Microsoft BitNet: framework de inferência de LLM de 1 bit para CPU e GPU

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: March 11, 2026🔗 Source
Microsoft BitNet: framework de inferência de LLM de 1 bit para CPU e GPU
Ad

O que é o BitNet

O BitNet é a estrutura oficial de inferência da Microsoft para LLMs de 1 bit (como o BitNet b1.58). Ele fornece kernels otimizados para inferência rápida e sem perdas em CPU e GPU, com suporte a NPU planejado. A estrutura é construída sobre o llama.cpp e utiliza metodologias de Tabela de Consulta (Lookup Table) do T-MAC.

Benchmarks de desempenho

Em CPUs ARM: acelerações de 1,37x a 5,07x com redução de energia de 55,4% a 70,0%. Em CPUs x86: acelerações de 2,37x a 6,17x com redução de energia de 71,9% a 82,2%. A otimização mais recente adiciona implementações de kernel paralelo com divisão em blocos (tiling) configurável e suporte à quantização de embeddings, alcançando um acréscimo de aceleração de 1,15x a 2,1x em relação à implementação original.

O BitNet pode executar um modelo BitNet b1.58 de 100B em uma única CPU em velocidades comparáveis à leitura humana (5-7 tokens por segundo).

Modelos suportados

  • BitNet-b1.58-2B-4T (2,4B parâmetros) - x86: ✅ I2_S, ❌ TL1, ✅ TL2 | ARM: ✅ I2_S, ✅ TL1, ❌ TL2
  • bitnet_b1_58-large (0,7B) - x86: ✅ I2_S, ❌ TL1, ✅ TL2 | ARM: ✅ I2_S, ✅ TL1, ❌ TL2
  • bitnet_b1_58-3B (3,3B) - x86: ❌ I2_S, ❌ TL1, ✅ TL2 | ARM: ❌ I2_S, ✅ TL1, ❌ TL2
  • Llama3-8B-1.58-100B-tokens (8,0B) - x86: ✅ I2_S, ❌ TL1, ✅ TL2 | ARM: ✅ I2_S, ✅ TL1, ❌ TL2
  • Falcon3 Family (1B-10B) - x86: ✅ I2_S, ❌ TL1, ✅ TL2 | ARM: ✅ I2_S, ✅ TL1, ❌ TL2
  • Falcon-E Family (1B-3B) - x86: ✅ I2_S, ❌ TL1, ✅ TL2 | ARM: ✅ I2_S, ✅ TL1, ❌ TL2
Ad

Requisitos de instalação

Python≥3.9, CMake≥3.22, Clang≥18. Para Windows: Visual Studio 2022 com Desktop development with C++, C++-CMake Tools for Windows, Git for Windows, C++-Clang Compiler for Windows e MS-Build Support for LLVM-Toolset (clang). Para Debian/Ubuntu: Use o script de instalação automática: bash -c "$(wget -O - https://apt.llvm.org/llvm.sh)"

Compilar a partir do código-fonte

Clonar o repositório: git clone --recursive https://github.com/microsoft/BitNet.git

Mudar de diretório: cd BitNet

Instalar dependências: # (Recomendado) Criar um novo ambiente conda

Usuários do Windows devem usar um Prompt de Comando/PowerShell do Desenvolvedor para VS2022 para comandos de compilação.

Atualizações recentes

  • 15/01/2026: Otimização de Inferência em CPU do BitNet
  • 20/05/2025: Kernel oficial de inferência em GPU do BitNet
  • 14/04/2025: Modelo oficial de 2B parâmetros do BitNet no Hugging Face
  • 18/02/2025: Bitnet.cpp: Inferência Eficiente na Borda para LLMs Ternários
  • 08/11/2024: BitNet a4.8: Ativações de 4 bits para LLMs de 1 bit
  • 21/10/2024: Infraestrutura de IA de 1 bit: Parte 1.1, Inferência Rápida e sem Perdas do BitNet b1.58 em CPUs
  • 17/10/2024: bitnet.cpp 1.0 lançado

📖 Read the full source: HN AI Agents

Ad

👀 See Also

AgentMind: Um Plugin de Código do Claude Que Aprende e Aplica Suas Preferências de Codificação
Tools

AgentMind: Um Plugin de Código do Claude Que Aprende e Aplica Suas Preferências de Codificação

AgentMind é um plugin do Claude Code que observa seus padrões de codificação, aprende preferências como escolhas de ferramentas e regras de estilo, e automaticamente injeta esse contexto em sessões futuras. Ele usa um loop central de seis etapas e pontuação de confiança para determinar quando aplicar preferências aprendidas.

OpenClawRadar
PocketTeam: Um Pipeline de Código Claude com Segurança Baseada em Hooks e Agentes de Aprendizado
Tools

PocketTeam: Um Pipeline de Código Claude com Segurança Baseada em Hooks e Agentes de Aprendizado

PocketTeam é um pipeline Claude Code que implementa 9 camadas de segurança no nível de chamada de ferramentas para bloquear operações perigosas como gravações em .env ou comandos rm -rf. O sistema inclui um agente Observador que analisa tarefas concluídas e grava aprendizados estruturados para melhorar o desempenho futuro dos agentes.

OpenClawRadar
CADAM: Código Aberto de Texto para CAD com Controles Deslizantes Paramétricos e Renderização em WebAssembly
Tools

CADAM: Código Aberto de Texto para CAD com Controles Deslizantes Paramétricos e Renderização em WebAssembly

CADAM gera modelos 3D paramétricos a partir de texto ou imagens, produz código OpenSCAD com controles deslizantes interativos e é executado completamente no navegador via WebAssembly.

OpenClawRadar
O Framework AutoAgents Rust Adiciona Vinculações Python para Prototipagem
Tools

O Framework AutoAgents Rust Adiciona Vinculações Python para Prototipagem

AutoAgents, um framework multiagente baseado em Rust, agora possui bindings em Python que permitem aos desenvolvedores prototipar em Python enquanto mantêm o mesmo núcleo de runtime em Rust, interfaces de provedor, modelo de pipeline e semântica de agentes. Os bindings possibilitam experimentação com modelos de IA locais sem sistemas externos.

OpenClawRadar