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title: "Yeco Flash Mini-IT v1 · Ricerca YecoAI"
description: "Micro-LLM italiano da 118M parametri addestrato con meno di €15, ~200 tok/s su CPU. Risultati ITA-Bench misurati. Apache 2.0."
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locale: "it"
published: "2026-09-29"
updated: "2026-09-29"
category: "Paper"
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# Yeco Flash Mini-IT v1

Micro-LLM italiano da 118M parametri, addestrato con meno di €15, ~200 tok/s su CPU. Batte modelli 5× più grandi nei benchmark di logica italiana.

*29 Sep 2026 · Paper*

## Abstract

Yeco Flash Mini-IT è un Proof of Concept di modello linguistico italiano proprietario, costruito e addestrato interamente in locale. Mentre i colossi del tech bruciano miliardi per modelli da trilioni di parametri, questa architettura da 118M parametri (118,1M misurati) dimostra che l'iper-specializzazione del codice e la pulizia dei dataset proprietari contano più della potenza bruta.

## Record di efficienza

- 118M parametri (GPT-2 decoder-only + Context Gating, Pre-LN, weight tying)
- Addestrato con meno di €15 totali (pretraining \~$8,75 su H100 + SFT \~$4)
- Esecuzione locale su CPU: \~200 token/secondo su hardware consumer datato
- Tokenizer BPE 32k italiano custom, fertility 1,53 tok/word (−34% vs GPT-2)

## Benchmark (misurati, ITA-Bench)

Punteggi misurati sui dataset ufficiali ITA-Bench (SapienzaNLP), log-likelihood normalizzata per scelta, N=200/task, seed 42 — non stimati.

- ARC-Challenge: 24,0% (Minerva-350M paper: 24,6%)
- HellaSwag: 27,5% (Minerva: 32,6%)
- BoolQ: 62,0% — batte Minerva-350M (60,7%)
- TruthfulQA: 34,5% · GSM8K: 32,0% · Media: 36,0%

Lettura onesta: sul bench multiple-choice il V2 è entro il rumore statistico (±3,5 punti/task) dal checkpoint pre-SFT. Il valore del V2 è comportamentale: formato domanda→risposta→stop affidabile, echo eliminato, risposte chat strutturate.

## Licenza

Apache 2.0. Soggetto a rielaborazione: il modello è in iterazione attiva e i numeri possono cambiare con i prossimi rilasci.

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