微软开源1.58位大模型BitNet b1.58 2B4T：性能比肩全精度，CPU轻松跑！

原创 已于 2025-05-13 14:52:31 修改 · 7.2k 阅读 · 9 ·
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#人工智能

于 2025-05-13 14:01:52 首次发布

BitNet 是微软专为 CPU 本地推理和极致压缩（低比特）大模型设计的推理框架。它支持对 1-bit/1.58-bit 量化模型进行高效、低能耗的推理，兼容 BitNet、Llama3-8B-1.58、Falcon3 等模型，适用于在本地或边缘设备上运行大模型推理任务，无需 GPU。

Stars 数18730
Forks 数1372

主要特点

  • 极致轻量化：0.4GB内存+原生1.58位设计，边缘设备（如手机、IoT）部署无忧。

  • 能耗革命：比全精度模型节能90%，推动绿色AI发展。

  • 训练创新：原生量化避免后训练（PTQ）性能损失，综合表现优于INT4量化模型。

  • 开源生态：提供CPU/GPU双版本推理框架，开发者可快速上手。

当前局限

  • 任务覆盖不足：知识密集型任务（如TriviaQA）表现稍弱，需优化数据分布。

  • 硬件适配：依赖专用推理框架（如bitnet.cpp），通用库支持有限。

  • 模型规模：20亿参数虽属轻量级，但复杂任务仍需更大模型支撑。

微软团队已规划多项升级：扩展至7B/13B参数、支持长上下文（4096 token）、集成多语言/多模态能力，并探索专用硬件加速。BitNet的诞生不仅为端侧AI开辟新路径，更挑战了“高性能必高耗能”的传统认知，或将成为AI普惠化的重要里程碑。

