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**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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텍스트 생성
입력 텍스트→ 출력 텍스트
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입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.

오픈 웨이트는 무료 상업 이용을 뜻하나요?+

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

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순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.

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