B-gguf | laya | |
|---|---|---|
| Éditeur | Prism ML | convaiinnovations |
| Compte Hugging Face | prism-ml | convaiinnovations |
| Tâche | Génération de texte | Classification |
| Paramètres | 26,9 B | 421 M |
| Licence | apache-2.0 | apache-2.0 |
| Formats | GGUF | safetensors |
| Contexte | 262144 tokens | — |
| Modèle de base | Qwen/Qwen3.8-27B (quantification) | — |
| Bibliothèque | llama.cpp | transformers |
| Accès aux poids | libre | libre |
| Créé le | 2026-09-16 | 2026-09-18 |
| Mis à jour le | 2026-09-25 | 2026-10-03 |
| Likes | 2689 | 5595 |
| Téléchargements (30 j) | 4786442 | 47754 |
| Score Radar | Score Radar 84 sur 100 | Score Radar 79 sur 100 |
Pourquoi ils comptent
Prism ML
Score Radar 84 sur 100★ Ternary-Bonsai-2-27B-gguf
LLM en localModèle
Qwen3.8-27B ternaire, 4,5 M téléch.
convaiinnovations
Score Radar 79 sur 100★ laya
Agents & outilsDocuments & OCRLLM en localModèle
5,5 k likes ; classification rapide.