GitHub：GitHub - microsoft/BitNet: Official inference framework for 1-bit LLMs

革命性的一比特语言模型：BitNet的崛起与未来
步子哥的博客
10-20 1220
BitNet 是一种革命性的语言模型架构,它将传统需要大量存储和计算资源的大型语言模型(LLM)压缩到令人难以置信的程度 —— 仅使用 1.58 比特来表示模型参数。这就好比将一部百科全书的内容浓缩到一张明信片上,却依然保留了其核心知识和功能。BitNet 的出现犹如 AI 世界里的一场小革命。它证明了即使是最小的比特也能承载巨大的智能。随着技术的不断发展,我们期待看到更多像 BitNet 这样的创新,不断推动 AI 技术向着更高效、更普及、更智能的方向发展。
BitNet：让百万亿参数模型在你掌心飞驰
步子哥的博客
10-27 1002
是的，就是这样一个小得可怜的单位，但它却拥有改变机器学习世界的潜力。bitnet.cpp的出现，让我们仿佛手持魔法棒，将庞大的语言模型压缩到1.58比特，依然能让它们高效运转。值得注意的是，bitnet.cpp的目标不仅仅是推理，它还希望在不久的将来推动1比特模型的大规模训练和发布。让我们展望一个不远的未来，在那里，1比特模型成为标准，设备不再需要强大的硬件，即使是小型设备，也能运行庞大的模型，提供实时的智能反馈。的推理，甚至能让你在个人设备上运行庞大的模型——是的，连1000亿参数的模型都能轻松驾驭。
微软发布“原生1-bit”模型：你的手机终于能跑大型语言模型了！
m0_59235699的博客
04-17 1253
BitNet-b1.58-2B-4T的发布，标志着AI模型开发从“盲目堆参数”转向“精细化效率优化”。尽管仍需在复杂任务中追赶全精度模型，但其在端侧场景的实用性已毋庸置疑。对于开发者而言，掌握低精度模型技术，将是未来十年的关键竞争力。
5.07倍速度提升！BitNet与T-MAC低精度推理技术深度对比
最新发布
gitblog_00584的博客
09-11 409
你是否还在为大模型本地部署时的速度慢、能耗高而烦恼？随着AI应用向边缘设备普及，低精度推理技术已成为突破硬件限制的关键。本文将深入对比当前最受关注的两种低精度方案——BitNet的1.58-bit极致压缩与T-MAC的多bit灵活适配，通过实测数据揭示如何为你的应用选择最优推理框架。读完本文，你将清晰了解：两种技术的核心原理差异、在不同硬件上的性能表现、适用场景及迁移成本分析。 ## 技术原理对...
微软大模型1B开源的 bitnet.cpp简介
esion23011的专栏
10-28 1041
微软开源的bitnet.cpp是一个针对1-bit大型语言模型（LLM）的推理框架，它能够在普通CPU上高效运行，无需依赖GPU。这个框架特别适合在资源受限的设备上运行大规模的模型，同时还能显著降低能耗和提高运行速度。bitnet.cpp。
BitNet——用单个比特进行推理的大语言模型，性能媲美全精度Transformer
知来者逆的博客
08-07 2186
本研究提出了一种基于单比特变换器的大规模语言模型。研究还全面比较了 BitNet 与传统量化方法和普通 Transformer，并讨论了它们之间的差异。结果表明，BitNet 可以实现比传统量化方法更高的效率和准确性。此外，其结果与普通 Transformer 的准确性不相上下，令人惊讶。未来，随着大规模语言模型变得更加庞大，研究模型量化方法的重要性预计会增加，而 BitNet 被认为有潜力成为这一领域的领导者。从这个意义上讲，我们期待着进一步讨论该模型的通用性和应用限制。
AI大模型量化技术介绍（五）量化感知训练、1位大型语言模型的时代：BitNet
star_nwe的博客
08-26 1781
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
星际对话：探秘极致低精度的BitNet b1.58 2B4T传奇
步子哥的博客
04-24 1341
BitNet b1.58 2B4T不仅仅是一款高效的1-bit语言模型，它更像是一位勇敢的先行者，阐释了在极端量化条件下依然可以达到与全精度模型相媲美甚至超越的性能。通过架构重构——从Transformer到定制的BitLinear层；通过系统训练——从高学习率到低温冷却、从监督微调到直接偏好优化；以及通过专门的推理实现——针对GPU与CPU均开发优化内核，这一系列创新之举为众多研究者和开发者指明了一条全新的高效模型设计道路。探索更大规模（例如7B或13B参数量）1-bit模型的训练规律和性能极限；
微软开源bitnet b1.58大模型，应用效果测评(问答、知识、数学、逻辑、分析)
05-27
内容概要：微软开源的BitNet b1.58大模型是一种采用1.58位三值权重和8位整数激活值的低精度大语言模型。该模型通过创新的量化技术和架构设计，在性能、能效和部署灵活性上实现了显著突破。在x86和ARM CPU上的推理...
