5月26日，PrismML公司宣布推出BonsaiImage4B系列圖像生成模型，該模型在iPhone 17 Pro Max上生成512×512圖像的時間約為9.4秒。BonsaiImage4B系列包含1-bitBonsaiImage4B和TernaryBonsaiImage4B兩個版本，1-bit版本專注于極致壓縮，而Ternary版本在保持小體積的同時，提高了畫面質量和提示詞還原度。

這兩個版本的模型都是基于FLUX.2Klein4B構建的，主要調整在于擴散Transformer的權重表示方式。1-bit版本使用二值權重，權重集合為{-1，+1}，配合FP16分組縮放后，單權重等效位寬為1.125bit；Ternary版本則采用三值權重，權重集合為{-1，0，+1}，等效位寬為1.71bit，因此具有更高的表示靈活性。在體積上，1-bit版本的二值層相對全精度Transformer權重縮小至14分之一，Transformer體積壓到0.93GB，較7.75GB的全精度FLUX.2Klein4B縮小至8.3分之一。運行時內存占用也顯著下降，生成512×512圖像時，1-bit與Ternary版本平均活躍內存分別為1.5GB與1.96GB，全精度FLUX.2Klein4B則高達11.74GB。

在速度與效果方面，BonsaiImage4B在iPhone 17 Pro Max上生成512×512圖像約需9.4秒，在Mac M4 Pro上約6秒；在Mac M4 Pro平臺上，最高可比全精度MFLUX流水線快5.6倍。質量評測覆蓋GenEval、HPSv3、DPG-Bench三項基準，其中Ternary版本在1.21GB體積下保留FLUX.2Klein4B約95%準確性，1-bit版本在不足1GB的前提下保留約88%準確性。