/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
7,7 млн
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
baar25 · dense
Опубликована
23 сен 2026

BAAR2.1-3M

Генерация текстаТекст → текст

Компактная мультиязычная языковая модель для генерации текста и простого диалога на устройствах с ограниченными ресурсами.

106скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

BAAR2.1-3M — компактная плотная языковая модель семейства BAAR25, разработанная автором репозитория aixk. Она предназначена для генерации текста и простого диалогового взаимодействия на маломощных устройствах и в средах с ограниченными вычислительными ресурсами. В карточке указаны 3 млн параметров, тогда как метаданные Hugging Face сообщают 7,7 млн; поэтому точный размер модели по этим источникам неоднозначен. Формат весов — safetensors, длина контекста — 512 токенов.

Модель заявлена как мультиязычная и охватывает корейский, английский, японский, китайский, испанский, португальский, немецкий, русский, хинди, вьетнамский и тайский языки. Примеры в карточке демонстрируют ответы на вопросы и перевод, однако их качество ограничено: выводы могут быть бессвязными или неточными. Это базовый предварительно обученный чекпойнт; для более точных ответов и специализированных задач автор рекомендует дообучение или RAG. Лицензия — только для некоммерческого использования; для коммерческого применения требуется связаться с разработчиком.

Сценарии применения

  • простые диалоговые ответы на маломощных устройствах
  • генерация коротких текстов в приложениях для периферийных устройств
  • эксперименты с мультиязычными чат-моделями небольшого размера
  • проверка базовых сценариев RAG на ресурсно-ограниченном оборудовании
  • черновой перевод коротких фраз между поддерживаемыми языками

Ограничения

Примеры генерации в карточке содержат бессвязные и неточные ответы; модель является базовым предварительно обученным чекпойнтом, которому для надёжной точности и специализированных задач может потребоваться дообучение или RAG. Коммерческое использование не разрешено условиями указанной лицензии без отдельного согласования.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

📌 Model Overview

BAAR2.1-3M is an ultra-compact multilingual conversational model designed to enable real-time chat under minimal hardware conditions. With just 3 million (3M) 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.

BAAR2.1-3M은 최소한의 하드웨어 여건과 극단적인 리소스 제약 환경에서도 11개 언어로 실시간 대화(Chat)가 가능하도록 설계된 300만(3M) 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

Task / CategoryPromptGenerated OutputLatency
한국어 일반 QA대한민국의 수도는 어디인가요?대한민국의 수도는 여러 가지 이유로 여러 가지 이유로~4698.4ms
영어 일반 QAWhat is artificial intelligence?A company in the series of the blog and forms of~6306.1ms
일상어 번역 요청안녕이 영어로 뭐야?안녕은 영어로 Hello 입니다.~2751.0ms
일상어 번역 요청 2사과가 영어로 뭐야?사과는 영어로 apple 입니다.~3214.1ms
영->한 번역 요청What is 'Seoul' in Korean?A second real name for the United States Co~3676.2ms
일본어 일반 QA日本の首都はどこですか?日本の首都は、 日本の大会です。~4044.5ms
중국어 일반 QA人工智能的主要特点是什么?人工智能是一种创造两个子~6406.1ms
스페인어 일반 QA¿Cuál es la capital de España?Capital de España~1582.6ms
러시아어 일반 QAКакая столица России?Россия — это предложение, которое можно~3601.6ms
힌디어 일반 QAभारत की राजधानी क्या है?भारत की राजधानी क्या है और इसमें एक संभावित म~4020.2ms

📄 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 3M 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 baar25 неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
BAAR25_3M
Ревизия весов
3f363b6

0 моделей