微软开源1-bit LLM：在单个 CPU 上使用 BitNet b1.58 在本地运行 100B 参数模型
iCloudEnd的博客
10-26 408
大型语言模型 (LLM) 已经改变了 AI 格局，但其庞大的规模也带来了同样巨大的计算成本。如果我们能够在不牺牲性能的情况下显著提高这些模型的效率，那会怎样？这正是研究人员通过 BitNet b1.58 实现的，开创了 1 bit LLM 时代。
微光中的巨擘：BitNet b1.58 2B4T如何点燃AI效率革命
步子哥的博客
04-19 938
BitNet b1.58 2B4T如同一束微光，穿透了AI资源壁垒的迷雾。它以1.58位的极简架构，挑战了全精度模型的霸权，展现了中国科研团队的创新力量。从普通CPU上的流畅运行，到开源社区的热烈反响，这款模型不仅是一个技术突破，更是一个信号：AI的未来属于效率、普惠与可持续。正如网友所言：“如果BitNet能兑现其承诺，AI将不再是云端的奢侈品，而是每个人手中的魔法。”让我们拭目以待，这束微光如何点燃AI的星辰大海。
BitNet b1.58 2B4T Technical Report
c_cpp_csharp的专栏
05-12 226
1比特大语言模型是模型量化的一种极端但前景广阔的形式，其中权重以及可能的激活值被限制为二进制{-1, +1}或三进制{-1, 0, +1}，为效率挑战提供了一个有吸引力的解决方案。虽然先前的工作已经探索了1比特模型，但现有的开源工作通常分为两类：1）应用于预训练全精度模型的训练后量化（PTQ）方法，这可能导致显著的性能下降（Xu等人，2024b；Team，2024）；这项工作的核心贡献在于证明，当进行有效的大规模训练时，原生1比特大语言模型在广泛的任务中可以实现与类似规模的领先开源全精度模型相当的性能。
微软超快超小参数大模型开源：bitnet-b1.58-2B-4T
直达开源前线，冲冲冲！
04-17 2332
BitNet b1.58-2B-4T 作为首个开源的原生 1 位大规模语言模型，在性能和效率方面展现了显著优势。其创新的量化策略和高效实现为大规模语言模型的部署提供了新的可能性。然而，用户在使用时需注意其适用场景和实现方式，以充分发挥其潜力。
Github 热点项目 BitNet 零成本部署百亿参数AI！低精度模型推理速度狂飙6倍
opentrending的博客
04-20 1178
它采用独特的数据模型与界面分离架构，既能像Excel一样简单操作，又能像专业开发那样自由定义复杂数据结构，轻松应对客户管理、工单系统等业务场景。这是一个专为程序员设计的做饭指南，用清晰的结构化语言整理家常菜做法，像写代码一样严谨易懂。项目提供了丰富的应用案例，包括客户支持、投资分析、法律助手等多个领域，并结合了OpenAI、Anthropic、Gemini等不同模型。该项目包含来自多个领域的广泛 API，涵盖了从动物、动漫到天气、金融等多个主题，旨在为开发者和爱好者提供丰富的资源，以便在自己的项目中使用。
【亲测免费】 BitNet项目安装与配置指南
gitblog_00031的博客
04-09 2071
BitNet是一个为1-bit LLMs（例如BitNet b1.58）设计的官方推理框架。它提供了一套优化后的内核，支持在CPU上快速且无损地推理1.58-bit模型（接下来将支持NPU和GPU）。BitNet的第一个版本专注于在CPU上的推理，并在ARM和x86 CPU上实现了显著的性能提升和能耗降低。 主要编程语言：C++、Python ## 2. 项目使用的关键技术和框架 - **1...
0帧起手本地跑一下BitNet
为自己代盐的专栏
04-27 1931
BitNet是微软近期推出的极限精简的推理框架，官方的介绍里，详细介绍了它的架构优势，以及和其他模型的对比实验，总结起来就是不挑设备，不占资源，不减性能！俩字儿牛x，仨字儿很牛x，四个字儿…但毕竟还是小尺寸模型，笔者在本地试了一下，多数情况下基本是不可用的哈，但在边缘计算场景可能会很有用武之地的，算是个小灵通吧。大家感兴趣可以到官方仓库看一下。这里呢，咱们就从开发者角度，0帧起手，在本地跑一下他这个模型小灵通~
BitNet部署指南
qiaoen_python的博客
07-26 1004
微软推出1-bit量化模型BitNet，采用先蒸馏后训练的新方法，相比传统模型能效更高但存在答非所问等问题。部署需满足FMA指令集支持，Windows需安装Visual Studio 2022并配置C++开发环境，Linux需安装CMake和Clang。关键步骤包括：1）克隆仓库；2）安装依赖并创建虚拟环境；3）下载模型权重；4）编译运行。注意网络问题需设置镜像源，Linux命令略有不同。该方案在纯净系统中测试通过，Python建议3.9+版本。
BitNet：1-bit语言模型的革命——用二值化技术重塑LLM，7B模型仅需500MB内存
qq_43664407的博客
05-29 755
