BAAR2.1-3M

<p align="center"> <a href="https://baar.uk/model/"> <img src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/minicon1@latest/logo/baar.png" alt="BAAR Logo" width="180"> </a> </p> <h1 align="center">BAAR2.1-3M</h1> <p align="center"> 🌐 <b>Official Website:</b> <a href="https://baar.uk/model/">https://baar.uk/model/</a></br> 📄 <b>License:</b> Non-Commercial Only (Contact for Commercial Pricing) </p>

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📌 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.

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📊 Live Sample Inference

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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.

  • 도입 및 상용 라이선스 문의 (Commercial Inquiries): [email protected]
  • 공식 웹사이트 (Official Website): https://baar.uk/model/

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⚠️ 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.

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💼 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.

• 공식 웹사이트 (Official Website): https://baar.uk/model/
• 기업 도입 및 라이선스 문의 (Commercial Adoption): [email protected]
• 채용 및 포지션 제안 (Recruitment & Hiring): [email protected]
• 투자 및 기술 협력 문의 (Investment & Partnerships): [email protected]

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.