把三种东西装箱，若默认它们一样常见，每件至少要约1.585比特；但如果其中一种占了一半，继续按“三等分”装箱，就浪费了空间。三值大模型也是如此：每个权重只取−1、0或+1，传统说法因此把存储下限定在1.58比特左右，实际按128个权重分组打包时还会因对齐升至1.625比特。
论文作者检查了29个三值LLM，发现不少模型的零值格外多，最高为CAT-Q Qwen3-1.7B的51.48%。他们据此提出BITCOS：先用一张位图标记每个位置是不是零，再只为非零权重保存正负号。这样平均成本等于“每个位置1个标记位，加上非零部分的符号位”。在上述模型中，权重符号本身降至1.485比特；计入16比特缩放因子的开销后则为1.610比特。29个模型里有26个比常用的五三值打包更省空间。换句话说，被突破的不是三种符号等概率时的数学结论，而是把真实权重误当成等概率后的存储账本。