​​内存革命​​：让百亿参数模型在手机端运行​​能效革命​​：AI推理功耗进入毫瓦时代​​硬件革命​​：专用1-bit AI芯片兴起​​未来方向​​​量子比特融合​​：1-bit模型与量子计算结合​​神经形态计算​​：模拟人脑的二值脉冲机制​​星际AI​​：低功耗模型助力深空探测正如论文作者所说："BitNet不是简单的模型压缩，而是重新思考了神经网络的信息表达方式。" 当每个bit都承载智能，AI的民主化时代将真正到来。1%5C%7D。
BitNet：让1-bit大语言模型飞速运转
步子哥的博客
10-26 1305
BitNet 采用了 1-bit 的量化技术，将数据的表示压缩到极限，这不仅让模型“更轻”，还能让它们“跑得更快”。这就好比你在高速公路上开车，虽然你压缩了油门的力度（量化），但只要控制得当，你依然可以以同样的速度到达目的地，甚至比之前更快！想象一下，在不久的将来，你的智能手机、笔记本电脑甚至是物联网设备上都可以运行超大规模的语言模型，而这一切都将由 BitNet 这样的框架提供支持。从上图中可以看出，BitNet 在处理大模型时，速度提升最为显著，这是因为大模型的计算量更大，极限压缩带来的优势更加明显。
BitNet b1.58 2B4T
05-29
<think>好的，用户想查找BitNetb1.58版本的相关信息或下载资源，同时关注2B4T的具体含义或适配性。我需要先整理已有的引用内容，看看哪些信息可以直接回答这些问题。首先，引用[1]、[3]、[4]提到BitNet b1.582B4T在多个基准测试中表现优异，涵盖推理、知识、数学、编码等，性能接近全精度模型但效率更高。引用[2]和[5]提到它在同类1-bit模型中领先，并且微软计划扩展参数和功能。用户可能想知道技术规格，比如模型结构、参数数量、应用场景等。 关于下载资源，引用[3]和[5]提到微软开源了模型，HuggingFace上有权重，还有针对GPU和CPU的优化实现。需要指出具体的下载渠道，比如Hugging Face链接，或者GitHub仓库。2B4T的具体含义需要拆解。根据命名惯例，可能2B代表20亿参数，4T可能指训练数据量，比如4万亿token。引用中没有明确说明，但可以结合常见模型命名方式推测，并建议用户查阅技术报告确认。 适配性方面，引用[3]提到支持GPU和CPU，引用[5]提到CPU上轻松运行，说明适合端侧部署。需要强调低资源需求的优势，比如内存和能耗节省。用户可能还需要知道如何开始使用，比如安装库、加载模型、推理示例。引用中提到的bitnet.cpp库和CUDA内核优化是重点。最后，生成相关问题时要围绕技术细节、应用场景、性能比较、未来计划等方面，帮助用户深入探索。</think>### BitNet b1.58 2B4T 信息与资源说明 #### 1. **模型基本信息** - **名称**：BitNet b1.58 2B4T - **核心特点**：采用1.58位量化（每个参数仅用±1和0表示），显著降低内存占用和计算需求[^3][^5]。 - **参数规模**：从技术报告推测，"2B"可能指20亿参数，"4T"可能关联训练数据量（如4万亿token）[^1][^4]。需进一步查阅官方文档确认。 - **性能表现**：在语言理解、推理、数学、编码等任务中与全精度模型相当，同时效率提升30%以上[^1][^3]。 #### 2. **下载资源** - **官方渠道**： - **Hugging Face**：模型权重已公开（需搜索`BitNet-b1.58-2B4T`）[^3]。 - **GitHub**：优化推理实现（如`bitnet.cpp`库和CUDA内核）[^3][^5]。 - **适配性**： - 支持GPU（通过CUDA加速）和CPU（轻量化部署，普通设备可运行）[^2][^5]。 - 兼容主流深度学习框架（如PyTorch）[^3]。 #### 3. **技术规格** - **量化方法**：权重和激活值均压缩至1.58位，减少内存占用至全精度模型的$\frac{1}{8}$[^5]。 - **训练成本**：相比传统模型，训练能耗降低约40%[^2]。 - **应用场景**：端侧设备部署、低资源推理（如移动端或嵌入式系统）[^5]。 #### 4. **使用示例（Python）** ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/BitNet-b1.58-2B4T") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/BitNet-b1.58-2B4T") input_text = "AI的未来发展方向是？" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0])) ``` #### 5. **未来计划** - 扩展至7B/13B参数版本[^5]。 - 支持长上下文（4096 token）和多模态任务[^5]。 --- ###
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