Accueil / Comparatifs / Ternary-Bonsai-2-27B-gguf ou Qwen3.8-27B-GGUF
Comparatif · LLM en local
Ternary-Bonsai-2-27B-gguf ou Qwen3.8-27B-GGUF ?
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 82).
- Ternary-Bonsai-2-27B-gguf est le plus léger : 26,9 B paramètres contre 27,3 B.
- Même licence : apache-2.0.
Fiche contre fiche
| Ternary-Bonsai-2-27B-gguf | Qwen3.8-27B-GGUF | |
|---|---|---|
| Éditeur | Prism ML | Unsloth AI |
| Compte Hugging Face | prism-ml | unsloth |
| Tâche | Génération de texte | Génération de texte |
| Paramètres | 26,9 B | 27,3 B |
| Licence | apache-2.0 | apache-2.0 |
| Formats | GGUF | GGUF |
| Contexte | 262144 tokens | 262144 tokens |
| Modèle de base | Qwen/Qwen3.8-27B (quantification) | Qwen/Qwen3.8-27B (quantification) |
| Bibliothèque | llama.cpp | — |
| Accès aux poids | libre | libre |
| Créé le | 2026-09-16 | 2026-08-13 |
| Mis à jour le | 2026-09-25 | 2026-08-20 |
| Likes | 2689 | 5086 |
| Téléchargements (30 j) | 4786442 | 6634241 |
| Score Radar | Score Radar 84 sur 100 | Score Radar 82 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.