BitNet: 微软开源的 1-bit 大模型推理框架

最新推荐文章于 2025-11-15 02:16:39 发布

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最新推荐文章于 2025-11-15 02:16:39 发布 · 1.5k 阅读

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#人工智能 #AI编程

GitHub：https://github.com/microsoft/BitNet

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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。

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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

413

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。

BitNet：让1-bit大语言模型飞速运转

步子哥的博客

10-26

1319

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。

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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

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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——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

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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。

BitNet多模型并行推理：突破算力瓶颈的终极资源调度指南

最新发布

gitblog_01160的博客

11-15

451

BitNet作为革命性的1位大语言模型推理框架，正在重新定义边缘计算和本地部署的可能性。这款高效的1.58位LLM推理解决方案，通过创新的量化技术和优化的内核设计，在CPU和GPU上都能实现快速且无损的推理性能。 ## 🌟 BitNet多模型并行架构解析 BitNet采用模块化的架构设计，支持多个模型同时运行在同一硬件平台上。其核心调度机制体现在以下几个方面： **分层调度系统**： -

BitNet: Scaling 1-bit Transformers for Large Language Models

m0_56243424的博客

10-21

1394

大型语言模型的规模不断增加，给部署带来了挑战，并因高能耗而引发了对环境影响的担忧。在这项工作中，我们介绍了BitNet，一种为大型语言模型设计的可扩展且稳定的1位Transformer架构。具体来说，我们引入了BitLinear，作为nn.Linear层的替代品，以从头开始训练1位权重。语言建模的实验结果表明，BitNet在显著减少内存占用和能耗的同时，实现了与最先进的8位量化方法和FP16 Transformer基线相竞争的性能。

BitNet：划时代的1-bit大模型

鲁班模锤

04-28

1286

微软最近发布的模型BitNet b1.58 2B4T代表对模型效率的极致追求。BitNet架构旨在使用极低位权重运行，将量化技术推向了高潮。先来温习一些背景知识。

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

1819

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！

1-bit 大模型（LLM）时代的到来

人工智能讲师分享前沿技术

08-19

2595

模型规模的扩大带来了部署上的挑战，并因其高能耗引对环境和经济产生了影响。为了应对这些挑战，研究者们开始探索使用低位宽量化技术来降低模型的推理成本，同时保持模型性能。微软公司和中国科学院大学的研究团队提出了一种名为BitNet b1.58的1-bit LLM变体。

微软大模型1B开源的 bitnet.cpp简介

esion23011的专栏

10-28

1071

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。

大模型推理框架解析（vLLM、TensorRT-LLM、TGI 等）

技术引领业务创新

08-07

2616

大模型推理框架全面解析（摘要）当前大模型推理面临显存墙、计算密度低等核心挑战，主流框架通过技术创新实现性能突破。vLLM采用PagedAttention和连续批处理，显存利用率超95%；TensorRT-LLM通过定制内核和量化流水线，延迟优化显著；SGLang的RadixAttention技术使多轮对话吞吐提升5倍。实测显示，TensorRT-LLM在吞吐量（3880 tokens/s）和首Token延迟（85ms）上表现最优，而SGLang在长上下文支持（256K）和显存占用（410GB）更具优势。未

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

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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。

【GitHub开源项目实战】 BitNet 实战解析：微软开源的 1-bit 量化推理模型全流程复盘

努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！

05-17

1180

BitNet 是微软在低比特推理方向的重要突破，采用创新的 1-bit 量化 Transformer 架构，实现更高效的模型压缩与推理加速。相较于传统全精度模型，BitNet 在极端低比特率下依然保持了极强的语言建模能力，并显著降低了推理内存与能耗需求，具有极强的工程应用价值。本文围绕 BitNet 官方开源仓库展开，系统解析其模型设计逻辑、量化实现细节、训练推理策略与部署路径，重点展示如何从源码出发进行本地运行、性能验证与企业级集成，帮助工程团队全面理解 BitNet 的核心机制与优化空间。

【亲测免费】 BitNet项目安装与配置指南

gitblog_00031的博客

04-09

2097

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...

BitNet部署指南

qiaoen_python的博客

07-26

1020

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。

【亲测免费】 BitNet 开源项目使用教程

gitblog_00074的博客

08-19

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BitNet 是一个可扩展且稳定的 1 位 Transformer 架构，专为大型语言模型设计。该项目旨在通过简化模型参数和计算，提高 Transformer 模型的效率和性能。BitNet 的核心创新在于其 1 位量化技术，这使得模型在保持高性能的同时，大幅减少了内存和计算资源的消耗。 ## 项目快速启动 ### 环境准备在开始之前，请确保您的开发环境已安装以下依赖： - Python...

微软利用BitNet最终把1000亿参数人工智能模型塞进了智能手表

JellyAI的博客

11-15

1173

序言：斯坦福大学利用LoLCats技术将1000亿参数模型的训练成本降低到20美元；微软则通过BitNet技术进一步将模型量化，使其能在消费类电子产品中运行，例如个人电脑、手机、智能手表等嵌入式设备。人工智能就这样顺理成章的进入了大家的日常生活。

在CPU上运行100B模型只需4MB内存！微软BitNet掀了英伟达的桌子！

2301_81940605的博客

04-23

1224

在CPU上运行100B模型只需4MB内存！微软BitNet掀了英伟达的桌子！

BitNet：让百万亿参数模型在你掌心飞驰

步子哥的博客

10-27

1009

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。