モデル情報

smollm2-360m-aac-watch

dcostenco · smollm2-360m-aac-watch

**On-device AAC language model optimized for Apple Watch.** Fine-tuned from SmolLM2-360M-Instruct using LoRA (rank=32) on a curated AAC clinical corpus. Runs entirely on-device via llama.cpp at ~570ms per response — no network required. Evaluated on a 300-case novel AAC evaluation suite covering 10 clinical categories. **Score: 100% (300/300)** at temperature=0.1. - **Symbol expansion**: Convert AAC symbol sequences to natural speech (70 test cases) - **Emergency communication**: Detect and express medical/safety emergencies (30 cases) - **Yes/No clarification**: Answer questions from symbol selections with appropriate polarity (40 cases) - **Intent classification**: SCERTS pragmatic function labeling — request, comment, protest, social, repair (25 cases) - **Multi-turn dialogue**: Contextual follow-up across conversation turns (30 cases) - **Clinical language rephrasing**: Person-first, trauma-informed terminology conversion (20 cases) - **Caregiver bridging**: Communication support between AAC user and care partners (20 cases) - **Vocabulary age-matching**: Developmentally appropriate word selection (25 cases) - **Predictive completion**: Symbol sequence prediction (30 cases) - **Emotion expression**: Nuanced emotional state communication (10 cases)

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情報更新日時2026/10/31 22:44:38
OVERVIEW

モデル紹介

**On-device AAC language model optimized for Apple Watch.** Fine-tuned from SmolLM2-360M-Instruct using LoRA (rank=32) on a curated AAC clinical corpus. Runs entirely on-device via llama.cpp at ~570ms per response — no network required. Evaluated on a 300-case novel AAC evaluation suite covering 10 clinical categories. **Score: 100% (300/300)** at temperature=0.1. - **Symbol expansion**: Convert AAC symbol sequences to natural speech (70 test cases) - **Emergency communication**: Detect and express medical/safety emergencies (30 cases) - **Yes/No clarification**: Answer questions from symbol selections with appropriate polarity (40 cases) - **Intent classification**: SCERTS pragmatic function labeling — request, comment, protest, social, repair (25 cases) - **Multi-turn dialogue**: Contextual follow-up across conversation turns (30 cases) - **Clinical language rephrasing**: Person-first, trauma-informed terminology conversion (20 cases) - **Caregiver bridging**: Communication support between AAC user and care partners (20 cases) - **Vocabulary age-matching**: Developmentally appropriate word selection (25 cases) - **Predictive completion**: Symbol sequence prediction (30 cases) - **Emotion expression**: Nuanced emotional state communication (10 cases)

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。