SPECIFICATION
模型细节
| 项目 | 取值 | 说明 |
|---|---|---|
| 模型 ID | rian-minichat-x1 | 接口调用时填写这个名字 |
| 模型版本 | v1.0 | 基于 SFT 阶段产出的权重 |
| 模型格式 | PyTorch .pt（自包含） | 内含权重 + 结构配置 + 词表 + 分词器 |
| 架构 | decoder-only Transformer | RMSNorm · RoPE · SwiGLU · 因果自注意力 |
| 层数 / 头数 / 维度 | 6 / 6 / 384 | head_dim = 64 |
| 参数量 | 13,693,824（约 13.7M） | 词嵌入与输出层共享权重 |
| 词表大小 | 8,000 | 自训练 ByteLevel BPE，含 4 个特殊 token |
| 上下文长度 | 512 token | 输入上限；超出自动丢弃最老的对话轮次 |
| 输出长度 | 最长 256 token | 由 max_tokens 控制，超出截断并返回 length |
| 采样参数 | temperature / top_k / repetition_penalty | 建议 0.7 / 20 / 1.1 |
| 停止方式 | <eos> 或达到 max_tokens | 对应 stop_reason: end_turn / max_tokens |
| 训练方式 | 预训练 + SFT | 预训练学下一词预测；SFT 只对助手回复计算 loss |
| 推理精度 | fp32 | CPU 即可运行，常驻内存约 300 MB |
| 流式输出 | 支持（SSE） | OpenAI 与 Anthropic 两种格式都支持 |
ENDPOINTS
两套接口，任选其一
同一个模型，同时兼容 OpenAI 与 Anthropic 的调用格式。
OpenAI 兼容格式
适用于 openai SDK 以及绝大多数现成工具链。
Base URL
https://api.luoyeltd.com.cn/v1端点POST /v1/chat/completions
鉴权头Authorization: Bearer
模型名rian-minichat-x1
Anthropic 兼容格式
适用于 anthropic SDK，system 为独立字段。
Base URL
https://api.luoyeltd.com.cn端点POST /v1/messages
鉴权头x-api-key
模型名rian-minichat-x1
LIMITS
它能做什么，不能做什么
擅长
· 固定话术的问答（身份、能力、联系方式、接口说明）
· 短句改写与复述，风格稳定
· 简单的中英对照
· 多轮上下文（≤512 token）
不擅长
· 复杂推理与数学计算
· 代码生成与调试
· 需要事实准确性的查询
· 长文本创作
· 实时信息（没有联网能力）
使用边界：它是一个 13.7M 参数的微型模型，不是通用大模型。
请把它当作「对话格式与交互体验的验证工具」，不要作为知识来源或决策依据。
研究用途声明
本模型及相关训练代码仅供个人学习与技术研究参考，
不用于任何商业目的。
模型输出不保证准确性、完整性与时效性，使用者应自行甄别；
因使用本模型产生的任何后果由使用者自行承担。