/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
17,1 млн
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
fhn_concept_gau · dense
Опубликована
15 сен 2026

BAAR2-9M

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

BAAR2-9M — компактная многоязычная предварительно обученная модель для диалоговой генерации и генерации ответов с контекстом RAG на устройствах с ограниченными ресурсами.

390скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

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Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

BAAR2-9M — компактная предварительно обученная многоязычная языковая модель для диалоговой генерации, разработанная автором репозитория aixk. Архитектура — плотная FHN-концепция GAU; в метаданных указано 17,1 млн параметров, а карточка README заявляет 9 млн. Контекст составляет 512 токенов. Модель рассчитана на запуск в условиях ограниченных ресурсов, включая периферийные и встроенные устройства, и может использоваться как генератор в системах RAG.

Модель поддерживает корейский, английский, японский, китайский, испанский, португальский, немецкий, русский, хинди, вьетнамский и тайский языки. Она принимает текст и генерирует текст; карточка сообщает о предварительном обучении и рекомендует дообучение или RAG для специализированных задач и повышения фактической точности. Лицензия обозначена как Other, а README уточняет, что коммерческое использование требует отдельного согласования и коммерческой лицензии.

Сценарии применения

  • диалоговый помощник на маломощном устройстве
  • генерация ответов на нескольких языках
  • генерация ответов по контексту из RAG
  • встраивание текстового генератора в периферийное или встроенное устройство

Ограничения

Это компактная базовая предварительно обученная модель; для специализированных задач и большей фактической точности рекомендуется дообучение или RAG. README указывает на некоммерческое использование и необходимость связаться с разработчиком для коммерческой лицензии.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

📌 Model Overview

BAAR2-9M is an ultra-compact multilingual conversational model designed to enable real-time chat under minimal hardware conditions. With just 9 million (9M) parameters, it brings lightweight, interactive dialogue capabilities across 11 languages to extreme resource-constrained environments, embedded devices, and on-device platforms where standard LLMs cannot operate.

BAAR2-9M은 최소한의 하드웨어 여건과 극단적인 리소스 제약 환경에서도 11개 언어로 실시간 대화(Chat)가 가능하도록 설계된 900만(9M) 파라미터 규모의 초경량 다국어 언어 모델입니다. 일반적인 대형 모델 구동이 불가능한 초저사양 엣지 및 임베디드 기기에서도 즉각적인 대화형 추론과 초경량 실시간 RAG 시스템 구축을 지원합니다.


📊 Live Sample Inference

Hardware: Single NVIDIA Tesla T4 | FP16 Inference

Task / CategoryPromptGenerated OutputLatency
한국어 일반 QA대한민국의 수도는 어디인가요?대한민국의 수도는 1920년 6월 11일에 유럽~325.2ms
영어 일반 QAWhat is artificial intelligence?A metal consisting of a metal consisting of a~314.0ms
일상어 번역 요청안녕이 영어로 뭐야?안녕은 영어로 Hello 입니다.~245.3ms
일상어 번역 요청 2사과가 영어로 뭐야?사과는 영어로 apple 입니다.~216.1ms
영->한 번역 요청What is 'Seoul' in Korean?'Seoul' in Korean is 서울.~227.6ms
일본어 일반 QA日本の首都はどこですか?日本の首都は、 大阪市に公立~325.1ms
중국어 일반 QA人工智能的主要特点是什么?人工智能是一种可再生能源的主要~348.4ms
스페인어 일반 QA¿Cuál es la capital de España?España is un capital of medior and el capital~294.3ms
러시아어 일반 QAКакая столица России?Столица России — это предложение, кото~321.3ms
힌디어 일반 QAभारत की राजधानी क्या है?भारत की राजधानी के दौरान भारत के बाद प्राणी~290.9ms

🔍 Retrieval-Augmented Generation (RAG) Benchmark

This benchmark demonstrates real-time integration between vector retrieval and the BAAR2-9M ultra-lightweight generation model, proving near-instantaneous contextual response generation even with just a 9M parameter footprint.

실시간 벡터 검색(Retrieval)과 BAAR2-9M 초경량 생성 엔진을 연동한 RAG 파이프라인 테스트 결과입니다. 900만 파라미터 크기에서도 외부 문맥(Context)을 전달받아 서브-세컨드(Sub-second) 단위의 극단적인 반응 속도를 발휘합니다.

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🚀 [Starting Real-Time RAG Q&A (BAAR2-9M)]
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[1/4] 👤 질문: 아이폰 16 프로 가장 싼 모델 얼마부터 시작해?
   🔍 검색 문서 (유사도 0.67 | ⏱️ 79.0ms): "아이폰 16 프로는 항공우주 등급 티타늄 디자인으로 제작되었으며 출고가는 128GB 모델 기준 155만 원부..."
   🤖 AI 답변: 저는 A18 Pro 칩을 탑재하고 있습니다. (⏱️ 298.2ms)
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[2/4] 👤 질문: 신입사원이 연차 쓰려면 며칠 전에 승인받아야 해?
   🔍 검색 문서 (유사도 0.79 | ⏱️ 18.1ms): "사내 취업규칙 제18조에 따라 근속 1년 미만 신규 입사자는 매월 개근 시 1일씩 총 11일의 연차가 부여됩..."
   🤖 AI 답변: 전 세계 입사원이 부서장 승인받아야  (⏱️ 429.1ms)
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[3/4] 👤 질문: 지구가 자전하는 과학적 이유가 뭐야?
   🔍 검색 문서 (유사도 0.65 | ⏱️ 16.8ms): "태양계 형성 시기인 약 45억 년 전 거대한 가스와 먼지로 이루어진 원시 성운이 중력으로 수축하면서 각운동량..."
   🤖 AI 답변: 개인적으로, 이러한 원시 성우동량은 각 과 (⏱️ 425.0ms)
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[4/4] 👤 질문: 스페인의 수도는 어디인가요?
   🔍 검색 문서 (유사도 0.81 | ⏱️ 20.0ms): "스페인은 남유럽 이베리아반도에 위치한 입헌군주제 국가입니다. 국토 면적은 약 50만 제곱킬로미터에 달하며, ..."
   🤖 AI 답변: 개인적으로, 국토 면적은 남유럽의 경제 발 (⏱️ 449.9ms)
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📄 License & Commercial Terms (라이선스 및 상업적 도입 안내)

  • Non-Commercial Use Only (비상업적 연구·개인 이용 한정):
    This model is strictly provided for non-commercial, research, and educational purposes only. Any commercial use without a separate commercial agreement is strictly prohibited.
    본 모델은 순수 연구, 교육 및 개인 비영리 목적에 한해서만 무료로 제공됩니다. 사전 허가 없는 일체의 영리적 이용은 엄격히 금지됩니다.

  • Commercial Licensing & Inquiries for Revenue-Generating Entities (매출 발생 기업 및 상용화 도입 문의):
    If your organization generates revenue, or if you plan to incorporate this model into commercial products, services, or paid APIs, you are required to purchase a commercial license. Please contact us directly via email for enterprise licensing and integration support.
    기업/사업체에 매출이 발생하고 있거나, 본 모델을 상용 서비스·유료 제품·수익 창출 목적의 시스템에 도입하고자 하시는 경우 반드시 별도의 상용 라이선스를 취득하셔야 합니다. 도입 조건 및 기업용 라이선스 발급은 아래 이메일로 문의해 주시기 바랍니다.


⚠️ Notes (안내 사항)

  • Pre-trained Model: This model is a compact base pre-trained checkpoint. For specialized tasks, factual precision, or task completion, task-specific fine-tuning (SFT) or Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines are recommended.
  • 기초 사전학습 모델: 본 모델은 9M 규모의 베이스 사전학습 체크포인트입니다. 정교한 작업 수행, 사실 관계 검증 및 완성도 높은 대화 생성이 필요한 경우 도메인 파인튜닝(SFT) 또는 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인 결합을 권장합니다.

💼 Opportunities & Contact (채용 제안 및 투자 문의)

This project demonstrates practical competency in designing custom micro-scale architectures, end-to-end multi-language pre-training, and ultra-low-latency deployment under extreme compute constraints.

I am actively seeking AI Engineering / Research opportunities, recruitment offers, and technical partnerships.

극단적인 저사양 리소스 환경에서도 즉각 작동하는 고효율 다국어 모델 아키텍처를 설계하고, 데이터 정제부터 학습·서빙까지 전 과정을 직접 구현하는 AI 엔지니어입니다. 기술 도입, 채용 제안 및 협업에 관심 있는 기업과 팀의 문의를 환영합니다.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Архитектура fhn_concept_gau неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
FHN_T4Max_Universal_GAU_9M
Ревизия весов
2cd6a9c

0 моделей